SQL删除行如何控制删除速度

大规模数据库删除时，采用分批次删除策略，分批删除数据以控制速度。具体实施方法包括：分批次删除、事务控制、并发删除，同时需注意常见问题如数据库锁和性能瓶颈，并优化索引、批量操作和分表分库，确保安全性和高效性。

(图1)

数据库屠龙技：优雅地控制 SQL 删除速度

很多朋友都遇到过这个问题：数据库里几百万、几千万甚至上亿条数据，一刀切地删，服务器直接跪。这篇文章，咱们就来聊聊如何优雅地控制 SQL 删除的速度，避免数据库服务器因为删除操作而崩溃。读完这篇文章，你会明白如何像外科医生一样精准、高效地进行数据手术，而不是像蛮牛一样横冲直撞。

基础知识回顾：数据库删除的本质

很多人觉得 DELETE FROM table_name 这句 SQL 就搞定了，其实不然。这句看似简单的语句背后，是数据库引擎的一系列复杂操作：找到要删除的行，释放空间，更新索引等等。对于大规模数据删除，这些操作都会消耗大量资源，如果处理不当，轻则影响数据库性能，重则导致服务器宕机。我们得明白，数据库不是垃圾桶，数据删除不是简单的“抹掉”，它需要系统性的资源调度和管理。

核心概念：分批次删除

面对海量数据删除，最有效的策略就是“分而治之”。我们不能一股脑儿地全删了，而是要分批次进行。这就像搬家，你不会一次性把所有东西都搬走，而是分批次搬运，这样才能保证效率。

以下是一个 Python 代码示例，演示如何分批次删除数据。这里假设我们已经连接上了数据库，并且有一个名为 my_table 的表，要删除其中 id 大于 1000 的数据：

import sqlite3  # 这里用的是 SQLite，你也可以替换成其他的数据库连接库

conn = sqlite3.connect('mydatabase.db')
cursor = conn.cursor()

batch_size = 1000  # 每次删除 1000 行

while True:
    cursor.execute("DELETE FROM my_table WHERE id > 1000 LIMIT ?", (batch_size,))
    rows_deleted = cursor.rowcount
    conn.commit()
    if rows_deleted == 0:
        break  # 没有更多数据需要删除，退出循环

cursor.close()
conn.close()