概述

mysql查询优化主要是在代价统计分析的基础上进行的。合理的代价模型和准确的代价统计信息决定了查询优化的优劣。myrocks基于mysql5.6, 目前的代价模型依赖的主要因素是IO和CPU，mysql5.7及以上的版本代价模型做了较多改进，具体可以参考这里
IO主要跟数据量和缓存相关，而CPU主要跟参与排序比较的记录数相关。 因此mysql5.6的统计信息的指标主要是数据量和记录数。例如：

• table scan：全表扫描统计信息包括数据量和记录数。
• index scan：索引统计信息，索引键值分布情况，即cardinality。
• range scan：索引范围扫描统计信息，一定范围内的记录数和数据量。

统计信息

mysql5.6 代价计算都是在server层完成，且代价只关心引擎层的数据量和行数，没有考虑不同引擎存储方式的差异，其代价也会存在差异。相对来说，5.7的代价统计方式更为合理。
对server层来说，不同存储引擎都应提供以下统计信息

• 索引的大小
• 索引的总行数
• 索引的键值分布, 不同长度前缀的键值分布
• 一定范围内的记录数

下面分别介绍innodb和rocksdb的统计信息

InnoDB统计分析

统计信息存储

innodb的统计信息可以通过下列表查询

information.statistics
mysql.innodb_table_stats
mysql.innodb_index_stats

实际上innodb的统计信息持久化在mysql.innodb_table_stats和mysql.innodb_index_stats这两个表中

CREATE TABLE `innodb_table_stats` (`database_name` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL,`table_name` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL,`last_update` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,`n_rows` bigint(20) unsigned NOT NULL,`clustered_index_size` bigint(20) unsigned NOT NULL,`sum_of_other_index_sizes` bigint(20) unsigned NOT NULL,PRIMARY KEY (`database_name`,`table_name`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin STATS_PERSISTENT=0CREATE TABLE `innodb_index_stats` (`database_name` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL,`table_name` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL,`index_name` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL,`last_update` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,`stat_name` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL,`stat_value` bigint(20) unsigned NOT NULL,`sample_size` bigint(20) unsigned DEFAULT NULL,`stat_description` varchar(1024) COLLATE utf8_bin NOT NULL,PRIMARY KEY (`database_name`,`table_name`,`index_name`,`stat_name`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin STATS_PERSISTENT=0

统计方法

• 索引大小
  从segment描述项直接得到索引占用的page数(btr_get_size)，索引总数据量=总page数*page大小。 索引大小的计算是比较精确的。

• 索引键值分布
  通过扫描所有数据的方式来统计键值分布虽然得到的数据是准确的，但是非常耗时。因此innodb是通过采样的方式来实现的，参数innodb_stats_persistent_sample_pages、innodb_stats_sample_pages 、innodb_stats_transient_sample_pages可以控制采样的page数。一般来说采样的page越分散，数据越准确。

  采样有两种方式，transient方式和persistent方式。
  1) transient方式：快速但不精确(dict_stats_update_transient)
  从根开始每层随机取一条记录到下一层，直到叶子节点。这样采样得到page过于随机，采样page可能出现比较集中的情况，极端情况下多次采样的page有可能是重复的。
  
  2) persistent方式：慢但相对精确(dict_stats_update_persistent)
  presistent方式分为两个阶段。第一阶段，找到一个合适的层次（非叶子层）用于分段，这个层次的不同值个数须>=10*采样页个数即N_DIFF_REQUIRED(index))。第二阶段，在找到的层次上进行分段，分段个数为N(N<=采样数)，再从每个分段随机取记录向下层找采样页，如果下层节点所有记录都相等，那么采样可以提前结束，不需要一直向下找到叶子节点，因为叶子节点中记录必定也是相同的。
  persistent方式采样比较分散，但第一阶段分段可能比较耗时，如果索引区分度不高，可能需要到Level=1层才分段。
  
  遍历采样页可以得到采样页的键值分布情况，从segment描述项可以得到叶子节点page数，再根据叶子节点page数和采样页比例可以得出最终的键值分布情况。

• 总行数
  前面已经计算出主键索引的分布情况， 总行数=主键不同值的个数。

• 范围统计
  范围统计，先从B树中查找起始值和结束值，并记录查找路径，从而每层的范围能够确定下来。
  有一个规律是，上层范围内的记录数等于下层范围内的page数。
  每层最多读取10个page，此层每页记录平均数=读取的记录数/读取的page数。
  假如此层范围内page数>10, 那么范围内的记录数=此层每页记录平均数*上层的范围内的记录数。
  下层范围内的记录数依赖于上层范围内的记录数。这样每层计算直到叶子层。
  

统计信息更新

以下情况会触发统计信息更新

• analyze table
• 距离上一次更新统计信息，发生变化的行数超过一定数值时自动更新(transient：1/16， persistent ：1/10）
• create table/truncate table 会初始化统计信息
• 查询information_schema.tables information_schema.statistic(innodb_stats_on_metadata=ON)

