CN114840536A - 分布式数据库的数据删除方法、装置及电子设备 - Google Patents

Abstract

本申请适用于分布式数据库技术领域，提供了分布式数据库的数据删除方法、装置及电子设备，包括：接收第一数据删除语句；确定第一目标行数，所述第一目标行数为所述目标表在各个所述目标数据节点存储的数据所对应的总行数的最大值；根据所述待删除总行数与所述第一目标行数确定目标删除方式；根据所述待删除总行数和所述目标删除方式删除所述目标数据节点存储的所述目标表的数据。通过上述方法，能够提高分布式数据库中删除指定行数的数据的效率。

Description

分布式数据库的数据删除方法、装置及电子设备

技术领域

本申请属于分布式数据库技术领域，尤其涉及分布式数据库的数据删除方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着数据库中存储的数据越来越多，数据库的存储容量将会不足，而不足的存储容量将会降低数据库的性能。在这种情况下，用户一般会选择删除指定行的数据，以节省资源以及提升数据库的性能。

但在分布式数据库中，由于数据是分布式地存储在多个节点上，因此，不同的删除方式将会耗费不同的时间。

发明内容

本申请实施例提供了分布式数据库的数据删除方法、装置及电子设备，可以解决现有的分布式数据库在删除指定行数的数据时，难以保证数据的删除效率的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种分布式数据库的数据删除方法，包括：

接收第一数据删除语句，所述第一数据删除语句包括目标表的唯一标识和所述目标表对应的待删除总行数，其中，在分布式数据库的各个目标数据节点均以行的形式存储所述目标表的数据，所述目标数据节点为存储所述目标表的数据节点；

确定第一目标行数，所述第一目标行数为所述目标表在各个所述目标数据节点存储的数据所对应的总行数的最大值；

根据所述待删除总行数与所述第一目标行数确定目标删除方式，其中，所述目标删除方式为串行的删除方式或并行的删除方式，所述串行的删除方式是指逐个对所述目标数据节点存储的目标表的数据进行删除，所述并行的删除方式是指同时对各个所述目标数据节点存储的目标表的数据进行删除；

根据所述待删除总行数和所述目标删除方式删除所述目标数据节点存储的所述目标表的数据。

第二方面，本申请实施例提供了一种分布式数据库的数据删除装置，包括：

第一数据删除语句接收模块，用于接收第一数据删除语句，所述第一数据删除语句包括目标表的唯一标识和所述目标表对应的待删除总行数，其中，在分布式数据库的各个目标数据节点均以行的形式存储所述目标表的数据，所述目标数据节点为存储所述目标表的数据节点；

第一目标行数确定模块，用于确定第一目标行数，所述第一目标行数为所述目标表在各个所述目标数据节点存储的数据所对应的总行数的最大值；

目标删除方式确定模块，用于根据所述待删除总行数与所述第一目标行数确定目标删除方式，其中，所述目标删除方式为串行的删除方式或并行的删除方式，所述串行的删除方式是指逐个对所述目标数据节点存储的目标表的数据进行删除，所述并行的删除方式是指同时对各个所述目标数据节点存储的目标表的数据进行删除；

数据删除模块，用于根据所述待删除总行数和所述目标删除方式删除所述目标数据节点存储的所述目标表的数据。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面所述的方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的方法。

第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在电子设备上运行时，使得电子设备执行上述第一方面所述的方法。

本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：

本申请实施例中，当接收到第一数据删除语句后，将根据该第一数据删除语句包括的目标表的唯一标识确定出各个目标数据节点中存储的目标表的数据的总行数的最大值，得到第一目标行数，并根据该第一数据删除语句包括的待删除总行数和第一目标行数确定目标删除方式，最后根据待删除总行数和目标删除方式删除目标数据节点存储的目标表的数据。由于各个目标数据节点存储的目标表的数据的总行数的最大值与待删除总行数的关系能够反映出需要删除目标表的数据的目标数据节点的数量多少，因此，根据待删除总行数和第一目标行数能够提高确定的目标删除方式的准确性。而由于更准确的目标删除方式有利于提高删除数据的效率，因此，本申请实施例提供的分布式数据库的数据删除方法有利于提高分布式数据库中删除指定行数的数据的效率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。

图1是本申请一实施例提供的一种分布式数据库的数据删除方法的流程图；

图2是本申请一实施例提供的包括10个数据节点的分布式数据库的结构示意图；

图3是本申请一实施例提供的另一种分布式数据库的数据删除方法的流程图；

图4是本申请一实施例提供的一种分布式数据库的数据删除装置的结构示意图；

图5是本申请另一实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。

应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。

实施例一：

当分布式数据库的存储容量不足时，用户会选择删除指定行数的数据来提升数据库的性能。但由于同一表中的数据通常存储在不同的数据节点中，而采用不同的删除方式删除数据时，其耗费的时间通常不同，因此，需要根据实际请求选择对应的删除方式。

为了能够快速地从分布式数据库中删除指定行数的数据，本申请实施例提供了一种分布式数据库的数据删除方法。

在该数据删除方法中，若检测到第一数据删除语句，则根据该第一数据删除语句包括的目标表的唯一标识确定出分布式数据库中哪个数据节点存储了目标表的数据，并将存储了目标表的数据的数据节点作为本申请实施例的目标数据节点。分别统计这些目标数据节点中存储的目标表的数据所对应的总行数，再从这些总行数中确定出最大的总行数作为本申请实施例的第一目标行数，并根据第一数据删除语句包括的待删除总行数与该第一目标行数确定目标删除方式，最后根据待删除总行数和目标删除方式删除上述目标数据节点存储的上述目标表的数据。

