来自：blog.csdn.net/qq_39390545/article/details/107519747
在业务场景要求高的数据库中，对于单条删除和更新操作，在 delete 和 update 后面加 limit 1 绝对是个好习惯。比如，在删除执行中，第一条就命中了删除行，如果 SQL 中有 limit 1；这时就 return 了，否则还会执行完全表扫描才 return。效率不言而喻。
那么，在日常执行 delete 时，我们是否需要养成加 limit 的习惯呢？是不是一个好习惯呢？
在日常的 SQL 编写中，你写 delete 语句时是否用到过以下 SQL？
代码语言：javascript复制delete from t where sex = 1 limit 100;你或许没有用过，在一般场景下，我们对 delete 后是否需要加 limit 的问题很陌生，也不知有多大区别，今天带你来了解一下，记得 mark！
写在前面，如果是清空表数据建议直接用 truncate，效率上 truncate 远高于 delete，应为 truncate 不走事务，不会锁表，也不会生产大量日志写入日志文件；truncate table table_name 后立刻释放磁盘空间，并重置 auto_increment 的值。delete 删除不释放磁盘空间，但后续 insert 会覆盖在之前删除的数据上。详细了解请跳转另一篇博文《delete、truncate、drop 的区别有哪些，该如何选择》
下面只讨论 delete 场景，首先，delete 后面是支持 limit 关键字的，但仅支持单个参数，也就是 [limit row_count]，用于告知服务器在控制命令被返回到客户端前被删除的行的最大值。
delete limit 语法如下，值得注意的是，order by 必须要和 limit 联用，否则就会被优化掉。
代码语言：javascript复制delete [low_priority] [quick] [ignore] from tbl_name
[where ...]
[order by ...]
[limit row_count]加 limit 的的优点：
以下面的这条 SQL 为例：
代码语言：javascript复制delete from t where sex = 1;- 1. 降低写错 SQL 的代价，就算删错了，比如 limit 500, 那也就丢了 500 条数据，并不致命，通过 binlog 也可以很快恢复数据。
- 2. 避免了长事务，delete 执行时 MySQL 会将所有涉及的行加写锁和 Gap 锁（间隙锁），所有 DML 语句执行相关行会被锁住，如果删除数量大，会直接影响相关业务无法使用。
- 3. delete 数据量大时，不加 limit 容易把 cpu 打满，导致越删越慢。
针对上述第二点，前提是 sex 上加了索引，大家都知道，加锁都是基于索引的，如果 sex 字段没索引，就会扫描到主键索引上，那么就算 sex = 1 的只有一条记录，也会锁表。
对于 delete limit 的使用，MySQL 大佬丁奇有一道题：
如果你要删除一个表里面的前 10000 行数据，有以下三种方法可以做到：第一种，直接执行 delete from T limit 10000; 第二种，在一个连接中循环执行 20 次 delete from T limit 500; 第三种，在 20 个连接中同时执行 delete from T limit 500。
你先考虑一下，再看看几位老铁的回答：
--------------------------------------------
Tony Du：
- 方案一，事务相对较长，则占用锁的时间较长，会导致其他客户端等待资源时间较长。
- 方案二，串行化执行，将相对长的事务分成多次相对短的事务，则每次事务占用锁的时间相对较短，其他客户端在等待相应资源的时间也较短。这样的操作，同时也意味着将资源分片使用（每次执行使用不同片段的资源），可以提高并发性。
- 方案三，人为自己制造锁竞争，加剧并发量。
- 方案二相对比较好，具体还要结合实际业务场景。
--------------------------------------------
肉山：
不考虑数据表的访问并发量，单纯从这个三个方案来对比的话。
- 第一个方案，一次占用的锁时间较长，可能会导致其他客户端一直在等待资源。
- 第二个方案，分成多次占用锁，串行执行，不占有锁的间隙其他客户端可以工作，类似于现在多任务操作系统的时间分片调度，大家分片使用资源，不直接影响使用。
- 第三个方案，自己制造了锁竞争，加剧并发。
至于选哪一种方案要结合实际场景，综合考虑各个因素吧，比如表的大小，并发量，业务对此表的依赖程度等。-------------------------------------------
～嗡嗡：
- 1. 直接 delete 10000 可能使得执行事务时间过长
- 2. 效率慢点每次循环都是新的短事务，并且不会锁同一条记录，重复执行 DELETE 知道影响行为 0 即可
- 3. 效率虽高，但容易锁住同一条记录，发生死锁的可能性比较高
-------------------------------------------
怎么删除表的前 10000 行。比较多的朋友都选择了第二种方式，即：在一个连接中循环执行 20 次 delete from T limit 500。确实是这样的，第二种方式是相对较好的。
第一种方式（即：直接执行 delete from T limit 10000）里面，单个语句占用时间长，锁的时间也比较长；而且大事务还会导致主从延迟。
第三种方式（即：在 20 个连接中同时执行 delete from T limit 500），会人为造成锁冲突。
这个例子对我们实践的指导意义就是，在删除数据的时候尽量加 limit。这样不仅可以控制删除数据的条数，让操作更安全，还可以减小加锁的范围。所以，在 delete 后加 limit 是个值得养成的好习惯。
- END -
