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  • task表里有多个企业的task, select r1,flg,r2,task_pk from (select row_number() over(partition by task_id) as r1,* from (select (case when it.r2=1 or it.enabled =false then false else true end) flg,...

    一个企业下有多个test,这些test之间不会有时间上的交集,一个test只属于一个企业。
    一个test下有多个report,reports表保存所有企业的report。
    现在需要检索所有企业的一些report进行删除,检索逻辑如下:

    1. report.status=1的report不能删除
    2. 每个test里最新的report不能删除
    3. 每个企业删除至剩下99个report(如果不能删除的report数量>=99,只把能删除的全部删除)
    4. 企业下先删除旧的test(test_pk越小test越旧),test下先删除旧的report
    select r1,flg,r2,report_pk from				--1
    	(select row_number() over(partition by company_pk) as r1,* from			--2
    		(select (case when t1.r2=1 or t1.status=1 then false else true end) flg,* from 		--3
    			(select row_number() over(partition by test_pk order by create_time desc) as r2,* from reports) t1 		--4
    		order by company_pk,flg,test_pk desc,create_time desc) t2
    	) t3 
    where r1>99 and flg=true order by report_pk
    
    • sql4按test分组,按report降序排序,r2记录每个report的顺位
    • sql3标记r2=1(每个test下最新的report)和status=1的report的flg=false表示不能删除,并按企业,flg,test,report排序
    • sql3的顺序就是删除的优先顺序的逆序,sql2对每个企业report重新分配序号
    • sql1取99条以后且能删除的report。
    • select r1,flg,r2,report_pk和order by report_pk是为了观察结果,与逻辑无关

    修改逻辑2: 每个test里最新的status=2的report不能删除

    select r1,flg,r2,report_pk,* from			--1
    	(select row_number() over(partition by company_pk) as r1,* from        			--2
    		(select (case when (t1.r2=1 and t1.status=2) or t1.status=1 then false else true end) flg,*  from 			--3
    			(select row_number() over(partition by test_pk,status order by create_time desc) as r2,* from reports) t1 		--4
            order by company_pk,flg,test_pk desc,create_time desc) t2
    	) t3
    where r1>0 and flg=true order by report_pk		
    
    • sql4按test和status分组
    • sql3的t1.r2=1 and t1.status=2标记status=2的组里最新的数据不能删除
      其他逻辑同上
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  • 删除数据表里重复出现的记录例子: 有一个数据表classes,有字段id,class,数据表里出现了多个班级名字一样的记录,现在要删除重复出现的记录。先查询数据表里重复出现的记录: SELECT id FROM classes GROUP BY ...

    删除数据表里重复出现的记录
    例子:
        有一个数据表classes,有字段id,class,数据表里出现了多个班级名字一样的记录,现在要删除重复出现的记录。
    先查询数据表里重复出现的记录:
        SELECT id FROM classes GROUP BY class
    然后再删除查询出来的重复数据:
        DELETE FROM classes WHERE id in(SELECT id FROM classes GROUP BY class)
    抛出错误:
        [SQL]DELETE FROM classes WHERE id in(SELECT id FROM classes GROUP BY class)
        [Err] 1093 - You can't specify target table 'classes' for update in FROM clause

    错误提示就是说,不能先select出同一表中的某些值,再update这个表(在同一语句中)。

    另一种方法:
    1、创建一个临时表tmp来存放以class字段分组的所以记录的id
        CREATE TABLE tmp SELECT id FROM classes GROUP BY class;
    2、删除classes表里重复的记录
        DELETE FROM classes WHERE id NOT in(SELECT id FROM tmp);
    3、最后删除临时表
        drop  TABLE tmp;

    转载于:https://www.cnblogs.com/TimeStory/p/4212708.html

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  • 删除分区表里某个分区的数据

    千次阅读 2019-05-31 11:38:00
    例如删除zabbix中 history18年11月份的分区数据。 mysql> alter table history truncate partition p201811050000; Query OK, 0 rows affected (0.26 sec)   转载于:...

