本期我们用 MySQL 提供的 DBUG 工具来研究 MySQL 的 SQL 处理流程。
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起手先造个实例
这里得稍微改一下实例的启动文件 start，将 CUSTOM_MYSQLD 改为 mysqld-debug：
重启一下实例，加上 debug 参数：
我们来做一两个实验，说明 DBUG 包的作用：
先设置一个简单的调试规则，我们设置了两个调试选项：
d：开启各个调试点的输出
O,/tmp/mysqld.trace：将调试结果输出到指定文件
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然后我们创建了一张表，来看一下调试的输出结果：
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可以看到 create table 的过程中，MySQL 的一些细节操作，比如分配内存 alloc_root 等
这样看还不够直观，我们增加一些信息：
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来看看效果：
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可以看到输出变成了调用树的形式，现在就可以分辨出 alloc_root 分配的内存，是为了解析 SQL 时用的（mysql_parse）
我们再增加一些有用的信息：
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可以看到结果中增加了文件名和行号：
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现在我们可以在输出中找一下统计表相关的信息：
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可以看到 MySQL 在这里非常机智，直接执行了一个内置的存储过程来更新统计表。
沿着 que_eval_sql，可以找到其他类似的统计表，比如下面这些：
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本次实验中，我们借助了 MySQL 的 DBUG 包，来让 MySQL 将处理过程暴露出来。MySQL 中类似的技术还有不少，比如 performance_schema，OPTIMIZER_TRACE 等等。
这些技术将 MySQL 的不同方向的信息暴露出来，方便大家理解其中机制。
表统计信息是数据库基于成本的优化器最重要的参考信息；统计信息不准确，优化器可能给出不够优化的执行计划或者是错误的执行计划。对统计信息的计算分为非持久化统计信息（实时计算）与持久化统计信息。
非持久化统计信息
统计信息没有保存在磁盘上，而是频繁的实时计算统计信息；
每次对表的访问都会重新计算其统计信息；
假设针对一张大表的频繁查询，那么每次都要重新计算统计信息，很耗费资源。
持久化统计信息
把一张表在某一时刻的统计信息值保存在磁盘上；
避免每次查询时重新计算；
如果表更新不是很频繁，或者没有达到 MySQL 必须重新计算统计信息的临界值，可直接从磁盘上获取；
即使 MySQL 服务重启，也可以快速的获取统计信息值；
统计信息的持久化可以针对全局设置也可以针对单表设置。
接下来，详细说 MySQL 统计信息如何计算，何时计算，效果评估等问题。在 MySQL Server 层来控制是否自动计算统计信息的分布，并且来决策是持久化还是非持久化。
select browser,device,COUNT(device) sl from 表名 group by browser,device order by browser
1、UNION
2、若是innodb分表，则可以用merge处理。
直接搞一张专门针对统计数据用的汇总表
如果可能的话，不要采用分表的设计，采用表分区，这样就对于查询就不需要特殊处理了。规划好索引，性能应该不会有问题。