可以看到，当前表的碎片率超高了，50.6%。
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有三种办法整理碎片
这三种操作都是先创建一个临时表复制完成后再删除旧表，所以在执行操作的过程中磁盘会先增大。
会锁表
会锁表
pt-online-schema-change - ALTER tables 无需锁表。
整理结果很明显，整理后碎片率0.3%。
这里有几个参数需要介绍一下：
--dry-run
这个参数不建立触发器，不拷贝数据，也不会替换原表。只是创建和更改新表。
--execute
表明你已经阅读了文档，并且确认要 alter the table。你必须配置这个参数来 alter the table。如果你不配置，那么工具将只进行一些安全检查然后就退出了。这帮助确保你已经阅读了文档，并且了解如何使用该工具。如果你没有阅读这些文档，那么不会设置该参数。
--critical-load
每次chunk操作前后，会根据show global status统计指定的状态量的变化，默认是统计Thread_running。目的是为了安全，防止原始表上的触发器引起负载过高。这也是为了防止在线DDL对线上的影响。超过设置的阀值，就会终止操作，在线DDL就会中断。提示的异常如上报错信息。
--max-lag
type: time; default: 1s
lag 滞后偏移
暂停数据拷贝，直到所有replicas的lag值低于该值。在每个 data-copy query (each chunk)后，工具会通过Seconds_Behind_Master查询所有replica的 replication lag 。如果任何replica lag大于该值，那么工具会sleep --check-interval 秒，然后再次检查所有replica。如果你指定 --check-slave-lag ，那么工具会检查那台server，而不是所有server。如果你想控制哪个提供工具的监控，配置DSN值 --recursion-method 。
工具会等待直到replicas停止lagging。如果任一replica停止，工具会一直处于等待状态直到该replica启动。 在所有replicas运行并且lagging不大的情况下，数据拷贝继续。
工具在等待的时候，会打印进程报告。如果replica停止了，会立即打印进程报告，然后在每个进程报告期间重复。
--check-interval
type: time; default: 1
Sleep time between checks for --max-lag .
--max-load
选项定义一个阀值，在每次chunk操作后，查看show global status状态值是否高于指定的阀值。该参数接受一个mysql status状态变量以及一个阀值，如果没有给定阀值，则定义一个阀值为为高于当前值的20%。注意这个参数不会像--critical-load终止操作，而只是暂停操作。当status值低于阀值时，则继续往下操作。是暂停还是终止操作这是--max-load和--critical-load的差别。
--charset
简写: -A; type: string
设置默认字符集。如果值为 utf8，设置 Perl’s binmode on STDOUT to utf8，传送 mysql_enable_utf8 参数到 DBD::mysql，然后在连接到MySQL后运行 SET NAMES UTF8 。其他的值也是在STDOUT设置 binmode，然后在连到MySQL后运行 SET NAMES 。
--check-replication-filters
检查复制中是否设置了过滤条件，如果设置了，程序将退出
--nocheck-replication-filters
不检查复制中是否设置了过滤条件
--set-vars
设置mysql的变量值
--check-slave-lag
检查主从延迟
--no-version-check
不检查版本，在阿里云服务器中一般加入此参数，否则会报错
我们都知道，在mysql (这里只探讨innodb) 中delete数据，并非真实删除，而是在这行数据上打了一个del的标记，所以这行占用的空间也并不会释放，但是空间可以被复用，所以期望用delete数据来释放空间的同学可以醒醒了。这样就造成了空间上的碎片，那么如果干掉这些碎片呢。
这里先说结论，alter table语句可以触发表重建，消除碎片空间。
mysql中的数据存储结构大概是下面这个样子的
而delete掉的标记会记录在头信息中。
做个实验，看看空间是否真的没有释放；
创建一张表user，并插入很多数据
查看表的文件大小
再随便插入几条
ok这里看到文件大小增加了16k，这是因为mysql的一页就是16k，所以文件大小是16k、16k的增长的。
这时候我们删除大量的数据再次查看文件大小，仍然是272k，索命，数据虽然删除，但是空间没有释放。
这里我们对主键执行一个alter table语句
再次查看文件大小
ok 文件大小明显的减少，这里说明主键的alter语句会重建表，并且释放碎片空间；
这时候我们再删除大量的数据再次查看文件大小，这里我们对普通列执行一个alter table语句
再次查看文件大小
ok 文件大小明显的减少，这里说明普通列的alter语句会重建表，并且释放碎片空间；
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。
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；
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；
碎片整理过程会添加表级排他锁，需要找非繁忙期进行操作。