数据仓库服务 GAUSSDB(DWS)-更新统计信息:基本规则

时间：2025-03-05 09:29:07

基本规则

表1 统计信息收集相关基础功能
功能	介绍	特点	约束
手动采样	作业中修改大量数据后，手动执行ANALYZE	normal模式，统计信息存系统表，全局共享。四级锁，同一张表不能并发。 light模式，统计信息存内存，全局共享。一级锁，同一张表可以并发。 force模式，在锁定统计信息情况下，也可以强制采样，行为与normal一致。语法：ANALYZE tablename; ANALYZE (light\|force) tablename;	-
轮询采样	后台线程，根据阈值轮询维护统计信息	仅支持normal模式，统计信息存系统表，共享。四级锁，同一张表不能并发相关GUC参数： autovacuum autovacuum_mode autovacuum_analyze_threshold autovacuum_analyze_scale_factor	异步轮询触发
动态采样	查询解析时，根据阈值，用几十秒的代价实时维护统计信息	normal模式，统计信息存系统表，全局共享。四级锁，同一张表不能并发 light模式，统计信息存内存，全局共享。一级锁，同一张表可以并发相关GUC参数： autoanalyze autoanalyze_mode	随查询实时触发轻量化时依赖轮询采样进行持久化
强制采样	SQL中通过hint，强制每次查询都收集统计信息	用于数据特征敏感场景，确保查询时统计信息实时最新。用法：select /+ lightanalyze (t1 1) / from t1; 1：强制采样，0：禁止采样	需要改SQL
分区统计信息	按分区收集，仅收增量，自动合并全局信息	用于超大分区表的场景，确保分区剪枝后的查询代价估算准确	多占存储，信息更准
多列统计信息	根据多个列组合收集统计信息	用于多列同时过滤场景，确保对多列组合的查询代价估算准确	手动识别，临时表方式
表达式统计信息	根据表达式函数对某列收集统计信息	用于批量的表达式过滤的场景，确保查询表达式的查询代价估算准确	手动识别
表达式索引信息	创建的表达式索引会自动收集统计信息	用于点查的表达式过滤的场景，确保查询表达式的查询代价估算准确	手动识别
冻结统计信息	将表级的统计信息冻结，防止发生变化	用于数据特征极稳定场景，禁止采样，防止查询计划跳变用于数据特征极易变场景，强制采样，确保每次查询都采样参数：表级属性analyze_mode	-
修改统计信息	手动计算后，直接修改统计信息	继续低采样率，但可以手动计算后进行校准。用法： select approx_count_distinct(col_name) from table_name; alter table set (n_distinct=xxx)	-
分区信息拷贝	可将旧分区的统计信息拷贝到新分区	用于数据特征变化不大的分区表，减少统计信息收集的开销	-
统计信息推理	基于旧的统计信息自动推算更准确的统计信息	通过GUC参数enable_extrapolation_stats设置。	-
统计信息备份恢复	通过explain (stat on) 将统计信息备份成SQL	用于场景复现或统计信息还原	导出SQL的形式