MySQL 过亿数据删除慢

介绍

MySQL 是一种非常常用的关系型数据库管理系统，而在大数据时代，数据量不断增大，我们经常会面临删除过亿数据的需求。然而，当数据量达到亿级别时，使用传统的删除语句往往会非常慢，甚至无法完成删除操作。本文将介绍 MySQL 删除大数据的问题原因以及解决方案，并提供相应的代码示例。

问题原因

  1. 删除语句效率低下：传统的 SQL 删除语句通常是逐条删除的，对于亿级别的数据量来说，逐条删除的速度非常慢，可能需要花费很长时间才能完成删除操作。
  2. 事务锁问题：MySQL 在删除大量数据时，会使用事务来保证数据的一致性，而事务锁会导致其他操作等待，进而影响整个系统的性能。

解决方案

1. 分批删除

分批删除是一种常见的解决方案，即将要删除的数据分成多个批次进行删除。这样可以避免一次删除过多数据而导致的性能问题。下面是一个示例代码：

-- 创建一个临时表用来存放要删除的主键
CREATE TEMPORARY TABLE temp_ids (id INT PRIMARY KEY);

-- 将要删除的数据的主键插入到临时表中
INSERT INTO temp_ids SELECT id FROM your_table WHERE conditions;

-- 设置循环标志和初始值
SET @delete_count = 1;
SET @batch_size = 10000;

-- 循环删除数据，每次删除一批
WHILE @delete_count > 0 DO
  DELETE FROM your_table WHERE id IN (SELECT id FROM temp_ids LIMIT @batch_size);
  SET @delete_count = ROW_COUNT();
END WHILE;

-- 删除临时表
DROP TABLE temp_ids;

上述代码将要删除的数据的主键保存到了一个临时表中，然后采用循环的方式，每次删除一批数据，直到没有要删除的数据为止。

2. 使用分区表

MySQL 支持分区表，可以将数据按照某个特定的规则划分到不同的分区中。利用分区表可以提高删除效率，因为删除操作只需要删除特定分区即可，而不需要对整个表进行删除。

下面是一个示例代码，展示如何创建分区表以及删除特定分区的数据：

-- 创建分区表
CREATE TABLE your_table (
  id INT,
  created_at DATETIME
)
PARTITION BY RANGE (YEAR(created_at)) (
  PARTITION p0 VALUES LESS THAN (2010),
  PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2011),
  PARTITION p2 VALUES LESS THAN (2012),
  PARTITION p3 VALUES LESS THAN (2013),
  ...
);

-- 删除特定分区的数据
ALTER TABLE your_table DROP PARTITION p0;

上述代码创建了一个按照 created_at 字段的年份进行分区的表，并且删除了特定分区 p0 的数据。分区表可以根据具体需求进行调整，比如按照月份、季度等进行分区。

3. 使用物理删除

MySQL 的删除操作通常是逻辑删除，即将要删除的数据标记为已删除，而不是直接物理删除。逻辑删除的好处是可以保证数据的一致性，但对于大量数据的删除来说，逻辑删除仍然会导致性能问题。如果不需要保证数据的一致性，可以考虑直接物理删除数据，以提高删除效率。

下面是一个示例代码，展示如何直接物理删除数据：

-- 设置 session 变量
SET SESSION sql_log_bin = 0;
SET SESSION foreign_key_checks = 0;

-- 直接物理删除数据
DELETE FROM your_table WHERE conditions;

-- 恢复 session 变量
SET SESSION sql_log_bin = 1;
SET SESSION foreign_key_checks = 1;

上述代码通过设置 session 变量来禁用二进制日志和外键检查，然后直接物理删除数据，最后恢复 session 变量。

总结

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