ANALYZE TABLE 对InnoDB表的复杂度取决于：

使用这些参数，估算 ANALYZE TABLE 复杂度的近似公式为：

innodb_stats_persistent_sample_pages 的值乘以表中的索引列数乘以分区数量。

通常，结果值越大，ANALYZE TABLE 的执行时间越长。

要更好地估算 ANALYZE TABLE 复杂度，请考虑以下示例。

在 Big O notation 中，ANALYZE TABLE 复杂度被描述为：

 O(n_sample
  * (n_cols_in_uniq_i
     + n_cols_in_non_uniq_i
     + n_cols_in_pk * (1 + n_non_uniq_i))
  * n_part)

其中：

现在，考虑以下表（表 t），它有一个主键（2 列），一个唯一索引（2 列），和两个非唯一索引（每个 2 列）：

CREATE TABLE t (
  a INT,
  b INT,
  c INT,
  d INT,
  e INT,
  f INT,
  g INT,
  h INT,
  PRIMARY KEY (a, b),
  UNIQUE KEY i1uniq (c, d),
  KEY i2nonuniq (e, f),
  KEY i3nonuniq (g, h)
);

要获取算法所需的列和索引数据，请查询 mysql.innodb_index_stats 持久索引统计表中的表 t。 n_diff_pfx% 统计显示了每个索引中的列数。例如，列 a 和 b 被计入主键索引中。对于非唯一索引，主键列（a,b）被计入用户定义的列中。

mysql> SELECT index_name, stat_name, stat_description
       FROM mysql.innodb_index_stats WHERE
       database_name='test' AND
       table_name='t' AND
       stat_name like 'n_diff_pfx%';
  +------------+--------------+------------------+
  | index_name | stat_name    | stat_description |
  +------------+--------------+------------------+
  | PRIMARY    | n_diff_pfx01 | a                |
  | PRIMARY    | n_diff_pfx02 | a,b              |
  | i1uniq     | n_diff_pfx01 | c                |
  | i1uniq     | n_diff_pfx02 | c,d              |
  | i2nonuniq  | n_diff_pfx01 | e                |
  | i2nonuniq  | n_diff_pfx02 | e,f              |
  | i2nonuniq  | n_diff_pfx03 | e,f,a            |
  | i2nonuniq  | n_diff_pfx04 | e,f,a,b          |
  | i3nonuniq  | n_diff_pfx01 | g                |
  | i3nonuniq  | n_diff_pfx02 | g,h              |
  | i3nonuniq  | n_diff_pfx03 | g,h,a            |
  | i3nonuniq  | n_diff_pfx04 | g,h,a,b          |
  +------------+--------------+------------------+

基于上述索引统计数据和表定义，可以确定以下值：

现在可以计算 innodb_stats_persistent_sample_pages * (2 + 4 + 2 * (1 + 2)) * 1 来确定扫描的叶页数。以 innodb_stats_persistent_sample_pages 的默认值为 20，和默认的页面大小为 16 KiB (innodb_page_size=16384)，然后可以估算表 t 中读取了 20 * 12 * 16384 字节，约为 4 MiB。