为什么简单地删除表数据达不到表空间回收的效果
表数据既可以存在共享表空间里，也可以是单独的文件。这个行为是由参数 innodb_file_per_table 控制的：
- 这个参数设置为 OFF 表示的是，表的数据放在系统共享表空间，也就是跟数据字典放在一起；
- 这个参数设置为 ON 表示的是，每个 InnoDB 表数据存储在一个以 .ibd 为后缀的文件中。
从 MySQL 5.6.6 版本开始，它的默认值就是 ON 了。
论使用 MySQL 的哪个版本，都将这个值设置为 ON。因为，一个表单独存储为一个文件更容易管理，而且在你不需要这个表的时候，通过 drop table 命令，系统就会直接删除这个文件。而如果是放在共享表空间中，即使表删掉了，空间也是不会回收的。
我们在删除整个表的时候，可以使用 drop table 命令回收表空间。但是，我们遇到的更多的删除数据的场景是删除某些行，这时就遇到了我们文章开头的问题：表中的数据被删除了，但是表空间却没有被回收。
我们要彻底搞明白这个问题的话，就要从数据删除流程说起了。
InnoDB 里的数据都是用 B+ 树的结构组织的，假设，我们要删掉ID为500这个记录，InnoDB 引擎只会把 500这个记录标记为删除。如果之后要再插入一个 ID 在 300 和 600 之间的记录时，可能会复用这个位置。但是，磁盘文件的大小并不会缩小。
现在，你已经知道了 InnoDB 的数据是按页存储的，那么如果我们删掉了一个数据页上的所有记录，会怎么样？答案是，整个数据页就可以被复用了。
但是，数据页的复用跟记录的复用是不同的。记录的复用，只限于符合范围条件的数据。比如上面的这个例子，500 这条记录被删除后，如果插入一个 ID 是 400 的行，可以直接复用这个空间。但如果插入的是一个 ID 是 800 的行，就不能复用这个位置了。
而当整个页从 B+ 树里面摘掉以后，可以复用到任何位置。如果将数据页 page A 上的所有记录删除以后，page A 会被标记为可复用。这时候如果要插入一条 ID=50 的记录需要使用新页的时候，page A 是可以被复用的。
如果相邻的两个数据页利用率都很小，系统就会把这两个页上的数据合到其中一个页上，另外一个数据页就被标记为可复用。
进一步地，如果我们用 delete 命令把整个表的数据删除呢？结果就是，所有的数据页都会被标记为可复用。但是磁盘上，文件不会变小。
你现在知道了，delete 命令其实只是把记录的位置，或者数据页标记为了“可复用”，但磁盘文件的大小是不会变的。也就是说，通过 delete 命令是不能回收表空间的。这些可以复用，而没有被使用的空间，看起来就像是“空洞”。
实际上，不止是删除数据会造成空洞，插入数据也会。如果数据是按照索引递增顺序插入的，那么索引是紧凑的。但如果数据是随机插入的，就可能造成索引的数据页分裂。
假设图中 page A 已经满了，这时我要再插入一行数据，会怎样呢？
可以看到，由于 page A 满了，再插入一个 ID 是 550 的数据时，就不得不再申请一个新的页面 page B 来保存数据了。页分裂完成后，page A 的末尾就留下了空洞（注意：实际上，可能不止 1 个记录的位置是空洞）。
另外，更新索引上的值，可以理解为删除一个旧的值，再插入一个新值。不难理解，这也是会造成空洞的。 也就是说，经过大量增删改的表，都是可能是存在空洞的。所以，如果能够把这些空洞去掉，就能达到收缩表空间的目的。
而重建表，就可以达到这样的目的。
试想一下，如果你现在有一个表 A，需要做空间收缩，为了把表中存在的空洞去掉，你可以怎么做呢？
你可以新建一个与表 A 结构相同的表 B，然后按照主键 ID 递增的顺序，把数据一行一行地从表 A 里读出来再插入到表 B 中。
由于表 B 是新建的表，所以表 A 主键索引上的空洞，在表 B 中就都不存在了。显然地，表 B 的主键索引更紧凑，数据页的利用率也更高。如果我们把表 B 作为临时表，数据从表 A 导入表 B 的操作完成后，用表 B 替换 A，从效果上看，就起到了收缩表 A 空间的作用。
