本篇介绍 MySQL 表如何计算统计信息。表统计信息是数据库基于成本的优化器最重要的参考信息；统计信息不准确，优化器可能给出不够优化的执行计划或者是错误的执行计划。
1. innodb_stats_on_metadata（是否自动更新统计信息），MySQL 5.7中默认为关闭状态
在上一期《数据库对象信息记录表|全方位认识 mysql 系统库》中，我们详细介绍了mysql系统库中的元数据记录表，本期我们将为大家带来系列第四篇《统计信息记录表|全方位认识 mysql 系统库》，下面请跟随我们一起开始 mysql 系统库的系统学习之旅吧。
MySQL优化器的工作之一是选择索引。通过选择索引，找到一个最优的执行方案，以最小的代价去执行语句。而评估代价大小的因素之一，就是扫描行数。因为扫描的行数越少，访问磁盘数据的次数越少，消耗的CPU资源就相应越少。另外，优化器还会结合是否使用临时表、是否排序等因素进行综合判断。
直方图是表上某个字段在按照一定百分比和规律采样后的数据分布的一种描述，最重要的作用之一就是根据查询条件，预估符合条件的数据量，为sql执行计划的生成提供重要的依据
MySQL 因为它的可靠性、高性能和易用性，成为世界上最受欢迎的开源数据库。MySQL 专为事务处理而设计和优化，全球的企业都依赖于MySQL。随着在 MySQL 数据库服务中引入 HeatWave，客户现在拥有一个可以同时进行事务处理和分析处理的单一数据库。它消除了分析处理数据库的 ETL 的需求，并为实时分析提供支持。HeatWave 建立在创新的内存查询引擎之上，该引擎专为可扩展性和性能而设计，并针对云进行了优化。MySQL HeatWave 服务比其他数据库服务（Snowflake、Redshift、Aurora、Synapse、Big Query）更快，而且成本只是其一小部分。
MySQL的査询优化器会通过两个API来了解存储引擎的索引值的分布信息,以决定如何使用索引。第一个API是 records_in_range()，通过向存储引擎传入两个边界值获取在这个范围大概有多少条记录。对于某些存储引擎，该接口返回精确值，例如MyISAM；但对于另一些存储引擎则是一个估算值，例如 InnoDB。 第二个API是info()，该接口返回各种类型的数据，包括索引的基数(每个键值有多少条记录)。 如果存储引擎向优化器提供的扫描行数信息是不准确的数据，或者执行计划本身太复杂以致无法准确地获取各个阶段匹配的行数，那么优化器会使用索引统计信息来估算扫描行数。 MySQL优化器使用的是基于成本的模型，而衡量成本的主要指标就是一个查询需要扫描多少行。如果表没有统计信息，或者统计信息不准确，优化器就很有可能做出错误的决定。可以通过运行ANALYZE TABLE来重新生成统计信息解决这个问题。 每种存储引擎实现索引统计信息的方式不同，所以需要进行ANALYZE TABLE的频率也因不同的引擎而不同，每次运行的成本也不同：
MySQL执行SQL会经过SQL解析和查询优化的过程，解析器将SQL分解成数据结构并传递到后续步骤，查询优化器发现执行SQL查询的最佳方案、生成执行计划。查询优化器决定SQL如何执行，依赖于数据库的统计信息，下面我们介绍MySQL 5.7中innodb统计信息的相关内容。
在任何数据库中统计信息是帮助数据库查询中走更适合的查询路径的基础，MYSQL 8 中持久化的统计信息怎么做，怎么能持久化后提高执行计划的稳定性。
在进行慢SQL分析的时候，有时候我们会发现explain的扫描行数和慢日志中的行数相差很大，那explain中的rows这个扫描行数是怎么判断的？
与其它主流商业数据库一样，TiDB 的查询优化器负责用户及系统查询的优化，生成有效且高效的执行计划由执行器来执行。而优化器生成的执行计划的优劣直接影响查询的执行效率和性能。「TiDB 查询优化及调优」系列文章将通过一些具体的案例，向大家介绍 TiDB 查询及优化相关的原理和应用。本文为系列文章的第一篇，将简要介绍 TiDB 的查询优化器的优化流程。
