ANALYZE TABLE 會傳回一個結果集，其中包含下表中顯示的欄位。

沒有任何 HISTOGRAM 子句的 ANALYZE TABLE 會執行索引鍵分佈分析，並儲存表格的分佈。任何現有的直方圖統計資訊都保持不受影響。

如果表格自上次索引鍵分佈分析以來沒有變更，則不會再次分析該表格。

MySQL 使用儲存的索引鍵分佈來決定在非常數的聯結中，應該聯結表格的順序。此外，在決定查詢中特定表格使用哪個索引時，可以使用索引鍵分佈。

要檢查儲存的索引鍵分佈基數，請使用 SHOW INDEX 陳述式或 INFORMATION_SCHEMA STATISTICS 表格。請參閱 第 15.7.7.23 節，「SHOW INDEX 陳述式」和 第 28.3.34 節，「INFORMATION_SCHEMA STATISTICS 表格」。

對於 InnoDB 表格，ANALYZE TABLE 會透過在每個索引樹上執行隨機深入檢查，並相應地更新索引基數估計值，來確定索引基數。由於這些只是估計值，因此重複執行 ANALYZE TABLE 可能會產生不同的數字。這使得 ANALYZE TABLE 在 InnoDB 表格上快速執行，但不是 100% 精確，因為它不會將所有列都納入考量。

您可以啟用 innodb_stats_persistent，使 ANALYZE TABLE 收集的統計資訊更精確且更穩定，如 第 17.8.10.1 節，「設定持久性最佳化器統計資訊參數」中所述。當啟用 innodb_stats_persistent 時，在索引欄位資料發生重大變更之後執行 ANALYZE TABLE 很重要，因為統計資訊不會定期重新計算（例如在伺服器重新啟動後）。

如果啟用了 innodb_stats_persistent，您可以透過修改 innodb_stats_persistent_sample_pages 系統變數來變更隨機深入檢查的次數。如果停用了 innodb_stats_persistent，請改為修改 innodb_stats_transient_sample_pages。

如需有關 InnoDB 中索引鍵分佈分析的更多資訊，請參閱 第 17.8.10.1 節，「設定持久性最佳化器統計資訊參數」和 第 17.8.10.3 節，「估計 InnoDB 表格的 ANALYZE TABLE 複雜度」。

MySQL 在聯結最佳化中使用索引基數估計值。如果聯結未以正確的方式最佳化，請嘗試執行 ANALYZE TABLE。在少數情況下，ANALYZE TABLE 未產生足夠適用於特定表格的值，您可以將 FORCE INDEX 與查詢一起使用，以強制使用特定索引，或設定 max_seeks_for_key 系統變數，以確保 MySQL 偏好索引查閱而不是表格掃描。請參閱 第 B.3.5 節，「與最佳化器相關的問題」。

使用 HISTOGRAM 子句的 ANALYZE TABLE 可以管理表格欄位值的直方圖統計資訊。如需有關直方圖統計資訊的資訊，請參閱 第 10.9.6 節，「最佳化器統計資訊」。

提供以下直方圖操作

儲存的直方圖管理陳述式只會影響指定的欄位。考慮以下陳述式

ANALYZE TABLE t UPDATE HISTOGRAM ON c1, c2, c3 WITH 10 BUCKETS;
ANALYZE TABLE t UPDATE HISTOGRAM ON c1, c3 WITH 10 BUCKETS;
ANALYZE TABLE t DROP HISTOGRAM ON c2;

第一個陳述式會更新欄位 c1、c2 和 c3 的直方圖，取代這些欄位的任何現有直方圖。第二個陳述式會更新 c1 和 c3 的直方圖，而 c2 的直方圖則不受影響。第三個陳述式會移除 c2 的直方圖，而 c1 和 c3 的直方圖則不受影響。

在建構直方圖時，若對使用者資料進行抽樣，並非所有數值都會被讀取；這可能導致遺失一些被認為重要的數值。在這種情況下，修改直方圖，或根據您自己的標準（例如完整資料集）明確設定您自己的直方圖可能會很有用。 ANALYZE TABLE tbl_name UPDATE HISTOGRAM ON col_name USING DATA 'json_data' 會使用與從 Information Schema COLUMN_STATISTICS 表格顯示 HISTOGRAM 欄位值相同的 JSON 格式所提供的資料，來更新直方圖表格的欄位。當使用 JSON 資料更新直方圖時，只能修改一個欄位。