下面结合附图对本申请实施例提供的分布式数据库的数据删除方法进行描述。

图1示出了本申请实施例提供的一种分布式数据库的数据删除方法的流程图，详述如下：

步骤S11，接收第一数据删除语句，上述第一数据删除语句包括目标表的唯一标识和上述目标表对应的待删除总行数，其中，在分布式数据库的各个目标数据节点均以行的形式存储上述目标表的数据，上述目标数据节点为存储上述目标表的数据节点。

其中，第一数据删除语句为包括delete字符的语句，其通常采用结构化查询语言(Structured Query Language，SQL)语句表示。例如，如图2所示，假设分布式数据库存在10个数据节点，分别是数据节点1、数据节点2、...、数据节点10。若第一数据删除语句为“DELETE FROM TABLE_A WHERE rq<‘2020-01-01’LIMIT 10”，则目标表的唯一标识为“TABLE_A”，待删除总行数为LIMIT对应的“10”。若这10个数据节点均存储了表TABLE_A的数据，则这10个数据节点即为本申请实施例的目标数据节点，即需要从这10个数据节点中的一个或多个数据节点中删除TABLE_A中的10行数据。

步骤S12，确定第一目标行数，上述第一目标行数为上述目标表在各个上述目标数据节点存储的数据所对应的总行数的最大值。

具体地，先分别统计各个目标数据节点中存储的目标表的数据的总行数，再从各个总行数中选出最大的值作为上述的第一目标行数。

步骤S13，根据上述待删除总行数与上述第一目标行数确定目标删除方式，其中，上述目标删除方式为串行的删除方式或并行的删除方式，上述串行的删除方式是指逐个对上述目标数据节点存储的目标表的数据进行删除，上述并行的删除方式是指同时对各个上述目标数据节点存储的目标表的数据进行删除。

本申请实施例中，当需要删除某个目标数据节点存储的目标表的数据时，需要读取该目标数据节点的信息，才能删除其存储的目标表的数据。由于读取目标数据节点的信息的过程需要耗费一定的时间，因此，需要根据实际需求来确定是逐个对目标数据节点存储的目标表的数据进行删除，还是同时对各个目标数据节点存储的目标表的数据进行删除，以便更快地实现删除待删除总行数的数据的目的。

由于本申请发明人经过分析可知，各个目标数据节点存储的目标表的数据的总行数的最大值与待删除总行数的关系对删除方式具有一定的指导意义，例如，当待删除总行数与上述的最大值的差异越大，则表明只删除有限个目标数据节点存储的目标表的数据即可实现删除待删除总行数的目的的概率越高，此时，可选择串行的删除方式，以减少需读取的目标数据节点的信息的数量，进而提高删除效率，反之，则表明只删除有限个目标数据节点存储的目标表的数据即可实现删除待删除总行数的目的的概率越低，此时，可选择并行的删除方式。由于各个目标数据节点同时执行删除操作，因此，能够提高删除效率。

步骤S14，根据上述待删除总行数和上述目标删除方式删除上述目标数据节点存储的上述目标表的数据。

具体地，由于待删除总行数是用户通过第一数据删除语句设定，因此，该待删除总行数可能等于所有目标数据节点所存储的目标表的数据所对应的总行数，也可能不等于所有目标数据节点所存储的目标表的数据所对应的总行数，因此，在执行删除操作时，需要根据待删除总行数和目标删除方式对目标表的数据进行删除。

本申请实施例中，当接收到第一数据删除语句后，将根据该第一数据删除语句包括的目标表的唯一标识确定出各个目标数据节点中存储的目标表的数据的总行数的最大值，得到第一目标行数，并根据该第一数据删除语句包括的待删除总行数和第一目标行数确定目标删除方式，最后根据待删除总行数和目标删除方式删除目标数据节点存储的目标表的数据。由于各个目标数据节点存储的目标表的数据的总行数的最大值与待删除总行数的关系能够反映出需要删除目标表的数据的目标数据节点的数量多少，因此，根据待删除总行数和第一目标行数能够提高确定的目标删除方式的准确性。而由于更准确的目标删除方式有利于提高删除数据的效率，因此，本申请实施例提供的分布式数据库的数据删除方法有利于提高分布式数据库中删除指定行数的数据的效率。

在一些实施例中，上述步骤S13包括：

A1、若上述待删除总行数与上述第一目标行数的比值小于预设的比值阈值，则确定上述目标删除方式为串行的删除方式。

其中，预设的比值阈值为小于0.001的数值，例如，该比值阈值可设置为0.0001，即该预设的比值阈值不能取太大。

A2、若上述待删除总行数与上述第一目标行数的比值不小于预设的比值阈值，则确定上述目标删除方式为并行的删除方式。

本申请实施例中，当待删除总行数与第一目标行数的比值小于预设的比值阈值时，表明该第一目标行数所对应的目标数据节点存储的目标表的数据较多，即只删除有限个目标数据节点存储的目标表的数据即可实现删除待删除总行数的目的的概率越高，此时，通过逐个删除目标数据节点存储的目标表的数据，能够减少需读取的目标数据节点的信息，从而提高删除数据的效率。另外，当待删除总行数与第一目标行数的比值不小于预设的比值阈值时，表明该第一目标行数所对应的目标数据节点存储的目标表的数据较少，即只删除有限个目标数据节点存储的目标表的数据即可实现删除待删除总行数的目的的概率越低，此时，同时从各个目标数据节点执行删除目标表的数据的操作，能够减少等待时间，从而有利于提高数据删除的效率。

