MySQL编程进阶之：`ANALYZE TABLE`和`OPTIMIZE TABLE`：维护数据库统计信息的常用命令。 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

各位靓仔靓女，早上好（或者下午好，晚上好，取决于你们看到这篇“讲座”的时间）。今天咱们聊聊MySQL里两个经常被忽视，但又相当重要的好兄弟：ANALYZE TABLE 和 OPTIMIZE TABLE。别看它们名字酷炫，其实干的活儿都是默默奉献，为了让你的数据库跑得更快，更稳。

开场白：数据库性能的“体检”和“保养”

想象一下，你的数据库就像一辆跑车。刚买来的时候，那叫一个流畅，加速迅猛，过弯利索。但跑久了，各种零件磨损，轮胎气压不足，发动机积碳… 性能自然下降。 ANALYZE TABLE 就相当于给跑车做一次全面的“体检”，收集各种关键数据，了解跑车的“健康状况”。 OPTIMIZE TABLE 则是对跑车进行“保养”，清理积碳，调整轮胎气压，让它恢复最佳状态。

第一部分：ANALYZE TABLE：知己知彼，百战不殆

ANALYZE TABLE 命令的主要作用是更新表的统计信息。这些统计信息包括：

索引的基数（Cardinality）：索引中不同值的数量。这个数值越高，索引的选择性越好，MySQL越有可能使用这个索引来加速查询。
表中的行数：这个数值对于优化器选择最优执行计划非常重要。
平均行长度：优化器在计算各种操作的成本时会用到。
数据分布：某些存储引擎会维护关于列值分布的信息，帮助优化器选择更合适的索引。

为什么要分析表？

MySQL的查询优化器是基于成本的（Cost-Based Optimizer，CBO）。它会根据各种统计信息，估算不同执行计划的成本，然后选择成本最低的那个。如果统计信息不准确，优化器就可能做出错误的决策，导致查询效率低下。

举个栗子：

假设你有一个users表，存储了用户信息，其中city字段表示用户所在的城市。你创建了一个city字段的索引。

CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(255) NOT NULL,
    city VARCHAR(255) NOT NULL,
    age INT
);

CREATE INDEX idx_city ON users (city);

-- 插入一些数据
INSERT INTO users (name, city, age) VALUES
('张三', '北京', 25),
('李四', '上海', 30),
('王五', '北京', 28),
('赵六', '广州', 35),
('钱七', '深圳', 22),
('孙八', '北京', 27);

现在，我们执行一个查询：

SELECT * FROM users WHERE city = '北京';

如果city索引的基数很低（比如MySQL认为只有很少几个不同的城市），优化器可能会认为全表扫描比使用索引更快。但实际上，如果city字段有很多不同的值，索引的选择性很高，使用索引会快得多。

如何使用 ANALYZE TABLE？

非常简单：

ANALYZE TABLE users;

这条命令会分析users表，并更新其统计信息。

更高级的用法：

分析多个表：
```
ANALYZE TABLE table1, table2, table3;
```
强制重新分析： 有时候，即使表的数据没有变化，你也可能需要强制重新分析，以确保统计信息是最新的。（比如，MySQL的统计信息收集机制可能存在一些问题）。
```
ANALYZE TABLE users;  -- 先分析一次
ANALYZE TABLE users FORCE; -- 强制重新分析
```
分区表： 如果你使用的是分区表，可以只分析特定的分区。
```
ANALYZE TABLE users PARTITION (p1, p2);  -- 分析分区 p1 和 p2
```

ANALYZE TABLE 的注意事项：

锁表： ANALYZE TABLE 在执行期间会锁定表，所以应该避免在高峰时段执行。
频率： 多久执行一次 ANALYZE TABLE 取决于表的数据变化频率。如果表的数据经常变化，应该更频繁地执行。
存储引擎： 不同的存储引擎，ANALYZE TABLE 的实现方式可能不同。例如，InnoDB 会采样一部分数据来估计统计信息，而 MyISAM 则会扫描整个表。
INFORMATION_SCHEMA.TABLES： 你可以通过查询 INFORMATION_SCHEMA.TABLES 表，查看表的统计信息更新时间。
```
SELECT TABLE_NAME, UPDATE_TIME, TABLE_ROWS, DATA_LENGTH, INDEX_LENGTH
FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES
WHERE TABLE_SCHEMA = 'your_database_name' AND TABLE_NAME = 'users';
```
- UPDATE_TIME：表数据最后更新的时间。
- TABLE_ROWS：估计的行数。
- DATA_LENGTH：数据文件的大小。
- INDEX_LENGTH：索引文件的大小。

第二部分：OPTIMIZE TABLE：跑车保养，焕然一新

OPTIMIZE TABLE 命令的主要作用是整理表的数据和索引，减少碎片，并回收未使用的空间。

为什么要优化表？

减少碎片： 当你在表中频繁地插入、更新和删除数据时，会导致数据文件中出现碎片。这些碎片会降低查询效率，因为MySQL需要读取更多的磁盘块才能找到所需的数据。
回收空间： 删除数据后，数据文件中的空间并没有立即释放，而是被标记为可用。OPTIMIZE TABLE 可以回收这些未使用的空间，减小数据文件的大小。
重建索引： OPTIMIZE TABLE 会重建表的索引，确保索引的结构是最优的。

什么时候需要优化表？

当你发现表的查询性能下降时。
当你执行了大量的插入、更新或删除操作后。
当你发现数据文件的大小比实际数据量大很多时。

如何使用 OPTIMIZE TABLE？

同样非常简单：

OPTIMIZE TABLE users;

