1、跳过无关或大列类型 如果表中存在 TEXT、BLOB、JSON 列，而这些列对查询优化统计意义不大，可设置 tidb_analyze_skip_column_types 跳过这些类型，从而减少内存负载。 2、降低采样率与桶数 虽然用户已经设了 0.01，但如仍超限，可以再调得更低；或者减少桶数（bucket 数量越多分析越细，内存越多）。 但要权衡统计精度 vs 系统资源。 3、按分区或拆表进行统计 如果该大表是一个单一大表，无分区，建议启动分区表或拆为多个逻辑子表。之后对每个分区/子表分别执行 ANALYZE，这样单次操作内存占用会更小。 在 TiDB 中，分区表分析可能有…

varchar应该可以的吧

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差不多

这个问题还没有修复

测试下8.5版本，看看是否正常。

目前没有

学习了

只改global的就行

这个说的很详细

tidb-lightning-ctl 这个工具在toolkit包里

v5版本太低了，升级到v8测试看看

总结到位

学习了

Navicat和 MySQL JDBC 客户端 可能有不同的设置或默认行为，这可能会影响查询的执行计划。