在一些实施例中，在上述目标删除方式为串行的删除方式的情况下，上述步骤S14包括：

B1、按照从高到低的顺序，对上述目标表在各个上述目标数据节点存储的数据所对应的总行数进行排序，得到排序结果。

B2、根据上述排序结果，从前往后删除上述目标数据节点存储的目标表的的数据，直到符合停止删除条件，上述停止删除条件包括：被删除的数据的行数的累加值等于上述待删除总行数或所有目标数据节点均删除了其存储的目标表对应的数据。

例如，假设目标数据节点1存储的目标表的数据所对应的总行数为10行，目标数据节点2存储的目标表的数据所对应的总行数为11行，目标数据节点3存储的目标表的数据所对应的总行数为12行，则得到的排序结果为目标数据节点3、目标数据节点2和目标数据节点1。在执行删除操作时，先删除目标数据节点3中存储的目标表的数据，若执行该删除操作后符合停止删除条件，比如，被删除的数据的行数的累加值等于待删除总行数，则不再对目标数据节点2和目标数据节点1执行删除操作。当然，若执行该删除操作后不符合停止删除条件，则需要再删除目标数据节点2中存储的目标表的数据，并再次判断当前是否符合停止删除条件，若仍不符合，则需要继续删除目标数据节点1中存储的目标表的数据。

需要指出的是，在逐个对目标数据节点上的目标表的数据进行删除时，即在对下一个目标数据节点上的目标表的数据进行删除时，需要先统计需在该下一个目标数据节点删除的目标表的数据的行数，再以统计的行数为依据，在该下一个目标数据节点的目标表中删除对应的数据。其中，统计的行数根据待删除总行数与已执行删除操作的所有目标数据节点成功删除的数据的行数的差确定。例如，假设在第一个目标数据节点成功删除的数据的行数为H1，则在第二个目标数据节点需删除的行数为(待删除总行数-H1)，若在该第二个目标数据节点成功删除的数据的行数为H2，则在第三个目标数据节点需删除的行数为(待删除总行数-H1-H2)。

在一些实施例中，在目标删除方式为并行的删除方式的情况下，上述步骤S14包括：

C1、计算上述目标表在各个上述目标数据节点存储的数据所对应的总行数的累加值，得到目标累加值。

例如，假设目标数据节点有3个，分别为目标数据节点1、目标数据节点2和目标数据节点3，且目标数据节点1存储的目标表的数据所对应的总行数为Y1，目标数据节点2存储的目标表的数据所对应的总行数为Y2，目标数据节点3存储的目标表的数据所对应的总行数为Y3，则目标表在目标数据节点1、目标数据节点2和目标数据节点3存储的数据所对应的总行数的累加值为(Y1+Y2+Y3)。

C2、若上述待删除总行数不小于上述目标累加值，则直接采用并行的删除方式删除上述目标表在各个上述目标数据节点存储的数据。

C3、若上述待删除总行数小于上述目标累加值，则先确定各个上述目标数据节点对应的第二目标行数，再以各个上述第二目标行数为依据，采用并行的删除方式删除各个上述目标数据节点的目标表中的数据，其中，各个上述第二目标行数为根据上述待删除总行数分别确定的需在各个上述目标数据节点删除的上述目标表的数据的总行数。

在一些实施例中，上述步骤C2包括：

C21、检测上述第一数据删除语句是否包括条件子句。

其中，条件子句可以为含有“where”的子句。

C22、若上述第一数据删除语句包括上述条件子句，则生成第二数据删除语句，其中，上述第二数据删除语句不包括上述目标表对应的待删除总行数。

例如，若第一数据删除语句为“DELETE FROM TABLE_A WHERE rq<‘2020-01-01’LIMIT 10”，由于该第一数据删除语句包括“WHERE rq<‘2020-01-01’”，因此，判断该第一数据删除语句包括条件子句。此时，将第一数据删除语句转换成不带限定行数的delete语句“DELETE FROM TABLE_A WHERE rq<‘2020-01-01’”，得到该第一数据删除语句对应的第二数据删除语句。

C23、根据上述第二数据删除语句，在各个上述目标数据节点并行删除对应目标表的数据。

具体地，各个目标数据节点根据该第二数据删除语句并行删除其存储的目标表的数据。由于第二数据删除语句没有包括目标表对应的待删除总行数，因此，无论各个目标数据节点实际存储了多少目标表的数据，这些目标数据节点均能够根据第二数据删除语句删除其存储的目标表的数据。

C24、若上述第一数据删除语句不包括上述条件子句，则生成第三数据删除语句，其中，上述第三数据删除语句用于删除目标数据节点中存储的整个目标表的数据。

其中，第三数据删除语句可以为包括truncate table的语句。该truncate table语句可快速删除整个目标表的内容，进而恢复目标表在其对应的目标数据节点所占用的空间。

