MySQL delete limit AND 逻辑删除优劣比较

小灰灰 2022-12-16 09:04 134阅读 0赞

原文地址：[https://blog.csdn.net/qq\_39390545/article/details/107519747][https_blog.csdn.net_qq_39390545_article_details_107519747]

在业务场景要求高的数据库中，对于单条删除和更新操作，在 delete 和 update 后面加 limit 1 绝对是个好习惯。比如，在删除执行中，第一条就命中了删除行，如果 SQL 中有 limit 1；这时就 return 了，否则还会执行完全表扫描才 return。效率不言而喻。

那么，在日常执行 delete 时，我们是否需要养成加 limit 的习惯呢？是不是一个好习惯呢？

在日常的 SQL 编写中，你写 delete 语句时是否用到过以下 SQL？

delete from t where sex = 1 limit 100;

你或许没有用过，在一般场景下，我们对 delete 后是否需要加 limit 的问题很陌生，也不知有多大区别，今天带你来了解一下，记得 mark！

> 写在前面，如果是清空表数据建议直接用 truncate，效率上 truncate 远高于 delete，应为 truncate 不走事务，不会锁表，也不会生产大量日志写入日志文件；truncate table table\_name 后立刻释放磁盘空间，并重置 auto\_increment 的值。delete 删除不释放磁盘空间，但后续 insert 会覆盖在之前删除的数据上。详细了解请跳转另一篇博文《delete、truncate、drop 的区别有哪些，该如何选择》

下面只讨论 delete 场景，首先，delete 后面是支持 limit 关键字的，但仅支持单个参数，也就是 \[limit row\_count\]，用于告知服务器在控制命令被返回到客户端前被删除的行的最大值。

delete limit 语法如下，值得注意的是，order by 必须要和 limit 联用，否则就会被优化掉。

delete \[low\_priority\] \[quick\] \[ignore\] from tbl\_name
      \[where ...\]
        \[order by ...\]
          \[limit row\_count\]

## 加 limit 的的优点： ##

**以下面的这条 SQL 为例：**

`delete from t where sex = 1; `

*  1. 降低写错 SQL 的代价，就算删错了，比如 limit 500, 那也就丢了 500 条数据，并不致命，通过 binlog 也可以很快恢复数据。
 *  2. 避免了长事务，delete 执行时 MySQL 会将所有涉及的行加写锁和 Gap 锁（间隙锁），所有 DML 语句执行相关行会被锁住，如果删除数量大，会直接影响相关业务无法使用。
 *  3. delete 数据量大时，不加 limit 容易把 cpu 打满，导致越删越慢。

针对上述第二点，前提是 sex 上加了索引，大家都知道，**加锁都是基于索引的，如果 sex 字段没索引，就会扫描到主键索引上，那么就算 sex = 1 的只有一条记录，也会锁表。**

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**对于 delete limit 的使用，MySQL 大佬丁奇有一道题：**

> 如果你要删除一个表里面的前 10000 行数据，有以下三种方法可以做到：  
> 第一种，直接执行 delete from T limit 10000;  
> 第二种，在一个连接中循环执行 20 次 delete from T limit 500;  
> 第三种，在 20 个连接中同时执行 delete from T limit 500。

你先考虑一下，再看看几位老铁的回答：

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**Tony Du：**

*  方案一，事务相对较长，则占用锁的时间较长，会导致其他客户端等待资源时间较长。
 *  方案二，串行化执行，将相对长的事务分成多次相对短的事务，则每次事务占用锁的时间相对较短，其他客户端在等待相应资源的时间也较短。这样的操作，同时也意味着将资源分片使用（每次执行使用不同片段的资源），可以提高并发性。
 *  方案三，人为自己制造锁竞争，加剧并发量。
 *  方案二相对比较好，具体还要结合实际业务场景。

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**肉山：**  
不考虑数据表的访问并发量，单纯从这个三个方案来对比的话。

