MySQL优化器与执行计划之：统计信息与Analyze Table
大家好，今天我们要深入探讨MySQL优化器中一个至关重要的环节：统计信息，以及ANALYZE TABLE如何帮助优化器生成更准确的执行计划。理解这些概念对于编写高性能的SQL语句至关重要。
1. 什么是统计信息？
MySQL优化器在决定如何执行SQL查询时，会依赖各种信息来选择最佳的执行计划。这些信息包括表的大小、索引的使用情况、数据分布等等，我们统称为统计信息。 统计信息是关于表和索引的数据，帮助优化器估算不同执行计划的成本。 准确的统计信息可以显著提高查询性能，而过时或不准确的统计信息可能导致优化器做出错误的选择，从而导致查询性能下降。
统计信息主要包括以下几种类型：
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表级别统计信息:
row_count: 表中行的总数。data_length: 表数据占用的字节数。index_length: 表索引占用的字节数。avg_row_length: 平均行长度。
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列级别统计信息:
NDV (Number of Distinct Values): 列中不同值的数量。Histogram: 列中值的分布情况。NULL值数量: 列中NULL值的数量。
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索引级别统计信息:
Cardinality: 索引中不同值的数量 (一个近似值)。这个值对于优化器选择是否使用索引至关重要。
这些统计信息存储在INFORMATION_SCHEMA数据库的各个表中，例如TABLES、COLUMNS、STATISTICS等等。可以通过SQL查询来查看这些信息。
2. 统计信息的重要性
优化器的核心目标是选择成本最低的执行计划。成本估算依赖于统计信息。例如，如果优化器知道一个表中只有100行，那么全表扫描的成本可能比使用索引更低。相反，如果一个表有数百万行，那么使用索引的成本通常会低于全表扫描。
Cardinality 是一个非常重要的统计信息。优化器使用基数来估计使用索引将返回多少行。如果基数接近表中的行数，这意味着索引中的每个值都是唯一的，索引非常适合查找特定行。如果基数很小，这意味着索引中的许多行具有相同的值，索引可能不太有用。
例如，考虑以下查询：
SELECT * FROM employees WHERE department = 'Sales';如果 department 列的 Cardinality 很高（例如，每个部门只有少数员工），优化器很可能会使用 department 列上的索引（如果存在）。如果 Cardinality 很低（例如，大多数员工都在 ‘Sales’ 部门），优化器可能会选择全表扫描。
3. ANALYZE TABLE 的作用
ANALYZE TABLE 语句用于更新表的统计信息。当表中的数据发生重大更改时（例如，大量数据的插入、更新或删除），统计信息可能会变得过时。使用 ANALYZE TABLE 可以重新计算这些统计信息，从而帮助优化器做出更好的决策。
ANALYZE TABLE 的基本语法如下：
ANALYZE TABLE table_name;也可以同时分析多个表：
ANALYZE TABLE table1, table2, table3;ANALYZE TABLE 实际上会执行以下操作：
- 扫描表数据：
ANALYZE TABLE会读取表中的数据，以便计算各种统计信息。 - 计算统计信息： 根据读取的数据，计算行数、平均行长度、索引基数等等。
- 存储统计信息： 将计算出的统计信息存储到数据字典中，供优化器使用。
4. ANALYZE TABLE 的使用时机
以下情况建议运行 ANALYZE TABLE：
- 大量数据修改： 在对表进行大量插入、更新或删除操作后。
- 表结构变更： 在添加、删除或修改索引后。
- 查询性能下降： 当发现查询性能突然下降，并且怀疑是由于过时的统计信息引起的。
- 定期维护： 作为定期数据库维护的一部分，例如每周或每月运行一次。
5. 实践案例：统计信息的影响
假设我们有一个名为 orders 的表，包含以下字段：
order_id(INT, PRIMARY KEY)customer_id(INT, INDEX)order_date(DATE)amount(DECIMAL)
我们先创建一个简单的表，并插入一些数据：
CREATE TABLE orders (
order_id INT PRIMARY KEY,
customer_id INT,
order_date DATE,
amount DECIMAL(10, 2),
INDEX idx_customer_id (customer_id)
);
INSERT INTO orders (order_id, customer_id, order_date, amount) VALUES
(1, 101, '2023-01-01', 100.00),
(2, 102, '2023-01-02', 200.00),
(3, 101, '2023-01-03', 150.00),
(4, 103, '2023-01-04', 300.00),
(5, 102, '2023-01-05', 250.00);现在，我们执行以下查询，并查看执行计划：
EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 101;在没有运行 ANALYZE TABLE 的情况下，执行计划可能不会使用 idx_customer_id 索引。这是因为优化器可能没有关于 customer_id 列的准确统计信息。
现在，我们运行 ANALYZE TABLE：
ANALYZE TABLE orders;再次执行相同的查询，并查看执行计划：
EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 101;这次，执行计划应该会显示使用了 idx_customer_id 索引。这是因为 ANALYZE TABLE 更新了 customer_id 列的 Cardinality，优化器现在意识到使用索引可以更有效地找到匹配的行。
为了更清晰地展示，我们可以通过插入大量数据来模拟统计信息不准确的情况。首先，清空表：
TRUNCATE TABLE orders;然后，插入大量 customer_id 为 101 的数据：
INSERT INTO orders (order_id, customer_id, order_date, amount)
SELECT seq, 101, CURDATE(), 100.00
