详解mysql持久化统计信息

一、持久化统计信息的意义：

　　统计信息用于指导mysql生成执行计划，执行计划的准确与否直接影响到SQL的执行效率；如果mysql一重启

　　之前的统计信息就没有了，那么当SQL语句来临时，那么mysql就要收集统计信息然后再生成SQL语句的执行

　　计划。如果能在关闭mysql的时候就把统计信息保存起来，那么在启动时就不要再收集一次了，这种处理方式

　　有助于效率的提升。

二、统计信息准确与否也同样重要：

　　第一目中我们说明了“持久化统计信息的意义”，我们的假设统计信息是有用的，是准确的；如果统计信息本身

　　已经过时了，比如说统计信息是在表中只有100行时统计出来的，这种情况下往往走全表扫描开销会更小，但是

　　呢！ 现在表中的行数已经达到了100万行，明显这种过时的统计信息会引发性能灾难，所以统计信息的时效性也

　　是同样重要的。那mysql它什么时候自动更新统计信息呢？默认情况下当表中的数据有10%被修改过的就会更新。

三、mysql对统计信息的处理：

　　针对上面的两个问题mysql都有给出解决方案，并且都可能通过简单的配置来解决

　　1、针对是否持久化统计信息mysql可以通过innodb_stats_persistent参数来控制

　　2、针对统计信息的时效性，mysql通过innodb_stats_auto_recalc参数来控制是否自动更新

　　3、针对统计信息的准确性，mysql通过innodb_stats_persistent_sample_pages 参数来控制更新

　　统计信息时的采样，样本页面的数量。

四、手动更新统计信息的方式：

　　mysql通过analyze table 语句来手动的更新统计信息

五、查看表的统计信息是什么时候更新的：

　　mysql把统计信息相关的内容记录在mysql.innodb_table_stats ，mysql.innodb_index_stats 这两张表里面。

　　mysql.innodb_table_stats以表为单位记录着统计信息

mysql> select * from innodb_table_stats;
+---------------+----------------------------+---------------------+--------+----------------------+--------------------------+
| database_name | table_name         | last_update     | n_rows | clustered_index_size | sum_of_other_index_sizes |
+---------------+----------------------------+---------------------+--------+----------------------+--------------------------+
| fdb      | auth_group         | 2017-08-10 14:36:40 |   0 |          1 |            1 |
| fdb      | auth_group_permissions   | 2017-08-10 14:36:41 |   0 |          1 |            2 |
| fdb      | auth_permission      | 2017-08-10 14:36:41 |   30 |          1 |            1 |
| fdb      | auth_user         | 2017-08-10 14:36:41 |   0 |          1 |            1 |
| fdb      | auth_user_groups      | 2017-08-10 14:36:41 |   0 |          1 |            2 |
| fdb      | auth_user_user_permissions | 2017-08-10 14:36:41 |   0 |          1 |            2 |
| fdb      | cninfo_company       | 2017-08-10 14:36:58 |  4996 |         161 |            6 |
| fdb      | csindex_indexdetail    | 2017-09-17 14:04:27 |   0 |          1 |            0 |
| fdb      | csindex_indexoverview   | 2017-09-01 12:44:18 |   11 |          1 |            0 |
| fdb      | django_admin_log      | 2017-08-10 14:36:47 |   0 |          1 |            2 |
| fdb      | django_content_type    | 2017-08-10 14:36:47 |   10 |          1 |            1 |
| fdb      | django_migrations     | 2017-09-04 14:04:09 |   37 |          1 |            0 |
| fdb      | django_session       | 2017-08-10 14:36:47 |   0 |          1 |            1 |
| fdb      | glod_glodprice       | 2017-08-10 14:36:48 |  2271 |          10 |            0 |
| fdb      | pbc_moneysupply      | 2017-08-10 14:37:08 |   78 |          1 |            0 |
| fdb      | shibor_shiborrate     | 2017-08-10 14:37:18 |  2711 |          14 |            0 |
| fdb      | sse_marketoverview     | 2017-08-15 16:06:12 |   0 |          1 |            0 |
| mysql     | gtid_executed       | 2017-09-06 11:02:14 |   2 |          1 |            0 |
| sys      | sys_config         | 2017-08-10 12:19:06 |   6 |          1 |            0 |
| tempdb    | person           | 2017-09-14 11:18:15 |   1 |          1 |            0 |
| tmp      | t             | 2017-08-15 11:06:18 |   2 |          1 |            0 |
+---------------+----------------------------+---------------------+--------+----------------------+--------------------------+
21 rows in set (0.00 sec)

　　各个列所代表的意义：

　　database_name　　　　　　　　表所在的库名

　　table_name　　　　　　　　　　表名

　　last_update　　　　　　　　　　最近一次的更新时间

　　n_rows　　　　　　　　　　　　表中的行数

　　clustered_index_size　　　　　  主键的大小

　　sum_of_other_index_sizes　　　所有二级索引的大小

 六、一些在analyze table 过程中的经验：

　　如果我们用explan 语句查看SQL的执行计划的时候发现，计划走的不准，多半是由于统计信息过时引起的，这个

　　时候就要执行一下analyze table 来重新生成一下执行计划了；有时候可能发现重新生成执行计划后并没有什么用

　　SQL还是走的不准，这个时候最可能的原因就是生成执行计划时的采样页的数量太低了，innodb_stats_persistent_sample_pages

　　这个参数的值，注意这个值也不要加的太大，要不然会老半天都执行不完analyze table 语句。　　

七、附加说明：

　　上文中说的mysql实际上指的只是Innodb这个引擎

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