默认情况下启用的innodb_stats_auto_recalc变量控制是否在表发生变化时自动计算统计信息（当变化的行数超过表的10%）。您也可以使用STATS_AUTO_RECALC子句在创建或修改表时配置自动统计信息重新计算。

由于自动统计信息重新计算的异步性质，它可能不会立即在运行影响超过10%表行数的DML操作后重新计算统计信息，即使innodb_stats_auto_recalc变量启用。统计信息重新计算可能会在某些情况下延迟几秒。如果需要立即获取最新的统计信息，请运行ANALYZE TABLE以启动同步（前台）统计信息重新计算。

如果innodb_stats_auto_recalc被禁用，您可以通过执行ANALYZE TABLE语句确保优化器统计的准确性，特别是在对索引列进行了大量更改后。您也可以考虑在加载数据时添加ANALYZE TABLE到setup脚本中，并在低活动时间段内定期执行ANALYZE TABLE。

当对现有表添加索引，或者在添加或删除列时，索引统计信息将被计算并添加到innodb_index_stats表中，不管innodb_stats_auto_recalc的值是什么。

对于具有AUTO UPDATE启用的histogram（见Histogram Statistics Analysis），自动重新计算持久统计信息也会导致histogram的更新。

innodb_stats_persistent, innodb_stats_auto_recalc 和innodb_stats_persistent_sample_pages 是全局变量。要 Override 这些系统级设置，配置优化器统计参数为单个表，可以在CREATE TABLE 或ALTER TABLE 语句中定义STATS_PERSISTENT、STATS_AUTO_RECALC 和STATS_SAMPLE_PAGES 子句。

三个子句在以下CREATE TABLE示例中指定：

CREATE TABLE `t1` (
`id` int(8) NOT NULL auto_increment,
`data` varchar(255),
`date` datetime,
PRIMARY KEY  (`id`),
INDEX `DATE_IX` (`date`)
) ENGINE=InnoDB,
  STATS_PERSISTENT=1,
  STATS_AUTO_RECALC=1,
  STATS_SAMPLE_PAGES=25;

优化器使用关于键分布的估算统计信息来选择执行计划中的索引，基于索引的相对选择性。操作如ANALYZE TABLE会导致InnoDB从每个表的索引中随机采样页面，以估算索引的基数。这种采样技术称为随机探测。

innodb_stats_persistent_sample_pages控制采样页面的数量。您可以在运行时调整设置以管理优化器使用的统计信息估算的质量。默认值为20。在遇到以下问题时，考虑修改设置：

默认情况下，InnoDB 在计算统计信息时读取未提交的事务数据。在删除表中的行事务未提交的情况下，delete标记记录将在计算行估算和索引统计信息时被排除，这可能会导致其他事务在使用不同隔离级别（除了READ UNCOMMITTED）操作表时产生非最优执行计划。为了避免这种情况，可以启用innodb_stats_include_delete_marked以确保delete标记记录在计算持久优化器统计信息时被包含。

当innodb_stats_include_delete_marked启用时，ANALYZE TABLE 在重新计算统计信息时考虑delete标记记录。

innodb_stats_include_delete_marked 是一个全局设置，影响所有InnoDB表，并且只适用于持久优化器统计信息。

持久统计特性依赖于mysql数据库中的内部管理表，名为innodb_ table_stats和innodb_index_stats。这些表在所有安装、升级和从源代码构建过程中自动设置。

InnoDB 表和索引统计表包括一个last_update列，显示索引统计最后更新的时间：

mysql> SELECT * FROM innodb_table_stats \G
*************************** 1. row ***************************
           database_name: sakila
              table_name: actor
             last_update: 2014-05-28 16:16:44
                  n_rows: 200
    clustered_index_size: 1
sum_of_other_index_sizes: 1
...

mysql> SELECT * FROM innodb_index_stats \G
*************************** 1. row ***************************
   database_name: sakila
      table_name: actor
      index_name: PRIMARY
     last_update: 2014-05-28 16:16:44
       stat_name: n_diff_pfx01
      stat_value: 200
     sample_size: 1
     ...

