ANALYZE TABLE 复杂度对 InnoDB 表的依赖项是：

使用这些参数，可以估算ANALYZE TABLE 复杂度的近似公式为：

innodb_stats_persistent_sample_pages 值 * 表中的索引列数量 * 分区数量

通常，结果值越大，ANALYZE TABLE 的执行时间也越长。

为了更深入地了解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），它具有主键（2列）、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)
);

为了根据上述算法所需的列和索引数据，查询persistent index statistics表mysql.innodb_index_stats对表t。 n_diff_pfx%统计信息显示每个索引中被计数的列。例如，对于主键索引，列a和b被计数。对于非唯一索引，主键列（a,b）在用户定义的列之外还被计数。

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          |
  +------------+--------------+------------------+

根据上述索引统计数据和表定义，可以确定以下值：

现在可以通过计算 innodb_stats_persistent_sample_pages * (2 + 4 + 2 * (1 + 2)) * 1 来确定被扫描的叶子页面数量。将 innodb_stats_persistent_sample_pages 设置为默认值 20，并且使用默认页面大小16 KiB (innodb_page_size=16384)，可以估算表 t 的20 * 12 * 16384 字节将被读取，约为4 MiB。