数据库清理那些事儿，怎么才能不乱套又高效呢？

说到数据库清理,这绝对是让很多负责网站或者应用运营的同学头疼的一件事儿，不清吧，数据库越来越胖，系统慢得像蜗牛，还动不动就出问题；乱清吧，一不小心把重要数据弄没了，那可能就是一场灾难，轻则影响用户体验，重则导致业务停摆，这事儿确实得讲究个方法，既要高效地把“垃圾”清出去，又得保证整个流程稳稳当当，不乱套。

咱得弄明白，到底什么算“垃圾”数据？

你不能拿起扫帚就乱挥一通,得先知道要扫什么，根据“知乎上一个关于数据归档的讨论”里一些朋友分享的经验，数据库里的“垃圾”通常有这么几类：

1. 过期的日志数据：比如用户的操作日志、系统的运行日志、登录记录等，这些数据在出事的时候是宝，能帮你排查问题，但绝大多数情况下，过了特定时间段（比如半年或一年），查询的概率就极低了，但它们却占着大量的存储空间。
2. 已完成使命的中间数据：比如电商订单完成后，一些中间状态的临时记录；或者活动结束后，用户的临时抽奖记录等，这些数据完成了历史使命，已经不再需要了。
3. 被删除主记录的“孤儿数据”：比如用户账号被删除了，但可能这个用户之前上传的一些图片、附件还留在服务器上，或者一些关联的次要记录还在数据库里，这些就成了没爹没娘的“孤儿数据”。
4. 冷数据：就是那些几乎不会被访问，但根据规定又不能不保存的数据，比如三五年前的历史订单，除了偶尔对账或开发票，基本没人会看。

知道了清什么，接下来就是怎么清才“不乱套”，核心就一个字：稳。

1. 绝对要有备份！ 这是铁律，是底线，在进行任何大规模清理操作之前，必须对要操作的数据进行完整备份，用一位资深DBA（数据库管理员）常挂在嘴边的话说就是：“没备份的操作，等于裸奔。”万一操作失误，还能有后悔药吃。
2. 先查后删，分批进行。 千万别写个SQL语句delete from huge_table就直接跑了，你应该先select count(*)一下，看看符合条件的数据有多少，心里有个数，如果数据量巨大，一定要分批次删除，比如每次删1000条或10000条，删一批，稍微停顿一下，再删下一批，这样做的好处是，不会一下子锁住整张表，影响线上正在使用的业务，这方法在“CSDN技术社区里一篇介绍大数据量删除的文章”中被重点强调过。
3. 选择业务低峰期操作。 清理数据，尤其是涉及大量删除或更新时，会对数据库性能产生冲击，最好在半夜或者凌晨，网站或App访问量最小的时候进行，把对用户的影响降到最低。
4. 考虑“软删除”和归档。 直接物理删除（真从数据库里抹掉）风险较高，可以采用“软删除”的方式，比如给数据加个状态字段is_deleted，标记为1表示已删除，这样在业务逻辑上它“消失”了，但物理上还在，万一需要还能找回来，更好的方式是归档，就是把不常用的冷数据从主业务数据库（比如跑得快的MySQL）里迁移到更便宜的存储里（比如专门的数据仓库或对象存储），主库只保留热数据，这样主库瘦身了，速度上来了，数据也保存了，知乎上那个讨论就指出，归档是处理历史数据非常经典和有效的手段。

那怎么才能“高效”呢？光稳还不够，得快点儿干完。

1. 自动化是王道。 定期清理的活儿，绝不能靠人肉手动执行，写个脚本（比如用Python、Shell等），然后利用Linux的crontab或者任务调度器，让它定时自动跑，比如设定每周日凌晨3点，自动清理上上周的日志数据，人只需要监控脚本是否成功执行就行，省时省力。
2. 工具加持。 很多数据库管理工具或者监控平台都自带一些数据清理、空间回收的功能，熟悉并使用这些工具，往往比你自己写复杂的SQL效率更高，也更安全。
3. 优化删除语句。 有时候删除慢，不是因为数据多，而是SQL没写好，确保where条件里的字段是有索引的，这样数据库找起要删的数据来就快得多，避免在删除时触发不必要的触发器，这些细节的优化，积少成多，效果明显。
4. 从源头减少垃圾。 最高效的清理，就是不让垃圾产生那么多，在设计和开发业务的时候，就想好数据的生命周期，日志是不是可以不用全量记录？一些临时数据是不是可以设置更短的自动过期时间？这叫“治未病”。

还得提一下“沟通”。

清理数据不是技术同学一个人的闭门造车,在决定一批数据是否可以清理、保留多久之前，一定要和业务部门、产品经理甚至法务沟通清楚，比如用户数据要保留多久，可能涉及隐私政策；订单数据要保存几年，可能和财务审计要求有关，把这些规则明确下来，形成规范，以后的清理工作就有据可依，避免了背锅的风险。

数据库清理是个技术活,也是个细致活，它需要我们像打扫一个正在举办宴会的客厅一样，既要悄无声息地把垃圾收走，又不能打扰到宾客的雅兴，把握好“稳”和“快”的平衡，建立规范的流程，善用工具，就能让数据库一直保持轻盈健康的状态，更好地为业务服务。