这篇文章主要为大家详细介绍了MySQL的基数统计的简单示例,具有一定的参考价值,可以用来参考一下。
感兴趣的小伙伴,下面一起跟随四海网的小玲来看看吧!
如果这一类是唯一索引,那基数 = 行数。
如果这一列是sex,枚举类型只有男女,那它是基数就是2
Cardinality越高,列就越有成为索引的价值。MySQL执行计划也会基于Cardinality选择索引。
通过下面的方式可以看到表中各列的基数。
比如这个经典的例子:
有一列为sex,那对于sex列中存储的值来说 非男即女,它的基数最大就是2。
那也就完全没有必要为sex建立索引。因为,为了提升你基于sex的查询速度,MySQL会为你选择的这个新索引创建一棵全新的B+Tree。但你sex只有两种值,对于MySQL来说,即使它为你指定的列建立了B+Tree索引,真正执行查询时,最多进行一次二分查询,剩下的操作只能是遍历,所以为sex创建索引意义不大。
基数并不会实时更新!而且它是通过采样估算出来的值!
至于基数的公式是怎样的,可能并不重要。
重要的是你得知道,他是通过随机采样数据页的方式统计出来的一个估算值。
而且随机采样的页数可以通过参数innodb_stats_persistent_sample_pages 设置,默认值是20。
这就意味着 基数值并不准确,甚至你每次计算的结果相擦还是蛮大的。
可以通过参数innodb_stats_persistent 控制是否持久化基数,默认为off。
当然你可以为一个单独的表设置 STATS_PERSISTENT=1 那么它的 innodb_stats_persistent将自动被启用。
开启它的好处是:重启MySQL不会再重复计算这个值,加快重启速度。
执行下面的SQL时都会触发InnoDB更新基数(即使你并没有意识到它会更新基数)。
所以尽量选择一个业务低峰期
analyze table tableName;
如果因为采样的数量太少了,计算的基数错的离谱。那很可能会导致MySQL的优化器选错索引。这是你可以将这个值适当调大。但是增加 太多可能会导致 ANALYZE TABLE运行缓慢。
反之, ANALYZE TABLE运行太慢。你可以适度调整参数innodb_stats_persistent_sample_pages 的值。但是这又可能导致基数计算的不准确。
如果没有办法平衡两者的关系。可以考虑减少表中索引列的数量或限制分区的数量以降低 ANALYZE TABLE复杂性。表的主键中的列数也很重要,因为主键列被附加到每个非唯一索引中。
https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-persistent-stats.html
https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-analyze-table-complexity.html
以上就是浅析MySQL的基数统计的详细内容,更多关于MySQL 基数统计的资料请关注四海网其它相关文章!
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注:关于MySQL的基数统计的简单示例的内容就先介绍到这里,更多相关文章的可以留意四海网的其他信息。
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