    例如删除zabbix中 history18年11月份的分区数据。

    mysql> alter table history truncate partition p201811050000;
    
    Query OK, 0 rows affected (0.26 sec)
    

      

    转载于:https://www.cnblogs.com/xzlive/p/10954397.html

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  • 也就是原有的数据 deleted_flag 变成 1,代表数据删除。但是数据没有被清空,在新一行数据大小小于这一行的时候,可能会占用这一行。这样其实就是存储碎片,要想减少存储碎片,可以通过重建表来实现(例如对于高...

    Compact 行格式为例:

    总结

    删除一条记录,数据原有的被废弃记录头发生变化,主要是打上了删除标记。也就是原有的数据 deleted_flag 变成 1,代表数据被删除。但是数据没有被清空,在新一行数据大小小于这一行的时候,可能会占用这一行。这样其实就是存储碎片,要想减少存储碎片,可以通过重建表来实现(例如对于高并发大数据量表,除了归档,还可以通过利用无锁算法Alter修改字段来重建表增加表性能)。

    Compact 行格式存储

    我们来创建一个包含几乎所有基本数据类型的表,其他的例如 geometry,timestamp 等等,也是基于 double 还有 bigint 而来的, text、json、blob等类型,一般不与行数据一起存储,我们之后再说:

    create table record_test_1 (
    	id bigint,
    	score double,
    	name char(4),
    	content varchar(8),
    	extra varchar(16)
    )row_format=compact;
    

    插入如下几条记录:

    INSERT INTO `record_test_1`(`id`, `score`, `name`, `content`, `extra`) VALUES (1, 78.5, 'hash', 'wodetian', 'nidetiantadetian');
    INSERT INTO `record_test_1`(`id`, `score`, `name`, `content`, `extra`) VALUES (65536, 17983.9812, 'zhx', 'shin', 'nosuke');
    INSERT INTO `record_test_1`(`id`, `score`, `name`, `content`, `extra`) VALUES (NULL, -669.996, 'aa', NULL, NULL);
    INSERT INTO `record_test_1`(`id`, `score`, `name`, `content`, `extra`) VALUES (2048, NULL, NULL, 'c', 'jun');
    
    

    目前表结构:

    +-------+------------+------+----------+------------------+
    | id    | score      | name | content  | extra            |
    +-------+------------+------+----------+------------------+
    |     1 |       78.5 | hash | wodetian | nidetiantadetian |
    | 65536 | 17983.9812 | zhx  | shin     | nosuke           |
    | NULL  |   -669.996 | aa   | NULL     | NULL             |
    |  2048 | NULL       | NULL | c        | jun              |
    +-------+------------+------+----------+------------------+
    

    查看底层存储文件:record_test_1.ibd,用16进制编辑器打开,我这里使用的是Notepad++和他的HEX-Editor插件。可以找到如下的数据域(可能会有其中 mysql 生成的行数据不一样,但是我们创建的行数据内容应该是一样的,而且数据长度应该是一摸一样的,可以搜索其中的字符找到这些数据):

    image

    我们这里先直接给出这些数据代表的意义,让大家直观感受下:

    变长字段长度列表:10 08 
    Null值列表:00 
    记录头信息:00 00 10 00 47 
    隐藏列DB_ROW_ID:00 00 00 00 08 0c 
    隐藏列DB_TRX_ID:00 00 00 03 c9 4d 
    隐藏列DB_ROLL_PTR:b9 00 00 01 2d 01 10 
    列数据id(1):80 00 00 00 00 00 00 01 
    列数据score(78.5):00 00 00 00 00 a0 53 40 
    列数据name(hash):68 61 73 68 
    列数据content(wodetian):77 6f 64 65 74 69 61 6e 
    列数据extra(nidetiantadetian):6e 69 64 65 74 69 61 6e 74 61 64 65 74 69 61 6e 
    
    变长字段长度列表:06 04 
    Null值列表:00 
    记录头信息:00 00 18 00 37 
    隐藏列DB_ROW_ID:00 00 00 00 08 0d 
    隐藏列DB_TRX_ID:00 00 00 03 c9 4e 
    隐藏列DB_ROLL_PTR:ba 00 00 01 2f 01 10 
    列数据id(65536):80 00 00 00 00 01 00 00 
    列数据score(17983.9812):b5 15 fb cb fe 8f d1 40 
    列数据name(zhx):7a 68 78 20 
    列数据content(shin):73 68 69 6e 
    列数据extra(nosuke):6e 6f 73 75 6b 65 
    
