关系型表delete方式删掉大量数据后，表空间不释放

   有时候在项目中要对某些个大数据量表进行老化数据删除，delete后发现表空间没有释放，还是原来大小，这是为什么呢？在理清楚这个问题之前，我们先来理解下HWM这个概念。

什么是HWM？

   HWM——高水位线，是一个标志，用来说明已经分配给这个段的数据块的大小。当插入数据后高水位线会不断上涨，如果采用delete方式删除数据，数据虽然被删除了，但是高水位线却没有降低，还是删除数据之前那么高的水位，也就是说，这条高水位线在日常的增删操作中只会上涨，不会下跌。

HWM如何产生？

   正常的insert，delete并不会导致高水位不断增加，因为insert会优先使用delete产生的空位，只有当找不到空间时才会申请新的空间，此时才会导致HWM的上涨；另外如果持续地insert，则高水位可能持续上涨，因为已有的空间已经被占满了，当数据库使用append方式插入数据时，因为这种方式会使新插入的数据只追加到表的最后面，而不会利用原来的空数据块，也会导致HWM的上涨。

正常的insert、delete为什么不会导致高水位的增加？

   数据库存储数据到磁盘上时，是随机地分布在磁盘空白页上的，每页存储的数据零零散散没有占满空白页，清理老化数据时腾出来的空数据块的空间就比较大，足够插入这些新增的insert的数据；同理，大数据量存储时，每个空白页存储的数据可能密密麻麻，即使清理了大量的老化数据，但是平均下来每页腾出来的空白空间不足以插入新增的数据，找不到空间后就会申请新的空间，然后HWM水位线也随之上升。

HWM有什么影响吗？

   高水位会影响全表扫描，因为全表扫描扫描的是HWM以下的所有块，虽然有可能一条数据也没有，所以有同学在查表时，明明表里数据量不多，但是检索速度特别慢，刨除索引的影响，这个时候就要考虑下是否是HWM是否过高。不过高水位不会影响索引扫描。

如何释放表空间，降低HWM？

   在delete方式删除某个表的大量数据后，这个表的数据就会变得很稀疏，数据块并没有减少，HWM也并没有下降，这个时候我们就要手动收缩表空间，来释放表空间。

1. 采用truncate语句删除老化的数据，类似于重新建表，不仅把数据都删除了，还把HWM给恢复为0，但是绝大多数情况下这种方式并不适合；

2. SHRINK收缩表空间，mysql数据库的话则使用 OPTIMIZE TABLE.
   alter table tablename enable row movement; --开启行迁移功能
   alter table tablename_max shrink space; --(调整HWM时将阻塞DML操作)，收缩表并且降低HWM
   alter table tablename_max shrink space cascade; --收缩表并降低HWM，并且回收相应的索引
   对于一些不支持收缩索引的数据库，建议重建索引： alter index indes_name rebuild online;

   rebuild和rebuild online区别：
   1. rebuild只扫描现有的索引块来实现索引重建；rebuild online实际上是扫描表而不是扫描现有的索引块来实现索引重建。
   2. rebuild online在执行期间不会阻塞DML操作，但是在开始和结束阶段，需要请求表锁，因此如果在rebuild index online开始前或结束时，有其他长时间的事务在运行，很有可能造成大量的锁等待。如果在业务期间做，可能会导致online执行很长时间；另外rebuild index online 走的是全表扫描，需要消耗大量的temp表空间（大概需要2倍的索引空间）；
   而rebuild index在执行期间会阻塞DML操作，但是速度较快。
   
   rebuild index online时，系统会产生一个sys_journal_xxx的系统临时日志表，所有rebuild online时索引的变化都记录在这个表中，当新的索引创建完成后，把这和个表的记录维护到新的索引中去，然后drop掉旧的索引，这样rebuild online就完成了。
   

3. 分区存储，一般上千万条的数据建议直接分区存储，删除老化数据时直接drop掉旧的分区，又快又干净。