vacuum的工作内容为空间清理，最主要的工作内容为将数据块中被删除的行的空间进行释放。
比如当前的数据块存在两行数据，用户对最下面一行数据做了修改，PolarDB的操作方式不是在当该行进行修改，而是将该行标识为删除，然后在数据块里重新插入修改后的新行。被标识为删除的行不会立刻释放空间，而是需要由vacuum来做释放操作。
另外，vacuum还负责冷冻老的Txid以及收集表的统计信息，为优化器提供可用信息做参考，并且更新表的文件。
vacuum的操作过程分为三部分。
第一部分，准备创建死元组列表。需要从各个数据库里搜索哪些表达到了整理的条件，然后将这些表组成列表。
第二部分，清理阶段。将列表里包含有被删除的行的空间进行释，同时更新FSM和VM两个文件。
第三部分，善后工作。如果最后一页没有元组，则将其删除，以减少数据文件的尺寸。如果需要，同时会将不必要的Clog删除。
比如上图中第一个数据块内有三行，其中有一行已被删除，PolarDB将其标识为dead tuple。做完vacuum以后，Tuple_2的空间被释放，剩余两行被整理后更加紧凑。同时，被删除行的指针没有删除，插入新行后，该指针会指向新行，减少了维护操作，提高了效率。
做vacuum时，正常情况下需要将表的所有数据扫描一遍。为了提高效率，PolarDB使用了VM（可见性地图）数据文件。
如上图，比如当前有三个数据块，第二块里不包含被删除的行，则VM会将其标识为1。后续做vacuum时，会跳过VM=1的页，提高vacuum的效率。
9.6版本以后，可见性地图除了提高 vacuum的效率以外，同时也提高了冻结的效率。
数据库为了描述事务操作的先后顺序，会为事务分配ID号，即TxID。
TxID不会无限增大，而是循环使用。最大的可用事务ID为42亿，PolarDB将其分为两半，前21亿代表“过去的或当前正在用的”，此类事务ID修改的行为对用户可见；而后21亿事务ID代表“未来的”，修改的函数不可见。
两个部分的21亿事务ID可以循环使用。比如前面的21亿使用完以后，再用后面的21亿，使用完以后再重新使用前面的21亿。
冻结主要针对可见性规则。
比如当前正在使用后21亿的TxID，而前21亿中某个数据块里仍有数据，需要对用户可见。因此，将其标记为冻结，使得其可见。
冻结处理分为懒惰模式和急切模式。懒惰模式指每次小部分、分批次地进行冻结，类似于日常做卫生；急切模式指大批量地冻结，类似于年终大扫除。
惰性冻结的公式中，OldestXmin指当前最小的事务id，vacuum_freeze_min_age是一个固定参数，默认为5000万。
以上图为例，假设当前的最小事务id为50002500，意味着要将小于或等于2500的ID都冻结。
冻结时，首先会先判断VM值，如果VM为1（当前数据块内不存在被删除的行），则跳过，不对其进行冻结。然后判断每一个块内每一行的事务id，如果id<=2500，则在其某一位上标记为frozen；若id>2500，则跳过。比如上图中Turple9内最后一行id为3000，因此不冻结。
急性冻结的触发条件为：自上一次急性冻结后，TxID使用了1亿5000万后会再次触发。
如上图，如果从未做过急性冻结，则datfrozenxid默认为560。发生急性冻结后，datfrozenxid会变为该次急性冻结的TxID。
如上图所示，当前最小的事务id为150002000，150002000-5000000=100002000，因此事务id小于100002000的行全部进行冻结。
比如当前有三个块，PolarDB会对三个块全部进行扫描，事务ID小于100002000的，在该行某一位做frozen标记。
可以理解为，只有很早以前的事务修改的行会被冻结，最新修改的行不冻结。
做完冻结后，所有数据库的列均会写上被冻结时的ID，等下一次发生急性冻结时，ID会被更新。
查询结果如上图，比如id=651意味着该表没有被冻结，此id为事务创建时的id。而id=0意味着数据库是初始化时创建的。
为了提高急性冻结的效率，PolarDB在VM上又做了改进。
上次冻结后（包括惰性冻结与急性冻结）至今没有发生变化的，状态为1；上次惰性冻结没有发生的，状态为0；冻结后发生变化的，状态为0。
做急性冻结时，状态为1则跳过，状态为0则进行急性冻结，以减少冻结工作量。
PolarDB9.6以后，提供了专门的后台进程做autovacuum。默认每10分钟执行一次，由autovacuum参数定义间隔时间。
每次做vacuum时，默认用三个worker进程，每个进程同一时间只能负责一个数据库里的表。如果想增加autovacuum的进程数，可以通过autovacuum_max_workers参数进行修改。
vacuum分为普通vacuum和Full Vacuum。
上图为普通vacuum操作。比如当前有三个块，紫色标示都是被删除的行。做了普通vacuum以后，三个块均保留，但里面只有少量数据。
为了减少数据文件的尺寸，可以做Full Vacuum。将块中被删除的行的空间清理后，会再新建一个数据文件，为其分配一个块。然后将剩下的行放入新的数据文件的块中，将原来的数据文件删除。
如果检测到数据块很多，且每个块内的可用空间也很多时，建议做Full Vacuum。
比如上图，表中一共有1640个数据块，每个数据块内的可用空间为99个字节。
对该表做delete操作并进行普通vacuum后，每个块的可用空间为7124字节，空闲率达86.97%。
而对该表做Full Vacuum后，表内只剩164个数据块，且每个块内的可用空间为0，数据文件的尺寸大幅降低。
如上图所示，表内原先有94个块，做完普通vacuum后依然为94个块，但是做了Full Vacuum后，只剩10个块。
将来做全表扫描时，扫描量从94个块降低至10个块，扫描效率得到了极大提升。
