面试题：MySQL中Cardinality值的统计原理是什么

Question

请阐述MySQL在统计Cardinality值时所采用的基本方法和相关机制。

Answer 1

基本方法

1. 采样统计：
   • MySQL不会对全表数据进行精确的基数（Cardinality）统计，而是采用采样的方式。它会从表中抽取一定数量的页面（Page）进行统计。例如，InnoDB存储引擎可能会从B - Tree索引中随机选择一些叶子节点页面。
   • 采样的页面数量并非固定，会根据表的大小等因素调整。较小的表可能采样比例相对高一些，较大的表采样比例相对低。
2. 直方图统计：
   • 在采样数据的基础上，MySQL会构建直方图。对于单列索引，它会统计索引列不同值的分布情况。例如，记录每个值出现的次数等信息。
   • 对于多列索引，会按照索引列的顺序依次统计不同值组合的分布，这种方式有助于更准确地估计查询涉及多个索引列时的基数。

相关机制

1. 统计信息更新机制：
   • MySQL不会实时更新Cardinality统计信息。当表数据发生一定量的变化（如插入、删除、更新一定数量的行）时，才会触发统计信息的重新计算。
   • 可以使用ANALYZE TABLE或OPTIMIZE TABLE语句手动更新统计信息。ANALYZE TABLE主要用于更新表的统计信息，包括Cardinality；OPTIMIZE TABLE除了更新统计信息外，还会对表进行一些优化操作，如整理碎片等。
2. 查询优化器对Cardinality的使用：
   • 查询优化器在生成执行计划时，会依据Cardinality值来估计不同查询执行路径的成本。例如，在决定是否使用某个索引时，会根据Cardinality估计使用索引和全表扫描哪种方式更高效。
   • 如果Cardinality统计不准确，可能导致查询优化器选择次优的执行计划，从而影响查询性能。例如，Cardinality估计过高，可能使优化器选择全表扫描而放弃本应更优的索引访问；Cardinality估计过低，则可能导致优化器选择使用低效的索引。