Mysql删除几亿条数据表中的部分数据的方法实现

目录

• 1、需求
• 2、方案
• 1. 使用 DELETE 语句分批删除
• 2. 使用 INPLACE ALTER TABLE
• 3. 使用 TRUNCATE TABLE 和重新插入数据
• 总结
• 3、实战
• 3.1转移

1、需求

老项目，实时数据还是用mysql去存储的，而且又没有定时去清理数据的程序。目前这些实时数据只需保留近http://www.devze.com半年的即可。

其他几张实时表数据量没有这么夸张。

我随即用

delete from table_name where id < 39000000 limit 10000

但是几亿条记录用这个方法太慢了。

2、方案

虽然之前也处理过类似问题，但还是随手问了一下AI，有无更优解。

在MySQL中删除一个大表（例如含有几亿条记录）中的数据时，需要特别注意操作的性能和对系统的影响。如果您的目标是删除半年前的数据，您可以采用以下几种策略来高效地完成这项任务：

1. 使用 DELETE 语句分批删除

一种www.devze.com常见的方法是使用 DELETE 语句，并通过分批删除数据来减轻数据库的压力。这可以通过在 DELETE 语句中添加 LIMIT 子句来实现。

示例 SQL 语句

-- 定义每批删除的数量
SET @BATch_size = 100000; -- 每次删除 10 万条记录
SET android@counter = 0;

-- 确定半年前的日期
SET @six_months_ago = DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 6 MONTH);

-- 分批删除数据
REPEAT
    DELETE FROM your_table
    WHERE time < @six_months_ago
    LIMIT @batch_size;
    SET @counter = @counter + 1;
UNTIL @counter = 0 END REPEAT;

2. 使用 INPLACE ALTER TABLE

对于InnoDB表，可以使用 ALTER TABLE 来删除数据，这通常比 DELETE 更快。然而，此方法要求您能够确定删除的行不会被引用（例如通过外键）。此外，这种方法可能不是所有版本的MySQL都支持。

示例 SQL 语句

-- 确定半年前的日期
SET @six_months_ago = DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 6 MONTH);

-- 创建一个临时表，只包含需要保留的数据
CREATE TABLE temp_table A编程客栈S SELECT * FROM your_table WHERE time >= @six_months_ago;

-- 删除原始表
DROP TABLE your_table;

-- 重命名临时表为原始表的名字
RENAME TABLE temp_table TO your_table;

3. 使用 TRUNCATE TABLE 和重新插入数据

如果您可以接受删除所有数据并重新插入数据，那么可以使用 TRUNCATE TABLE 来清空整个表，然后只插入最近六个月的数据。这种方法适用于那些可以承受完全清空表的场景。

-- 确定半年前的日期
SET @six_months_ago = DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 6 MONTH);

-- 清空表
TRUNCATE TABLE your_table;

-- 重新插入最近六个月的数据
INSERT INTO your_table
SELECT * FROM your_table
WHERE time >= @six_months_ago;

注意事项

• 备份数据：在执行任何大规模删除BUjKo操作之前，一定要做好数据备份以防万一。
• 监控性能：在执行删除操作时，应密切监控MySQL服务器的性能指标，如CPU使用率、磁盘I/O等。
• 禁用外键检查：如果表上有外键约束，可以暂时禁用外键检查。
• 禁用自动提交：在开始删除操作之前，可以关闭自动提交，然后在删除完成后手动提交事务。

示例 SQL 脚本

以下是一个完整的SQL脚本示例，使用分批删除的方式删除半年前的数据：

-- 设置变量
SET @batch_size = 100000; -- 每次删除 10 万条记录
SET @counter = 0;

-- 确定半年前的日期
SET @six_months_ago = DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 6 MONTH);

-- 分批删除数据
REPEAT
    DELETE FROM your_table
    WHERE time < @six_months_ago
    LIMIT @batch_size;
    SET @counter = @counter + 1;
UNTIL @counter = 0 END REPEAT;

总结

选择哪种方法取决于您的具体需求和资源。如果数据量非常大，建议先在一个较小的数据集上测试所选方法的性能，然后再应用到整个表。此外，在执行此类操作时，最好在业务低峰期进行，以减少对应用程序的影响。

看来也没有更好的办法，还是这些老办法。

3、实战

先新建一张copy的表。

注意：新建表的自增索引ID，还是会从1开始的。

CREATE TABLE new_table_name LIKE existing_table_name;

接下来二个方案

1、实时数据不能停的，先改名，把名称互换。等数据插入一波，再启动迁移。主要是为了插入一波后自增索引自动调整。避免冲突

RENAME TABLE temp TO users;

2、实时数据能停的，那么就先停掉。再名称互换，再改动自增索引起点值。这时候其实可以开启插入程序了。

3.1转移

一张表近半年的数据是从390000000差不多开始。那么就好处理了

几千万条数据也是比较快的。

另一张表更大，有近1-2个亿的数据，那么我是2kw-3kw 批量一次，也就半小时。即可完成。

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