今天我们来说说一个挺有趣的话题：阿里的面试官为什么会提到不建议在MySQL中用delete删除数据。很多人一听到“不要用delete”，第一反应都是：“咋了？DELETE是MySQL自带的，还不能用了？”
但深入分析后你就会发现，MySQL本身并没有特别说明不能用DELETE，更多的还是业务场景下的设计考量。那为什么阿里的面试官不建议用呢？咱们一块来聊聊。
首先声明，MySQL没有明确说过“不能用delete”。DELETE是SQL中最基本的操作之一，删除不需要的数据，腾出空间，这不挺正常的吗？那为啥阿里会说不建议用呢？其实，这个问题要分开看。
我们先从MySQL的存储引擎——InnoDB的存储结构说起。InnoDB存储是由逻辑存储结构和物理存储结构组成的，数据存储的最小单位是页（page），当我们删除数据时，MySQL并不会立马回收对应的存储空间，而是把这部分空间标记为“可用的”，也就是说，你删除的数据并没有马上消失。
这就带来了一个问题——删除的数据并不会释放物理空间！所以当你表里有很多数据需要删除时，虽然数据库看起来少了些行，但是你的表文件大小可能一点没变，甚至还会越来越大，因为删除会造成碎片。
那问题到底出在哪呢？其实吧，像阿里这种公司在业务量和数据规模都非常庞大的情况下，得有自己的一套应对策略。
大表里的数据如果你用DELETE删，可能会惹出很多问题，比如性能急剧下降，磁盘空间不释放，甚至产生大量碎片。今天就让我们从技术角度，来剖析一下为啥大表不推荐直接用DELETE。
大家都知道，阿里的系统每天要处理海量数据，动辄几亿甚至几十亿的单表数据。普通的增删改查在这样的场景下，可能会成为数据库的噩梦。
举个例子，我负责的某个系统，随着业务量的爆炸式增长，表里的数据猛增到几亿条。我一查数据库，才发现很多表的SQL性能已经掉到谷底，用户体验极差。
你说这咋办？批评业务方？骂他们不讲武德？这些都治标不治本，问题的关键还在于我们怎么处理这些“废旧数据”。
那么在这种情况下，如果继续用DELETE删数据，会发生什么？
空间不释放：当我们使用DELETE语句删除一大批数据时，InnoDB引擎实际上只是做了个“标记删除”，数据并不会从磁盘上立即消失。
文件大小也不会立刻减少，甚至很多时候删除了一大堆数据，表的文件大小却丝毫未动。这种“标记删除”的机制虽然保证了数据还能在事务回滚时恢复，但同时也意味着，数据物理上还占着地方呢。
碎片问题：DELETE数据后，表里会产生大量的“空洞”——这些被标记为已删除的数据并不会被立即重用。
下次有新的数据插入时，这些空洞未必能匹配得上新的数据大小，造成了表空间内的严重浪费。久而久之，SQL的执行速度会受这些碎片影响，变得越来越慢。
回收碎片带来的性能开销：虽然我们可以用OPTIMIZE TABLE来回收这些空间，但这会消耗大量的I/O资源。
尤其是在线上环境操作时，你可能会发现，执行这个命令相当于搞了一次大手术——它需要重建整个表，重新分配所有数据页。这一过程中会占用大量的CPU和I/O，直接影响系统性能。
那有同学可能会问：“那不就是删个数据嘛，怎么还影响查询性能呢？”这个还真得具体说说。
当我们在表中用DELETE删除了大量数据之后，这些数据虽然从逻辑上“没了”，但实际上还留在数据页里。接下来如果有查询操作，MySQL在扫描数据时，会把那些标记为“已删除”的数据也给扫描一遍。
这意味着你实际上在查询的是一张更大的表，耗费了更多的I/O。长期这样下去，表的响应时间会变得越来越慢，性能自然也就越来越差。
举个栗子：
假设我们有一个表，叫user，其中存了100万条用户数据。最开始，查询性能还不错，几秒钟就能返回结果。接着我们用了DELETE删除了50万条过期数据，但这些“过期数据”依然在文件系统里，占着数据页的位置。
结果是，即便你的查询只需要扫5万条数据，MySQL依然要扫描整个数据页的100万条记录，这就大大增加了查询时间。
更糟糕的是，当数据量继续增加的时候，MySQL要扫描的“死数据”越来越多，查询性能将直线下滑。此时，DELETE这个操作反而成了系统的累赘。
关于这个问题，技术圈里其实也一直在争论。大佬们意见不一，有的人认为应该用软删除（soft delete），即给数据打个标记，显示它“已经被删除了”，但并不真删。而另一些人则主张硬删除，直接把数据彻底清理干净。
软删除派：
软删除的好处在于你可以随时恢复数据，尤其是对于那些需要保留历史记录的业务来说，这种方式能确保数据完整性。
你可以给每条记录加一个is_deleted字段，当这条记录被“删除”时，is_deleted的值从0变成1。查询时，只需要加个条件WHERE is_deleted = 0就能过滤掉被删除的数据。
但是软删除也有它的弊端：
数据量膨胀：由于“删除”后的数据并没有真正删除，表里的数据量会持续膨胀。对某些高并发场景，这种方式显然不太适用。
索引失效：随着数据量的增加，查询性能下降。这时即使有索引，也可能变得没什么用了，毕竟MySQL还是得扫描大量“死数据”来做过滤。
硬删除派：
硬删除的支持者则主张直接把数据彻底清理掉。这样表的大小可以实时减小，不会有“死数据”影响性能。
然而，硬删除在实际操作中也有挑战，特别是数据量非常大的情况下，一次性删太多数据，数据库负载可能瞬间飙升，引发系统不稳定。
那阿里是怎么做的呢？他们的解决方案是——分区表+归档+定期清理。
在阿里这种超大规模数据场景下，DELETE已经不再是他们的首选。他们会对大表进行分区管理，把旧数据定期归档到冷存储里，然后定期清理这些冷数据。这样不仅保证了数据的完整性，还能让热数据保持高效。
你也可以这样做：
分区表：把数据按时间段或者业务类型进行分区管理。比如每天的数据就存在一个分区里，到了一定的时限，比如三个月后，把这些分区的数据直接归档到冷存储。这样你可以避免让MySQL扫描无效的过期数据。
归档表：把过期的数据移到归档表里，而不是直接删除。这样可以保证万一出现业务问题，你还能随时把这些数据还原回来。
定期清理：对那些确实已经没用的数据，定期使用批量删除的方式进行清理，别一次性删太多，控制删除频率。
最后，咱们再简单提一下碎片整理。就算你决定不直接删除数据，系统中还是会不可避免地产生碎片。
这个时候，可以考虑定期进行碎片整理，也就是使用OPTIMIZE TABLE或者ANALYZE TABLE命令来回收表中的碎片。但别忘了，这个操作非常耗资源，建议选择业务低峰期进行。
说了这么多，不是说你以后再也不能用DELETE了。只是你得根据实际情况选择合适的方案。如果你处理的是大表、或者业务要求极高的性能，那就尽量不要直接用DELETE。
相反，考虑软删除、分区表、归档数据这些更“优雅”的解决方案，才能更好地管理你的数据，也让数据库运行得更顺畅。
还有，别拿阿里的面试题当圣经！阿里的做法适合它的业务场景，但未必适合你们的系统。那么你们怎么看呢？欢迎评论区留言分享！
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