mysql如何定期分析检查与优化表？
1. 对表进行优化 ( 优化表主要作用是消除删除或者更新造成的空间浪费)
2. 对表进行分析（分析关键字的分布, 分析并存储MyISAM和BDB表中键的分布）
3. 对表进行检查（检查表的错误，并且为MyISAM更新键的统计内容）
4. 对表进行修复（修复被破坏的MyISAM表）
分析表
ANALYZE TABLE 表名1 [,表名2…] ;
ANALYZE TABLE分析表的过程中，数据库系统会对表加一个只读锁。在分析期间，只能读取表中的记录，不能更新和插入记录。ANALYZE TABLE语句能够分析InnoDB和MyISAM类型的表。
对表的定期分析可以改善性能，且应该成为常规维护工作的一部分。因为通过更新表的索引信息对表进行分析，可改善数据库性能。
检查表
MySQL中使用CHECK TABLE语句来检查表。CHECK TABLE语句能够检查InnoDB和MyISAM类型的表是否存在错误。还可以检查视图是否存在错误.
check table 表名
优化表
随着MySQL的使用，包括BLOB和VARCHAR字节的表将变得比较繁冗，因为这些字段长度不同，对记录进行插入、更新或删除时，会占有不同大小的空间，记录就会变成碎片，且留下空闲的空间。像具有碎片的磁盘，会降低性能，需要整理，因此要优化。 （个人理解：当删除数据之后，原来的索引文件位置会空出来。等待新文件的插入，optimize命令就是整理索引文件）
针对MyISAM表，直接使用如下命令进行优化
optimize table table1[,table2][,table3]
myisam
innodb
Table does not support optimize, doing recreate + analyze instead。因为Innodb结构下删除了大量的行，此时索引会重组并且会释放相应的空间因此不必优化。
show table status like ‘表名’；
只会MySQL和Excel怎么找数据分析工作？
这两个是比较牛逼的工具了，你还可以学学R和python。这两个分析也是比较牛逼的东西。
上面的都是工具，你要找工作，可能还是要系统学些数据分析，有一门专业就是统计学吧，里面可能有很多些这知识。
数据分析工具类软件，好用的有哪些？
先看张图：
这是我用FineBI做出来的，可以说这是一款集自助分析和可视化于一体的神器--FineBI，听过Tableau和PowerBI的应该也都知道，他们都是同一类工具，但相之于两者，优势更加明显！
接下来讲重点讲解它的主要功能、特点和同类具的对比、以及基本使用方法。
FineBI的主要功能
FineBI是一款BI商业智能工具，能简单快速的生成各种酷炫的可视化数据报表，做有目的性的数据分析。
所以，它主要完成下面几个工作：
1. 数据的整合
2. 数据的分析和可视化
3. 报表制作与发布
FineBI的主要特点
BI工具那么多，为何我要重点推荐这款BI工具呢？
但这款BI做为国产，不由得让我产生好奇和好感，值得关注和鼓励。更何况它能够足以应对基本的数据分析，不虚于那两者，且具备下面几大特点：
1、打通各类数据源
FineBI能够从各种数据源中抓取数据进行分析，除了支持大家常用的Oracle、SQLServer、MySQL等数据库，还支持SAP BW、HANA、Essbase等多维数据库。
大数据前端分析，FineBI可对接Hadoop、Kylin、Derby、Gbase、ADS、Hbase、Mongodb等大数据平台。在对接方面有自己的分布式连接方案。
下图是FineBI的数据连接窗口：
私信回复”BI“，即可获取工具!
还支持导入Excel数据，支持从R语言脚本导入数据。所以基本能对接各类数据源，打通并整合。
2. 易用性(无需编程)
FineBI采用的拖拽数据字段，自动出图的操作方式，让我们可以把更多精力投放到数据管理，算法研究和业务沟通上。下图展示了FineBI清爽商务的工作界面。
易用性还体现在数据处理方面。
要知道一份数据拿到在分析是还是要做很多公式计算、过滤筛选处理的。惊喜的是这个工具内置了各种计算公式、过滤组件。
比如时间过滤，大家觉得还要手写公式么。
各种现成的计算公式，基本告别SQL和代码。
这里展示的仅仅是一小个方面，绝大多数商业公司出品的软件在易用性方面完爆开源产品。
3、可视化颜值高
一些图表（出自官方）
4、数据权限管控
FineBI的数据权限管控，可以说是很专业了，这也是开源和商业不能比的。
笔者是FineReport的深度用户，FineReport是报表应用工具，应用面更广，数据安全性要求也更高，FineBI差不多是沿用了其兄弟产品的一套权限管理方案。可以对不同部门/岗位/角色的人员，进行数据源/业务包/数据表/分析报表的权限管控。简单来讲，你可以让不同人看到仅有自己权限下的报表和数据。
目前市面上很多数据分析及建模工具，下面为您推荐几款最实用的建模工具
1.Tableau
（）
数据可视化做的最好的平台之一
功能十分强大，可以说是excel的升级版
2.Python
（www.python.com）
Python作为近几年强势崛起的变成语言，由于其易用性和强大的扩展性，迅速成为数据分析最强大的工具，只需一点编程基础，熟练使用旗下的pandas库就可玩转数据分析
3. SAS
（www.sas.com）
作为为统计而生的语言，SAS的统计和数据分析功能十分强大，可以托拉拽也可以通过编程来实现，只不过SAS语言比较奇怪
4.R语言
（）
R作为一种统计分析软件，是集统计分析与图形显示于一体的。它可以运行于UNIX,Windows和Macintosh的操作系统上，而且嵌入了一个非常方便实用的帮助系统，相比于其他统计分析软件，R还有以下特点：
1.R是自由软件。这意味着它是完全免费,开放源代码的。可以在它的网站及其镜像中下载任何有关的安装程序、源代码、程序包及其源代码、文档资料。标准的安装文件身自身就带有许多模块和内嵌统计函数,安装好后可以直接实现许多常用的统计功能。
2.R是一种可编程的语言。作为一个开放的统计编程环境,语法通俗易懂,很容易学会和掌握语言的语法。而且学会之后,我们可以编制自己的函数来扩展现有的语言。这也就是为什么它的更新速度比一般统计软件,如,SPSS,SAS等快得多。大多数最新的统计方法和技术都可以在R中直接得到。
3. 所有R的函数和数据集是保存在程序包里面的。只有当一个包被载入时,它的内容才可以被访问。一些常用、基本的程序包已经被收入了标准安装文件中,随着新的统计分析方法的出现,标准安装文件中所包含的程序包也随着版本的更新而不断变化。在另外版安装文件中,已经包含的程序包有：base一R的基础模块、mle一极大似然估计模块、ts一时间序列分析模块、mva一多元统计分析模块、survival一生存分析模块等等.
5.Radiance
（www.datazen.ai）
新兴的机器学习建模平台，简单，快速，集成了多个机器学习算法，让你迅速建立机器学习模型