MySQL 快速删除大量数据（千万级别）的几种实践
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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