    Null值列表:19 
    记录头信息:00 00 00 00 27 
    隐藏列DB_ROW_ID:00 00 00 00 08 0e 
    隐藏列DB_TRX_ID:00 00 00 03 c9 51 
    隐藏列DB_ROLL_PTR:bc 00 00 01 33 01 10 
    列数据score(-669.996):87 16 d9 ce f7 ef 84 c0 
    列数据name(aa):61 61 20 20 
    
    变长字段长度列表:03 01 
    Null值列表:06 
    记录头信息:00 00 28 ff 4b 
    隐藏列DB_ROW_ID:00 00 00 00 08 0f 
    隐藏列DB_TRX_ID:00 00 00 03 c9 54 
    隐藏列DB_ROLL_PTR:be 00 00 01 3d 01 10 
    列数据id(2048):80 00 00 00 00 00 08 00 
    列数据content(c):63 
    列数据extra(jun):6a 75 6e   
    

    可以看出,在 Compact 行记录格式下,一条 InnoDB 记录,其结构如下图所示:

    image

    Compact 行格式存储 - 变长字段长度列表

    对于像 varchar, varbinary,text,blob,json以及他们的各种类型的可变长度字段,需要将他们到底占用多少字节存储起来,这样就省去了列数据之间的边界定义,MySQL 就可以分清楚哪些数据属于这一列,那些不属于。Compact行格式存储,开头就是变长字段长度列表,这个列表包括数据不为NULL的每个可变长度字段的长度,并按照列的顺序逆序排列。

    例如上面的第一条数据:

    +-------+------------+------+----------+------------------+
    | id    | score      | name | content  | extra            |
    +-------+------------+------+----------+------------------+
    |     1 |       78.5 | hash | wodetian | nidetiantadetian |
    +-------+------------+------+----------+------------------+
    

    有两个数据不为NULL的字段contentextra,长度分别是 8 和 16,转换为 16 进制分别是:0x08,0x10。倒序的顺序排列就是10 08

    这是对于长度比较短的情况,用一字节表示长度即可。如果变长列的内容占用的字节数比较多,可能就需要用2个字节来表示。那么什么时候用一个字节,什么时候用两个字节呢?

    我们给这张表加一列来测试下:

    alter table `record_test_1` 
    add column `large_content` varchar(1024) null after `extra`;
    

    这时候行数据部分并没有变化。

    • 如果 字符集的最大字节长度(我们这里字符集是latin,所以长度就是1)乘以 字段最大字符个数(就是varchar里面的参数,我们这里的large_content就是1024) < 255,那么就用一个字节表示。这里对于large_content,已经超过了255.
    • 如果超过255,那么:
      • 如果 字段真正占用字节数 < 128,就用一个字节
      • 如果 字段真正占用字节数 >= 128,就用两个字节

    问题一:那么为什么用 128 作为分界线呢?
    一个字节可以最多表示255,但是 MySQL 设计长度表示时,为了区分是否是一个字节表示长度,规定,如果最高位为1,那么就是两个字节表示长度,否则就是一个字节。例如,01111111,这个就代表长度为 127,而如果长度是 128,就需要两个字节,就是 10000000 10000000,首个字节的最高位为1,那么这就是两个字节表示长度的开头,第二个字节可以用所有位表示长度,并且需要注意的是,MySQL采取 Little Endian 的计数方式,低位在前,高位在后,所以 129 就是 10000001 10000000。同时,这种标识方式,最大长度就是 2^15 - 1 = 32767,也就是32 KB。

    问题二:如果两个字节也不够表示的长度,该怎么办?
    innoDB 页大小默认为 16KB,对于一些占用字节数非常多的字段,比方说某个字段长度大于了16KB,那么如果该记录在单个页面中无法存储时,InnoDB会把一部分数据存放到所谓的溢出页中,在变长字段长度列表处只存储留在本页面中的长度,所以使用两个字节也可以存放下来。这个溢出页机制,我们后面和Text字段一起再说。

