面试题：MySQL更新索引统计信息对不同存储引擎查询开销的影响差异

Question

InnoDB和MyISAM是MySQL常见的两种存储引擎，在更新索引统计信息后，它们在查询开销方面会有哪些不同的表现？请从索引结构、统计信息维护机制等方面进行分析。

Answer 1

1. 索引结构差异对查询开销的影响

• InnoDB：
  • 索引结构：InnoDB采用聚簇索引，数据和索引存储在一起。主键索引叶子节点存储行数据，辅助索引叶子节点存储主键值，通过主键值再回表获取完整数据。
  • 查询开销：更新索引统计信息后，由于索引和数据紧密关联，在基于索引的查询时，如果是覆盖索引查询（查询字段都包含在索引中），查询效率较高，因为无需回表。但如果不是覆盖索引查询，回表操作可能增加查询开销。对于范围查询，InnoDB能利用索引快速定位数据范围，但由于数据和索引存储在一起，索引更新可能导致页分裂等操作，在更新索引统计信息后，查询开销可能受到索引结构调整的短暂影响。
• MyISAM：
  • 索引结构：MyISAM使用非聚簇索引，数据和索引分开存储。索引叶子节点存储数据的物理地址。
  • 查询开销：更新索引统计信息后，在查询时，通过索引找到物理地址后直接读取数据，无需回表操作（除非查询涉及的数据不在索引中）。对于范围查询，MyISAM同样能利用索引定位数据范围，但由于数据和索引分离，可能在数据读取时需要更多的磁盘I/O操作，尤其在数据量较大时，查询开销可能会高于InnoDB在覆盖索引查询时的开销。

2. 统计信息维护机制差异对查询开销的影响

• InnoDB：
  • 维护机制：InnoDB的统计信息是实时更新的，在数据修改（插入、更新、删除）操作时，会同时更新相关的索引统计信息。这种实时更新机制确保了统计信息的准确性，但在高并发写入场景下，可能会增加系统开销。
  • 查询开销：更新索引统计信息后，查询优化器能立即获取到准确的统计信息，从而生成更精准的查询计划。例如，在使用索引进行过滤条件判断时，优化器能根据准确的统计信息评估不同索引的选择性，选择最优的索引进行查询，使得查询开销在整体上能维持在一个较优的水平。
• MyISAM：
  • 维护机制：MyISAM的索引统计信息在表被打开时才会更新，或者通过ANALYZE TABLE等命令手动更新。这种延迟更新机制在数据修改频繁时，可能导致统计信息不准确。
  • 查询开销：更新索引统计信息后，如果在更新后及时进行查询，查询优化器能基于准确的统计信息生成合理的查询计划，查询开销相对较低。但如果在更新统计信息后有大量数据修改操作，而未再次更新统计信息，查询优化器可能基于不准确的统计信息生成较差的查询计划，从而增加查询开销，例如选择了非最优的索引，导致全表扫描等低效操作。