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MySQL 快速删除大量数据(千万级别)的几种实践方案详解

程序员文章站 2022-07-08 09:55:39
笔者最近工作中遇见一个性能瓶颈问题,mysql表,每天大概新增776万条记录,存储周期为7天,超过7天的数据需要在新增记录前老化。连续运行9天以后,删除一天的数据大概需要3个半小时(环境:128g,...

MySQL 快速删除大量数据(千万级别)的几种实践方案详解

笔者最近工作中遇见一个性能瓶颈问题,mysql表,每天大概新增776万条记录,存储周期为7天,超过7天的数据需要在新增记录前老化。连续运行9天以后,删除一天的数据大概需要3个半小时(环境:128g, 32核,4t硬盘),而这是不能接受的。当然如果要整个表删除,毋庸置疑用

truncate table就好。

最初的方案(因为未预料到删除会如此慢),代码如下(最简单和朴素的方法):

delete from table_name where cnt_date <= target_date

后经过研究,最终实现了飞一般(1秒左右)的速度删除770多万条数据,单张表总数据量在4600万上下,优化过程的方案层层递进,详细记录如下:

  • 批量删除(每次限定一定数量),然后循环删除直到全部数据删除完毕;同时key_buffer_size 由默认的8m提高到512m

运行效果:删除时间大概从3个半小时提高到了3小时

(1)通过limit(具体size 请酌情设置)限制一次删除的数据量,然后判断数据是否删除完,附源码如下(python实现):

def delete_expired_data(mysqlconn, day):
 mysqlcur = mysqlconn.cursor()
 delete_sql = "delete from table_name where cnt_date<='%s' limit 50000" % day
 query_sql = "select srcip from table_name where cnt_date <= '%s' limit 1" % day
 try: 
  df = pd.read_sql(query_sql, mysqlconn)
  while true:
   if df is none or df.empty:
    break
   mysqlcur.execute(delete_sql)
   mysqlconn.commit()

   df = pd.read_sql(query_sql, mysqlconn)
 except:
  mysqlconn.rollback()

(2)增加key_buffer_size

mysqlcur.execute("set global key_buffer_size = 536870912")

key_buffer_size是global变量,详情参见mysql官方文档:

  • delete quick + optimizetable

适用场景:myisam tables

why: myisam删除的数据维护在一个链表中,这些空间和行的位置接下来会被insert的数据复用。 直接的delete后,mysql会合并索引块,涉及大量内存的拷贝移动;而optimize table直接重建索引,即直接把数据块情况,再重新搞一份(联想jvm垃圾回收算法)。

运行效果:删除时间大3个半小时提高到了1小时40分

具体代码如下:

def delete_expired_data(mysqlconn, day):
 mysqlcur = mysqlconn.cursor()
 delete_sql = "delete quick from table_name where cnt_date<='%s' limit 50000" % day
 query_sql = "select srcip from table_name where cnt_date <= '%s' limit 1" % day
 optimize_sql = "optimize table g_visit_relation_asset"
 try: 
  df = pd.read_sql(query_sql, mysqlconn)
  while true:
   if df is none or df.empty:
    break
   mysqlcur.execute(delete_sql)
   mysqlconn.commit()

   df = pd.read_sql(query_sql, mysqlconn)
  mysqlcur.execute(optimize_sql)
  mysqlconn.commit()
 except:
  mysqlconn.rollback()
  • 表分区,直接删除过期日期所在的分区(最终方案—秒杀)

mysql表分区有几种方式,包括range、key、list、hash,具体参见官方文档。因为这里的应用场景日期在变化,所以不适合用range设置固定的分区名称,hash分区更符合此处场景

(1)分区表定义,sql语句如下:

alter table table_name partition by hash(to_days(cnt_date)) partitions 7;

to_days将日期(必须为日期类型,否则会报错:constant, random or timezone-dependent expressions in (sub)partitioning function are not allowed)转换为天数(年月日总共的天数),然后hash;建立7个分区。实际上,就是 days mod 7。

(2)查询出需要老化的日期所在的分区,sql语句如下:

"explain partitions select * from g_visit_relation_asset where cnt_date = '%s'" % expired_day

执行结果如下(partitions列即为所在分区):

+----+-------------+------------------+------------+------+----------------+------+---------+------+---------+----------+-------------+
| id | select_type | table            | partitions | type | possible_keys  | key  | key_len | ref  | rows    | filtered | extra       |
+----+-------------+------------------+------------+------+----------------+------+---------+------+---------+----------+-------------+
|  1 | simple      | table_name       | p1         | all  | cnt_date_index | null | null    | null | 1325238 |   100.00 | using where |
+----+-------------+------------------+------------+------+----------------+------+---------+------+---------+----------+-------------+
1 row in set, 2 warnings (0.00 sec)

(3)optimize or rebuild partition,sql语句如下:

"alter table g_visit_relation_asset optimize partition '%s'" % partition

完整代码如下【python实现】,循环删除小于指定日期的数据:

def clear_partition_data(mysqlconn, day):
 mysqlcur = mysqlconn.cursor()
 expired_day = day
 query_partition_sql = "explain partitions select * from table_name where cnt_date = '%s'" % expired_day
 # optimize or rebuild after truncate partition
 try: 
  while true:
   df = pd.read_sql(query_partition_sql, mysqlconn)
   if df is none or df.empty:
    break
   partition = df.loc[0, 'partitions']
   if partition is not none:
    clear_partition_sql = "alter table table_name truncate partition %s" % partition
    mysqlcur.execute(clear_partition_sql)
    mysqlconn.commit()

    optimize_partition_sql = "alter table table_name optimize partition %s" % partition
    mysqlcur.execute(optimize_partition_sql)
    mysqlconn.commit()
   
   expired_day = (expired_day - timedelta(days = 1)).strftime("%y-%m-%d")
   df = pd.read_sql(query_partition_sql, mysqlconn)
 except:
  mysqlconn.rollback()
  • 其它

如果删除的数据超过表数据的百分之50,建议拷贝所需数据到临时表,然后删除原表,再重命名临时表为原表,附mysql如下:

 insert into new
  select * from main
   where ...; -- just the rows you want to keep
 rename table main to old, new to main;
 drop table old; -- space freed up here

可通过: alter table table_name remove partitioning 删除分区,而不会删除相应的数据

参考:

1)具体分区说明

2)删除大数据的解决方案

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