    然后对第一行数据填充large_content字段,对于第二行,将新字段更新为空字符串。

    update `record_test_1` set `large_content` = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzabcdefghijklmnopqrstuvwxyzabcdefghijklmnopqrstuvwxyzabcdefghijklmnopqrstuvwxyzabcdefghijklmnopqrstuvwxyz' where id = 1;
    update `record_test_1` set `large_content` = '' where id = 1;
    

    查看数据:

    image

    发现COMPACT行记录格式下,对于变长字段的更新,会使原有数据失效,产生一条新的数据在末尾。

    第一行数据原有的被废弃,记录头发生变化,主要是打上了删除标记,这个稍后我们就会提到。第一行新数据:

    变长字段长度列表:82 80 10 08 
    Null值列表:00 
    记录头信息:00 00 30 01 04 
    隐藏列DB_ROW_ID:00 00 00 00 08 0c 
    隐藏列DB_TRX_ID:00 00 00 03 c9 6e 
    隐藏列DB_ROLL_PTR:4f 00 00 01 89 1c 51 
    列数据id(1):80 00 00 00 00 00 00 01 
    列数据score(78.5):00 00 00 00 00 a0 53 40 
    列数据name(hash):68 61 73 68 
    列数据content(wodetian):77 6f 64 65 74 69 61 6e 
    列数据extra(nidetiantadetian):6e 69 64 65 74 69 61 6e 74 61 64 65 74 69 61 6e 
    列数据large_content(abcdefghijklmnopqrstuvwxyzabcdefghijklmnopqrstuvwxyzabcdefghijklmnopqrstuvwxyzabcdefghijklmnopqrstuvwxyzabcdefghijklmnopqrstuvwxyz):61 62 63 64 65 66 67 68 69 6a 6b 6c 6d 6e 6f 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 7a 61 62 63 64 65 66 67 68 69 6a 6b 6c 6d 6e 6f 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 7a 61 62 63 64 65 66 67 68 69 6a 6b 6c 6d 6e 6f 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 7a 61 62 63 64 65 66 67 68 69 6a 6b 6c 6d 6e 6f 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 7a 61 62 63 64 65 66 67 68 69 6a 6b 6c 6d 6e 6f 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 7a  
    

    可以看到,变长字段长度列表变成了82 80 10 08,这里的large_content字符编码最大字节大小为1,字段字符最大个数为1024,这里第一行记录这个字段字符数量是130,所以应该用两个字节。130*1转换成16进制为 0x82 也就是 0x02 + 0x80,最高位标识1之后,就是 0x82 + 0x80,对应咱们的变长字段长度列表的开头。

    而新的第二行,变长字段长度列表变成了00 06 04,因为实际large_content占用了0个字节。

    Compact 行格式存储 - NULL 值列表

    某些字段可能可以为 NULL,如果对于 NULL 还单独存储,是一种浪费空间的行为,和 Compact 行格式存储的理念相悖。采用 BitMap 的思想,标记这些字段,可以节省空间。Null值列表就是这样的一个 BitMap。

    NULL 值列表仅仅针对可以为 NULL 的字段,如果一个字段标记了not null,那么这个字段不会进入这个 NUll 值列表的 BitMap 中。

    NULL值列表占用几个字节呢?每个不为 NULL 的字段,占用一位,每超过八个字段,就是 8 位,就多一个字节,不足一个字节,高位补0。假如一个表所有字段都是not null,那么就没有NULL 值列表,也就占用 0 个字节。并且,每个字段在这个 bitmap 中,类似于变长字段长度列表,是逆序排列的。

    +-------+------------+------+----------+------------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
    | id    | score      | name | content  | extra            | large_content                                                                                                                      |
    +-------+------------+------+----------+------------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
    |     1 |       78.5 | hash | wodetian | nidetiantadetian | abcdefghijklmnopqrstuvwxyzabcdefghijklmnopqrstuvwxyzabcdefghijklmnopqrstuvwxyzabcdefghijklmnopqrstuvwxyzabcdefghijklmnopqrstuvwxyz |
    | 65536 | 17983.9812 | zhx  | shin     | nosuke           | lex                                                                                                                                |
    | NULL  |   -669.996 | aa   | NULL     | NULL             | NULL                                                                                                                               |
    |  2048 | NULL       | NULL | c        | jun              | NULL                                                                                                                               |
    +-------+------------+------+----------+------------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
    

