mysql-5.7 持久化统计信息详解

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。

[mysqld]
innodb_stats_persistent=1
innodb_stats_auto_recalc=1
innodb_stats_persistent_sample_pages=20

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。

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