经常会有同学来问我，我的数据库占用空间太大，我把一个最大的表删掉了一半的数据，怎么表文件的大小还是没变？
首先明确一个概念，innodb表包含两部分,表结构定义和数据，Mysql8.0以前表结构定义存放在.frm为后缀的文件里，而Mysql8.0版本以后允许表结构定义放到系统数据表中，因为表结构定义占用的空间很小，因此我今天主要说是表数据，
表数据单独存放成一个文件更容易管理，在我们执行drop table命令的时候，系统会直接删除这个文件，但如果是放在共享表空间中，即使表删掉空间也不会回收。
哈喽，我是狗哥。小伙伴都知道我最近换工作了，薪资、工作内容什么的都是我比较满意的。五月底也面试了有 6、7 家公司，应该拿了有 5 个 offer。这段时间也被问了很多面试题，我打算写一个专题分享出来，希望对你们有所帮助～
一个表单独存储为一个文件更容易管理，而且在你不需要这个表的时候，通过 drop table 命令，系统就会直接删除这个文件。而如果是放在共享表空间中，即使表删掉了，空间也是不会回收的。所以参数推荐为ON。
表数据既可以存在共享表空间里，也可以是单独的文件。这个行为是由参数 innodb_file_per_table 控制的：
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在 mysql 中，使用 delete 命令删除数据后，会发现这张表的数据文件和索引文件却奇怪的没有变小。这是因为 delete 操作并不会真的把数据删除，mysql 实际上只是给删除的数据打了个标记，标记为删除，因此你使用 delete 删除表中的数据，表文件在磁盘上所占空间不会变小，我们这里暂且称之为假删除。
一般现在对于业务要查询的数据量以及要保持的并发量高于一定配置的单实例 MySQL 的极限的情况，都会采取分库分表的方案解决。当然，现在也有很多 new SQL 的分布式数据库的解决方案，如果你用的是 MySQL，那么你可以考虑 TiDB（实现了 MySQL 协议，兼容 MySQL 客户端以及 SQL 语句）。如果你用的是的 PgSQL，那么你可以考虑使用 YugaByteDB（实现了 PgSQL 协议，兼容 PgSQL 客户端以及 SQL 语句），他们目前都有自己的云部署解决方案，你可以试试：
在 InnoDB 中，你的 delete 操作，并不会真的把数据删除，mysql 实际上只是给删除的数据打了个标记，标记为删除，因此你使用 delete 删除表中的数据，表文件在磁盘上所占空间不会变小，我们这里暂且称之为假删除。
大家好，本期讨论MySQL的DDL, 讨论的背景是MySQL 8.0+InnoDB。
日常开发我们对一条DML语句较为熟悉，很多开发人员都了解sql的执行过程，比较熟悉，但是DDL是如何执行的呢，大部分开发人员可能不太关心，也认为没必要了解，都交给DBA吧。其实不然，了解一些能尽量避开一些ddl的坑，那么下面带大家一起了解一下DDL执行的方式，也算抛砖引玉吧。如有错误，还请各位大佬们指正。
[MySQL学习笔记] 3.mysqldump命令详解 Part 2 -备份全库
转载自http://www.cnblogs.com/luyucheng/p/6323477.html
mysqldump 是 Mysql 自带的逻辑备份工具。其备份原理是通过协议连接到 Mysql 数据库，将需要备份的数据查询出来转换成对应的 insert 语句。当需要还原这些数据时，只要执行这些 insert 语句，即可将对应的数据还原。
熟悉mysql的同学都应该知道，当我们执行delete的时候，数据并没有被真正的删除，只是对应数据的删除标识deleteMark被打开了，这样每次执行查询的时候，如果发现数据存在但是deleteMark是开启的话，那么依然返回空，因为这个细节，所以经常会出现“我明明删除了数据，为什么空间没释放”的现象。
2021-01-19：mysql中，一张表里有3亿数据，未分表，其中一个字段是企业类型，企业类型是一般企业和个体户，个体户的数据量差不多占50%，根据条件把个体户的行都删掉。请问如何操作？
删除一条记录，首先锁住这条记录，数据原有的被废弃，记录头发生变化，主要是打上了删除标记。也就是原有的数据 deleted_flag 变成 1，代表数据被删除。但是数据没有被清空，在新一行数据大小小于这一行的时候，可能会占用这一行。这样其实就是存储碎片。
InnoDB包含两部分，即表结构定义和数据。 表数据既可以存储在共享表空间里，也可以存储在单独的文件中，innodb_file_per_table=OFF时，表数据在系统共享表空间，也就是跟数据字典放在一起。innodb_file_per_table=ON表示数据存储在单独的文件中。
注意这里/* !12345 */ 不是注释 (/* */ 是MySQL的多行注释符)
Mongodb是非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库数据存储为json类型
MySQL中DDL语句，即数据定义语言，用于创建、删除、修改、库或表结构，对数据库或表的结构操作。常见的有create，alter，drop等。这类语句通常会耗费很大代价，特别是对于大表做表结构变更。本篇文章会揭露各类DDL语句执行的详细情况。
作为一个后端工程师，想必没有人没用过数据库，跟我一起复习一下MySQL吧，本文是我学习《MySQL实战45讲》的总结笔记的第六篇，总结了MySQL的InnoDB引擎相关的实践使用问题。