这条命令会优化users表。

更高级的用法：

优化多个表：
```
OPTIMIZE TABLE table1, table2, table3;
```
存储引擎的限制： 并非所有的存储引擎都支持 OPTIMIZE TABLE 命令。例如，InnoDB 引擎在 MySQL 5.6 之前，OPTIMIZE TABLE 实际上等同于 ALTER TABLE，它会重建整个表。在 MySQL 5.6 及更高版本中，InnoDB 的 OPTIMIZE TABLE 只是简单地重建索引，并不会真正地压缩数据。 MyISAM 引擎则会完整地优化表。

OPTIMIZE TABLE 的注意事项：

锁表： OPTIMIZE TABLE 在执行期间会锁定表，所以应该避免在高峰时段执行。 InnoDB 引擎在重建索引期间也会锁定表。
时间： OPTIMIZE TABLE 可能需要很长时间才能完成，特别是对于大型表。
InnoDB 的替代方案： 对于 InnoDB 引擎，如果你只是想重建索引，可以考虑使用 ALTER TABLE ... ENGINE=InnoDB 命令。这个命令也会重建表，但通常比 OPTIMIZE TABLE 更快。
```
ALTER TABLE users ENGINE=InnoDB;
```
定期维护： 应该定期对表进行优化，以保持数据库的最佳性能。

存储引擎差异：重点提示

不同存储引擎对 ANALYZE TABLE 和 OPTIMIZE TABLE 的处理方式差异很大，务必注意！

存储引擎	ANALYZE TABLE	OPTIMIZE TABLE
MyISAM	扫描整个表，计算统计信息，包括行数、平均行长度、索引基数等。	整理数据文件，消除碎片，重建索引，回收未使用的空间。这是一个比较耗时的操作，会锁定表。
InnoDB	采样一部分数据来估计统计信息。可以通过 `innodb_stats_sample_pages` 参数控制采样的页面数量。从MySQL 8.0开始，InnoDB也会在后台自动更新统计信息。	在 MySQL 5.6 之前，等同于 `ALTER TABLE ... ENGINE=InnoDB`，会重建整个表。在 MySQL 5.6 及更高版本中，只是简单地重建索引，并不会真正地压缩数据。这个操作也会锁定表。
Aria	类似于 MyISAM。	类似于 MyISAM。
Memory	由于数据存储在内存中，`ANALYZE TABLE` 和 `OPTIMIZE TABLE` 的效果不明显。	`OPTIMIZE TABLE` 实际上什么也不做。

第三部分：实战演练：结合使用 ANALYZE TABLE 和 OPTIMIZE TABLE

下面是一个实战演练，演示如何结合使用 ANALYZE TABLE 和 OPTIMIZE TABLE 来优化数据库性能。

场景：

假设你有一个在线购物网站，其中有一个 orders 表，存储了订单信息。这个表的数据量很大，并且经常进行插入、更新和删除操作。你发现最近查询订单的速度变慢了。

步骤：

分析表：

首先，使用 ANALYZE TABLE 命令分析 orders 表，更新统计信息。
```
ANALYZE TABLE orders;
```
检查执行计划：

使用 EXPLAIN 命令分析查询语句，查看MySQL是否使用了正确的索引。
```
EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE user_id = 123 AND order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31';
```
如果 EXPLAIN 的结果显示MySQL没有使用索引，或者使用了错误的索引，可能是因为统计信息不准确。
优化表：

如果查询性能仍然很差，可以使用 OPTIMIZE TABLE 命令优化 orders 表，减少碎片，重建索引。
```
OPTIMIZE TABLE orders;
```
再次检查执行计划：

再次使用 EXPLAIN 命令分析查询语句，查看MySQL是否使用了正确的索引。
```
EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE user_id = 123 AND order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31';
```
如果 EXPLAIN 的结果显示MySQL使用了正确的索引，并且查询速度有所提高，说明优化成功。

定期维护：

为了保持数据库的最佳性能，应该定期执行 ANALYZE TABLE 和 OPTIMIZE TABLE 命令。可以使用 MySQL 的事件调度器（Event Scheduler）来自动执行这些命令。

-- 启用事件调度器
SET GLOBAL event_scheduler = ON;

-- 创建一个事件，每天凌晨 3 点执行 ANALYZE TABLE 和 OPTIMIZE TABLE
CREATE EVENT optimize_tables
ON SCHEDULE
  EVERY 1 DAY
  STARTS CURRENT_DATE + INTERVAL 1 DAY + INTERVAL 3 HOUR
DO
  BEGIN
    ANALYZE TABLE orders;
    OPTIMIZE TABLE orders;
  END;

第四部分：进阶技巧：更精细的性能调优

调整 innodb_stats_sample_pages： 对于 InnoDB 引擎，可以通过调整 innodb_stats_sample_pages 参数来控制 ANALYZE TABLE 采样的页面数量。增加采样页面数量可以提高统计信息的准确性，但也会增加分析的时间。
```
SET GLOBAL innodb_stats_sample_pages = 100;  -- 设置采样页面数量为 100
ANALYZE TABLE orders;
```
使用 mysqlcheck 命令： mysqlcheck 是 MySQL 提供的一个命令行工具，可以用来检查和修复表的错误，以及优化表。
```
mysqlcheck -u root -p --optimize your_database_name orders
```
监控数据库性能： 使用 MySQL 的性能监控工具，例如 Performance Schema 或 Prometheus，可以监控数据库的性能指标，及时发现潜在的问题。

总结：

ANALYZE TABLE 和 OPTIMIZE TABLE 是MySQL数据库维护中不可或缺的两个利器。它们就像给你的数据库做体检和保养，确保它始终处于最佳状态。记住，定期维护，才能让你的数据库跑得更快，更稳！希望今天的“讲座”对大家有所帮助。下次再见！

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