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统计信息简介
/docs-cn/dev/statistics/
/docs-cn/dev/reference/performance/statistics/

统计信息简介

在索引的选择章节中，提到了 TiDB 会使用统计信息来决定选择哪个索引。在 TiDB 中，我们维护的统计信息包括表的总行数，列的等深直方图，Count-Min Sketch，Null 值的个数，平均长度，不同值的数目等等。本文将简单介绍直方图和 Count-Min Sketch，以及详细介绍统计信息的收集和维护。

直方图简介

直方图是一种对数据分布情况进行描述的工具，它会按照数据的值大小进行分桶，并用一些简单的数据来描述每个桶，比如落在桶里的值的个数。在 TiDB 中，会对每个表具体的列构建一个等深直方图，区间查询的估算便是借助该直方图来进行。

等深直方图，就是让落入每个桶里的值数量尽量相等。举个例子，比方说对于给定的集合 {1.6, 1.9, 1.9, 2.0, 2.4, 2.6, 2.7, 2.7, 2.8, 2.9, 3.4, 3.5}，并且生成 4 个桶，那么最终的等深直方图就会如下图所示，包含四个桶 [1.6, 1.9]，[2.0, 2.6]，[2.7, 2.8]，[2.9, 3.5]，其桶深均为 3。

等深直方图示例

在手动收集统计信息一节中有控制直方图桶数量上限的参数。当桶数量越多，直方图的估算精度就越高，不过也会同时增大统计信息的内存使用，可以视具体情况来做调整。

Count-Min Sketch

Count-Min Sketch 是一种哈希结构，当查询中出现诸如 a = 1 或者 IN 查询（如 a in (1, 2, 3)）这样的等值查询时，TiDB 便会使用这个数据结构来进行估算。

由于 Count-Min Sketch 是一个哈希结构，就有出现哈希碰撞的可能。当在 EXPLAIN 语句中发现等值查询的估算偏离实际值较大时，就可以认为是一个比较大的值和一个比较小的值被哈希到了一起。这时有以下两种手段来避免这个情况：

  • 修改手动收集统计信息中提到的 WITH NUM TOPN 参数。TiDB 会将出现频率前 x 大的数据单独储存，之后的数据再储存到 Count-Min Sketch 中。因此可以调大这个值来避免一个比较大的值和一个比较小的值被哈希到一起。在 TiDB 中，这个参数的默认值是 20，最大可以设置为 1024。
  • 修改统计信息的收集-手动收集中提到的 WITH NUM CMSKETCH DEPTH 和 WITH NUM CMSKETCH WIDTH 两个参数，这两个参数会影响哈希的桶数和碰撞概率，可是适当调大来减少冲突概率，同时它会影响统计信息的内存使用，可以视具体情况来调整。在 TiDB 中，DEPTH 的默认值是 5，WIDTH 的默认值是 2048。

统计信息的收集

手动收集

可以通过执行 ANALYZE 语句来收集统计信息。

全量收集

注意：

在 TiDB 中执行 ANALYZE TABLE 语句比在 MySQL 或 InnoDB 中耗时更长。InnoDB 采样的只是少量页面，但 TiDB 会完全重构一系列统计信息。适用于 MySQL 的脚本会误以为执行 ANALYZE TABLE 耗时较短。

如需更快的分析速度，可将 tidb_enable_fast_analyze 设置为 1 来打开快速分析功能。该参数的默认值为 0。

快速分析功能开启后，TiDB 会随机采样约 10000 行的数据来构建统计信息。因此在数据分布不均匀或者数据量比较少的情况下，统计信息的准确度会比较差。可能导致执行计划不优，比如选错索引。如果可以接受普通 ANALYZE 语句的执行时间，则推荐关闭快速分析功能。

可以通过以下几种语法进行全量收集。

收集 TableNameList 中所有表的统计信息：

{{< copyable "sql" >}}

ANALYZE TABLE TableNameList [WITH NUM BUCKETS|TOPN|CMSKETCH DEPTH|CMSKETCH WIDTH|SAMPLES];
  • WITH NUM BUCKETS 用于指定生成直方图的桶数量上限。
  • WITH NUM TOPN 用于指定生成 TOPN 数目的上限。
  • WITH NUM CMSKETCH DEPTH 用于指定 CM Sketch 的长。
  • WITH NUM CMSKETCH WIDTH 用于指定 CM Sketch 的宽。
  • WITH NUM SAMPLES 用于指定采样的数目。

收集 TableName 中所有的 IndexNameList 中的索引列的统计信息：

{{< copyable "sql" >}}

ANALYZE TABLE TableName INDEX [IndexNameList] [WITH NUM BUCKETS|TOPN|CMSKETCH DEPTH|CMSKETCH WIDTH|SAMPLES];