这里，你可以使用 alter table A engine=InnoDB 命令来重建表。在 MySQL 5.5 版本之前，这个命令的执行流程跟我们前面描述的差不多，区别只是这个临时表 B 不需要你自己创建，MySQL 会自动完成转存数据、交换表名、删除旧表的操作。
显然，花时间最多的步骤是往临时表插入数据的过程，如果在这个过程中，有新的数据要写入到表 A 的话，就会造成数据丢失。因此，在整个 DDL 过程中，表 A 中不能有更新。也就是说，这个 DDL 不是 Online 的。
而在MySQL 5.6 版本开始引入的 Online DDL，对这个操作流程做了优化。
我给你简单描述一下引入了 Online DDL 之后，重建表的流程：
- 建立一个临时文件，扫描表 A 主键的所有数据页；
- 用数据页中表 A 的记录生成 B+ 树，存储到临时文件中；
- 生成临时文件的过程中，将所有对 A 的操作记录在一个日志文件（row log）中，对应的是图中 state2 的状态；
- 临时文件生成后，将日志文件中的操作应用到临时文件，得到一个逻辑数据上与表 A 相同的数据文件，对应的就是图中 state3 的状态；
- 用临时文件替换表 A 的数据文件。
由于日志文件记录和重放操作这个功能的存在，这个方案在重建表的过程中，允许对表 A 做增删改操作。这也就是 Online DDL 名字的来源。
图中的流程中，alter 语句在启动的时候需要获取 MDL 写锁，但是这个写锁在真正拷贝数据之前就退化成读锁了。为什么要退化呢？为了实现 Online，MDL 读锁不会阻塞增删改操作。那为什么不干脆直接解锁呢？为了保护自己，禁止其他线程对这个表同时做 DDL。
而对于一个大表来说，Online DDL 最耗时的过程就是拷贝数据到临时表的过程，这个步骤的执行期间可以接受增删改操作。所以，相对于整个 DDL 过程来说，锁的时间非常短。对业务来说，就可以认为是 Online 的。
需要补充说明的是，上述的这些重建方法都会扫描原表数据和构建临时文件。对于很大的表来说，这个操作是很消耗 IO 和 CPU 资源的。因此，如果是线上服务，你要很小心地控制操作时间。如果想要比较安全的操作的话，我推荐你使用 GitHub 开源的 gh-ost 来做。
说到 Online，我还要再和你澄清一下它和另一个跟 DDL 有关的、容易混淆的概念 inplace 的区别。
你可能注意到了，在图 3 中，我们把表 A 中的数据导出来的存放位置叫作 tmp_table。这是一个临时表，是在 server 层创建的。
在图中，根据表 A 重建出来的数据是放在“tmp_file”里的，这个临时文件是 InnoDB 在内部创建出来的。整个 DDL 过程都在 InnoDB 内部完成。对于 server 层来说，没有把数据挪动到临时表，是一个“原地”操作，这就是“inplace”名称的来源。
所以，我现在问你，如果你有一个 1TB 的表，现在磁盘间是 1.2TB，能不能做一个 inplace 的 DDL 呢？答案是不能。因为，tmp_file 也是要占用临时空间的。
我们重建表的这个语句 alter table t engine=InnoDB，其实隐含的意思是：alter table t engine=innodb,ALGORITHM=inplace;
跟 inplace 对应的就是拷贝表的方式了，用法是：alter table t engine=innodb,ALGORITHM=copy;
当你使用 ALGORITHM=copy 的时候，表示的是强制拷贝表，但我这样说你可能会觉得，inplace 跟 Online 是不是就是一个意思？其实不是的，只是在重建表这个逻辑中刚好是这样而已。
比如，如果我要给 InnoDB 表的一个字段加全文索引，写法是：alter table t add FULLTEXT(field_name);这个过程是 inplace 的，但会阻塞增删改操作，是非 Online 的。
如果说这两个逻辑之间的关系是什么的话，可以概括为：
- DDL 过程如果是 Online 的，就一定是 inplace 的；