还有就是VCNEGER是部署在windows系统上的，后面一般是SQL SERVER 数据库。sql2008 R2可以用于小型部署（最多5个主机和 50 个虚拟机）的捆绑数据库。
在 MySQL 中使用 delete 语句删除数据之后，监控视图中可用的磁盘空间没有增加，磁盘使用率没有下降等等。
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在MySQL中，如果我们对大表频繁进行insert和delete操作，那么时间一长，这个表中会出现很多"空洞"，也就是表碎片。
今天主要介绍一下MySQL 8.0.19 instant add column的新特性，基于亿级数据秒速增加字段，下面一起来看看吧~
今天对线上某个业务的大表120G进行重建表操作时遇到报错，该表有个比较显著的特征是*写入量比较大，每天写入加更新的频率在数千万级别。大致的环境
说明：MySQL在Windows下不区分大小写，但在Linux下默认是区分大小写，为了避免出现不必要的麻烦，统一使用小写
【导语】春节将至，俗话说“腊月二十四，掸尘扫房子”，很多人会在腊月二十四给家里做大扫除迎新春。
MySQL Online DDL 功能从 5.6 版本开始正式引入，发展到现在的 8.0 版本，经历了多次的调整和完善。本文主要就 Online DDL 的发展过程，以及各版本的区别进行总结。其实早在 MySQL 5.5 版本中就加入了 INPLACE DDL 方式，但是因为实现的问题，依然会阻塞 INSERT、UPDATE、DELETE 操作，这也是 MySQL 早期版本长期被吐槽的原因之一。
昨天内容中说了MySQL5.6引入了online DDL，但是没有详细的展开说，这块儿内容比较多，只能一点一点的写了，今天再来看这里的内容。
所谓迁移就像是数据库的版本控制，这种机制允许团队简单轻松的编辑并共享应用的数据库表结构。迁移通常和 Laravel 的 schema 构建器结对从而可以很容易地构建应用的数据库表结构。如果你曾经频繁告知团队成员需要手动添加列到本地数据库表结构以维护本地开发环境，那么这正是数据库迁移所致力于解决的问题。
今天下午在执行一个表结构变更的时候，出现了一个问题，拿着分析了分析，对于online-ddl又有了新的认识，这里写篇文章记录下。
索引的目的在于提高查询效率，可以类比字典，比如当我们要查 “mysql” 这个单词，我们肯定需要定位到 ‘m’ 字母，然后从下往下找到 ‘y’ 字母，再找到剩下的 “sql”。如果没有索引，那么我们可能需要把所有单词看一遍才能找到想要的。
前言： 如果碎片程度小于30%，建议使用重组而不是重建。因为重组不会锁住数据页或者数据表，并且降低CPU的资源。 总得来说，重组会清空当前的B-TREE，特别是索引的叶子节点，重组数据页和消除碎片。和重建不同，重组不会添加任何新数据页。 准备工作： 为了了解是否有必要重组索引，需要首先查看碎片程度，如果在10%以下，那一般没必要做什么维护，如果在10%~30%，就建议进行重组。 步骤： 1、 以下各种重组索引的方法： --不指定参数重组索引： ALTER INDEX [idx_refno] ON [or
本文目的：指导项目侧人员再遇到此类改动需求时可以自己更改。 需求：mr_intrainterfreq表重建，历史数据全部删掉。
最近在极客时间看丁奇大佬的《MySQL45讲》，真心觉得讲的不错，把其中获得的一些MySQL方向的经验整理整理分享给大家，有兴趣同学可以购买相关课程进行学习。
最近有个上位机获取下位机上报数据的项目，由于上报频率比较频繁且数据量大，导致数据增长过快，磁盘占用多。
一个客户的性能优化案例: 没有修改数据库实例的任何配置参数以及业务代码没有变更的情况下，一条 sql 出现大幅性能下降。
在 5.1 版本之前，MyISAM 是 MySQL 的默认存储引擎，MyISAM 并发性比较差，使用的场景比较少，主要特点是
隐藏索引有什么作用 MySQL 8.0 支持了 Invisible Indexes 隐藏索引 这个特性，可以把某个索引设置为对优化器不可见，生成查询计划时便不使用这个索引了，但这个索引还是被正常维护的，例如表数据变更后还是会更新索引。 隐藏索引 最明显的一个作用类似 索引回收站。 例如数据库长时间运行后，会积累很多索引，做数据库优化时，想清理掉没什么用的多余的索引，但可能删除某个索引后，数据库性能下降了，发现这个索引时有用的，就要重新建立。 对于较大的表来说，删除、重建索引的成本是很高的，如果在清理索引时能
其他的DDL操作相对比较少，所以本文就不讨论了。 此外，本文也不讨论非InnoDB引擎以及非普通索引（如全文索引、空间索引）的场景。
静态表：表中的字段都是非变长字段，这样每个记录都是固定长度的，优点存储非常迅速，容易缓存，出现故障容易恢复；缺点是占用的空间通常比动态表多（因为存储时会按照列的宽度定义补足空格）ps：在取数据的时候，默认会把字段后面的空格去掉，如果不注意会把数据本身带的空格也会忽略。
最近线上突然发现一张表每天会产生500w条的数据，一个月下来发现已经接近8000w条的数据，达到90G之大的数据，之前在系统没有升级之前一年才产生100w左右的记录，估计开发的程序或者逻辑出现问题了，不管怎么样，作为运维发生问题，第一时间先以解决问题为第一位，所以这里总结一下删除大表数据的经验。
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