C25、根据上述第三数据删除语句，在各个上述目标数据节点并行删除对应目标表的数据。

本申请实施例中，当判断出待删除总行数不小于目标累加值之后，表明需要删除所有目标数据节点中存储的目标表的数据。在本申请实施例中，由于在判断出第一数据删除语句包括条件子句时，根据该第一数据删除语句生成不包括目标表对应的待删除总行数的第二数据删除语句，因此，当各个目标数据节点根据第二数据删除语句执行删除操作时，能够不受该目标表对应的待删除总行数的限制。此外，由于在判断出第一数据删除语句不包括条件子句时，根据该第一数据删除语句生成用于删除目标数据节点中存储的整个目标表的数据的第三数据删除语句，因此，当各个目标数据节点根据第三数据删除语句执行删除操作时，能够快速对对应的目标表的数据进行删除。即，在本申请实施例中，由于根据第一数据删除语句是否包括条件子句生成不同的数据删除语句，因此，不仅能够保证被删除的数据的准确性，也能够保证删除的效率。

在一些实施例中，上述步骤C3在确定各个上述目标数据节点对应的第二目标行数时，包括：

根据上述目标表在各个上述目标数据节点存储的数据所对应的总行数以及上述待删除总行数，分别确定需在各个上述目标数据节点删除的上述目标表的数据的总行数，得到各个上述目标数据节点对应的第二目标行数。

本申请实施例中，考虑到当目标数据节点存储的数据的总行数越多，可删除的行数通常也越多，因此，在确定各个目标数据节点对应的第二目标行数时结合目标数据节点存储的数据所对应的总行数，能够提高得到的第二目标行数的准确性。例如，对任一目标数据节点，可根据下式计算该目标数据节点对应的第二目标行数：该(目标数据节点存储的数据的总行数/目标表在各个上述目标数据节点存储的数据所对应的总行数)*待删除总行数，若得到的数值不为整数，则将得到的数值向下取整后作为该目标数据节点对应的第二目标行数。例如，假设存在目标数据节点1、目标数据节点2和目标数据节点3，且这3个目标数据节点存储的目标表的数据的总行数分别为Y1、Y2和Y3，待删除数据的总行数为M，则目标数据节点1对应的第二目标行数为：[Y1/(Y1+Y2+Y3)]*M。

在一些实施例中，分别确定需在各个上述目标数据节点删除的上述目标表的数据的总行数，得到各个上述目标数据节点对应的第二目标行数，包括：

D1、分别确定需在各个上述目标数据节点删除的上述目标表的数据的总行数，得到各个上述目标数据节点对应的初始的第二目标行数；

D2、统计各个上述初始的第二目标行数的和值；

具体地，将各个第二目标行数相加，得到上述的和值。

D3、根据上述和值与上述待删除总行数，确定是否需要对上述初始的第二目标行数进行校正；

具体地，当和值和待删除总行数不等时，表明需要对得到的第二目标行数进行校正。

D4、若需要进行校正，则对其中一个目标数据节点对应的初始的第二目标行数进行校正，得到上述其中一个目标数据节点对应的校正后的第二目标行数；

D5、根据上述校正后的第二目标行数和各个不需要校正的初始的第二目标行数，确定各个上述目标数据节点对应的最终的第二目标行数。

本实施例中，当采用向下取整的方式确定各个目标数据节点对应的第二目标行数时，若和值不等于待删除总行数，则和值和待删除总行数的差异也不会很大，此时，为了减少校正次数，则只对其中一个目标数据节点对应的第二目标行数进行校正即可。当然，后续与校正后的第二目标行数对应的目标数据节点，将根据校正后的第二目标行数进行数据删除的操作，而不需要进行校正的第二目标行数对应的目标数据节点，将根据原来确定的第二目标行数进行数据删除的操作。

在一些实施例中，上述D3在对其中一个目标数据节点对应的第二目标行数进行校正时，是对存储的目标表的数据所对应的总行数的最大值所对应的目标数据节点的第二目标行数进行校正，具体根据下式确定校正后的第二目标行数：待删除总行数-(除了需进行校正的目标数据节点的其他目标数据节点对应的各个第二目标行数的和)。

本申请实施例中，考虑到和值不等于待删除总行数时，对存储的目标表的数据所对应的总行数的最大值所对应的目标数据节点确定的第二目标行数需要进行校正的概率较大，因此，直接对存储的目标表的数据所对应的总行数的最大值所对应的目标数据节点所对应的第二目标行数进行校正，不仅能够保证其他目标数据节点对应的第二目标行数的准确性，而且能够保证校正的效率。

为了更清楚地描述本申请实施例提供的分布式数据库的数据删除方法，下面以一具体应用例进行描述。

图3示出了另一种分布式数据库的数据删除方法的流程图。

假设接收到四个第一数据删除语句，分别为：

①DELETE FROM TABLE_A WHERE rq<‘2020-01-01’LIMIT 10

②DELETE FROM TABLE_A WHERE rq<‘2020-01-01’LIMIT 2000000

③DELETE FROM TABLE_A LIMIT 2000000

④DELETE FROM TABLE_A WHERE rq<‘2020-01-01’LIMIT 1000000

在本实施例中，假设分布式数据库有10个数据节点，分别是数据节点1、数据节点2、...、数据节点10。参考表1，表TABLE_A在这些数据节点上的数据的行数分别是100000行、101000行、102000行...109000行数据。即对表TABLE_A来说，数据节点1、数据节点2、...、数据节点10均为本申请实施例的目标数据节点。

