第 13 章 兵马未动，粮草先行——InnoDB 统计数据是如何收集的

表的统计数据：SHOW TABLE STATUS LIKE 'table_name';

索引的统计数据：SHOW INDEX FROM table_name;

13.1 两种不同的统计数据存储方式

InnoDB 提供了两种存储统计数据的方式：

1. 永久性的统计数据。存储在磁盘上，服务器重启之后还在。
2. 非永久性的统计数据。存储在内存中，随服务器关闭而清除，服务器重启时可以重新收集。

13.2 基于磁盘的永久性统计数据

当我们选择把某个表以及该表索引的统计数据存放到磁盘上时，实际上是把这些统计数据存储到了两个表里：

SHOW TABLES FROM mysql LIKE 'innodb%';

1. innodb_table_stats：存储了关于表的统计数据，每一条记录对应着一个表的统计数据。
2. innodb_index_stats：存储了关于索引的统计数据，每一条记录对应着一个索引的一个统计项的统计数据。

13.2.1 innodb_table_stats

SELECT * FROM mysql.innodb_table_stats;

字段名	描述
database_name	库名
table_name	表名
last_update	本条记录最后更新时间
n_rows	表中记录数（估计值）
clustered_index_size	表的聚簇索引占用的页面数量（估计值）
sum_of_other_index_sizes	表的其他索引占用的页面数量（估计值）

13.2.1.1 n_rows 统计项的收集

按照一定算法（并不是纯粹随机）选取几个叶子节点页面，计算每个页面中主键值的记录数量，计算平均数后×全部叶子节点数量 = n_rows，所以是一个估计值。

13.2.1.2 clustered_index_size 和 sum_of_other_index_sizes

1. 从数据字典里找到表的各个索引对应的根页面位置
2. 从根页面的 Page Header 里找到叶子节点段和非叶子节点段对应的 Segemnt Header
3. 从叶子节点段和非叶子节点段的 Segemnt Header 中找到这两个段对应的 INODE Entry 结构
4. 从对应的 INODE Entry 结构中找到该段对应所有零散的页面地址以及 FREE、NOT_FULL 和 FULL 链表的基节点
5. 直接统计零散的页面有多少个，然后从那三个链表的 List Length 字段中读出该段占用的区的大小，每个区占用64个页，所以就可以统计出整个段占用的页面
6. 分别计算聚簇索引和其余索引

13.2.2 innodb_index_stats

SELECT * FROM mysql.innodb_index_stats WHERE table_name = 'single_table';

字段名	描述
database_name	库名
table_name	表名
index_name	索引名
last_udpate	本条记录最后更新时间
stat_name	统计项的名称
stat_value	统计项的值
sample_size	为生成统计数据而采样的页面数量
stat_description	统计项的描述

统计项	描述
n_leaf_pages	索引的叶子节点占用多少页面
size	索引共占用多少页面
n_diff_pfxNN	索引列不重复的值有多少

13.2.3 定期更新统计数据

1. 开启 innodb_stat_auto_recalc
2. 手动调用 ANALYZE TABLE 语句

13.2.4 手动更新 innodb_table_stats 和 innodb_index_stats 表

UPDATE innodb_table_stats
SET n_rows = 1
WHERE table_name = 'single_table';

FLUSH TABLE single_table;

13.3 基于内存的非永久性统计数据

新版本 MySQL 不用

13.4 innodb_stats_method 的使用

计算某个索引列不重复值的数量时如何对待 NULL 值，有三个候选值：

1. nulls_equals：认为所有 NULL 值都是相等的。默认值
2. nuls_unequals：认为所有 NULL 都是不相等的。
3. nulls_ignored：直接把 NULL 值忽略掉。

13.5 总结

InnoDB 以表为单位来收集统计数据，可以是基于磁盘的永久性数据，也可以是基于内存的非永久性数据