可以手动更新 InnoDB 表和索引统计表，这使得可以强制特定的查询优化计划或测试备选方案，而不需要修改数据库。如果您手动更新统计信息，请使用FLUSH TABLE tbl_name语句来加载更新后的统计信息。

持久统计信息被认为是本地信息，因为它们与服务器实例相关。因此，在自动统计信息重新计算时，innodb_table_stats和innodb_index_stats表不会被复制。如果您使用ANALYZE TABLE语句来启动同步统计信息重新计算，语句将被复制（除非您抑制了日志），并在副本上进行重新计算。

表innodb_ table_ stats包含每个表的一行数据。以下示例演示了收集的数据类型。

表t1包含主键（列a、b），次要索引（列c、d）和唯一索引（列e、f）：

CREATE TABLE t1 (
a INT, b INT, c INT, d INT, e INT, f INT,
PRIMARY KEY (a, b), KEY i1 (c, d), UNIQUE KEY i2uniq (e, f)
) ENGINE=INNODB;

在插入五行示例数据后，表t1将如下所示：

mysql> SELECT * FROM t1;
+---+---+------+------+------+------+
| a | b | c    | d    | e    | f    |
+---+---+------+------+------+------+
| 1 | 1 |   10 |   11 |  100 |  101 |
| 1 | 2 |   10 |   11 |  200 |  102 |
| 1 | 3 |   10 |   11 |  100 |  103 |
| 1 | 4 |   10 |   12 |  200 |  104 |
| 1 | 5 |   10 |   12 |  100 |  105 |
+---+---+------+------+------+------+

要立即更新统计信息，请运行ANALYZE TABLE（如果innodb_ stats_ auto_ recalc启用，统计信息将在几秒钟内自动更新，假设10%的表行发生了变化）：

mysql> ANALYZE TABLE t1;
+---------+---------+----------+----------+
| Table   | Op      | Msg_type | Msg_text |
+---------+---------+----------+----------+
| test.t1 | analyze | status   | OK       |
+---------+---------+----------+----------+

表t1的统计信息显示最后一次InnoDB更新表统计信息的时间（2014-03-14 14:36:34），表中的行数（5），聚簇索引大小（1页）和其他索引的总大小（2页）。

mysql> SELECT * FROM mysql.innodb_table_stats WHERE table_name like 't1'\G
*************************** 1. row ***************************
           database_name: test
              table_name: t1
             last_update: 2014-03-14 14:36:34
                  n_rows: 5
    clustered_index_size: 1
sum_of_other_index_sizes: 2

表innodb_index_stats包含每个索引多行数据。每行在表innodb_index_stats中提供与特定索引统计信息相关的数据，这些数据命名在stat_name列中，并在stat_description列中进行描述。例如：

mysql> SELECT index_name, stat_name, stat_value, stat_description
       FROM mysql.innodb_index_stats WHERE table_name like 't1';
+------------+--------------+------------+-----------------------------------+
| index_name | stat_name    | stat_value | stat_description                  |
+------------+--------------+------------+-----------------------------------+
| PRIMARY    | n_diff_pfx01 |          1 | a                                 |
| PRIMARY    | n_diff_pfx02 |          5 | a,b                               |
| PRIMARY    | n_leaf_pages |          1 | Number of leaf pages in the index |
| PRIMARY    | size         |          1 | Number of pages in the index      |
| i1         | n_diff_pfx01 |          1 | c                                 |
| i1         | n_diff_pfx02 |          2 | c,d                               |
| i1         | n_diff_pfx03 |          2 | c,d,a                             |
| i1         | n_diff_pfx04 |          5 | c,d,a,b                           |
| i1         | n_leaf_pages |          1 | Number of leaf pages in the index |
| i1         | size         |          1 | Number of pages in the index      |
| i2uniq     | n_diff_pfx01 |          2 | e                                 |
| i2uniq     | n_diff_pfx02 |          5 | e,f                               |
| i2uniq     | n_leaf_pages |          1 | Number of leaf pages in the index |
| i2uniq     | size         |          1 | Number of pages in the index      |
+------------+--------------+------------+-----------------------------------+

stat_名 列显示以下类型的统计信息：

为了更好地理解 n_diff_pfxNN 统计信息，它提供了卡度数据，考虑一下之前介绍的 t1 表示例。如以下所示，t1 表示创建了一个主索引（列 a、b），一个次索引（列 c、d）和一个唯一索引（列 e、f）：

