注意。在OPTIMIZE TABLE执行过程中，MySQL会锁定表。
实例说明optimize table在优化MySQL时非常重要
一，原始数据 1，数据量 mysql> select count(*) as total from ad_visit_history; +---------+ | total | +---------+ | 1187096 | //总共同拥有118万多条数据 +---------+ 1 row in set (0.04 sec) 2，存放在硬盘中的表文件大小 [root@ test1]# ls |grep visit |xargs -i du {} 382020 ad_visit_history.MYD //数据文件占了380M 127116 ad_visit_history.MYI //索引文件占了127M 12 ad_visit_history.frm //结构文件占了12K 3，查看一下索引信息 mysql> show index from ad_visit_history from test1; //查看一下该表的索引信息 +------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+ | Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | +------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+ | ad_visit_history | 0 | PRIMARY | 1 | id | A | 1187096 | NULL | NULL | | BTREE | | | ad_visit_history | 1 | ad_code | 1 | ad_code | A | 46 | NULL | NULL | YES | BTREE | | | ad_visit_history | 1 | unique_id | 1 | unique_id | A | 1187096 | NULL | NULL | YES | BTREE | | | ad_visit_history | 1 | ad_code_ind | 1 | ad_code | A | 46 | NULL | NULL | YES | BTREE | | | ad_visit_history | 1 | from_page_url_ind | 1 | from_page_url | A | 30438 | NULL | NULL | YES | BTREE | | | ad_visit_history | 1 | ip_ind | 1 | ip | A | 593548 | NULL | NULL | YES | BTREE | | | ad_visit_history | 1 | port_ind | 1 | port | A | 65949 | NULL | NULL | YES | BTREE | | | ad_visit_history | 1 | session_id_ind | 1 | session_id | A | 1187096 | NULL | NULL | YES | BTREE | | +------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+ 8 rows in set (0.28 sec) 索引信息中的列的信息说明。 Table :表的名称。
Non_unique: 假设索引不能包含反复词，则为0。假设能够，则为1。 Key_name: 索引的名称。 Seq_in_index: 索引中的列序列号，从1開始。 Column_name: 列名称。 Collation: 列以什么方式存储在索引中。在MySQLSHOW INDEX语法中，有值’A’（升序）或NULL（无分类）。 Cardinality: 索引中唯一值的数目的预计值。通过执行ANALYZE TABLE或myisamchk -a能够更新。基数依据被存储为整数的统计数据来计数。所以即使对于小型表。该值也没有必要是精确的。基数越大。当进行联合时，MySQL使用该索引的机会就越大。
Sub_part: 假设列仅仅是被部分地编入索引，则为被编入索引的字符的数目。假设整列被编入索引，则为NULL。 Packed: 指示keyword怎样被压缩。假设没有被压缩，则为NULL。
Null: 假设列含有NULL。则含有YES。假设没有，则为空。 Index_type： 存储索引数据结构方法（BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE） 二。删除一半数据 mysql> delete from ad_visit_history where id>598000; //删除一半数据 Query OK, 589096 rows affected (4 min 28.06 sec) [root@ www.linuxidc.com test1]# ls |grep visit |xargs -i du {} //相相应的MYD，MYI文件大小没有变化 382020 ad_visit_history.MYD 127116 ad_visit_history.MYI 12 ad_visit_history.frm 按常规思想来说，假设在数据库中删除了一半数据后，相相应的.MYD,.MYI文件也应当变为之前的一半。可是删除一半数据后。.MYD.MYI尽然连1KB都没有降低。这是多么的可怕啊。
我们在来看一看，索引信息 mysql> show index from ad_visit_history; +------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+ | Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | +------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+ | ad_visit_history | 0 | PRIMARY | 1 | id | A | 598000 | NULL | NULL | | BTREE | | | ad_visit_history | 1 | ad_code | 1 | ad_code | A | 23 | NULL | NULL | YES | BTREE | | | ad_visit_history | 1 | unique_id | 1 | unique_id | A | 598000 | NULL | NULL | YES | BTREE | | | ad_visit_history | 1 | ad_code_ind | 1 | ad_code | A | 23 | NULL | NULL | YES | BTREE | | | ad_visit_history | 1 | from_page_url_ind | 1 | from_page_url | A | 15333 | NULL | NULL | YES | BTREE | | | ad_visit_history | 1 | ip_ind | 1 | ip | A | 299000 | NULL | NULL | YES | BTREE | | | ad_visit_history | 1 | port_ind | 1 | port | A | 33222 | NULL | NULL | YES | BTREE | | | ad_visit_history | 1 | session_id_ind | 1 | session_id | A | 598000 | NULL | NULL | YES | BTREE | | +------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+ 8 rows in set (0.00 sec) 对照一下，这次索引查询和上次索引查询，里面的数据信息基本上是上次一次的一本。这点还是合乎常理。