ANALYZE TABLE 对 InnoDB 表的复杂度取决于

使用这些参数，估计 ANALYZE TABLE 复杂度的近似公式为

innodb_stats_persistent_sample_pages 的值 * 表中索引列的数量 * 分区数量

通常，结果值越大，ANALYZE TABLE 的执行时间就越长。

为了更深入地了解如何估计 ANALYZE TABLE 复杂度，请考虑以下示例。

在 大 O 表示法 中，ANALYZE TABLE 的复杂度描述为

 O(n_sample
  * (n_cols_in_uniq_i
     + n_cols_in_non_uniq_i
     + n_cols_in_pk * (1 + n_non_uniq_i))
  * n_part)

其中

现在，考虑以下表（表 t），它有一个主键（2 列）、一个唯一索引（2 列）和两个非唯一索引（每个 2 列）

CREATE TABLE t (
  a INT,
  b INT,
  c INT,
  d INT,
  e INT,
  f INT,
  g INT,
  h INT,
  PRIMARY KEY (a, b),
  UNIQUE KEY i1uniq (c, d),
  KEY i2nonuniq (e, f),
  KEY i3nonuniq (g, h)
);

对于上述算法所需列和索引数据，请查询表 t 的 mysql.innodb_index_stats 持久索引统计信息表。 n_diff_pfx% 统计信息显示了每个索引中计数的列。例如，列 a 和 b 在主键索引中被计数。对于非唯一索引，主键列 (a,b) 以及用户定义的列也被计数。

mysql> SELECT index_name, stat_name, stat_description
       FROM mysql.innodb_index_stats WHERE
       database_name='test' AND
       table_name='t' AND
       stat_name like 'n_diff_pfx%';
  +------------+--------------+------------------+
  | index_name | stat_name    | stat_description |
  +------------+--------------+------------------+
  | PRIMARY    | n_diff_pfx01 | a                |
  | PRIMARY    | n_diff_pfx02 | a,b              |
  | i1uniq     | n_diff_pfx01 | c                |
  | i1uniq     | n_diff_pfx02 | c,d              |
  | i2nonuniq  | n_diff_pfx01 | e                |
  | i2nonuniq  | n_diff_pfx02 | e,f              |
  | i2nonuniq  | n_diff_pfx03 | e,f,a            |
  | i2nonuniq  | n_diff_pfx04 | e,f,a,b          |
  | i3nonuniq  | n_diff_pfx01 | g                |
  | i3nonuniq  | n_diff_pfx02 | g,h              |
  | i3nonuniq  | n_diff_pfx03 | g,h,a            |
  | i3nonuniq  | n_diff_pfx04 | g,h,a,b          |
  +------------+--------------+------------------+

根据上面显示的索引统计数据和表定义，可以确定以下值

现在，您可以计算 innodb_stats_persistent_sample_pages * (2 + 4 + 2 * (1 + 2)) * 1 以确定扫描的叶子页数。当 innodb_stats_persistent_sample_pages 设置为默认值 20，并且默认页面大小为 16 KiB (innodb_page_size=16384) 时，您可以估计表 t 读取了 20 * 12 * 16384 字节，约为 4 MiB。