表1：

数据节点1	100000
		数据节点2	101000
数据节点3	102000
		...	...
数据节点10	109000

(一)、针对第一个第一数据删除语句“DELETE FROM TABLE_A WHERE rq<‘2020-01-01’LIMIT 10”，执行逻辑流程如下：

1)解析delete语句，从LIMIT 10子句中提取此次待删除总行数为10，即limit_number＝10。对应流程图3中的序号1。

2)查询TABLE_A表在各数据节点的总行数(即目标表在各个上述目标数据节点存储的数据所对应的总行数)，并记录map容器中，node_number_map的结构、数据如表1所示。对应流程图3中的序号2。

3)计算limit_number与node_number_map中最大的总行数(即第一目标行数)的比值，即p＝10/109000＝0.000092。对应流程图3中的序号3。

4)假设预设的比值阈值为0.0001，则p<比值阈值(0.0001)。对应流程图3中的序号4。

5)将node_number_map中的数据节点按照其数据行数进行降序排序，即输出列表node_order_list为[‘数据节点10’,’数据节点9’,’数据节点8’...’数据节点1’]。对应流程图3中的序号5。

6)选择node_order_list的第一个节点，即‘数据节点10’作为执行delete语句的目标节点。对应流程图3中的序号6。

7)根据当前limit_number的值，生成新的delete语句，如DELETE FROM TABLE_AWHERE rq<‘2020-01-01’LIMIT limit_number。对应流程图3中的序号7。

8)将上一步的delete语句发给‘数据节点10’执行。对应流程图3中的序号8。

9)‘数据节点10’返回其成功删除的数据行数ok_number。对应流程图3中的序号9。

10)重新计算待删除总行数limit_number＝limit_number-ok_number。对应流程图3中的序号10。

11)若limit_number＝0，表示已成功删除指定行数的数据，结束退出。否则，从node_order_list中选择下一个节点重复7)～10)，直至重新计算的limit_number＝0或所有数据节点遍历处理完。对应流程图3中的序号11～13。

(二)、针对第二个第一数据删除语句“DELETE FROM TABLE_A WHERE rq<‘2020-01-01’LIMIT 2000000”执行逻辑流程如下：

1)解析delete语句，从LIMIT 2000000子句中提取此次待删除总行数为2000000，即limit_number＝2000000。对应流程图3中的序号1。

2)查询TABLE_A表在各数据节点的总行数，并记录map容器中，node_number_map的结构、数据如表1所示。对应流程图3中的序号2。

3)计算limit_number与node_number_map中最大的总行数的比值，即p＝2000000/109000＝18.3。对应流程图3中的序号3。

4)p>比值阈值(0.0001)。对应流程图3中的序号4。

5)node_number_map中的总行数的累加值(即目标累加值)＝100000+101000+102000+...+109000＝1055000，故limit_number>node_number_map中的总行数的累加值。对应流程图3中的序号21。

由于delete语句中含有WHERE子句WHERE rq<‘2020-01-01’，故转换成不带限定行数的delete语句，得到的第二数据删除语句“DELETE FROM TABLE_A WHERE rq<‘2020-01-01’”，将该第二数据删除语句发往所有数据节点并行执行。对应流程图3中的序号22和23。

(三)、针对第三个第一数据删除语句“DELETE FROM TABLE_A LIMIT2000000”，执行逻辑流程如下：

1)解析delete语句，从LIMIT 2000000子句中提取此次待删除总行数为2000000，即limit_number＝2000000。对应流程图3中的序号1。

2)查询TABLE_A表在各数据节点的总行数，并记录map容器中，node_number_map的结构、数据如表1所示。对应流程图3中的序号2。

3)计算limit_number与node_number_map中最大的总行数的比值，即p＝2000000/109000＝18.3。对应流程图3中的序号3。

4)p>比值阈值(0.0001)。对应流程图3中的序号4。

5)node_number_map中的总行数的累加值(即目标累加值)＝100000+101000+102000+...+109000＝1055000，故limit_number>node_number_map中的总行数的累加值。对应流程图3中的序号21。

6)delete语句中不含有WHERE子句，即该语句实际上相当于清空TABLE_A表的数据，故可转换成更高效的表数据清空语句truncate table语句，得到第三数据删除语句“TRUNCATE TABLE TABLE_A”，将该第三数据删除语句发往所有数据节点并行执行。对应流程图3中的序号22和24。

(四)、针对第四个第一数据删除语句“DELETE FROM TABLE_A WHERE rq<‘2020-01-01’LIMIT 1000000”，执行逻辑流程如下：

1)解析delete语句，从LIMIT 1000000子句中提取此次待删除总行数为1000000，即limit_number＝1000000。对应流程图3中的序号1。

2)查询TABLE_A表在各数据节点的总行数，并记录map容器中，node_number_map的结构、数据如表1所示。对应流程图3中的序号2。

3)计算limit_number与node_number_map中最大的总行数的比值，即p＝1000000/109000＝9.2。对应流程图3中的序号3。

4)p>比值阈值(0.0001)。对应流程图3中的序号4。

5)node_number_map中的总行数的累加值(即目标累加值)＝100000+101000+102000+...+109000＝1055000，故limit_number<node_number_map中的总行数的累加值。对应流程图3中的序号21。

6)计算node_number_map中各数据节点需删除的数据行数(即第二目标行数)，如下：(对应流程图3中的序号31。)

‘数据节点1’需删除的数据行数＝(100000/1055000)*1000000＝94786

‘数据节点2’需删除的数据行数＝(101000/1055000)*1000000＝95734

‘数据节点3’需删除的数据行数＝(102000/1055000)*1000000＝96682

...........