- 反过来未必，也就是说 inplace 的 DDL，有可能不是 Online 的。截止到 MySQL 8.0，添加全文索引（FULLTEXT index）和空间索引 (SPATIAL index) 就属于这种情况。
使用 optimize table、analyze table 和 alter table 这三种方式重建表的区别。
- 从 MySQL 5.6 版本开始，alter table t engine = InnoDB（也就是 recreate）默认的就是上面图 4 的流程了；
- analyze table t 其实不是重建表，只是对表的索引信息做重新统计，没有修改数据，这个过程中加了 MDL 读锁；
- optimize table t 等于 recreate+analyze。
计数的实现
你首先要明确的是，在不同的 MySQL 引擎中，count(*) 有不同的实现方式。
- MyISAM 引擎把一个表的总行数存在了磁盘上，因此执行 count(*) 的时候会直接返回这个数，效率很高；
- 而 InnoDB 引擎就麻烦了，它执行 count(*) 的时候，需要把数据一行一行地从引擎里面读出来，然后累积计数。
这里需要注意的是，我们在这篇文章里讨论的是没有过滤条件的 count(*)，如果加了 where 条件的话，MyISAM 表也是不能返回得这么快的。
在前面的文章中，我们一起分析了为什么要使用 InnoDB，因为不论是在事务支持、并发能力还是在数据安全方面，InnoDB 都优于 MyISAM。我猜你的表也一定是用了 InnoDB 引擎。这就是当你的记录数越来越多的时候，计算一个表的总行数会越来越慢的原因。
那为什么 InnoDB 不跟 MyISAM 一样，也把数字存起来呢？
这是因为即使是在同一个时刻的多个查询，由于多版本并发控制（MVCC）的原因，InnoDB 表“应该返回多少行”也是不确定的。这里，我用一个算 count(*) 的例子来为你解释一下。
假设表 t 中现在有 10000 条记录，我们设计了三个用户并行的会话。
- 会话 A 先启动事务并查询一次表的总行数；
- 会话 B 启动事务，插入一行后记录后，查询表的总行数；
- 会话 C 先启动一个单独的语句，插入一行记录后，查询表的总行数。
我们假设从上到下是按照时间顺序执行的，同一行语句是在同一时刻执行的。
你会看到，在最后一个时刻，三个会话 A、B、C 会同时查询表 t 的总行数，但拿到的结果却不同。
这和 InnoDB 的事务设计有关系，可重复读是它默认的隔离级别，在代码上就是通过多版本并发控制，也就是 MVCC 来实现的。每一行记录都要判断自己是否对这个会话可见，因此对于 count(*) 请求来说，InnoDB 只好把数据一行一行地读出依次判断，可见的行才能够用于计算“基于这个查询”的表的总行数。
你知道的，InnoDB 是索引组织表，主键索引树的叶子节点是数据，而普通索引树的叶子节点是主键值。所以，普通索引树比主键索引树小很多。对于 count(*) 这样的操作，遍历哪个索引树得到的结果逻辑上都是一样的。因此，MySQL 优化器会找到最小的那棵树来遍历。在保证逻辑正确的前提下，尽量减少扫描的数据量，是数据库系统设计的通用法则之一。
如果你用过 show table status 命令的话，就会发现这个命令的输出结果里面也有一个 TABLE_ROWS 用于显示这个表当前有多少行，这个命令执行挺快的，那这个 TABLE_ROWS 能代替 count(*) 吗？
索引统计的值是通过采样来估算的。实际上，TABLE_ROWS 就是从这个采样估算得来的，因此它也很不准。有多不准呢，官方文档说误差可能达到 40% 到 50%。所以，show table status 命令显示的行数也不能直接使用。
到这里我们小结一下：
- MyISAM 表虽然 count(*) 很快，但是不支持事务；
- show table status 命令虽然返回很快，但是不准确；
- InnoDB 表直接 count(*) 会遍历全表，虽然结果准确，但会导致性能问题。