ＭySQL 的InnoDB引擎会维护着用户表每个索引的统计信息，来帮助查询优化器选择最优的执行计划，详细的来说，key的分布情况能决定多表join的顺序，也能够决定查询使用哪一个索引。这些统计信息可以由专门的后台线程刷新，也可以由用户也可以显示的调用Analyze table的命令来刷新统计信息，本文基于最新的 MySQL 8.0 来具体分析一下刷新统计信息的具体实现。
墨墨导读：MySQL 8.0 新功能直方图，继承于Oracle ，MairaDB的实现方式。本文从MySQL角度解释，直方图是什么。
同事咨询个问题：某个业务基于 INFORMATION_SCHEMA 统计表的信息（比如最大值）向表里面插入数据。
网名“北在南方”，资深 DBA，主要负责数据库架构设计和运维平台开发工作，擅长数据库性能调优、故障诊断。
爱奇艺，中国高品质视频娱乐服务提供者，2010 年 4 月 22 日正式上线，推崇品质、青春、时尚的品牌内涵如今已深入人心，网罗了全球广大的年轻用户群体，积极推动产品、技术、内容、营销等全方位创新。企业愿景为做一家以科技创新为驱动的伟大娱乐公司。我们在前沿技术领域也保持一定的关注度。
MySQL会在某些情况下选择错误索引导致查询性能下降。例如不断地删除历史数据和新增数据的场景。
Mysql数据库是一个基于结构化数据的开源数据库。SQL语句是MySQL数据库中核心语言。不过在MySQL数据库中执行SQL语句，需要小心两个陷阱。 陷阱一：空值不一定为空 空值是一个比较特殊的字段。在MySQL数据库中，在不同的情形下，空值往往代表不同的含义。这是MySQL数据库的一种特性。如在普通的字段中(字符型的数据)，空值就是表示空值。但是如果将一个空值的数据插入到TimesTamp类型的字段中，空值就不一定为空。此时为出现什么情况呢 我先创建了一个表。在这个表中有两个字段：User_i
在做自动化运维开发过程中，需要从information_schema.tables获取MySQL表相关的元信息，发现MySQL8.0和5.7存在的差异还是比较大的；在MySQL8.0以前，通常会通过infomation_schema的表来获取一些元数据，例如从tables表中获取表的下一个auto_increment值，从indexes表获取索引的相关信息等。
统计信息的作用 上周同事在客户现场遇到了由于统计信息的原因，导致应用数据迁移时间过慢，整个迁移差点失败。关键时刻同事发现测试环境与生产环境SQL语句执行计划不一致，立刻收集统计信息才保证迁移得以正常完成。 统计信息对于SQL的执行时间有重要的影响，统计信息的不准确会导致SQL的执行计划不准确，从而致使SQL执行时间变慢，Oracle DBA非常了解统计信息的收集规则，同样在MySQL中也有相关的参数去控制统计信息。 相关参数 innodb_stats_auto_recalc 控制innodb是否自动收集统
MySQL server层的优化器负责选择索引。而优化器选择索引的目的，是找到一个最优的执行方案，并用最小的代价去执行语句。在数据库里面，扫描行数是影响执行代价的因素之一。扫描的行数越少，意味着访问磁盘数据的次数越少，消耗的 CPU 资源越少。当然，扫描行数并不是唯一的判断标准，优化器还会结合是否使用临时表、是否排序等因素进行综合判断。
MySQL与其它的数据库一样，需要一个储存元数据的地方。在MySQL8之前，它们以各种文件的形式保存在不同的地方，例如 .FRM ， .TRG ，.TRN等等。随着时间的推移，这些文件逐渐成为了各种环境中的瓶颈。MySQL8推出了支持事务的数据字典。
