这篇文章主要为大家详细介绍了MySQL持久化统计信息的简单示例,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!
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。
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。
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。
mysql通过analyze table 语句来手动的更新统计信息
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
代码如下:
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)
分析MySQL持久化统计信息
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
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。
上文中说的mysql实际上指的只是Innodb这个引擎
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