‘数据节点10’需删除的数据行数＝(109000/1055000)*1000000＝103317

7)校正最大数据行数的数据节点(即‘数据节点10’)的需删除的数据行数，(对应流程图3中的序号32。)

‘数据节点10’需删除的数据行数＝1000000-(94786+95734+96682+..)＝103325(注意，这个数据是个示例数据，并非精确计算得到的)。

8)根据计算得到的各数据节点的需删除的数据行数信息，生成每个数据节点的delete语句发往各自数据节点并行执行，即各数据节点的delete语句如下：(对应流程图3中的序号33。)

‘数据节点1’的delete语句为：DELETE FROM TABLE_A WHERE rq<‘2020-01-01’LIMIT 94786

‘数据节点2’的delete语句为：DELETE FROM TABLE_A WHERE rq<‘2020-01-01’LIMIT 95734

‘数据节点3’的delete语句为：DELETE FROM TABLE_A WHERE rq<‘2020-01-01’LIMIT 96682

..........

‘数据节点10’的delete语句为：DELETE FROM TABLE_A WHERE rq<‘2020-01-01’LIMIT 103325

9)收集每个数据节点成功删除的行数信息，将成功删除的行数少于其需删除的行数的数据节点从node_number_map中剔除。假设只有‘数据节点2’成功删除的行数(5734)少于其需删除的行数(95734)，那么从node_number_map中剔除‘数据节点2’。(表示：‘数据节点2’已无符合条件的数据可删)。对应流程图3中的序号34。

10)重新计算limit_number＝1000000-(94768+5734+96682+103325)＝90000。对应流程图3中的序号35。

11)limit_number＝90000表示需要从新的node_number_map中继续删除90000行数据，即重复6)～10)，直至limit_number＝0或者node_number_map为空。对应流程图3中的序号36。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

实施例二：

对应于上文实施例上述的一种分布式数据库的数据删除方法，图4示出了本申请实施例提供的一种分布式数据库的数据删除装置的结构框图，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分。

参照图4，该分布式数据库的数据删除装置4包括：第一数据删除语句接收模块41、第一目标行数确定模块42、目标删除方式确定模块43、数据删除模块44。其中：

第一数据删除语句接收模块41，用于接收第一数据删除语句，上述第一数据删除语句包括目标表的唯一标识和上述目标表对应的待删除总行数，其中，在分布式数据库的各个目标数据节点均以行的形式存储上述目标表的数据，上述目标数据节点为存储上述目标表的数据节点。

第一目标行数确定模块42，用于确定第一目标行数，上述第一目标行数为上述目标表在各个上述目标数据节点存储的数据所对应的总行数的最大值。

目标删除方式确定模块43，用于根据上述待删除总行数与上述第一目标行数确定目标删除方式，其中，上述目标删除方式为串行的删除方式或并行的删除方式，上述串行的删除方式是指逐个对上述目标数据节点存储的目标表的数据进行删除，上述并行的删除方式是指同时对各个上述目标数据节点存储的目标表的数据进行删除。

数据删除模块44，用于根据上述待删除总行数和上述目标删除方式删除上述目标数据节点存储的上述目标表的数据。

本申请实施例中，当接收到第一数据删除语句后，将根据该第一数据删除语句包括的目标表的唯一标识确定出各个目标数据节点中存储的目标表的数据的总行数的最大值，得到第一目标行数，并根据该第一数据删除语句包括的待删除总行数和第一目标行数确定目标删除方式，最后根据待删除总行数和目标删除方式删除目标数据节点存储的目标表的数据。由于各个目标数据节点存储的目标表的数据的总行数的最大值与待删除总行数的关系能够反映出需要删除目标表的数据的目标数据节点的数量多少，因此，根据待删除总行数和第一目标行数能够提高确定的目标删除方式的准确性。而由于更准确的目标删除方式有利于提高删除数据的效率，因此，本申请实施例提供的分布式数据库的数据删除方法有利于提高分布式数据库中删除指定行数的数据的效率。

在一些实施例中，上述目标删除方式确定模块43包括：

串行删除确定单元，用于若上述待删除总行数与上述第一目标行数的比值小于预设的比值阈值，则确定上述目标删除方式为串行的删除方式。

其中，预设的比值阈值为小于0.001的数值，例如，该比值阈值可设置为0.0001，即该预设的比值阈值不能取太大。

并行删除确定单元，用于若上述待删除总行数与上述第一目标行数的比值不小于预设的比值阈值，则确定上述目标删除方式为并行的删除方式。

在一些实施例中，在上述目标删除方式为串行的删除方式的情况下，上述数据删除模块44包括：

排序结果生成单元，用于按照从高到低的顺序，对上述目标表在各个上述目标数据节点存储的数据所对应的总行数进行排序，得到排序结果。

逐个删除单元，用于根据上述排序结果，从前往后删除上述目标数据节点存储的上述目标表的数据，直到符合停止删除条件，上述停止删除条件包括：被删除的数据的行数的累加值等于上述待删除总行数或所有目标数据节点均删除了其存储的所述目标表对应的数据。

