这样做数据清理，可以避免引发MySQL故障

Step 5：创建名称为clean_perf_biz_vm的事件，并在每天凌晨00:30:00的时候调用clean_partition存储过程创建下一个新分区，并删除两天前的旧分区。

delimiter | 
 
CREATE DEFINER=’root’@’localhost’ event clean_perf_biz_vm on schedule every 1 day starts DATE_ADD(DATE_ADD(CURDATE,INTERVAL 1 DAY),INTERVAL 30 MINUTE) 
 
ON COMPLETION PRESERVE 
 
do 
 
begin 
 
call clean_partition(‘monitor_alarm’,’perf_biz_vm’,’2’); 
 
end | 
 
delimiter； 

Step 6：处理perf_biz_vm_old旧表，在业务低谷期执行如下操作：drop table if exists perf_biz_vm_old，Drop掉整张旧表的时间约为3min，并释放了150G的磁盘空间。需要注意的是，虽然drop table的时间较短，仍会产生短暂的阻塞，因为drop table触发的是实例锁，因此需要在业务低谷期进行操作，并实时观察数据库情况。

从下图可以看到，实际drop过程中记录到的等待接收队列的长度瞬时值为169，最高达到202：

至此，改造全部完成，我们已在数据库侧建立起安全、稳健、高效的数据清理机制。

三、结语

虽然本方案强调了存储过程的使用，但上述存储过程是基于简单的create和drop操作，并没有涉及复杂的逻辑和计算。MySQL是OLTP应用，最擅长的还是增、删、查、改这样简单的操作，对逻辑计算分析类的应用并不适合，所以尽量避免使用复杂的存储过程。

当然，也并不是所有场景都适合使用分区表，在很多DBA看来分区表在某些场景下是禁止使用的，一般会采用切表的形式进行拆分，本方案中使用时间做分区字段，应用程序中查询语句基本都能命中分区，对于Select、Insert等语句的执行性能是有所提升的。

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（编辑：晋中站长网）

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