MySQL 优化器是 MySQL 中的一个核心组件。MySQL 优化器的主要职责在于确定查询的执行计划。在数据库中，同样的查询可以有多种不同的执行方式，如使用不同的索引，使用不同的连接顺序等。每种执行方式都有其相应的执行开销。MySQL 优化器的作用就是比较多个可能的执行计划和它们的开销，然后选择执行开销最小的那个以执行查询。
大致上大部分的数据库都有统计分析，主要的作用就是在语句执行的情况下，能尽量的选择相对正确的方式来走执行计划，越准确的统计分析，可以带来更好的执行计划和数据库的语句执行性能，但相对来说越准确的统计分析，也会带来系统在统计时的性能消耗，越大的数据库系统，对统计分析的需求和要求也就越高。
随着互联网的飞速发展，业务量可能在短短的时间内爆发式地增长，对应的数据量可能快速地从几百 GB 涨到几百个 TB，传统的单机数据库提供的服务，在系统的可扩展性、性价比方面已经不再适用。为了应对大数据量下业务服务访问的性能问题，MySQL 数据库常用的分库、分表方案会随着 MySQL Sharding（分片）的增多，业务访问数据库逻辑会越来越复杂。而且对于某些有多维度查询需求的表，需要引入额外的存储或牺牲性能来满足查询需求，这样会使业务逻辑越来越重，不利于产品的快速迭代。
通过explain的执行结果我们可以看出，上面的SQL语句并没有走我们的索引a，而是直接使用了全表扫描。
MySQL推出了新功能—— MySQL Autopilot。MySQL Autopilot 使用先进的机器学习技术来自动化 HeatWave，使其更易于使用并进一步提高性能和可扩展性。目前还没有其他云供应商提供如此先进的自动化功能。MySQL HeatWave 客户可以免费使用 Autopilot。关于HeatWave，请阅读MySQL Database Service with Analytics Engine。
花了两天时间写了一个Excel数据转换脚本，原需求除了要把数据转存到Mysql中，还要对每一条数据进行拆分和重组，并不容易。最终我利用R语言完成了这个小需求，本着总结学习的想法，在此处将多余逻辑删除，抽离出了最基本的Excel转存Mysql的功能，这样也可以算一个小轮子了。（仅做学习用，Navicat等工具可以直接导入Excel）
本文是在假定读者了解了直方图是什么，直方图如何进行添加维护的前提下，围绕直方图与索引的对比、何时应该添加直方图，及直方图如何帮助优化器选择更优的执行计划这几个方面来介绍直方图。 对直方图不太了解的小伙伴可参考GreatSQL社区的另一篇文章 4.直方图介绍和使用|MySQL索引学习
一个客户的性能优化案例: 没有修改数据库实例的任何配置参数以及业务代码没有变更的情况下，一条 sql 出现大幅性能下降。
近年来随着我国计算机水平的发展，如今的天气网站信息多，想要获取有效的信息需要的时间太长。为了解决社会人员和专业气象人员获取符合自己的并符合自己意向的天气信息，利用Hive对这些天气信息进行收集和分析势在必行。所以需要一种能够具有分析天气系统，可供用户利用自身优势，分析天气信息，从而尽快找到心仪的天气。
介绍 随着数据量的不断增大，传统的直连数据库对数据进行访问的方式已经无法满足一般公司的需求。通过数据库中间件，可以对数据库进行水平扩展，由原来单台数据库扩展到多台数据库，数据库中间件通过路由规则将数据的访问请求路由到其中一台数据库上，从而大大降低了数据访问的瓶颈和单台数据库的压力。通过数据库中间件还可以将DBA和研发进行解耦，提升DBA运维效率。 奇虎360公司开源的Atlas是优秀的数据库中间件，美团点评DBA团队针对公司内部需求，在其上做了很多改进工作，形成了新的高可靠、高可用企业级数据库中间件DBP
场景：mysql统计一个数据库里所有表的数据量，最近在做统计想查找一个数据库里基本所有的表数据量，数据量少的通过select count再加起来也是可以的，不过表的数据有点多，不可能一个一个地查
在生产环境中收到一个接口耗时预警, 通过监控发现, 接口耗时达到了89s, 最终定位到了是因为触发了一个sql慢查询场景.
