13 统计数据

表结构

CREATE TABLE single_table (
    id           int not null auto_increment,
    key1         VARCHAR(100),
    key2         int,
    key3         varchar(100),
    key_part1    varchar(100),
    key_part2    varchar(100),
    key_part3    varchar(100),
    common_field varchar(100),
    primary key (id),
    key idx_key1 (key1),
    unique key uk_key2 (key2),
    key idx_key3 (key3),
    key idx_part (key_part1, key_part2, key_part3)
) ENGINE = INNODB
  CHARSET = utf8;

统计数据的存储方式

​ InnoDB提供了两种的统计数据存储方式，分别是永久性地统计数据（存储在磁盘）、非永久性地统计数据（存储在内存），InnoDB默认以表为单位来存储统计数据，可以通过指定stats_persistent属性来指明表统计数据的存储方式。

永久性地统计数据

​ 当选择把表的统计数据存储在磁盘上时，实际上是把这些统计数据存储到2个表上：

show tables from mysql like 'innodb%stats';

+--------------------------------+
| Tables_in_mysql (innodb%stats) |
+--------------------------------+
| innodb_index_stats             |
| innodb_table_stats             |
+--------------------------------+

查看single_table表的统计数据

select *
from mysql.innodb_table_stats where table_name='single_table';

聚簇索引页面及其他索引页面数量的统计

​ 一个索引有两个段（叶子节点段、非叶子节点段），每个段由一些零星的页面及一个完整的区（64个页）构成。统计一个段的页面数量步骤如下：

1. 从数据字典找到表的各个索引对应的根页面位置，sys_indexes表存储了各个索引对应的根页面信息
2. 根页面中的Page Header部分中包含了Segment Header信息（对应叶子结点段、非叶子节点段）
3. 从两个段中的找到对应的INODE Entry结构
4. 针对每个段的INODE Entry结构，可以找出各个零星页面的地址、free、not_free、full的链表基节点
5. 统计零星页面的个数、在链表基节点上读取占用区的数量（在区中可能有些页面并没有被占用，但统计时也把它们算进去了）

查看single_table索引的统计数据

select *
from mysql.innodb_index_stats
where table_name = 'single_table';

定期更新统计数据

​ 随着对表进行增删改操作，相关的统计数据也会发生变化，MySQL提供了2种更新统计数据的方式：

1. 开启innodb_stats_auto_recalc：默认开启， 发生变动的记录超过表大小的10%时，就会自动重新计算统计数据，这个操作是异步的

2. 手动调用analyze table：analyze table single_table;，这个操作是同步的，表的索引较多时，这个过程可能比较慢

• 存储统计数据的表和普通表一样，我们可以对它进行更新操作

非永久性地统计数据

​ 把系统变量innodb_stats_persistent设置为关闭、创建或修改表时设置stats_persistent为0，之后创建的表（对应的表）地统计数据地方式是非永久性的，非永久性的统计数据页面采样数量由

innodb_stats_transient_sample_pages决定（默认值是8）。

Null值与innodb_stas_method的使用

​ 索引列的不重复值的数量对MySQL的优化器十分重要，它只要应用在

1. 单调扫描区间太多时，将使用统计数据计算扫描区间的记录数量，而不使用index dive
2. 在执行连接查询时，如果涉及了等值匹配连接条件，而被驱动表对应列上又有索引，那么就可以使用reff访问方法

​ 在统计索引列不重复值的记录数时，可能会遇到对应的列包含NULL的情况，对于NULL值，我们可以有不同的方式看待NULL值：

1. 每一个NULL值都是不同的
2. NULL都是相同的
3. NULL是没有意义的，计算不重复值时不考虑NULL