关于InnoDB表的page利用率和optimize table

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关于InnoDB表的page利用率和optimize table

丁奇 2016-03-24 11:34:33 浏览1889
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上一篇我们介绍了ibd_used这个工具,我们用来量化看表数据文件的page使用率。这里用来说明optimize table这个命令的问题和优化。

实例准备

建一个这样的表

CREATE TABLE `tb` (

`seq_id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`a` varchar(32) DEFAULT NULL,

`b` varchar(32) DEFAULT NULL,

`c` varchar(32) DEFAULT NULL,

`d` char(255) DEFAULT NULL,

Primary key (seq_id),
KEY a (a),

KEY bc (b,c),

KEY cb (c,b)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

执行语句为“insert into tb(a,b,c) values(randstr, randstr, randstr); randstr是客户端程序生成的长度30字节的随机字符串。30个线程并发,每个线程插入1w条记录。

等待更新完成后(包括purge完成,从系统的vmstat上看无任何io),执行./ibd_used tb.ibd 0 100000000,可以从最后4行看到各个索引的page平均利用率如下图。

说明: 你会发现即使是主键索引,利用率也不一定很高。原因是什么?

Optimize table 效果

我们知道Optimize table是用来作表整理的, 执行一下 optimize table tb,再看ibd_used的结果。

说明:这里我们发现,pkpage利用率明显提升,是optimize效果,但是其他几个索引的page利用率却没有明显效果。为什么呢?

1) 首先是上面没有提的那个“异常”,既然是自增主键,为什么在optimize之前,pk的利用率不高?原因是多线程插入,虽然seq_id是递增申请,但不能保证是递增更新到page上。而通过optimize后,等于是单线程重新整理了。

2) 为什么其他索引的page利用率没有提升,这个就涉及到optimize table的内部执行过程。如下:

a) 建一个临时表,表结构与tb相同

b) 按照tb主键顺序将tb数据一行行的插入到临时表中

c) 删掉tb,临时表重命名为tb

所以我们看到对于其他索引,插入的值仍然是随机的过程。

改进的思路

我们知道InnoDB5.1的时候innodb_plugin里面就有fast index creatation了,上述过程如果改成如下:

a) 建一个临时表,表结构与tb相同

b) 删掉临时表的所有非聚簇索引

c) 按照tb主键顺序将tb数据一行行的插入到临时表中

d) 建立临时表的所有非聚簇索引

e) 删掉tb,临时表重命名为tb

这样在执行步骤d)时,每个非聚簇索引都是按照排序好方式构建,则能让所有的索引page都很“紧凑”。

Percona版本的 expand_fast_index_creation参数

Percona版本中新增了这个参数,默认值是OFF,需要配置文件设置ON或者通过set命令热修改。

当设置为ON时,则optimize table tb实现的就是上述我们说到的改进流程。从ibd_used看到执行结果看到的效果如下:

小结

所以当你需要通过optimze table优化表空间,

若是使用percona版本则最好先打开expand_fast_index_creation;

若是官方版本,则建议自己写脚本建临时表,按照上述的过程a~e来执行,达到最优的效果。

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