CREATE TABLE t1 (
  a INT, b INT, c INT, d INT, e INT, f INT,
  PRIMARY KEY (a, b), KEY i1 (c, d), UNIQUE KEY i2uniq (e, f)
) ENGINE=INNODB;

在插入五行示例数据后，表格t1的结构如下：

mysql> SELECT * FROM t1;
+---+---+------+------+------+------+
| a | b | c    | d    | e    | f    |
+---+---+------+------+------+------+
| 1 | 1 |   10 |   11 |  100 |  101 |
| 1 | 2 |   10 |   11 |  200 |  102 |
| 1 | 3 |   10 |   11 |  100 |  103 |
| 1 | 4 |   10 |   12 |  200 |  104 |
| 1 | 5 |   10 |   12 |  100 |  105 |
+---+---+------+------+------+------+

当你查询index_ name、stat_name、stat_value和stat_description，其中stat_name LIKE 'n_diff%'，将返回以下结果集：

mysql> SELECT index_name, stat_name, stat_value, stat_description
       FROM mysql.innodb_index_stats
       WHERE table_name like 't1' AND stat_name LIKE 'n_diff%';
+------------+--------------+------------+------------------+
| index_name | stat_name    | stat_value | stat_description |
+------------+--------------+------------+------------------+
| PRIMARY    | n_diff_pfx01 |          1 | a                |
| PRIMARY    | n_diff_pfx02 |          5 | a,b              |
| i1         | n_diff_pfx01 |          1 | c                |
| i1         | n_diff_pfx02 |          2 | c,d              |
| i1         | n_diff_pfx03 |          2 | c,d,a            |
| i1         | n_diff_pfx04 |          5 | c,d,a,b          |
| i2uniq     | n_diff_pfx01 |          2 | e                |
| i2uniq     | n_diff_pfx02 |          5 | e,f              |
+------------+--------------+------------+------------------+

对于主索引（PRIMARY），有两个n_diff%行。行数等于索引中的列数。

对于次要索引(i1），有四个n_diff%行。次要索引(c,d)只定义了两个列，但是对次要索引的n_diff%行却有四个，因为InnoDB将所有非唯一索引都suffix到主键上。因此，对次要索引的n_diff%行需要四个，以便包括次要索引列(c,d)和主键列(a,b)。

对于唯一索引(i2uniq），有两个n_diff%行。

可以使用 innodb_index_stats 表来检索表、分区或子分区的索引大小。在以下示例中，索引大小被检索到表 t1。关于表 t1 和相应索引统计信息，请见第17.8.10.1.6节，“InnoDB Persistent Statistics Tables Example”。

mysql> SELECT SUM(stat_value) pages, index_name,
       SUM(stat_value)*@@innodb_page_size size
       FROM mysql.innodb_index_stats WHERE table_name='t1'
       AND stat_name = 'size' GROUP BY index_name;
+-------+------------+-------+
| pages | index_name | size  |
+-------+------------+-------+
|     1 | PRIMARY    | 16384 |
|     1 | i1         | 16384 |
|     1 | i2uniq     | 16384 |
+-------+------------+-------+

对于分区或子分区，您可以使用相同的查询语句，但修改 WHERE 子句来检索索引大小。例如，以下查询检索表 t1 的分区索引大小：

mysql> SELECT SUM(stat_value) pages, index_name,
       SUM(stat_value)*@@innodb_page_size size
       FROM mysql.innodb_index_stats WHERE table_name like 't1#P%'
       AND stat_name = 'size' GROUP BY index_name;