step1,一个简单的联系人表

  1. CREATE TABLE `contact784` (
  2. `cid` bigint AUTO_INCREMENT NOT NULL,
  3. `uid` bigint NOT NULL,
  4. `email` varchar(128) NOT NULL,
  5. `name` varchar(64) NOT NULL,
  6. `mobile` varchar(16)  NULL,
  7. `atime` timestamp NULL,
  8. `type` enum('BLACK','WHITE','NORMAL') NOT NULl default 'NORMAL',
  9. `info` text NULL,
  10. `memo` varchar(1024)  NULL,
  11. PRIMARY key(`cid`)
  12. ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT = 100;
  13. ALTER TABLE `contact784` ADD UNIQUE INDEX uniq_uid_email(`uid`,`email`);

step2,插入了100W数据:

  1. # -*- coding: utf-8 -*-
  2. #@author python.han@gmail.com
  3. import MySQLdb
  4. import random
  5. import string
  6. import threading
  7. import time
  8. domains = ['org','com.cn','qq.com','yahoo.com','163.com','com','cn','sina.cn','sina.com']
  9. host = "localhost"
  10. user = "xx"
  11. pwd = "xx"
  12. db = "t3"
  13. def getRandomValue():
  14. email = ""
  15. s = ""
  16. for x in range(random.randint(1,10)):
  17. s += random.choice(string.letters)
  18. b = list(s)
  19. domain = ''.join(b)+"."+random.choice(domains)
  20. email = s+"@"+domain
  21. return email,s
  22. def insert(count):
  23. conn=MySQLdb.connect(host=host,user=user,passwd=pwd,db=db)
  24. cursor=conn.cursor()
  25. for cid in xrange(count):
  26. uid = random.randint(1000000000,9999999999)
  27. email,name = getRandomValue()
  28. sql = "insert into contact784(uid,email,name) values (%d,'%s', '%s')" %(uid,email,name)
  29. n=cursor.execute(sql)
  30. cursor.close()
  31. conn.commit ()
  32. conn.close()
  33. if __name__=='__main__':
  34. start = time.clock()
  35. for i in range(100):
  36. worker = threading.Thread(target = insert(10000))
  37. worker.start()
  38. end = time.clock()
  39. print "elsaped:%s" %(end-start)

step3,要重新单线程插入,需要把数据清空. 
因为python多线程由于GIL的关系,实际上上面的100个线程只产生了一个连接,需要测试一下纯单线程插入是不是要快些:)

执行:delete from contact784 
半小时没有执行完毕!

诊断方式: 
1,iostat ,top等查看磁盘io很大 
2,inotifywatch发现io的事件非常多

原因:在大表上使用delete from 清空一个表是非常慢的。因为InnoDB必须处理表中的每一行,根据InnoDB的事务设计原则,首先需要把“删除动作”写入“事务日志”,然后写入实际的表。所以,清空大表的时候,最好直接drop table然后重建。 
注: 
在delete from 执行的过程中: 
用:select count(*) from contact784;发现表的数据量一直是100行 
用:explain select count(*) from contact784;可以发现数量一直在减少,显示当前

784是是因为前面这个文章的原因“ 
http://hanyh.iteye.com/blog/431323 

 
 
 
 
我从oracle undo的角度来回答哈:
delete是个极其昂贵的操作哦,它会产生大量的undo数据(最多的),你每删一次oracle都要记录一次。
如果从undo角度来看的话,可以优化的就是控制事务的长度,即用:commit。
 
 
 
 

一次delete速度异常慢的处理过程

转自:http://space.itpub.net/10710960/viewspace-610982

一次小数据量删除,但花费2个小时还没完成的问题

delete from TOPBOX_COURSEWARE where id like '760%';
花费非常长的时间,topbox_courseware表大概2w数据,要删除的也就2500条数据。
问题原因:
由于TOPBOX_COURSEWARE表与多个表有外键关联,而且关联的表中有2张千万级别的大表。
通过v$session_wait,v$session表

select * from v$session_wait a,v$session b
where b.sid=a.sid
and a.event not like 'SQL*Net%';

发现该session的event是db file scattered read。
这个事件一般是表示法伤了全表扫描相关的等待。通常意味着全表扫描过多,或者I/O能力不足,或是I/O争用造成的。

解决方法:
1.通过dba_constraints表找到topbox_courseware表对应的约束
select * from dba_constraints where constraint_type='R' and wner='TOPBOX' and r_constraint_name='PK_TOPBOX_COURSEWARE'
得到两个外键约束名
FK_TOPBOX_COURSCO_REF_COUR
FK_TOPBOX_CSTUDY_REF_COUSE

2.通过命令将这2个约束disable
alter table topbox_coursescore disable constraint fk_topbox_coursco_ref_cour;
alter table topbox_coursestudy disable constraint fk_topbox_cstudy_ref_couse;

通过上面的处理delete只需要不到1秒的时间

3.将约束重新激活
由于topbox_coursescore,topbox_coursestudy是千万级的大表,如果直接enable而不加其他参数,启用约束后,oracle会对表中数据
逐条检查,所以速度会非常慢。而且已经插入的数据没有脏数据,所以为了避免不必要的工作,就要使用novalidate
alter table topbox_coursescore enable novalidate constraint fk_topbox_coursco_ref_cour;
alter table topbox_coursestudy enable novalidate constraint fk_topbox_cstudy_ref_couse;

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