我們可以先在表格 t 的欄位 c1 上產生直方圖，藉此來說明 USING DATA 的用法，如下所示

mysql> ANALYZE TABLE t UPDATE HISTOGRAM ON c1;
+-------+-----------+----------+-----------------------------------------------+
| Table | Op        | Msg_type | Msg_text                                      |
+-------+-----------+----------+-----------------------------------------------+
| h.t   | histogram | status   | Histogram statistics created for column 'c1'. |
+-------+-----------+----------+-----------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

我們可以在 COLUMN_STATISTICS 表格中看到產生的直方圖

mysql> TABLE information_schema.column_statistics\G
*************************** 1. row ***************************
SCHEMA_NAME: h
 TABLE_NAME: t
COLUMN_NAME: c1
  HISTOGRAM: {"buckets": [], "data-type": "int", "auto-update": false,
"null-values": 0.0, "collation-id": 8, "last-updated": "2024-03-26
16:54:43.674995", "sampling-rate": 1.0, "histogram-type": "singleton",
"number-of-buckets-specified": 100}   
1 row in set (0.00 sec)

現在我們刪除直方圖，當我們檢查 COLUMN_STATISTICS 時，它是空的

mysql> ANALYZE TABLE t DROP HISTOGRAM ON c1;
+-------+-----------+----------+-----------------------------------------------+
| Table | Op        | Msg_type | Msg_text                                      |
+-------+-----------+----------+-----------------------------------------------+
| h.t   | histogram | status   | Histogram statistics removed for column 'c1'. |
+-------+-----------+----------+-----------------------------------------------+
1 row in set (0.01 sec)

mysql> TABLE information_schema.column_statistics\G
Empty set (0.00 sec)

我們可以透過插入先前從 COLUMN_STATISTICS 表格的 HISTOGRAM 欄位取得的 JSON 表示法，來還原被刪除的直方圖，當我們再次查詢該表格時，可以看到直方圖已還原到之前的狀態

mysql> ANALYZE TABLE t UPDATE HISTOGRAM ON c1 
    ->     USING DATA '{"buckets": [], "data-type": "int", "auto-update": false,
    ->               "null-values": 0.0, "collation-id": 8, "last-updated": "2024-03-26
    ->               16:54:43.674995", "sampling-rate": 1.0, "histogram-type": "singleton",
    ->               "number-of-buckets-specified": 100}';   
+-------+-----------+----------+-----------------------------------------------+
| Table | Op        | Msg_type | Msg_text                                      |
+-------+-----------+----------+-----------------------------------------------+
| h.t   | histogram | status   | Histogram statistics created for column 'c1'. |
+-------+-----------+----------+-----------------------------------------------+

mysql> TABLE information_schema.column_statistics\G
*************************** 1. row ***************************
SCHEMA_NAME: h
 TABLE_NAME: t
COLUMN_NAME: c1
  HISTOGRAM: {"buckets": [], "data-type": "int", "auto-update": false,
"null-values": 0.0, "collation-id": 8, "last-updated": "2024-03-26
16:54:43.674995", "sampling-rate": 1.0, "histogram-type": "singleton",
"number-of-buckets-specified": 100}

加密表格（為了避免在統計資料中暴露資料）或 TEMPORARY 表格不支援直方圖產生。

直方圖產生適用於所有資料類型的欄位，但幾何類型（空間資料）和 JSON 除外。

直方圖可以為儲存和虛擬產生的欄位產生。

直方圖無法為單欄唯一索引所涵蓋的欄位產生。

直方圖管理陳述式會嘗試盡可能執行所要求的操作，並報告其餘的診斷訊息。例如，如果 UPDATE HISTOGRAM 陳述式命名多個欄位，但其中一些不存在或具有不支援的資料類型，則會為其他欄位產生直方圖，並為無效的欄位產生訊息。

直方圖會受到這些 DDL 陳述式的影響

histogram_generation_max_mem_size 系統變數控制直方圖產生可用的最大記憶體量。全域和工作階段值可以在執行階段設定。

變更全域 histogram_generation_max_mem_size 值需要足夠的權限才能設定全域系統變數。變更工作階段 histogram_generation_max_mem_size 值需要足夠的權限才能設定受限的工作階段系統變數。請參閱第 7.1.9.1 節，「系統變數權限」。