FROM seq_1_to_100000; -- 假设存在一个 seq_1_to_100000 表，包含 1 到 100000 的序列
-- 如果没有 seq_1_to_100000 表，可以使用循环插入
-- 注意：这种方法效率较低，仅用于演示
-- SET @i = 1;
-- WHILE @i <= 100000 DO
-- INSERT INTO orders (order_id, customer_id, order_date, amount) VALUES (@i, 101, CURDATE(), 100.00);
-- SET @i = @i + 1;
-- END WHILE;现在，大多数数据都属于 customer_id = 101。如果我们现在执行查询：
EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 101;即使有索引，优化器也可能选择全表扫描，因为 customer_id = 101 的数据占了绝大多数。
现在，我们删除一部分数据，使得 customer_id = 101 的数据只占一小部分：
DELETE FROM orders WHERE order_id MOD 2 = 0; -- 删除一半数据此时，如果执行 ANALYZE TABLE 之前执行查询，优化器可能仍然会选择全表扫描，因为统计信息仍然认为 customer_id = 101 的数据很多。 运行 ANALYZE TABLE 后，优化器会重新评估，并可能选择使用索引。
6. ANALYZE TABLE 的局限性
虽然 ANALYZE TABLE 非常有用，但也有一些局限性：
- 性能影响：
ANALYZE TABLE需要扫描表数据，因此可能会对数据库性能产生影响，尤其是在大型表上。应该在业务低峰期执行。 - 自动更新： MySQL 不会自动更新统计信息。需要手动运行
ANALYZE TABLE或配置自动维护脚本。 - 抽样： 对于非常大的表，
ANALYZE TABLE可能不会扫描所有数据，而是使用抽样方法。这可能会导致统计信息不完全准确。可以通过调整innodb_stats_sample_pages参数来控制抽样的大小。
7. Histogram 的作用
除了 Cardinality，Histogram 也是列级别统计信息中非常重要的一个组成部分。Histogram 描述了列中值的分布情况，可以帮助优化器更准确地估计查询结果集的大小。
MySQL 支持两种类型的 Histogram：
- Singleton Histogram: 当列中存在大量重复值时，使用 Singleton Histogram。它记录了每个不同值的频率。
- Equi-height Histogram: 将列中的值分成若干个桶（bucket），每个桶的高度大致相同。它记录了每个桶的范围和频率。
可以使用 ANALYZE TABLE ... UPDATE HISTOGRAM 语句来创建或更新 Histogram。
例如：
ANALYZE TABLE orders UPDATE HISTOGRAM ON amount;这会创建一个关于 orders 表中 amount 列的 Histogram。
Histogram 对于范围查询（例如 WHERE amount BETWEEN 100 AND 200）非常有用。优化器可以使用 Histogram 来估计在指定范围内有多少行，从而更好地选择执行计划。
8. 如何查看统计信息
可以通过查询 INFORMATION_SCHEMA 数据库来查看表的统计信息。
- 查看表级别统计信息：
SELECT TABLE_NAME, TABLE_ROWS, DATA_LENGTH, INDEX_LENGTH, AVG_ROW_LENGTH
FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES
WHERE TABLE_SCHEMA = 'your_database_name' AND TABLE_NAME = 'your_table_name';- 查看索引级别统计信息：
SELECT TABLE_NAME, INDEX_NAME, CARDINALITY
FROM INFORMATION_SCHEMA.STATISTICS
WHERE TABLE_SCHEMA = 'your_database_name' AND TABLE_NAME = 'your_table_name';- 查看列级别统计信息（需要启用 persistent stats）：
SELECT COLUMN_NAME, HISTOGRAM
FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMN_STATISTICS
WHERE SCHEMA_NAME = 'your_database_name' AND TABLE_NAME = 'your_table_name';9. 配置参数的影响
一些配置参数会影响统计信息的收集和使用：
innodb_stats_on_metadata: 控制是否在执行SHOW TABLE STATUS、SHOW INDEX等操作时更新统计信息。默认值为ON。建议保持默认值。innodb_stats_persistent: 控制统计信息是否持久化存储。默认值为OFF。如果设置为ON，统计信息会存储在磁盘上，并在服务器重启后恢复。innodb_stats_persistent_sample_pages: 控制持久化统计信息时抽样的页面数。值越大，统计信息越准确，但分析时间也越长。innodb_stats_transient_sample_pages: 控制非持久化统计信息时抽样的页面数。innodb_stats_auto_recalc: 控制是否自动重新计算统计信息。默认值为ON。innodb_stats_sample_pages: 控制用于估计索引基数的样本页数。增加这个值会使基数估计更准确，但也会增加ANALYZE TABLE操作的时间。
10. 总结与建议
准确的统计信息是 MySQL 优化器做出明智决策的关键。ANALYZE TABLE 是更新统计信息的重要工具。务必定期运行 ANALYZE TABLE，尤其是在数据发生重大更改后。监控查询性能，并在性能下降时检查统计信息是否过时。适当调整配置参数，以优化统计信息的收集和使用。通过理解和利用统计信息，可以显著提高 MySQL 数据库的查询性能。
11. 避免统计信息相关问题的要点
定期分析表，尤其是在数据量发生显著变化之后。仔细监控查询性能，发现问题及时排查统计信息。根据实际情况调整相关配置参数，以达到最佳性能。
12. 掌握统计信息，提升查询性能
准确的统计信息助力优化器生成最佳执行计划，ANALYZE TABLE是维护统计信息的重要手段。了解并善用统计信息，是数据库优化的关键一环。