本篇介绍 MySQL 表如何计算统计信息。表统计信息是数据库基于成本的优化器最重要的参考信息；统计信息不准确，优化器可能给出不够优化的执行计划或者是错误的执行计划。
对统计信息的计算分为非持久化统计信息（实时计算）与持久化统计信息。
非持久化统计信息
统计信息没有保存在磁盘上，而是频繁的实时计算统计信息；
每次对表的访问都会重新计算其统计信息；
持久化统计信息
把一张表在某一时刻的统计信息值保存在磁盘上；
避免每次查询时重新计算；
如果表更新不是很频繁，或者没有达到 MySQL 必须重新计算统计信息的临界值，可直接从磁盘上获取；
即使 MySQL 服务重启，也可以快速的获取统计信息值；
统计信息的持久化可以针对全局设置也可以针对单表设置。
一、持久化统计相关参数：
innodb_stats_persistent ：是否开启统计信息持久化，默认开启。
innodb_stats_auto_recalc ：是否自动重新计算持久化统计信息，默认开启。
二、具体的更新策略为：
当一张表数据变化超过 10% 后，MySQL 会针对这张表统计信息的更新时间戳做一个判断，检查最后一次更新的时间是否超过 10 秒；如果不到 10 秒，把这张表加到一个统计信息更新队列中，到时间了再重新计算；如果超过了 10 秒，直接重新计算，并且更新时间戳。
目前这个超时时间写死在 MySQL 代码里，暂时不能更改。不过在某些 MySQL 分支版还可以控制这个时间，比如 Percona。
innodb_stats_include_delete_marked ：更新持久化统计信息时，是否会计算已经标记为删除的行。
默认是关闭的，会获取未提交的脏数据。开启这个选项，MySQL 计算统计信息时只会考虑已经提交的数据。
innodb_stats_persistent_sample_pages ：用于更新持久化索引分布或者其他统计信息的随机基数页，默认 20 个。
页数越多，统计信息也就越准确，也就有助于查询优化器选择最优的查询计划。
什么时候考虑更改这个值呢？
当查询计划不是很准确时。比如对比指定表在系统表 mysql.innodb_index_stats 的数据跟 distinct 查询的结果，如果相差太大，可以考虑增加这个值。
当 analyze table 变的非常慢时，可能是这个值设置的太大了，此时要考虑减小这个值。
三、非持久化统计信息参数
innodb_stats_transient_sample_pages：设置非持久化统计信息的采样页数目，默认 8 个。
innodb_stats_on_metadata：当统计信息配置为非持久化时生效，默认关闭。
参数 innodb_stats_persistent 为 0 或者建表时属性 STATS_PERSISTENT=0 才起作用。
当开启后，对以下元数据的访问会自动更新统计信息：
show table status
show index
information_schema.tables
information_schema.statistics
还有一些其他的场景会自动更新非持久化统计信息，比如：
表第一次被访问；
InnoDB 检测到有十六分之一的表自从上次统计信息计算后被更新了，这时触发自动更新；
MySQL 客户端默认选项 –auto-rehash 打开所有 InnoDB 表，导致所有 InnoDB 表被自动更新统计信息；
四、表属性控制
default：也就是默认值，依赖 server 端参数 innodb_stats_auto_recalc 的设置效果
0：表示禁用统计信息的自动重新计算，也就是永远不重新计算，需要手动执行 analyze table
1：表示当表数据有 10% 的数据变化后，则重新计算持久化统计信息。
STATS_PERSISTENT
default：依赖 server 端参数 innodb_stats_persistent 的设置
0：表示不需要持久化统计信息
1：表示开启持久化统计信息
STATS_SAMPLE_PAGES
五、手动更新统计信息
analyze table 用来手动更新表统计信息。建议在业务低峰时执行。
六、持久化表统计元数据信息
优化器通过两张元数据表里的数据来决定查询最优执行计划。
表统计信息保存在表 mysql.innodb_table_stats 里
n_rows：表的行数 clustered_index_size：主键的数据页个数 sum_of_other_index_sizes：二级索引的数据页个数
mysql> select n_rows,clustered_index_size,sum_of_other_index_sizes from innodb_table_stats where database_name ='ytt' and table_name = 'ytt_sample_persist';+--------+----------------------+--------------------------+| n_rows | clustered_index_size | sum_of_other_index_sizes |+--------+----------------------+--------------------------+| 356960 | 15162 | 4113 |+--------+----------------------+--------------------------+1 row in set (0.00 sec)
mysql> select count(*) from ytt_sample_persist;+----------+| count(*) |+----------+| 406644 |+----------+1 row in set (0.90 sec)
mysql> analyze table ytt_sample_persist;+------------------------+---------+----------+----------+| Table | Op | Msg_type | Msg_text |+------------------------+---------+----------+----------+|+------------------------+---------+----------+----------+1 row in set (0.28 sec)
mysql> select n_rows,clustered_index_size,sum_of_other_index_sizes from innodb_table_stats where database_name ='ytt' and table_name ='ytt_sample_persist';+--------+----------------------+--------------------------+| n_rows | clustered_index_size | sum_of_other_index_sizes |+--------+----------------------+--------------------------+| 387202 | 16380 | 4562 |+--------+----------------------+--------------------------+1 row in set (0.01 sec)
索引统计信息保存在表 mysql.innodb_index_stats 里
Index_name：索引名字 stat_name / stat_value：统计名字和对应的值 sample_size：采样页个数 stat_description：统计名字详细信息描述
mysql> select index_name,stat_name,stat_value,sample_size,stat_description from innodb_index_stats where database_name ='ytt' and table_name ='ytt_sample_persist' and index_name = 'PRIMARY';+------------+--------------+------------+-------------+-----------------------------------+| index_name | stat_name | stat_value | sample_size | stat_description |+------------+--------------+------------+-------------+-----------------------------------+| PRIMARY | n_diff_pfx01 | 14137 | 20 | i1 || PRIMARY | n_diff_pfx02 | 75398 | 20 | i1,i2 || PRIMARY | n_diff_pfx03 | 387202 | 20 | i1,i2,i3 || PRIMARY | n_leaf_pages | 15708 | NULL | Number of leaf pages in the index || PRIMARY | size | 16380 | NULL | Number of pages in the index |+------------+--------------+------------+-------------+-----------------------------------+5 rows in set (0.00 sec)
总结
简单总结下，本篇主要介绍了 MySQL 表和索引的统计信息计算，包括持久化统计信息与非持久化统计信息。如果后期有 SQL 走的执行计划不对，或者不是最优的，那就可以断定相关统计信息太旧了，需要及时更新。比如有时候多表 JOIN 的顺序不对，导致查询效率变差，需要人工介入等等。