IndexNameList 为空时会收集所有索引列的统计信息。

收集 TableName 中所有的 PartitionNameList 中分区的统计信息：

{{< copyable "sql" >}}

ANALYZE TABLE TableName PARTITION PartitionNameList [WITH NUM BUCKETS|TOPN|CMSKETCH DEPTH|CMSKETCH WIDTH|SAMPLES];

收集 TableName 中所有的 PartitionNameList 中分区的索引列统计信息：

{{< copyable "sql" >}}

ANALYZE TABLE TableName PARTITION PartitionNameList [IndexNameList] [WITH NUM BUCKETS|TOPN|CMSKETCH DEPTH|CMSKETCH WIDTH|SAMPLES];

增量收集

对于类似时间列这样的单调不减列，在进行全量收集后，可以使用增量收集来单独分析新增的部分，以提高分析的速度。

注意：

  1. 目前只有索引提供了增量收集的功能
  2. 使用增量收集时，必须保证表上只有插入操作，且应用方需要保证索引列上新插入的值是单调不减的，否则会导致统计信息不准，影响 TiDB 优化器选择合适的执行计划

可以通过以下几种语法进行增量收集。

增量收集 TableName 中所有的 IndexNameList 中的索引列的统计信息：

{{< copyable "sql" >}}

ANALYZE INCREMENTAL TABLE TableName INDEX [IndexNameList] [WITH NUM BUCKETS|TOPN|CMSKETCH DEPTH|CMSKETCH WIDTH|SAMPLES];

增量收集 TableName 中所有的 PartitionNameList 中分区的索引列统计信息：

{{< copyable "sql" >}}

ANALYZE INCREMENTAL TABLE TableName PARTITION PartitionNameList INDEX [IndexNameList] [WITH NUM BUCKETS|TOPN|CMSKETCH DEPTH|CMSKETCH WIDTH|SAMPLES];

自动更新

在发生增加，删除以及修改语句时，TiDB 会自动更新表的总行数以及修改的行数。这些信息会定期持久化下来， 更新的周期是 20 * stats-lease，stats-lease 的默认值是 3s，如果将其指定为 0，那么将不会自动更新。

和统计信息自动更新相关的三个系统变量如下：

系统变量名 默认值 功能
tidb_auto_analyze_ratio 0.5 自动更新阈值
tidb_auto_analyze_start_time 00:00 +0000 一天中能够进行自动更新的开始时间
tidb_auto_analyze_end_time 23:59 +0000 一天中能够进行自动更新的结束时间

当某个表 tbl 的修改行数与总行数的比值大于 tidb_auto_analyze_ratio，并且当前时间在 tidb_auto_analyze_start_time 和 tidb_auto_analyze_end_time 之间时，TiDB 会在后台执行 ANALYZE TABLE tbl 语句自动更新这个表的统计信息。

在查询语句执行时，TiDB 会以 feedback-probability 的概率收集反馈信息，并将其用于更新直方图和 Count-Min Sketch。feedback-probability 可通过配置文件修改，其默认值是 0.0。

控制 ANALYZE 并发度

执行 ANALYZE 语句的时候，你可以通过一些参数来调整并发度，以控制对系统的影响。

tidb_build_stats_concurrency

目前 ANALYZE 执行的时候会被切分成一个个小的任务，每个任务只负责某一个列或者索引。tidb_build_stats_concurrency 可以控制同时执行的任务的数量，其默认值是 4。

tidb_distsql_scan_concurrency

在执行分析普通列任务的时候，tidb_distsql_scan_concurrency 可以用于控制一次读取的 Region 数量，其默认值是 15。

tidb_index_serial_scan_concurrency

在执行分析索引列任务的时候，tidb_index_serial_scan_concurrency 可以用于控制一次读取的 Region 数量，其默认值是 1。

查看 ANALYZE 状态

在执行 ANALYZE 时，可以通过 SQL 语句来查看当前 ANALYZE 的状态。

语法如下：

{{< copyable "sql" >}}

SHOW ANALYZE STATUS [ShowLikeOrWhere];

该语句会输出 ANALYZE 的状态，可以通过使用 ShowLikeOrWhere 来筛选需要的信息。

目前 SHOW ANALYZE STATUS 会输出 7 列，具体如下：

语法元素 说明
table_schema 数据库名
table_name 表名
partition_name 分区名
job_info 任务具体信息。如果分析索引则会包含索引名
row_count 已经分析的行数
start_time 任务开始执行的时间
state 任务状态，包括 pending（等待）、running（正在执行）、finished（执行成功）和 failed（执行失败）

