面试题：MySQL 8.0后Cardinality值统计与之前版本的差异及优化策略

之前版本
- 统计方法：使用采样的方式来估算表中列的基数（Cardinality）。MySQL 会从表中随机选择一定数量的页面进行统计，根据这些样本页面中的数据来估算整个表的基数。这种方法在表数据量较大时，可能会因为采样的局限性导致基数估算不准确。
- 更新频率：Cardinality 的统计信息更新不及时。只有在表结构发生变化（如添加或删除列）或者手动执行 ANALYZE TABLE 语句时，才会更新基数统计信息。在数据频繁插入、更新或删除的场景下，基数统计信息可能长时间不准确，影响查询优化器做出正确的决策。
MySQL 8.0
- 统计方法：引入了新的基数统计算法，称为 Improved Statistics。它采用了分层统计的方式，不仅考虑页面级别的采样，还会对索引进行更细粒度的统计。例如，对于 B - Tree 索引，它会记录索引叶子节点的分布信息，从而更准确地估算基数。
- 更新频率：基数统计信息更新更主动。MySQL 8.0 引入了 incremental statistics 机制，当数据发生少量变化时，会自动增量更新基数统计信息，而无需手动干预。这样能保证基数统计信息更接近真实情况，使查询优化器能做出更合理的执行计划选择。

之前版本 由于基数估算不准确和更新不及时，查询优化器可能选择次优的执行计划。例如，在连接查询中，可能错误地估计连接表的基数，导致选择错误的连接顺序，使得查询性能下降。对于频繁更新的表，查询性能可能会随着数据的变化而逐渐变差，因为基数统计信息与实际数据的偏差越来越大。
MySQL 8.0 更准确的基数统计和更及时的更新，使得查询优化器能做出更合理的执行计划。这有助于提升查询性能，特别是在复杂查询和大数据量场景下。例如，在多表连接查询中，能更准确地选择连接顺序和连接算法，减少数据扫描量，从而提高查询效率。

之前版本
- 定期分析表：对于数据变化频繁的表，定期手动执行 ANALYZE TABLE 语句，以更新基数统计信息。例如，在每天业务低谷期，对关键业务表执行 ANALYZE TABLE，确保基数统计信息相对准确。
- 手动调整执行计划：当发现查询性能不佳且确认是由于基数估算错误导致执行计划不合理时，可以使用 STRAIGHT_JOIN 等关键字手动指定连接顺序，绕过查询优化器对基数的依赖，强制使用更优的执行计划。例如：

SELECT STRAIGHT_JOIN column1, column2
FROM table1
JOIN table2 ON table1.id = table2.table1_id;

MySQL 8.0
- 利用自动更新机制：充分利用 incremental statistics 机制，减少手动干预。只需要在系统初始化或者数据量有大规模变化时，手动执行 ANALYZE TABLE 进行全面统计，平时系统会自动增量更新基数统计信息。
- 关注执行计划变化：虽然 MySQL 8.0 的基数统计更准确，但随着数据的持续变化，执行计划仍可能需要调整。定期使用 EXPLAIN 关键字查看查询的执行计划，及时发现潜在的性能问题。例如：

EXPLAIN SELECT column1, column2
FROM table1
JOIN table2 ON table1.id = table2.table1_id;

如果发现执行计划不合理，可以进一步分析原因，必要时手动调整查询语句，如添加合适的索引等，以提升查询效率。

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