在一些实施例中，在上述目标删除方式为并行的删除方式的情况下，上述数据删除模块44包括：

目标累加值计算单元，用于计算上述目标表在各个上述目标数据节点存储的数据所对应的总行数的累加值，得到目标累加值。

数据直接删除单元，用于若上述待删除总行数不小于上述目标累加值，则直接采用并行的删除方式删除上述目标表在各个上述目标数据节点存储的数据。

数据间接删除单元，用于若上述待删除总行数小于上述目标累加值，则先确定各个上述目标数据节点对应的第二目标行数，再以各个上述第二目标行数为依据，采用并行的删除方式删除各个上述目标数据节点的目标表中的数据，其中，各个上述第二目标行数为根据上述待删除总行数分别确定的需在各个上述目标数据节点删除的上述目标表的数据的总行数。

在一些实施例中，上述数据直接删除单元在直接采用并行的删除方式删除上述目标表在各个上述目标数据节点存储的数据时，具体用于：

检测上述第一数据删除语句是否包括条件子句；

若上述第一数据删除语句包括上述条件子句，则生成第二数据删除语句，其中，上述第二数据删除语句不包括上述目标表对应的待删除总行数；

根据上述第二数据删除语句，在各个上述目标数据节点并行删除对应目标表的数据；

若上述第一数据删除语句不包括上述条件子句，则生成第三数据删除语句，其中，上述第三数据删除语句用于删除目标数据节点中存储的整个目标表的数据；

根据上述第三数据删除语句，在各个上述目标数据节点并行删除对应目标表的数据。

在一些实施例中，上述数据间接删除单元在确定各个上述目标数据节点对应的第二目标行数时，具体用于：

根据上述目标表在各个上述目标数据节点存储的数据所对应的总行数以及上述待删除总行数，分别确定需在各个上述目标数据节点删除的上述目标表的数据的总行数，得到各个上述目标数据节点对应的第二目标行数。

在一些实施例中，上述分别确定需在各个上述目标数据节点删除的上述目标表的数据的总行数，得到各个上述目标数据节点对应的第二目标行数，包括：

分别确定需在各个上述目标数据节点删除的上述目标表的数据的总行数，得到各个上述目标数据节点对应的初始的第二目标行数；

统计各个上述初始的第二目标行数的和值；

根据上述和值与上述待删除总行数，确定是否需要对上述初始的第二目标行数进行校正；

若需要进行校正，则对其中一个目标数据节点对应的初始的第二目标行数进行校正，得到上述其中一个目标数据节点对应的校正后的第二目标行数；

根据上述校正后的第二目标行数和各个不需要校正的初始的第二目标行数，确定各个上述目标数据节点对应的最终的第二目标行数。

本实施例中，当采用向下取整的方式确定各个目标数据节点对应的第二目标行数时，若和值不等于待删除总行数，则和值和待删除总行数的差异也不会很大，此时，为了减少校正次数，则只对其中一个目标数据节点对应的第二目标行数进行校正即可。当然，后续与校正后的第二目标行数对应的目标数据节点，将根据校正后的第二目标行数进行数据删除的操作，而与不需要进行校正的第二目标行数对应的目标数据节点，将根据原来确定的第二目标行数进行数据删除的操作。

在一些实施例中，在对其中一个目标数据节点对应的第二目标行数进行校正时，是对存储的目标表的数据所对应的总行数的最大值所对应的目标数据节点的第二目标行数进行校正，具体根据下式确定校正后的第二目标行数：待删除总行数-(除了需进行校正的目标数据节点的其他目标数据节点对应的各个第二目标行数的和)。

需要说明的是，上述装置/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。

实施例三：

图5为本申请一实施例提供的电子设备的结构示意图。如图5所示，该实施例的电子设备5包括：至少一个处理器50(图5中仅示出一个处理器)、存储器51以及存储在所述存储器51中并可在所述至少一个处理器50上运行的计算机程序52，所述处理器50执行所述计算机程序52时实现上述任意各个方法实施例中的步骤。

所述电子设备5可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。该电子设备可包括，但不仅限于，处理器50、存储器51。本领域技术人员可以理解，图5仅仅是电子设备5的举例，并不构成对电子设备5的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如还可以包括输入输出设备、网络接入设备等。

所称处理器50可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，该处理器50还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器51在一些实施例中可以是所述电子设备5的内部存储单元，例如电子设备5的硬盘或内存。所述存储器51在另一些实施例中也可以是所述电子设备5的外部存储设备，例如所述电子设备5上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器51还可以既包括所述电子设备5的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器51用于存储操作系统、应用程序、引导装载程序(BootLoader)、数据以及其他程序等，例如所述计算机程序的程序代码等。所述存储器51还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

本申请实施例还提供了一种网络设备，该网络设备包括：至少一个处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述至少一个处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意各个方法实施例中的步骤。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。

本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在电子设备上运行时，使得电子设备执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到拍照装置/电子设备的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不可以是电载波信号和电信信号。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/网络设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/网络设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种分布式数据库的数据删除方法，其特征在于，包括：

接收第一数据删除语句，所述第一数据删除语句包括目标表的唯一标识和所述目标表对应的待删除总行数，其中，在分布式数据库的各个目标数据节点均以行的形式存储所述目标表的数据，所述目标数据节点为存储所述目标表的数据节点；