    针对第一第二行记录,由于没有为 NULL 的字段,所以他们的 NULL 值列表为00.
    针对第三行记录,他的 NULL 字段分别是 idcontentextralarge_content,分别是第一,第四,第五,第六列,那么 NULL 值列表为:00111001,也就是 0x39。在加入新字段之前NULL 字段分别是 idcontentextra,分别是第一,第四,第五列,那么 NULL 值列表为:00011001,也就是 0x19
    针对第四行记录,他的 NULL 字段分别是score,namelarge_content,分别是第二,第三,第六列,那么 NULL 值列表为:00100110,也就是 0x26。在加入新字段之前NULL 字段分别是score,name,分别是第二,第三列,那么 NULL 值列表为:00000110,也就是 0x06。

    Compact 行格式存储 - 记录头信息

    对于Compact 行格式存储,记录头固定为5字节大小:

    名称大小(bits)描述
    无用位2目前没用到
    deleted_flag1记录是否被删除
    min_rec_flag1B+树中非叶子节点最小记录标记
    n_owned4该记录对应槽所拥有记录数量
    heap_no13该记录在堆中的序号,也可以理解为在堆中的位置信息
    record_type3记录类型,普通数据记录为000,节点指针类型为001,伪记录首记录 infimum 行为010,伪记录最后一个记录 supremum 行为011,1xx的为保留的
    next_record pointer16页中下一条记录的相对位置

    对于更新前的第一行和第二行:

    第一行记录头信息:00 00 10 00 47 
    转换为2进制:00000000 00000000 00010000 00000000 01000111
    无用位:00,deleted_flag:0,min_rec_flag:0,n_owned:0000,heap_no:0000000000010,record_type:000,next_record:00000000 01000111
    
    第二行记录头信息:00 00 18 00 37 
    转换为2进制:00000000 00000000 00011000 00000000 00110111
    无用位:00,deleted_flag:0,min_rec_flag:0,n_owned:0000,heap_no:0000000000010,record_type:000,next_record:00000000 01000111
    

    对于更新后的原始第一行和第二行:

    第一行记录头信息:20 00 10 00 47 
    转换为2进制:00010000 00000000 00010000 00000000 01000111
    无用位:00,deleted_flag:1,min_rec_flag:0,n_owned:0000,heap_no:0000000000010,record_type:000,next_record:00000000 01000111
    
    第二行记录头信息:20 00 18 00 37 
    转换为2进制:00010000 00000000 00011000 00000000 00110111
    无用位:00,deleted_flag:1,min_rec_flag:0,n_owned:0000,heap_no:0000000000010,record_type:000,next_record:00000000 01000111
    

    可以看出,原有的数据 deleted_flag 变成 1,代表数据被删除。

    对于更新后的新的第一行和第二行:

    第一行记录头信息:00 00 30 00 ca 
    转换为2进制:00000000 00000000 00110000 00000000 11001010
    无用位:00,deleted_flag:0,min_rec_flag:0,n_owned:0000,heap_no:0000000000011,record_type:000,next_record:00000000 11001010
    
    第二行记录头信息:00 00 38 fe e6
    转换为2进制:00000000 00000000 00111000 11111110 11100110
    无用位:00,deleted_flag:0,min_rec_flag:0,n_owned:0000,heap_no:0000000000111,record_type:000,next_record:11111110 11100110
    

    这些信息的其他字段,在我们之后用到的时候,会详细说明。

    Compact 行格式存储 - 隐藏列

    隐藏列包含三个:

    列名大小(字节)描述
    DB_ROW_ID6主键ID,这个列不一定会生成。优先使用用户自定义主键作为主键,如果用户没有定义主键,则选取一个 Unique 键作为主键,如果表中连 Unique 键都没有定义的话,则会为表默认添加一个名为 DB_ROW_ID 的隐藏列作为主键
    DB_TRX_ID6产生当前记录项的事务id,每开始一个新的事务时,系统版本号会自动递增,而事务开始时刻的系统版本号会作为事务id,事务 commit 的话,就会更新这里的 DB_TRX_ID
    DB_ROLL_PTR7undo log 指针,指向当前记录项的 undo log,找之前版本的数据需通过此指针。如果事务回滚的话,则从 undo Log 中把原始值读取出来再放到记录中去

