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可以看到，当前表的碎片率超高了，50.6%。
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有三种办法整理碎片
这三种操作都是先创建一个临时表复制完成后再删除旧表，所以在执行操作的过程中磁盘会先增大。
会锁表
会锁表
pt-online-schema-change - ALTER tables 无需锁表。
整理结果很明显，整理后碎片率0.3%。
这里有几个参数需要介绍一下：
--dry-run
这个参数不建立触发器，不拷贝数据，也不会替换原表。只是创建和更改新表。
--execute
表明你已经阅读了文档，并且确认要 alter the table。你必须配置这个参数来 alter the table。如果你不配置，那么工具将只进行一些安全检查然后就退出了。这帮助确保你已经阅读了文档，并且了解如何使用该工具。如果你没有阅读这些文档，那么不会设置该参数。
--critical-load
每次chunk操作前后，会根据show global status统计指定的状态量的变化，默认是统计Thread_running。目的是为了安全，防止原始表上的触发器引起负载过高。这也是为了防止在线DDL对线上的影响。超过设置的阀值，就会终止操作，在线DDL就会中断。提示的异常如上报错信息。
--max-lag
type: time; default: 1s
lag 滞后偏移
暂停数据拷贝，直到所有replicas的lag值低于该值。在每个 data-copy query (each chunk)后，工具会通过Seconds_Behind_Master查询所有replica的 replication lag 。如果任何replica lag大于该值，那么工具会sleep --check-interval 秒，然后再次检查所有replica。如果你指定 --check-slave-lag ，那么工具会检查那台server，而不是所有server。如果你想控制哪个提供工具的监控，配置DSN值 --recursion-method 。
工具会等待直到replicas停止lagging。如果任一replica停止，工具会一直处于等待状态直到该replica启动。 在所有replicas运行并且lagging不大的情况下，数据拷贝继续。
工具在等待的时候，会打印进程报告。如果replica停止了，会立即打印进程报告，然后在每个进程报告期间重复。
--check-interval
type: time; default: 1
Sleep time between checks for --max-lag .
--max-load
选项定义一个阀值，在每次chunk操作后，查看show global status状态值是否高于指定的阀值。该参数接受一个mysql status状态变量以及一个阀值，如果没有给定阀值，则定义一个阀值为为高于当前值的20%。注意这个参数不会像--critical-load终止操作，而只是暂停操作。当status值低于阀值时，则继续往下操作。是暂停还是终止操作这是--max-load和--critical-load的差别。
--charset
简写: -A; type: string
设置默认字符集。如果值为 utf8，设置 Perl’s binmode on STDOUT to utf8，传送 mysql_enable_utf8 参数到 DBD::mysql，然后在连接到MySQL后运行 SET NAMES UTF8 。其他的值也是在STDOUT设置 binmode，然后在连到MySQL后运行 SET NAMES 。
--check-replication-filters
检查复制中是否设置了过滤条件，如果设置了，程序将退出
--nocheck-replication-filters
不检查复制中是否设置了过滤条件
--set-vars
设置mysql的变量值
--check-slave-lag
检查主从延迟
--no-version-check
不检查版本，在阿里云服务器中一般加入此参数，否则会报错
以MySQL为例，碎片的存在十分影响性能
MySQL 的碎片是 MySQL 运维过程中比较常见的问题，碎片的存在十分影响数据库的性能，本文将对 MySQL 碎片进行一次讲解。
判断方法：
MySQL 的碎片是否产生，通过查看
show table status from table_nameG;
这个命令中 Data_free 字段，如果该字段不为 0，则产生了数据碎片。
产生的原因：
1. 经常进行 delete 操作
经常进行 delete 操作，产生空白空间，如果进行新的插入操作，MySQL将尝试利用这些留空的区域，但仍然无法将其彻底占用，久而久之就产生了碎片；
演示：
创建一张表，往里面插入数据，进行一个带有 where 条件或者 limit 的 delete 操作，删除前后对比一下 Data_free 的变化。
删除前：
删除后：
Data_free 不为 0，说明有碎片；
2. update 更新
update 更新可变长度的字段(例如 varchar 类型)，将长的字符串更新成短的。之前存储的内容长，后来存储是短的，即使后来插入新数据，那么有一些空白区域还是没能有效利用的。
演示：
创建一张表，往里面插入一条数据，进行一个 update 操作，前后对比一下 Data_free 的变化。
CREATE TABLE `t1` ( `k` varchar(3000) DEFAULT NULL ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8;
更新语句：update t1 set k='aaa';
更新前长度：223 Data_free：0
更新后长度：3 Data_free：204
Data_free 不为 0，说明有碎片；
产生影响：
1. 由于碎片空间是不连续的，导致这些空间不能充分被利用；
2. 由于碎片的存在，导致数据库的磁盘 I/O 操作变成离散随机读写，加重了磁盘 I/O 的负担。
清理办法：
MyISAM：optimize table 表名；（OPTIMIZE 可以整理数据文件,并重排索引）
Innodb：
1. ALTER TABLE tablename ENGINE=InnoDB；(重建表存储引擎，重新组织数据)
2. 进行一次数据的导入导出
碎片清理的性能对比：
引用我之前一个生产库的数据，对比一下清理前后的差异。
SQL执行速度：
select count(*) from test.twitter_11;
修改前：1 row in set (7.37 sec)
修改后：1 row in set (1.28 sec)
结论：
通过对比，可以看到碎片清理前后，节省了很多空间，SQL执行效率更快。所以，在日常运维工作中，应对碎片进行定期清理，保证数据库有稳定的性能。
删除数据必然会在数据文件中造成不连续的空白空间,而当插入数据时,这些空白空间则会被利用起来.于是造成了数据的存储位置不连续,以及物理存储顺序与理论上的排序顺序不同,这种是数据碎片.实际上数据碎片分为两种,一种是单行数据碎片,另一种是多行数据碎片.前者的意思就是一行数据,被分成N个片段,存储在N个位置.后者的就是多行数据并未按照逻辑上的顺序排列.当有大量的删除和插入操作时,必然会产生很多未使用的空白空间,这些空间就是多出来的额外空间.索引也是文件数据,所以也会产生索引碎片,理由同上,大概就是顺序紊乱的问题.Engine 不同,OPTIMIZE 的操作也不一样的,MyISAM 因为索引和数据是分开的,所以 OPTIMIZE 可以整理数据文件,并重排索引。这样不但会浪费空间，并且查询速度也更慢。
查看碎片信息：
Index_length 代表索引的总量
Data_free 代表碎片数量
从information_schema中获取信息：
碎片整理：
过程时间长短取决于表大小和碎片多少，
返回结果optimize status OK则整理完成；