确定第一目标行数，所述第一目标行数为所述目标表在各个所述目标数据节点存储的数据所对应的总行数的最大值；

根据所述待删除总行数与所述第一目标行数确定目标删除方式，其中，所述目标删除方式为串行的删除方式或并行的删除方式，所述串行的删除方式是指逐个对所述目标数据节点存储的目标表的数据进行删除，所述并行的删除方式是指同时对各个所述目标数据节点存储的目标表的数据进行删除；

根据所述待删除总行数和所述目标删除方式删除所述目标数据节点存储的所述目标表的数据。

2.如权利要求1所述的分布式数据库的数据删除方法，其特征在于，所述根据所述待删除总行数与所述第一目标行数确定目标删除方式，包括：

若所述待删除总行数与所述第一目标行数的比值小于预设的比值阈值，则确定所述目标删除方式为串行的删除方式；

若所述待删除总行数与所述第一目标行数的比值不小于预设的比值阈值，则确定所述目标删除方式为并行的删除方式。

3.如权利要求1所述的分布式数据库的数据删除方法，其特征在于，在所述目标删除方式为串行的删除方式的情况下，所述根据所述待删除总行数和所述目标删除方式删除所述目标数据节点存储的所述目标表的数据，包括：

按照从高到低的顺序，对所述目标表在各个所述目标数据节点存储的数据所对应的总行数进行排序，得到排序结果；

根据所述排序结果，从前往后删除所述目标数据节点存储的所述目标表的数据，直到符合停止删除条件，所述停止删除条件包括：被删除的数据的行数的累加值等于所述待删除总行数或所有目标数据节点均删除了其存储的所述目标表对应的数据。

4.如权利要求1所述的分布式数据库的数据删除方法，其特征在于，在所述目标删除方式为并行的删除方式的情况下，所述根据所述待删除总行数和所述目标删除方式删除所述目标数据节点存储的所述目标表的数据，包括：

计算所述目标表在各个所述目标数据节点存储的数据所对应的总行数的累加值，得到目标累加值；

若所述待删除总行数不小于所述目标累加值，则直接采用并行的删除方式删除所述目标表在各个所述目标数据节点存储的数据；

若所述待删除总行数小于所述目标累加值，则先确定各个所述目标数据节点对应的第二目标行数，再以各个所述第二目标行数为依据，采用并行的删除方式删除各个所述目标数据节点的目标表中的数据，其中，各个所述第二目标行数为根据所述待删除总行数分别确定的需在各个所述目标数据节点删除的所述目标表的数据的总行数。

5.如权利要求4所述的分布式数据库的数据删除方法，其特征在于，所述直接采用并行的删除方式删除所述目标表在各个所述目标数据节点存储的数据，包括：

检测所述第一数据删除语句是否包括条件子句；

若所述第一数据删除语句包括所述条件子句，则生成第二数据删除语句，其中，所述第二数据删除语句不包括所述目标表对应的待删除总行数；

根据所述第二数据删除语句，在各个所述目标数据节点并行删除对应目标表的数据；

若所述第一数据删除语句不包括所述条件子句，则生成第三数据删除语句，其中，所述第三数据删除语句用于删除目标数据节点中存储的整个目标表的数据；

根据所述第三数据删除语句，在各个所述目标数据节点并行删除对应目标表的数据。

6.如权利要求4所述的分布式数据库的数据删除方法，其特征在于，所述确定各个所述目标数据节点对应的第二目标行数，包括：

根据所述目标表在各个所述目标数据节点存储的数据所对应的总行数以及所述待删除总行数，分别确定需在各个所述目标数据节点删除的所述目标表的数据的总行数，得到各个所述目标数据节点对应的第二目标行数。

7.如权利要求6所述的分布式数据库的数据删除方法，其特征在于，所述分别确定需在各个所述目标数据节点删除的所述目标表的数据的总行数，得到各个所述目标数据节点对应的第二目标行数，包括：

分别确定需在各个所述目标数据节点删除的所述目标表的数据的总行数，得到各个所述目标数据节点对应的初始的第二目标行数；

统计各个所述初始的第二目标行数的和值；

根据所述和值与所述待删除总行数，确定是否需要对所述初始的第二目标行数进行校正；

若需要进行校正，则对其中一个目标数据节点对应的初始的第二目标行数进行校正，得到所述其中一个目标数据节点对应的校正后的第二目标行数；

根据所述校正后的第二目标行数和各个不需要校正的初始的第二目标行数，确定各个所述目标数据节点对应的最终的第二目标行数。

8.一种分布式数据库的数据删除装置，其特征在于，包括：

第一数据删除语句接收模块，用于接收第一数据删除语句，所述第一数据删除语句包括目标表的唯一标识和所述目标表对应的待删除总行数，其中，在分布式数据库的各个目标数据节点均以行的形式存储所述目标表的数据，所述目标数据节点为存储所述目标表的数据节点；

第一目标行数确定模块，用于确定第一目标行数，所述第一目标行数为所述目标表在各个所述目标数据节点存储的数据所对应的总行数的最大值；

目标删除方式确定模块，用于根据所述待删除总行数与所述第一目标行数确定目标删除方式，其中，所述目标删除方式为串行的删除方式或并行的删除方式，所述串行的删除方式是指逐个对所述目标数据节点存储的目标表的数据进行删除，所述并行的删除方式是指同时对各个所述目标数据节点存储的目标表的数据进行删除；

数据删除模块，用于根据所述待删除总行数和所述目标删除方式删除所述目标数据节点存储的所述目标表的数据。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。

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