如果讀取到記憶體中以產生直方圖的預估資料量超過 histogram_generation_max_mem_size 所定義的限制，MySQL 會對資料進行抽樣，而不是將所有資料讀取到記憶體中。抽樣會均勻分佈在整個表格中。MySQL 使用 SYSTEM 抽樣，這是一種頁面層級的抽樣方法。

可以查詢 Information Schema COLUMN_STATISTICS 表格的 HISTOGRAM 欄位中的 sampling-rate 值，以判斷為了建立直方圖所抽樣的資料比例。sampling-rate 是介於 0.0 和 1.0 之間的數字。值為 1 表示已讀取所有資料（沒有抽樣）。

以下範例示範抽樣。為了確保資料量超過範例目的的 histogram_generation_max_mem_size 限制，在為 employees 表格的 birth_date 欄位產生直方圖統計資料之前，會將限制設定為較低的值 (2000000 位元組)。

mysql> SET histogram_generation_max_mem_size = 2000000;

mysql> USE employees;

mysql> ANALYZE TABLE employees UPDATE HISTOGRAM ON birth_date WITH 16 BUCKETS\G
*************************** 1. row ***************************
   Table: employees.employees
      Op: histogram
Msg_type: status
Msg_text: Histogram statistics created for column 'birth_date'.

mysql> SELECT HISTOGRAM->>'$."sampling-rate"'
       FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMN_STATISTICS
       WHERE TABLE_NAME = "employees"
       AND COLUMN_NAME = "birth_date";
+---------------------------------+
| HISTOGRAM->>'$."sampling-rate"' |
+---------------------------------+
| 0.0491431208869665              |
+---------------------------------+

sampling-rate 值為 0.0491431208869665 表示大約有 4.9% 的 birth_date 欄位資料被讀取到記憶體中，以產生直方圖統計資料。

InnoDB 儲存引擎為儲存在 InnoDB 表格中的資料提供其自己的抽樣實作。當儲存引擎未提供自己的抽樣實作時，MySQL 使用的預設抽樣實作需要完整表格掃描，這對於大型表格而言代價很高。InnoDB 抽樣實作透過避免完整表格掃描來改善抽樣效能。

可以使用 sampled_pages_read 和 sampled_pages_skipped INNODB_METRICS 計數器來監控 InnoDB 資料頁面的抽樣。（如需一般 INNODB_METRICS 計數器使用資訊，請參閱第 28.4.21 節，「INFORMATION_SCHEMA INNODB_METRICS 表格」）。

以下範例示範抽樣計數器的使用方式，這需要在產生直方圖統計資料之前啟用計數器。

mysql> SET GLOBAL innodb_monitor_enable = 'sampled%';

mysql> USE employees;

mysql> ANALYZE TABLE employees UPDATE HISTOGRAM ON birth_date WITH 16 BUCKETS\G
*************************** 1. row ***************************
   Table: employees.employees
      Op: histogram
Msg_type: status
Msg_text: Histogram statistics created for column 'birth_date'.

mysql> USE INFORMATION_SCHEMA;

mysql> SELECT NAME, COUNT FROM INNODB_METRICS WHERE NAME LIKE 'sampled%'\G
*************************** 1. row ***************************
 NAME: sampled_pages_read
COUNT: 43
*************************** 2. row ***************************
 NAME: sampled_pages_skipped
COUNT: 843

此公式會根據抽樣計數器資料來近似抽樣率

sampling rate = sampled_page_read/(sampled_pages_read + sampled_pages_skipped)

根據抽樣計數器資料的抽樣率與 Information Schema COLUMN_STATISTICS 表格的 HISTOGRAM 欄位中的 sampling-rate 值大致相同。

如需有關為產生直方圖而執行的記憶體配置的資訊，請監控效能結構描述 memory/sql/histograms 工具。請參閱第 29.12.20.10 節，「記憶體摘要表格」。

ANALYZE TABLE 會清除 Information Schema INNODB_TABLESTATS 表格中的表格統計資料，並將 STATS_INITIALIZED 欄位設定為 Uninitialized。下次存取表格時，會再次收集統計資料。