共计 1592 个字符，预计需要花费 4 分钟才能阅读完成。
上篇文章结尾和小伙伴们留了一个小问题，就是对于 optimize table 命令，明天我想花点工夫再来和小伙伴们聊一聊这个话题。
1. 删除空洞
1.1 案例展现
首先咱们先来看这样一个例子。
我当初有一个名为 sakila 的数据库，该库中有一个 film 表，这个表中有 1000 条记录，我么先来看下这 1000 条记录占用了多少存储空间：
小伙伴们能够看到，这个文件大小是 360448 个字节。
咱们当初执行 delete 命令将这个表清空：
delete from film;而后再来查看这个文件的大小：
小伙伴们看到，这个表中的数据没有缩小，甚至还减少了！这是咋回事？
1.2 剖析
以下所说的删除皆指通过 delete 命令删除，不包含通过 truncate/drop 删除。
MySQL 中的数据删除操作有点像咱们素日里做业务开发时用的逻辑删除，当你想要删除掉一行数据的时候，这行数据其实并没有被真正的删除掉，只是临时给标记为删除了而已。
通过后面文章的介绍，小伙伴们应该曾经分明，MySQL 表中的数据最终是以 B+Tree 的模式保留在磁盘中的，当你要删除一条记录的时候，那么对应的叶子上的数据就会被标记为已删除，相似上面这样：
当 ID 为 6 的记录被删除掉之后，这块空间并不会立马被释放出来，MySQL 只是在这个地位做一个删除标记，未来要是还有一个 ID 为 6 的数据被插入进来，就会插入到这里。
因而咱们看到，一张表在通过 N 屡次删除之后，就会呈现大量这种状况，这种就称之为删除空洞。
2. 插入空洞
后面所说的删除会造成空洞，其实插入也会造成空洞。
松哥在之前的文章中和小伙伴们分享过，InnoDB 引擎的表中不倡议应用随机字符串作为 ID，因为随机字符串插入会造成页决裂。页决裂之后，在决裂之前的叶子中，也有可能会空进去新的空间，造成空洞。
例如上面这个例子：
在上图这个 B+Tree 中，持续插入 5，就会造成页决裂，页决裂之后，2 所在的数据页（InnoDB 操作磁盘的最小单位是数据页）就会有空余，这也是空洞的一种。
当然更新索引上的值也会造成空洞，因为更新相当于插入 + 删除。
3. optimize table
想要解决这个问题，咱们能够应用 optimize table 命令来实现。该命令能够用来从新整理表空间，并优化文件碎片。接下来咱们针对后面 1.1 大节中的案例，来试试 optimize table 命令是否无效：
这下面有一句提醒，说 Table does not support optimize, doing recreate + analyze instead，看这个意思，仿佛是说以后这个 InndoDB 引擎的表不反对 optimize 操作，不过咱们不必管，咱们当初去查看表文件大小：
能够看到，表文件数据其实曾经缩小了。
那么这句提醒是咋回事呢？
咱们以 MySQL 官网文档介绍为准来看下：
从这段话中能够看到，在 InnoDB 中应用 optimize 命令，相干的操作最终会被映射为 alter table ...，这个操作松哥在上篇文章中和小伙伴们介绍过了，这也能够实现索引的重整并且开释掉未应用的空间，所以，网上有人说 optimize table 命令不适用于 InnoDB 引擎的表这个说法是不正确的。
同时，官网文档中这段介绍还提到了 optimize 操作是 online DDL 的。online DDL 意味着在执行 optimize 重整表的时候，并不会阻塞正在进行的 CURD 操作。具体流程如下：
- 首先建设一个临时文件，这个临时文件用来扫描表原始表主键的所有数据页。
- 依据第一步获取到的表记录生成一个 B+Tree，将这个生成的 B+Tree 存储到临时文件中。
- 因为第二步会比拟耗时，在第二步执行过程中，如果有针对原始表的 CRUD 操作，则先将操作记录到一个日志文件中，等到第二步的临时文件生成后，在把日志文件利用到临时文件中，就能够获取到一个最新的数据表了。
好啦，这就是对于 optimize table 的操作细节，小伙伴们 GET 到了吧~
