大家好，我是你们的老朋友小米，31岁，程序员一枚，最近刚换工作，刚入职某十八线大厂数据库平台组。今天咱们来聊一个我亲身经历、也是MySQL面试中的高频“灵魂拷问”：
“如果你要删除一张表里上百万条甚至上亿条数据，你会怎么操作？”
别看问题就一句话，它背后可不只是“delete from table where xxx”那么简单，一不小心你就能把线上MySQL搞崩、业务挂掉、DBA抓狂、领导发火。
今天我们就换个角度，不光讲怎么答，还聊聊我经历的一个真实场景，把这道“百万级删除”的面试题，讲成一个你忘不掉的故事。
面试现场：“你这句 delete，会炸库知道吗？”
故事发生在不久前——
我在准备跳槽面试时，遇到一个我以为“很基础”的问题。
面试官看了我简历，问：“你以前负责过一些 MySQL 优化吗？”
我：“当然，有几次表数据量在千万级别，做过索引优化、执行计划分析，也做过数据清洗。”
他点点头，又抛出一句：“那如果我让你从一个有几千万数据的表中删除一部分老数据，比如说时间超过一年前的记录，你怎么做？”
我一听这不就很简单嘛，想都没想就回了句：“那就 delete from big_table where created_at < '2024-01-01' 呗。”
他眼皮一抬，轻轻说：“你这句 delete，会炸库知道吗？”
我：“啊……？”
他又问：“你知道 delete 会不会锁表？你知道 undo log、redo log、binlog 会不会爆？你考虑过对业务性能的影响吗？”
我一瞬间大脑宕机了。之前做测试删数据都没考虑过这么多，线上生产环境，我真没敢干。
于是他把我带进了一个更深的世界。
一句 delete 背后的“地雷阵”
我们先来看下，为什么一句 delete 会炸库？
- 大事务问题： 如果你一次 delete 上百万数据，MySQL 会开启一个大事务，把这几百万条都放进 undo log。内存吃不消，磁盘写不下，崩溃不是梦。**
锁表 or 锁行：** 即使有索引，如果你 where 条件没写好，可能会变成全表扫描+行级锁，一锁就是几十分钟，业务全部阻塞，线上业务直接“GG”。**
产生大量 binlog：** delete 本质上是“写操作”，需要写入 redo log、undo log、binlog，三重日志齐飞，磁盘压力瞬间飙升，主从同步也可能延迟、堆积、甚至中断。 - 影响主从同步延迟： binlog 巨大导致主从延迟，不仅报警狂响，甚至影响线上读操作（主写从读架构下，用户查到的可能是旧数据）。
一句“delete”，看着优雅，实则步步杀机。
那我们怎么做才是对的？
面试官问我之后，他看我一脸懵，叹口气说：
“你要慢慢删，分批删，用 limit。还可以用 pt-archiver 工具，或者通过 partition table 加速删除。”
那一刻我像醍醐灌顶，回家后查了一晚资料，总结出了下面这几种常见且安全的做法，今天也借这个机会分享给你。
方法一：limit + sleep 分批删除，慢就是快
这是最常见也最推荐的方案，简单易控。
示例：
你可以用循环脚本（如 shell、Python、Java定时任务等）不断执行，配合 sleep 1s 控制节奏，削峰填谷，安全平滑。
优点：
- 不会产生大事务；
- 每次操作时间短，MySQL能扛得住；
- 可以做断点续传（记录下每次删除的最小id或时间点）；
建议：
- 最好根据索引字段做删除，比如按 id、created_at，加快定位；
- 搭配 ORDER BY id，防止不同 batch 内重复；
- 用 autocommit = 1 避免事务积压。
方法二：pt-archiver 工具，大规模删除神器
这是 MySQL 官方推荐的工具之一，由 Percona 提供，能安全、高效地进行大数据量删除或归档。
核心命令：
你甚至可以把老数据导出成文件归档，再删除，减少线上压力。
优点：
- 自动分批、自动限速；
- 支持归档+删除；
- 自带日志、断点续传功能；
适合场景： 数据量大到千万级别以上，又不方便自己写脚本控制的。
方法三：按月分区表，直接 drop 分区（极致性能）
如果你从一开始就知道要定期删除历史数据，那就直接用分区表。
例如按照 created_at 每月一分区：
删除数据？一句话：
直接把整个月的数据“秒删”，而且几乎不占资源！
但注意：
- 分区键要选好，一定要常用作查询和删除的字段；
- 不支持主键跨分区；
- 不支持某些复杂 SQL 操作，比如分区键不能是表达式。
方法四：通过中间表迁移法（适合数据清洗）
如果你不能 delete，但又想去掉一部分数据，还有一种办法：
把你要保留的数据迁移到新表，然后 rename 回来。
当然这需要停机或业务低峰期操作，但比直接 delete 安全。
方法五：在线 TTL（MySQL 8.0 未来方向）
MySQL 8.0+ 开始支持 InnoDB 表空间更细粒度的压缩清理、加上企业版的 HeatWave Engine，未来有希望像 MongoDB 一样支持 TTL 自动过期。
虽然现在不成熟，但可以关注下相关技术趋势，例如：
- MySQL Event + 定时脚本组合；
- HeatWave + 自动清理机制；
真实经历：曾经删掉业务整整一周的数据……
最后讲个我亲身“事故”——
两年前，我在一家创业公司做数据清洗任务，要删除一年前的日志数据，表大概有800万行。
我不假思索上了一句：
结果啥都没发生，但 CPU 飙到 400%，锁表30分钟，业务全部报警。
最后 DBA 大哥连夜恢复备份，损失了整整一周的用户数据。我被领导约谈，差点卷铺盖走人。
现在回头想想，才知道“删数据”看似简单，其实是需要极致细节与经验的活儿。
面试怎么答才专业？
我们再回到最初的问题：“你怎么从一张表中安全地删除百万条数据？”
标准答案，可以这样回答：
我会优先评估是否可以用分区表，如果是按时间划分的数据，用 ALTER TABLE DROP PARTITION 最快。如果不能分区，我会用 limit + sleep 的方式做分批删除，每次一万条，控制在安全事务大小，避免锁表和binlog膨胀。生产环境建议使用 pt-archiver 工具或者专用脚本，并配合慢日志和监控报警机制确保删除过程稳定、可控。
看到没？这不就既体现了你的架构理解，又展示了你对生产系统的敏感度，还顺带塞了一波工具使用经验，HR都得给你加分！
写在最后
好了，今天就聊到这里。
这篇文章我从自己真实经历出发，一步步讲清楚了删除百万数据不是小事，更是一门关于安全、效率、架构认知的“重技术活”。
如果你看完了，还记得这几个关键词：
limit + sleep，pt-archiver，分区表，锁、binlog、主从延迟
那这篇文章就没白写！
END
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咱们评论区见，聊聊你被 delete “坑”过几次吧！
