上篇文章结尾和小伙伴们留了一个小问题，就是关于 optimize table 命令，今天我想花点时间再来和小伙伴们聊一聊这个话题。
1. 删除空洞
1.1 案例展示
首先我们先来看这样一个例子。
我现在有一个名为 sakila 的数据库，该库中有一个 film 表，这个表中有 1000 条记录，我么先来看下这 1000 条记录占用了多少存储空间：
小伙伴们可以看到，这个文件大小是 360448 个字节。
我们现在执行 delete 命令将这个表清空：
1 | delete from film; |
然后再来查看这个文件的大小：
小伙伴们看到，这个表中的数据没有减少，甚至还增加了！这是咋回事？
1.2 分析
以下所说的删除皆指通过 delete 命令删除，不包括通过 truncate/drop 删除。
MySQL 中的数据删除操作有点像我们平日里做业务开发时用的逻辑删除，当你想要删除掉一行数据的时候，这行数据其实并没有被真正的删除掉，只是暂时给标记为删除了而已。
经过前面文章的介绍，小伙伴们应该已经清楚，MySQL 表中的数据最终是以 B+Tree 的形式保存在磁盘中的，当你要删除一条记录的时候，那么对应的叶子上的数据就会被标记为已删除，类似下面这样：
当 ID 为 6 的记录被删除掉之后，这块空间并不会立马被释放出来，MySQL 只是在这个位置做一个删除标记，将来要是还有一个 ID 为 6 的数据被插入进来，就会插入到这里。
因此我们看到，一张表在经过 N 多次删除之后，就会出现大量这种情况，这种就称之为删除空洞。
2. 插入空洞
前面所说的删除会造成空洞，其实插入也会造成空洞。
松哥在之前的文章中和小伙伴们分享过，InnoDB 引擎的表中不建议使用随机字符串作为 ID，因为随机字符串插入会造成页分裂。页分裂之后，在分裂之前的叶子中，也有可能会空出来新的空间，造成空洞。
例如下面这个例子：
在上图这个 B+Tree 中，继续插入 5，就会造成页分裂，页分裂之后，2 所在的数据页（InnoDB 操作磁盘的最小单位是数据页）就会有空余，这也是空洞的一种。
当然更新索引上的值也会造成空洞，因为更新相当于插入+删除。
3. optimize table
想要解决这个问题，我们可以使用 optimize table 命令来实现。该命令可以用来重新整理表空间，并优化文件碎片。接下来我们针对前面 1.1 小节中的案例，来试试 optimize table 命令是否有效：
这上面有一句提示，说 Table does not support optimize, doing recreate + analyze instead，看这个意思，似乎是说当前这个 InndoDB 引擎的表不支持 optimize 操作，不过我们不用管，我们现在去查看表文件大小：
可以看到，表文件数据其实已经减少了。
那么这句提示是咋回事呢？
我们以 MySQL 官方文档介绍为准来看下：
从这段话中可以看到，在 InnoDB 中使用 optimize 命令，相关的操作最终会被映射为 alter table ...，这个操作松哥在上篇文章中和小伙伴们介绍过了，这也可以实现索引的重整并且释放掉未使用的空间，所以，网上有人说 optimize table 命令不适用于 InnoDB 引擎的表这个说法是不正确的。
同时，官方文档中这段介绍还提到了 optimize 操作是 online DDL 的。online DDL 意味着在执行 optimize 重整表的时候，并不会阻塞正在进行的 CURD 操作。具体流程如下：
- 首先建立一个临时文件，这个临时文件用来扫描表原始表主键的所有数据页。
- 根据第一步获取到的表记录生成一个 B+Tree，将这个生成的 B+Tree 存储到临时文件中。
- 由于第二步会比较耗时，在第二步执行过程中，如果有针对原始表的 CRUD 操作，则先将操作记录到一个日志文件中，等到第二步的临时文件生成后，在把日志文件应用到临时文件中，就可以获取到一个最新的数据表了。
好啦，这就是关于 optimize table 的操作细节，小伙伴们 GET 到了吧~