在业务场景要求高的数据库中，对于单条删除和更新操作，在 delete 和 update 后面加 limit 1 绝对是个好习惯。比如，在删除执行中，第一条就命中了删除行，如果 SQL 中有 limit 1；这时就 return 了，否则还会执行完全表扫描才 return。效率不言而喻。
那么，在日常执行 delete 时，我们是否需要养成加 limit 的习惯呢？是不是一个好习惯呢？
在日常的 SQL 编写中，你写 delete 语句时是否用到过以下 SQL？
代码语言：javascript复制delete from t where sex = 1 limit 100;你或许没有用过，在一般场景下，我们对 delete 后是否需要加 limit 的问题很陌生，也不知有多大区别，今天带你来了解一下，记得 mark！
写在前面，如果是清空表数据建议直接用 truncate，效率上 truncate 远高于 delete，应为 truncate 不走事务，不会锁表，也不会生产大量日志写入日志文件；truncate table table_name 后立刻释放磁盘空间，并重置 auto_increment 的值。delete 删除不释放磁盘空间，但后续 insert 会覆盖在之前删除的数据上。详细了解请跳转另一篇博文《delete、truncate、drop 的区别有哪些，该如何选择》
下面只讨论 delete 场景，首先，delete 后面是支持 limit 关键字的，但仅支持单个参数，也就是 [limit row_count]，用于告知服务器在控制命令被返回到客户端前被删除的行的最大值。
delete limit 语法如下，值得注意的是，order by 必须要和 limit 联用，否则就会被优化掉。
代码语言：javascript复制delete [low_priority] [quick] [ignore] from tbl_name
[where ...]
[order by ...]
[limit row_count]加 limit 的的优点：
以下面的这条 SQL 为例：
代码语言：javascript复制delete from t where sex = 1;- 1. 降低写错 SQL 的代价，就算删错了，比如 limit 500, 那也就丢了 500 条数据，并不致命，通过 binlog 也可以很快恢复数据。
- 2. 避免了长事务，delete 执行时 MySQL 会将所有涉及的行加写锁和 Gap 锁（间隙锁），所有 DML 语句执行相关行会被锁住，如果删除数量大，会直接影响相关业务无法使用。
- 3. delete 数据量大时，不加 limit 容易把 cpu 打满，导致越删越慢。
针对上述第二点，前提是 sex 上加了索引，大家都知道，加锁都是基于索引的，如果 sex 字段没索引，就会扫描到主键索引上，那么就算 sex = 1 的只有一条记录，也会锁表。
对于 delete limit 的使用，MySQL 大佬丁奇有一道题：
如果你要删除一个表里面的前 10000 行数据，有以下三种方法可以做到：第一种，直接执行 delete from T limit 10000; 第二种，在一个连接中循环执行 20 次 delete from T limit 500; 第三种，在 20 个连接中同时执行 delete from T limit 500。
你先考虑一下，再看看几位老铁的回答：
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Tony Du：
- 方案一，事务相对较长，则占用锁的时间较长，会导致其他客户端等待资源时间较长。
- 方案二，串行化执行，将相对长的事务分成多次相对短的事务，则每次事务占用锁的时间相对较短，其他客户端在等待相应资源的时间也较短。这样的操作，同时也意味着将资源分片使用（每次执行使用不同片段的资源），可以提高并发性。
- 方案三，人为自己制造锁竞争，加剧并发量。
- 方案二相对比较好，具体还要结合实际业务场景。
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肉山：
不考虑数据表的访问并发量，单纯从这个三个方案来对比的话。
- 第一个方案，一次占用的锁时间较长，可能会导致其他客户端一直在等待资源。
- 第二个方案，分成多次占用锁，串行执行，不占有锁的间隙其他客户端可以工作，类似于现在多任务操作系统的时间分片调度，大家分片使用资源，不直接影响使用。
- 第三个方案，自己制造了锁竞争，加剧并发。
至于选哪一种方案要结合实际场景，综合考虑各个因素吧，比如表的大小，并发量，业务对此表的依赖程度等。-------------------------------------------
～嗡嗡：
- 1. 直接 delete 10000 可能使得执行事务时间过长
- 2. 效率慢点每次循环都是新的短事务，并且不会锁同一条记录，重复执行 DELETE 知道影响行为 0 即可
- 3. 效率虽高，但容易锁住同一条记录，发生死锁的可能性比较高
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怎么删除表的前 10000 行。比较多的朋友都选择了第二种方式，即：在一个连接中循环执行 20 次 delete from T limit 500。确实是这样的，第二种方式是相对较好的。
第一种方式（即：直接执行 delete from T limit 10000）里面，单个语句占用时间长，锁的时间也比较长；而且大事务还会导致主从延迟。
第三种方式（即：在 20 个连接中同时执行 delete from T limit 500），会人为造成锁冲突。
这个例子对我们实践的指导意义就是，在删除数据的时候尽量加 limit。这样不仅可以控制删除数据的条数，让操作更安全，还可以减小加锁的范围。所以，在 delete 后加 limit 是个值得养成的好习惯。
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