在数据库的日常使用中，我们常常会遇到执行计划偏差的问题，而其中一个重要原因就是 MySQL 统计信息不准确。接下来，我们就详细探讨一下这个问题以及相应的修复方法。
一、问题背景
在 MySQL 数据库里，查询优化器需要依据统计信息来生成最优的执行计划。这些统计信息涵盖了表的行数、列的分布情况等内容。要是统计信息不准确，优化器所生成的执行计划就可能并非最优，进而致使查询性能下降。
比如说，当我们有一个包含大量数据的订单表 orders 时，优化器需要知道表中的行数、不同列值的分布情况等，以此判断使用何种索引或者全表扫描更合适。若统计信息不准确，就可能导致优化器选择了错误的执行方式。
二、统计信息不准确的原因
2.1 数据频繁变更
当数据库中的数据频繁插入、更新或者删除时，统计信息可能就无法及时反映数据的真实情况。例如，我们有一个商品表 products，每天都会有大量的新商品插入，同时也有一些商品被下架删除。如果统计信息没有及时更新，优化器在执行查询时就可能会依据过时的信息来生成执行计划。
2.2 统计信息收集不完整
在某些情况下，统计信息的收集可能并不完整。比如，在创建表时没有指定合适的统计信息收集策略，或者在进行分区表操作时，分区的统计信息没有正确更新。
2.3 统计信息过期
MySQL 有一定的机制来更新统计信息，但在某些特殊情况下，统计信息可能会过期。例如，当我们手动修改了表的存储引擎或者进行了一些特殊的数据库操作后，统计信息可能没有及时更新。
三、执行计划偏差的影响
3.1 查询性能下降
执行计划偏差最直接的影响就是查询性能下降。例如，原本可以通过索引快速定位数据的查询，由于统计信息不准确，优化器选择了全表扫描，这会导致查询时间大幅增加。以下是一个简单的示例：
-- 假设我们有一个用户表 users，包含 id、name、age 等字段
-- 正常情况下，如果有 age 字段的索引，查询年龄大于 30 的用户可以通过索引快速定位
SELECT * FROM users WHERE age > 30;
-- 但如果统计信息不准确，优化器可能选择全表扫描，导致查询变慢
3.2 资源浪费
不准确的执行计划会使得数据库系统使用更多的资源，如 CPU、内存和 I/O 等。例如，全表扫描会增加磁盘 I/O 的开销，从而影响整个数据库系统的性能。
四、修复方法
4.1 手动更新统计信息
在 MySQL 中，我们可以使用 ANALYZE TABLE 语句来手动更新表的统计信息。例如：
-- 假设我们有一个订单表 orders，需要更新该表的统计信息
ANALYZE TABLE orders;
这个语句会重新收集表的统计信息，包括行数、列的分布等。在数据发生大量变更后，手动执行这个语句可以确保统计信息是最新的。
4.2 定期更新统计信息
为了避免统计信息过期，我们可以定期执行 ANALYZE TABLE 语句。可以通过创建定时任务来实现，例如使用操作系统的 cron 任务。以下是一个简单的 cron 任务示例：
-- 每天凌晨 2 点更新订单表的统计信息
0 2 * * * mysql -u username -p password -e "ANALYZE TABLE orders;"
4.3 调整统计信息收集策略
在创建表或者对表进行修改时，可以调整统计信息收集的策略。例如，在创建表时可以指定 STATS_PERSISTENT 参数：
-- 创建一个商品表 products，并指定统计信息持久化
CREATE TABLE products (
id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(100),
price DECIMAL(10, 2)
) STATS_PERSISTENT = 1;
使用 STATS_PERSISTENT = 1 可以确保统计信息被持久化，即使数据库重启也不会丢失。
4.4 强制使用索引
如果通过分析发现执行计划偏差是因为优化器没有选择合适的索引，可以使用 FORCE INDEX 来强制使用指定的索引。例如：
-- 强制使用 age 字段的索引查询年龄大于 30 的用户
SELECT * FROM users FORCE INDEX (idx_age) WHERE age > 30;
4.5 检查和修复表
有时候，表的数据可能存在损坏或者不一致的情况，这也会影响统计信息的准确性。可以使用 CHECK TABLE 和 REPAIR TABLE 语句来检查和修复表。例如：
-- 检查订单表 orders 是否存在问题
CHECK TABLE orders;
-- 如果发现问题，可以尝试修复订单表
REPAIR TABLE orders;
五、应用场景
5.1 电商系统
在电商系统中，订单表、商品表等数据量会不断变化。例如，每天都会有大量的新订单生成，同时商品的库存也会不断更新。在这种情况下，及时更新统计信息可以确保查询性能的稳定。
5.2 日志系统
日志系统通常会记录大量的日志数据，数据量会随着时间不断增加。定期更新统计信息可以帮助优化器更好地处理日志查询，提高查询效率。
六、技术优缺点
6.1 手动更新统计信息
优点：可以在数据发生大量变更后及时更新统计信息，确保统计信息的准确性。 缺点：需要手动操作，比较繁琐，容易遗漏。
6.2 定期更新统计信息
优点：可以保证统计信息在一定时间内是最新的，减少统计信息过期的问题。 缺点：可能会在数据变更频繁时，统计信息仍然存在一定的滞后。
6.3 调整统计信息收集策略
优点：可以在创建表时就确保统计信息的持久化，减少数据库重启对统计信息的影响。 缺点：需要在创建表时就进行设置，如果之前的表没有设置，需要进行修改。
6.4 强制使用索引
优点：可以避免优化器选择错误的执行计划，提高查询性能。 缺点：如果索引选择不当，可能会导致更差的性能。
6.5 检查和修复表
优点：可以解决表数据损坏或者不一致的问题，提高统计信息的准确性。 缺点：可能会影响数据库的正常运行，需要在合适的时间进行操作。
七、注意事项
7.1 避免在业务高峰期更新统计信息
手动更新统计信息或者执行 ANALYZE TABLE 语句会对数据库性能产生一定的影响，因此应该避免在业务高峰期进行操作。
7.2 谨慎使用强制索引
强制使用索引需要谨慎，因为如果索引选择不当，可能会导致更差的性能。在使用之前，需要对索引进行充分的分析。
7.3 定期检查表的健康状况
定期使用 CHECK TABLE 语句检查表的健康状况，及时发现并解决表数据损坏或者不一致的问题。
八、文章总结
MySQL 统计信息不准确会导致执行计划偏差，进而影响查询性能和资源使用。我们可以通过手动更新统计信息、定期更新统计信息、调整统计信息收集策略、强制使用索引和检查修复表等方法来解决这个问题。在实际应用中，需要根据具体的业务场景和数据特点选择合适的修复方法，并注意一些操作的注意事项，以确保数据库系统的稳定运行和高效性能。
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