统计信息的查看

你可以通过一些语句来查看统计信息的状态。

表的元信息

你可以通过 SHOW STATS_META 来查看表的总行数以及修改的行数等信息。

语法如下：

{{< copyable "sql" >}}

其中，ShowLikeOrWhereOpt 部分的语法图为：

SHOW STATS_META [ShowLikeOrWhere];

目前 SHOW STATS_META 会输出 6 列，具体如下：

语法元素 说明
db_name 数据库名
table_name 表名
partition_name 分区名
update_time 更新时间
modify_count 修改的行数
row_count 总行数

注意：

在 TiDB 根据 DML 语句自动更新总行数以及修改的行数时，update_time 也会被更新，因此并不能认为 update_time 是最近一次发生 Analyze 的时间。

表的健康度信息

通过 SHOW STATS_HEALTHY 可以查看表的统计信息健康度，并粗略估计表上统计信息的准确度。当 modify_count >= row_count 时，健康度为 0；当 modify_count < row_count 时，健康度为 (1 - modify_count/row_count) * 100。

SHOW STATS_HEALTHY 的语法图为：

ShowStatsHealthy

其中，ShowLikeOrWhereOpt 部分的语法图为：

ShowLikeOrWhereOpt

目前，SHOW STATS_HEALTHY 会输出 4 列，具体如下：

语法元素 说明
db_name 数据库名
table_name 表名
partition_name 分区名
healthy 健康度

列的元信息

你可以通过 SHOW STATS_HISTOGRAMS 来查看列的不同值数量以及 NULL 数量等信息。

语法如下：

{{< copyable "sql" >}}

SHOW STATS_HISTOGRAMS [ShowLikeOrWhere];

该语句会输出所有列的不同值数量以及 NULL 数量等信息，你可以通过 ShowLikeOrWhere 来筛选需要的信息。

目前 SHOW STATS_HISTOGRAMS 会输出 8 列，具体如下：

语法元素 说明
db_name 数据库名
table_name 表名
partition_name 分区名
column_name 根据 is_index 来变化：is_index 为 0 时是列名，为 1 时是索引名
is_index 是否是索引列
update_time 更新时间
distinct_count 不同值数量
null_count NULL 的数量
avg_col_size 列平均长度

直方图桶的信息

你可以通过 SHOW STATS_BUCKETS 来查看直方图每个桶的信息。

语法如下：

{{< copyable "sql" >}}

SHOW STATS_BUCKETS [ShowLikeOrWhere];

语法图：

SHOW STATUS_BUCKETS:

SHOW STATS_BUCKETS

该语句会输出所有桶的信息，你可以通过 ShowLikeOrWhere 来筛选需要的信息。

目前 SHOW STATS_BUCKETS 会输出 10 列，具体如下：

语法元素 说明
db_name 数据库名
table_name 表名
partition_name 分区名
column_name 根据 is_index 来变化：is_index 为 0 时是列名，为 1 时是索引名
is_index 是否是索引列
bucket_id 桶的编号
count 所有落在这个桶及之前桶中值的数量
repeats 最大值出现的次数
lower_bound 最小值
upper_bound 最大值

删除统计信息

可以通过执行 DROP STATS 语句来删除统计信息。

语法如下：

{{< copyable "sql" >}}

DROP STATS TableName;

该语句会删除 TableName 中所有的统计信息。

统计信息的导入导出

导出统计信息

统计信息的导出接口如下。

通过以下接口可以获取数据库 ${db_name} 中的表 ${table_name} 的 json 格式的统计信息：

{{< copyable "" >}}

http://${tidb-server-ip}:${tidb-server-status-port}/stats/dump/${db_name}/${table_name}

通过以下接口可以获取数据库 ${db_name} 中的表 ${table_name} 在指定时间上的 json 格式统计信息。指定的时间应在 GC SafePoint 之后。

{{< copyable "" >}}

http://${tidb-server-ip}:${tidb-server-status-port}/stats/dump/${db_name}/${table_name}/${yyyyMMddHHmmss}

通过以下接口可以获取数据库 ${db_name} 中的表 ${table_name} 在指定时间上的 json 格式统计信息。指定的时间应在 GC SafePoint 之后。

{{< copyable "" >}}

http://${tidb-server-ip}:${tidb-server-status-port}/stats/dump/${db_name}/${table_name}/${yyyy-MM-dd HH:mm:ss}

导入统计信息

导入的统计信息一般是通过统计信息导出接口得到的 json 文件。

语法如下：

{{< copyable "sql" >}}

LOAD STATS 'file_name';

file_name 为要导入的统计信息的文件名。

另请参阅