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删除数据必然会在数据文件中造成不连续的空白空间,而当插入数据时,这些空白空间则会被利用起来.于是造成了数据的存储位置不连续,以及物理存储顺序与理论上的排序顺序不同,这种是数据碎片.实际上数据碎片分为两种,一种是单行数据碎片,另一种是多行数据碎片.前者的意思就是一行数据,被分成N个片段,存储在N个位置.后者的就是多行数据并未按照逻辑上的顺序排列.当有大量的删除和插入操作时,必然会产生很多未使用的空白空间,这些空间就是多出来的额外空间.索引也是文件数据,所以也会产生索引碎片,理由同上,大概就是顺序紊乱的问题.Engine 不同,OPTIMIZE 的操作也不一样的,MyISAM 因为索引和数据是分开的,所以 OPTIMIZE 可以整理数据文件,并重排索引。这样不但会浪费空间，并且查询速度也更慢。
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查看碎片信息：
Index_length 代表索引的总量
Data_free 代表碎片数量
从information_schema中获取信息：
碎片整理：
过程时间长短取决于表大小和碎片多少，
返回结果optimize status OK则整理完成；
select WorkDate, uid, WeaponID, sum(kill), sum(death)
from tab
group by WorkDate, uid, WeaponID
这个可以说非常麻烦
首先从表
然后整理 列名
最后整理数据存储
我个人觉得不亚于一个系统的重新设计！
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