-- 每个表单独文件和单独表空间，而不是放在系统表空间，每个表的文件表空间允许操作系统在表被截断或删除时回收磁盘空间。每表文件表空间还支持动态和压缩行格式以及相关功能
MySQL在企业版里提供了一个监视工具——MySQL Enterprise Monitor 简称MEM。可以使用MEM对MySQL实例和主机进行监视，发现潜在的问题，并将发现的结果通知给管理员，同时提供修正问题的建议。
为帮助开发者更好地了解和学习前沿数据库技术，腾讯云数据库特推出"DB · TALK"系列技术分享会，聚焦干货赋能创新，邀请数十位鹅厂资深数据库专家每月和您一起深入探讨云数据库的内核技术、性能、架构、管理运维和最佳实践等。 3月30日第一期分享会“数据库管理与运维”专场已结束，本期带来各讲师分享精华及直播回顾视频。想要讲师ppt的小伙伴，可在腾讯云数据库公众号后台发送"3.30讲师课件"，即可获得讲师课件哦！ 迁移利器DBbridge 技术实现原理 ——程学飞，腾讯云数据库高级产品经理 DBbridge软件的
一直以来，TiDB 的数据访问热点问题，是用户比较关注的问题。为什么这个问题如此突出呢？这其实是“分布式”带来的结构效应。单机数据库由于只有一个节点，是不存在热点问题的(因为性能的上限就是单机的处理能力)，而分布式数据库集群存在多个节点，在达到存储扩展、读写能力扩展的目的上，我们希望大量的读写压力能够平摊在每个节点上，TiDB 也一直在朝着这个目标靠近。
优化SQL，是DBA常见的工作之一。如何高效、快速地优化一条语句，是每个DBA经常要面对的一个问题。在日常的优化工作中，我发现有很多操作是在优化过程中必不可少的步骤。然而这些步骤重复性的执行，又会耗费DBA很多精力。于是萌发了自己编写小工具，提高优化效率的想法。
7、检测本机当前用户是否为超级管理员,如果是管理员,则使用 yum 安装 vsftpd,如果不是,则提示您非管理员(使用字串对比版本)
1）编写 hello world 脚本#!/bin/bash# 编写hello world脚本echo "Hello World!"2）通过位置变量创建 Linux 系统账户及密码#!/bin/bash# 通过位置变量创建 Linux 系统账户及密码#$1 是执行脚本的第一个参数,$2 是执行脚本的第二个参数useradd "$1" echo "$2" | passwd ‐‐stdin "$1"3）备份日志#!/bin/bash# 每周 5 使用 tar 命令备份/var/log 下的所有日志
在立项之初，我们进行了大量解决方案的对比，深入了解了业界的 scale-out（横向扩展）、scale-up（纵向扩展）等解决方案。但考虑到技术架构的前瞻性、发展潜力、社区活跃度以及服务本身与 MySQL 的兼容性，我们最终敲定了基于 TiDB 数据库进行二次开发的整体方案，并与 PingCAP 官方和开源社区进行深入合作的开发模式。
Shell脚本,就是利用Shell的命令解释的功能，对一个纯文本的文件进行解析，然后执行这些功能，也可以说Shell脚本就是一系列命令的集合。
上一篇《事件统计 | performance_schema全方位介绍》详细介绍了performance_schema的事件统计表，但这些统计数据粒度太粗，仅仅按照事件的5大类别+用户、线程等维度进行分类统计，但有时候我们需要从更细粒度的维度进行分类统计，例如：某个表的IO开销多少、锁开销多少、以及用户连接的一些属性统计信息等。此时就需要查看数据库对象事件统计表与属性统计表了。今天将带领大家一起踏上系列第五篇的征程(全系共7个篇章)，本期将为大家全面讲解performance_schema中对象事件统计表与属性统计表。下面，请跟随我们一起开始performance_schema系统的学习之旅吧~
不管是任何数据库.都会有查询功能.而且是很重要的功能.上一讲知识简单的讲解了表的查询所有.
HeatWave是一个分布式、可扩展、无共享、内存中、混合柱状的查询处理引擎，专为获得极致性能而设计。可以通过向MySQL数据库系统添加一个HeatWave集群来启用它。
上面的参数是对所有存储引擎的表进行累计，下面参数是针对InnoDB存储引擎的，累加算法略有不同
SQL优化 通过show status命令了解各种sql的执行效率 查看本session的sql执行效率 show status like 'Com_%'; 查看全局的统计结果 SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_%' 查看服务器的状态 show global status; 结果 Com_select:执行select操作的次数，依次查询之累加1 Com_insert:执行insert操作的次数，对于批量插入的insert操作，只累加依次 Com_update:执行update操作
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