    这里我们先不详细展开这些列的说明,只是先知道这些列即可,只会会在聚簇索引说明以及多版本控制分析的章节中详细说明。

    Compact 行格式存储 - 数据列 bigint 存储

    对于 bigint 类型,如果不为 NULL,则占用8字节,首位为符号位,剩余位存储数字,数字范围是 -2^63 ~ 2^63 - 1 = -9223372036854775808 ~ 9223372036854775807。如果为 NULL,则不占用任何存储空间

    存储时,如果为正数,则首位 bit 为1,如果为负数,则首位为 0 并用补码的形式存储。

    对于我们的四行数据:

    第一行列数据id(1):80 00 00 00 00 00 00 01 
    
    第二行列数据id(65536):80 00 00 00 00 01 00 00 
    
    第三行行列数据id(NULL):空
    
    第四行列数据id(2048):80 00 00 00 00 00 08 00 
    

    其他的类似的整数存储,tinyint(1字节),smallint(2字节),mediumint(3字节),int(4字节)等,只是字节长度上面有区别。对应的无符号类型,tinyint unsigned,smallint unsigned, mediumint unsigned,int unsigned,bigint unsigned等等,仅仅是是否有符号位的区别。

    同时,这里提一下 bigint(20) 里面这个 20 的作用。他只是限制显示,和底层存储没有任何关系。整型字段有个 zerofill 属性,设置后(例如 bigint(20) zerofill),在数字长度不够 20 的数据前面填充0,以达到设定的长度。这个 20 就是显示长度的设定。

    Compact 行格式存储 - 数据列 double 存储

    double 的存储对于非 NULL 的列,符合 IEEE 754 floating-point “double format” bit layout 这个统一标准:

    • 最高位 bit 表示符号位(0x8000000000000000)
    • 第二到第十二的 bit 表示指数(0x7ff0000000000000)
    • 剩下的 bit 表示浮点数真正的数字(0x000fffffffffffffL)

    同时,Innodb存储在数据文件上的格式为 Little Edian,需要进行反转后,才能取得字段的真实值。
    同样的,如果为 NULL, 则不占用空间。

    例如:

    第一行列数据score(78.5):00 00 00 00 00 a0 53 40
    翻转: 40 53 a0 00 00 00 00 00
    二进制: 01000000 01010011 10100000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000
    符号位:0,指数位10000000101 = 1029,减去阶数 1023 = 实际指数 6,小数部分0.0011101000000000000000000000000000000000000000000000,转换为十进制为0.125 + 0.0625 + 0.03125 + 0.0078125 = 0.2265625, 加上隐含数字 1 为 1.2265625, 之后乘以 2 的 6 次方就是 1.2265625 * 64 = 78.5
    

    计算过程较为复杂,可以利用 Java 的 Double.longBitsToDouble()转换:

    public static void main(String[] args) {
        System.out.println(Double.longBitsToDouble(0x4053a00000000000L));
    }
    

    输出为 78.5

    类似的类型,float,也是相同的格式,只是长度减半。

    Compact 行格式存储 - 数据列 char 存储

    对于定长字段,不需要存长度信息直接存储数据即可,如果不足设定的长度则补充。对于char类型,补充 0x20, 对应的就是空格。

    例如:

    第一行列数据name(hash):68 61 73 68 
    第二行列数据name(zhx):7a 68 78 20 
    第三行列数据name(aa):61 61 20 20 
    第四行列数据name(NULL):空
    

    对于类似的 binary 类型,补充 0x00。

    Compact 行格式存储 - 数据列 varchar 存储

    因为数据开头有可变长度字段长度列表,所以 varchar 只需要保存实际的数据即可,不需要填充额外的数据。

    正是由于这个特性,对于可变长度字段的更新,一般都是将老记录标记为删除,在记录末尾添加新的一条记录填充更新后的记录。这样提高了更新速度,但是增加了存储碎片。

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删除表里的某些数据