MYSQL 8 Histogram Statistics 直方图是什么样的

引言

在数据库管理系统中，查询优化器（Query Optimizer）是决定查询执行计划的核心组件。为了生成高效的执行计划，优化器需要准确地估计查询的代价（Cost），而代价估计的准确性依赖于统计信息的质量。MySQL 8.0 引入了直方图统计信息（Histogram Statistics），以提供更精确的列数据分布信息，从而帮助优化器做出更好的决策。

本文将详细介绍 MySQL 8.0 中的直方图统计信息，包括其工作原理、如何创建和使用直方图、以及直方图对查询优化的影响。

什么是直方图统计信息？

直方图统计信息是一种用于描述数据分布的工具，它将数据划分为若干个区间（称为“桶”或“bin”），并记录每个区间内的数据频率。通过直方图，优化器可以更准确地估计查询的选择性（Selectivity），从而生成更优的执行计划。

在 MySQL 8.0 之前，优化器主要依赖于索引统计信息（如索引基数）来估计查询的选择性。然而，索引统计信息通常只能提供粗略的数据分布信息，尤其是在数据分布不均匀的情况下，可能会导致优化器做出错误的决策。直方图统计信息的引入弥补了这一不足，使得优化器能够更精确地估计查询的代价。

直方图的类型

MySQL 8.0 支持两种类型的直方图：

1. 等宽直方图（Equi-Height Histogram）：将数据划分为若干个区间，每个区间包含相同数量的数据点。等宽直方图适用于数据分布较为均匀的情况。

2. 等高直方图（Equi-Depth Histogram）：将数据划分为若干个区间，每个区间的高度（即数据点的数量）相同。等高直方图适用于数据分布不均匀的情况。

在 MySQL 8.0 中，默认使用的是等高直方图。

如何创建直方图

在 MySQL 8.0 中，可以通过 ANALYZE TABLE 语句来创建直方图统计信息。具体语法如下：

ANALYZE TABLE table_name UPDATE HISTOGRAM ON column_name [, column_name] ... WITH N BUCKETS;

其中： - table_name 是要分析的表名。 - column_name 是要创建直方图的列名。 - N 是直方图的桶数，范围是 1 到 1024。

例如，以下语句为 employees 表的 salary 列创建了一个包含 10 个桶的直方图：

ANALYZE TABLE employees UPDATE HISTOGRAM ON salary WITH 10 BUCKETS;

直方图的存储

直方图统计信息存储在 information_schema 数据库的 column_statistics 表中。可以通过以下查询来查看直方图信息：

SELECT * FROM information_schema.column_statistics WHERE table_name = 'employees' AND column_name = 'salary';

查询结果将返回一个 JSON 格式的直方图信息，包括每个桶的范围和频率。

直方图的使用

直方图统计信息主要用于查询优化器在生成执行计划时估计查询的选择性。以下是一些常见的场景：

1. 范围查询

对于范围查询（如 WHERE salary BETWEEN 5000 AND 10000），优化器可以使用直方图来估计满足条件的行数。如果直方图显示在 5000 到 10000 之间的数据点较少，优化器可能会选择全表扫描而不是使用索引。

2. 等值查询

对于等值查询（如 WHERE salary = 7500），优化器可以使用直方图来估计满足条件的行数。如果直方图显示 7500 是一个高频值，优化器可能会选择使用索引来加速查询。

3. 连接查询

在连接查询中，优化器可以使用直方图来估计连接条件的选择性。例如，在 employees 表和 departments 表的连接查询中，如果 employees.department_id 列的直方图显示某些部门 ID 的频率较高，优化器可能会选择对这些部门进行优先处理。

直方图的维护

直方图统计信息不会自动更新，因此在数据发生变化时，需要手动重新生成直方图。可以通过以下步骤来维护直方图：

1. 定期更新直方图：在数据发生较大变化时（如大量插入、更新或删除操作后），应重新生成直方图。可以使用 ANALYZE TABLE 语句来更新直方图。

2. 监控直方图的使用情况：可以通过 EXPLN 语句来查看查询的执行计划，并检查优化器是否使用了直方图统计信息。如果发现优化器没有使用直方图，可能需要调整直方图的桶数或重新生成直方图。

3. 删除不再需要的直方图：如果某个列的直方图不再需要，可以使用以下语句删除直方图：

ANALYZE TABLE table_name DROP HISTOGRAM ON column_name;

直方图的局限性

虽然直方图统计信息可以显著提高查询优化的准确性，但它也有一些局限性：

1. 存储开销：直方图统计信息需要额外的存储空间，尤其是在列的数据类型较大或桶数较多时。因此，在使用直方图时需要权衡存储开销和查询性能的提升。

2. 更新开销：生成直方图统计信息需要扫描表中的数据，这可能会对系统性能产生一定的影响。因此，在数据频繁变化的场景中，需要谨慎使用直方图。

3. 不适用于所有查询：直方图统计信息主要用于估计查询的选择性，但对于某些复杂的查询（如包含多个条件的查询），优化器可能无法充分利用直方图信息。

结论

MySQL 8.0 引入的直方图统计信息为查询优化器提供了更精确的数据分布信息，从而帮助优化器生成更优的执行计划。通过合理地创建和维护直方图，可以显著提高查询性能，尤其是在数据分布不均匀的场景中。

然而，直方图统计信息并非万能，它也有一定的局限性和开销。在实际使用中，需要根据具体的业务场景和数据特点来决定是否使用直方图，并定期维护直方图以确保其准确性。

总之，直方图统计信息是 MySQL 8.0 中一个强大的工具，合理使用它可以为数据库性能带来显著的提升。