*  第一个方案，一次占用的锁时间较长，可能会导致其他客户端一直在等待资源。
 *  第二个方案，分成多次占用锁，串行执行，不占有锁的间隙其他客户端可以工作，类似于现在多任务操作系统的时间分片调度，大家分片使用资源，不直接影响使用。
 *  第三个方案，自己制造了锁竞争，加剧并发。

至于选哪一种方案要结合实际场景，综合考虑各个因素吧，比如表的大小，并发量，业务对此表的依赖程度等。  
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**～嗡嗡：**

*  1. 直接 delete 10000 可能使得执行事务时间过长
 *  2. 效率慢点每次循环都是新的短事务，并且不会锁同一条记录，重复执行 DELETE 知道影响行为 0 即可
 *  3. 效率虽高，但容易锁住同一条记录，发生死锁的可能性比较高

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怎么删除表的前 10000 行。比较多的朋友都选择了第二种方式，即：在一个连接中循环执行 20 次 delete from T limit 500。确实是这样的，第二种方式是相对较好的。

第一种方式（即：直接执行 delete from T limit 10000）里面，单个语句占用时间长，锁的时间也比较长；而且大事务还会导致主从延迟。

第三种方式（即：在 20 个连接中同时执行 delete from T limit 500），会人为造成锁冲突。

这个例子对我们实践的指导意义就是，在删除数据的时候尽量加 limit。这样不仅可以控制删除数据的条数，让操作更安全，还可以减小加锁的范围。所以，在 delete 后加 limit 是个值得养成的好习惯。

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读者笔录：当然了，目前更多的操作是逻辑删除，逻辑删除。

逻辑删除update语句：

（1）有索引：执行update语句会锁行

（2）无索引：执行update语句会锁整表

详见：[https://blog.csdn.net/u013043762/article/details/80454396][https_blog.csdn.net_u013043762_article_details_80454396]

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update会锁表吗？  
两种情况：

1.带索引 2.不带索引

前提介绍：

方式：采用命令行的方式来模拟

1.mysq由于默认是开启自动提交事务，所以首先得查看自己当前的数据库是否开启了自动提交事务。

命令：select @@autocommit;

结果如下：

\+————–+  
| @@autocommit |  
\+————–+  
| 0 |  
\+————–+

如果是1，那么运行命令：set autocommit = 0;设置为不开启自动提交

2.当前的数据库表格式如下

tb\_user | CREATE TABLE `tb_user` (  
`id` bigint(20) NOT NULL AUTO\_INCREMENT,  
`name` varchar(32) DEFAULT NULL,  
`phone` varchar(11) DEFAULT NULL,  
`operator` varchar(32) DEFAULT NULL,  
`gmt_create` datetime DEFAULT NULL,  
`gmt_modified` datetime DEFAULT NULL,  
PRIMARY KEY (`id`)  
) ENGINE=InnoDB AUTO\_INCREMENT=3 DEFAULT CHARSET=utf8

显然除了主键，我没有加任何索引

实际例子：

1.没有索引

运行命令：begin;开启事务，然后运行命令：update tb\_user set phone=11 where name=”c1”;修改，先别commit事务。

再开一个窗口，直接运行命令：update tb\_user set phone=22 where name=”c2”;会发现命令卡住了，但是当前面一个事务通过commit提交了，命令就会正常运行结束，说明是被锁表了。

2.给name字段加索引

create index index\_name on tb\_user(name);

然后继续如1里面的操作，也就是一个开启事务，运行update tb\_user set phone=11 where name=”c1”；先不提交

然后另一个运行update tb\_user set phone=22 where name=”c2”;发现命令不会卡住，说明没有锁表

但是如果另一个也是update tb\_user set phone=22 where name=”c1”;更新同一行，说明是锁行了

3.总结

如果没有索引，所以update会锁表，如果加了索引，就会锁行

[https_blog.csdn.net_qq_39390545_article_details_107519747]: https://blog.csdn.net/qq_39390545/article/details/107519747
[https_blog.csdn.net_u013043762_article_details_80454396]: https://blog.csdn.net/u013043762/article/details/80454396