MySQL碎片就是MySQL数据文件中一些不连续的空白空间，这些空间无法再被全部利用，久而久之越来多，越来越零碎，从而造成物理存储和逻辑存储的位置顺序不一致，这就是碎片。

碎片是如何产生的

delete操作

在MySQL中删除数据，在存储中就会产生空白的空间，当有新数据插入时，MySQL会试着在这些空白空间中保存新数据，但是呢总是用不满这些空白空间。所以日积月累，亦或是一下有大量的delete操作，一下就会有大量的空白空间，慢慢的会大到比表的数据使用的空间还大。

update操作

在MySQL中更新数据，在可变长度的字段(比如varchar)中更新数据，innodb表存储数据的单位是页，update操作会造成页分裂，分裂以后存储变的不连续，不规则，从而产生碎片。比如说原始字段长度varchar(100)，我们大量的更新数据长度位为50，这样的话，有50的空间被空白了，新入库的数据不能完全利用剩余的50，这就会产生碎片。

碎片到底产生了什么影响

MySQL既然产生了碎片，你可能比较豪横说磁盘空间够大，浪费空间也没事，但是这些碎片也会产生性能问题，碎片会有什么影响呢？

空间浪费

空间浪费不用多说，碎片占用了大量可用空间

读写性能下降

由于存在大量碎片，数据从连续规则的存储方式变为随机分散的存储方式，磁盘IO会变的繁忙，数据库读写性能就会下降。

找一找有哪些碎片

现在我们有一个测试库employees，在找碎片清理碎片前我们先查询一下表的数据，记录一下时间，以便后边做对比。

mysql> select count() from current_dept_emp;

+----------+

| count() |

+----------+

| 300024 |

+----------+

1 row in set (1.17 sec)

mysql> select count() from departments;

+----------+

| count() |

+----------+

| 9 |

+----------+

1 row in set (0.00 sec)

mysql> select count() from dept_emp;

+----------+

| count() |

+----------+

| 331603 |

+----------+

1 row in set (0.08 sec)

mysql> select count() from dept_emp_latest_date;

+----------+

| count() |

+----------+

| 300024 |

+----------+

1 row in set (0.49 sec)

mysql> select count() from dept_manager;

+----------+

| count() |

+----------+

| 24 |

+----------+

1 row in set (0.00 sec)

mysql> select count() from employees;

+----------+

| count() |

+----------+

| 300024 |

+----------+

1 row in set (0.09 sec)

mysql> select count() from salaries;

+----------+

| count() |

+----------+

| 2844047 |

+----------+

1 row in set (0.60 sec)

mysql> select count() from titles;

+----------+

| count() |

+----------+

| 443308 |

+----------+

1 row in set (0.11 sec)

接下来我们开始看看都有哪些碎片吧。这里介绍两种方式查看表碎片

通过表状态信息查看

show table status like '%table_name%';

mysql> show table status like 'salaries'\G;

*************************** 1. row ***************************

Name: salaries

Engine: InnoDB

Version: 10

Row_format: Dynamic

Rows: 2838918

Avg_row_length: 31

Data_length: 90832896

Max_data_length: 0

Index_length: 0

Data_free: 4194304

Auto_increment: NULL

Create_time: 2021-01-14 14:33:47

Update_time: 2021-01-14 14:34:42

Check_time: NULL

Collation: utf8_bin

Checksum: NULL

Create_options:

Comment:

1 row in set (0.00 sec)

datalength 表数据大小 indexlength 表索引大小

data_free 碎片大小

根据返回信息，我们知道碎片大小为4194304(单位B)

通过数据库视图信息查看

查询information_schema.tables的data_free列的值

mysql> select

t.table_schema,

t.table_name,

t.table_rows,

t.data_length,

t.index_length,

concat(round(t.data_free/1024/1024,2),'m') as data_free

from information_schema.tables t

where t.table_schema = 'employees';

+--------------+----------------------+------------+-------------+--------------+-----------+

| TABLE_SCHEMA | TABLE_NAME | TABLE_ROWS | DATA_LENGTH | INDEX_LENGTH | DATA_FREE |

+--------------+----------------------+------------+-------------+--------------+-----------+

| employees | current_dept_emp | NULL | NULL | NULL | NULL |

| employees | departments | 9 | 16384 | 16384 | 0.00M |

| employees | dept_emp | 331143 | 12075008 | 5783552 | 4.00M |

| employees | dept_emp_latest_date | NULL | NULL | NULL | NULL |

| employees | dept_manager | 24 | 16384 | 16384 | 0.00M |

| employees | employees | 299069 | 15220736 | 0 | 4.00M |

| employees | salaries | 2838426 | 100270080 | 0 | 4.00M |

| employees | titles | 442902 | 20512768 | 0 | 4.00M |

+--------------+----------------------+------------+-------------+--------------+-----------+

8 rows in set (0.01 sec)

根据结果显示，data_free列数据就是我们要查询的表的碎片大小内容，是4M。

如何清理碎片

找到表碎片了，我们如何清理呢？有两种方法

分析表

命令：optimize table table_name;

这个方法主要针对MyISAM引擎表使用，因为MyISAM表的数据和索引是分离的，optimize表可以整理数据文件，重新排列索引。

注意：optimize会锁表，时间长短依据表数据量的大小。

重建表引擎

命令：alter table table_name engine = innodb;

这个方法主要针对InnoDB引擎表使用，该操作会重建表的存储引擎，重组数据和索引的存储。

刚才我们查到表salaries有4M的碎片，我们清理一下salaries表碎片

mysql> alter table salaries engine = innodb;

查询一下该表的碎片是否被清理

mysql> select

t.table_schema,

t.table_name,

t.table_rows,

t.data_length,

t.index_length,

concat(round(t.data_free/1024/1024,2),'m') as data_free

from information_schema.tables t

where t.table_schema = 'employees' and table_name='salaries';

+--------------+------------+------------+-------------+--------------+-----------+

| table_schema | table_name | table_rows | data_length | index_length | data_free |

+--------------+------------+------------+-------------+--------------+-----------+

| employees | salaries | 2838426 | 114950144 | 0 | 2.00m |

+--------------+------------+------------+-------------+--------------+-----------+

1 row in set (0.00 sec)

碎片从原来的4M清理到现在的2M。

我们看看查询表是否提高了速度

mysql> select count() from salaries;

+----------+

| count() |

+----------+

| 2844047 |

+----------+

1 row in set (0.16 sec)

速度还是提高了不少，清理碎片后提高了查询速度。

总结一下：清理表的碎片可以提高MySQL性能，在日常工作中我们可以定期执行表碎片整理，从而提高MySQL性能。