Rocksdb统计分析

统计信息存储

从server层来看，rocksdb统计信息存储在rocksdb数据字典INDEX_STATISTICS中

key: Rdb_key_def::INDEX_STATISTICS(0x6) + global_index_id
value: version, {materialized PropertiesCollector::IndexStats}

实际包含以下信息

struct Rdb_index_stats
{......GL_INDEX_ID m_gl_index_id;int64_t m_data_size, m_rows, m_actual_disk_size;int64_t m_entry_deletes, m_entry_single_deletes;int64_t m_entry_merges, m_entry_others;std::vector<int64_t> m_distinct_keys_per_prefix;......
}

INDEX_STATISTICS并没有像innodb统计信息一样提供mysql 下的表来查询，但我们仍可以从information_schema.statistic查看部分统计信息。

从rocksdb层来看，统计信息在每个SST file meta中都单独保存了自己的统计信息

而数据字典NDEX_STATISTICS的数据是汇总了memtable和所有sstable统计信息后的数据。

统计方法

memtable 每插入一行数据会统计行数(num_entries_)和数据量(data_size_)
memtable flush时会将SST 统计信息持久化到SST的meta中。
compact时新的统计信息也会持久化到新生成的SST的meta中。

• 范围分布
  范围分布需从memtable和sstable中查找
  

查找memtable(skiplist)，一个估算规则是, 下层范围内节点数=上层节点数*branching_factor。根据此规则可以估算memtable范围内的数据。

相关代码如下

template <typename Key, class Comparator>
uint64_t SkipList<Key, Comparator>::EstimateCount(const Key& key) const {uint64_t count = 0;Node* x = head_;int level = GetMaxHeight() - 1;while (true) {assert(x == head_ || compare_(x->key, key) < 0);Node* next = x->Next(level);if (next == nullptr || compare_(next->key, key) >= 0) {if (level == 0) {return count;} else {// Switch to next listcount *= kBranching_;level--;}} else {x = next;count++;}}
}

查sstable，先定位每层范围涉及的sstable，再估算范围内的数据大小。如果某个sstable全包含在范围内，则大小可以直接从sstable 的meta中获取；如果sstable只是半包含，那么需要计算范围在sstable中的offset，从而得到sstable中被包含的数据大小。

算出每层的范围内的数据大小，汇总得到范围内的总大小。
范围内的总行数=范围内的sstable总大小*sstable总行数/sst总大小 + memtable范围内的总行数。

官方代码存在bug，已提交给官方，详见这里

• 总行数
  总行数=memtable中行数+sstable中行数
  memtable中行数估算方法同上一节

官方代码实现假设记录大小为100字节(ROCKSDB_ASSUMED_KEY_VALUE_DISK_SIZE)，stats.records = sz/ROCKSDB_ASSUMED_KEY_VALUE_DISK_SIZE; 实际没有必要，实际上是可以通过上面的方法估算的。

sstable中行数只需要从meta中获取并汇总即可。
而实际上如果每此从memtable估算行数还是有一定开销的。所以，官方在仅有memtable而没有sstable的情况下才估算memtable的行数。而对于memtable和sstable共存的情况则只考虑sstable，忽略memtable中行数。

这里应该可以优化，比如可以考虑immutable memtable的行数

• 总大小
  不需要统计memtable，只需要汇总sstable meta中的大小。

• 键值分布
  每个sstable meta有键值分布信息，只需要汇总即可。

这里也存在一个bug

对于memtable，如果仅有memtableer没有sstable，那么键值分布只是简单的给了初始值。

    // Fake cardinality implementation. For example, (idx1, idx2, idx3) index// will have rec_per_key for (idx1)=4, (idx1,2)=2, and (idx1,2,3)=1.// rec_per_key for the whole index is 1, and multiplied by 2^n if// n suffix columns of the index are not used.x = 1 << (k->actual_key_parts-j-1);

而对于memtable和sstable共存的情况则只考虑sstable，忽略memtable的键值分布

统计信息更新

• 实例启动时会从数据字典INDEX_STATISTICS读取并初始化所有索引统计信息。
• analyze table 汇总memtable和所有sstable的统计信息，并持久化到数据字典INDEX_STATISTICS。
• flush memtable/compact 都会更新内存统计信息，并不持久化。
  flush memtable 新文件的统计信息会merge加入内存统计信息中。
  compact时会去掉老文件的统计信息，同时加上新生成文件的统计信息。
  
• 后台线程会定时持久化统计信息到数据字典INDEX_STATISTICS

总结

rocksdb和innodb统计信息有很多相似之处，但rocksdb sstable单独维护了统计信息，因此rocksdb的统计信息收集比innodb更快也更精确。同时，我们也看到了rocksdb的统计信息还有需要改进的地方，官方也逐步在完善。