OPTIMIZE [LOCAL | NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE tbl_name [, tbl_name] ...
假设您已经删除了表的一大部分，或者假设您已经对含有可变长度行的表（含有VARCHAR, BLOB或TEXT列的表）进行了非常多更改。则应使用
OPTIMIZE TABLE。被删除的记录被保持在链接清单中。兴许的INSERT操作会又一次使用旧的记录位置。您能够使用OPTIMIZE TABLE来又一次
利用未使用的空间。并整理数据文件的碎片。
在多数的设置中。您根本不须要执行OPTIMIZE TABLE。即使您对可变长度的行进行了大量的更新，您也不须要常常执行，每周一次或每月一次
就可以。仅仅对特定的表执行。
OPTIMIZE TABLE仅仅对MyISAM, BDB和InnoDB表起作用。
注意。在OPTIMIZE TABLE执行过程中，MySQL会锁定表。
实例说明optimize table在优化MySQL时非常重要
一，原始数据
1，数据量
mysql> select count(*) as total from ad_visit_history;
+---------+
| total |
+---------+
| 1187096 | //总共同拥有118万多条数据
+---------+
1 row in set (0.04 sec)
2，存放在硬盘中的表文件大小
[root@ test1]# ls |grep visit |xargs -i du {}
382020 ad_visit_history.MYD //数据文件占了380M
127116 ad_visit_history.MYI //索引文件占了127M
12 ad_visit_history.frm //结构文件占了12K
3，查看一下索引信息
mysql> show index from ad_visit_history from test1; //查看一下该表的索引信息
+------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment |
+------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
| ad_visit_history | 0 | PRIMARY | 1 | id | A | 1187096 | NULL | NULL | | BTREE | |
| ad_visit_history | 1 | ad_code | 1 | ad_code | A | 46 | NULL | NULL | YES | BTREE | |
| ad_visit_history | 1 | unique_id | 1 | unique_id | A | 1187096 | NULL | NULL | YES | BTREE | |
| ad_visit_history | 1 | ad_code_ind | 1 | ad_code | A | 46 | NULL | NULL | YES | BTREE | |
| ad_visit_history | 1 | from_page_url_ind | 1 | from_page_url | A | 30438 | NULL | NULL | YES | BTREE | |
| ad_visit_history | 1 | ip_ind | 1 | ip | A | 593548 | NULL | NULL | YES | BTREE | |
| ad_visit_history | 1 | port_ind | 1 | port | A | 65949 | NULL | NULL | YES | BTREE | |
| ad_visit_history | 1 | session_id_ind | 1 | session_id | A | 1187096 | NULL | NULL | YES | BTREE | |
+------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
8 rows in set (0.28 sec)
索引信息中的列的信息说明。
Table :表的名称。
Non_unique: 假设索引不能包含反复词，则为0。假设能够，则为1。
Key_name: 索引的名称。
Seq_in_index: 索引中的列序列号，从1開始。
Column_name: 列名称。
Collation: 列以什么方式存储在索引中。在MySQLSHOW INDEX语法中，有值’A’（升序）或NULL（无分类）。
Cardinality: 索引中唯一值的数目的预计值。
通过执行ANALYZE TABLE或myisamchk -a能够更新。基数依据被存储为整数的统计数据来计数。所以即使对于小型表。该值也没有必要是精确的。基数越大。当进行联合时，MySQL使用该索引的机会就越大。
Sub_part: 假设列仅仅是被部分地编入索引，则为被编入索引的字符的数目。假设整列被编入索引，则为NULL。
Packed: 指示keyword怎样被压缩。
假设没有被压缩，则为NULL。
Null: 假设列含有NULL。则含有YES。假设没有，则为空。
Index_type： 存储索引数据结构方法（BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE）
二。删除一半数据
mysql> delete from ad_visit_history where id>598000; //删除一半数据
Query OK, 589096 rows affected (4 min 28.06 sec)
[root@ www.linuxidc.com test1]# ls |grep visit |xargs -i du {} //相相应的MYD，MYI文件大小没有变化
382020 ad_visit_history.MYD
127116 ad_visit_history.MYI
12 ad_visit_history.frm
按常规思想来说，假设在数据库中删除了一半数据后，相相应的.MYD,.MYI文件也应当变为之前的一半。
可是删除一半数据后。.MYD.MYI尽然连1KB都没有降低。这是多么的可怕啊。
我们在来看一看，索引信息
mysql> show index from ad_visit_history;
+------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment |
+------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
| ad_visit_history | 0 | PRIMARY | 1 | id | A | 598000 | NULL | NULL | | BTREE | |
| ad_visit_history | 1 | ad_code | 1 | ad_code | A | 23 | NULL | NULL | YES | BTREE | |
| ad_visit_history | 1 | unique_id | 1 | unique_id | A | 598000 | NULL | NULL | YES | BTREE | |
| ad_visit_history | 1 | ad_code_ind | 1 | ad_code | A | 23 | NULL | NULL | YES | BTREE | |
| ad_visit_history | 1 | from_page_url_ind | 1 | from_page_url | A | 15333 | NULL | NULL | YES | BTREE | |
| ad_visit_history | 1 | ip_ind | 1 | ip | A | 299000 | NULL | NULL | YES | BTREE | |
| ad_visit_history | 1 | port_ind | 1 | port | A | 33222 | NULL | NULL | YES | BTREE | |
| ad_visit_history | 1 | session_id_ind | 1 | session_id | A | 598000 | NULL | NULL | YES | BTREE | |
+------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
8 rows in set (0.00 sec)
对照一下，这次索引查询和上次索引查询，里面的数据信息基本上是上次一次的一本。这点还是合乎常理。