postgresql_internals-14 学习笔记（六）—

不完全来自这本书，把查到的和之前的文章重新汇总整理了一把。

一、统计信息的收集

1. 主要参数

其中最主要的是track_counts，开启才会收集统计信息。

postgres=# select name,setting,short_desc,context from pg_settings where name like 'track%'; 
           name            | setting |                          short_desc                          |  context   
---------------------------+---------+--------------------------------------------------------------+------------
 track_activities          | on      | Collects information about executing commands.               | superuser
 track_activity_query_size | 1024    | Sets the size reserved for pg_stat_activity.query, in bytes. | postmaster
 track_commit_timestamp    | off     | Collects transaction commit time.                            | postmaster
 track_counts              | on      | Collects statistics on database activity.                    | superuser
 track_functions           | none    | Collects function-level statistics on database activity.     | superuser
 track_io_timing           | off     | Collects timing statistics for database I/O activity.        | superuser
 track_wal_io_timing       | off     | Collects timing statistics for WAL I/O activity.             | superuser

2. 相关进程

pg 15之前，由stats collector进程负责统计信息收集

之前看文档这个进程的启动跟 /etc/hosts 配置还有关系，设置错误会导致进程起不来，可以参考：故障：autovacuum和stats collector进程未正常启动 - 墨天轮

pg 15取消了stats collector进程

统计信息由放在临时文件改为放至共享内存，并在停库前由检查点进程写到文件系统

PostgreSQL 15: Stats Collector Gone? What's New?

3. 自动收集

由autovacuum触发。触发条件：

autovacuum_analyze_threshold：表被修改行数阈值，默认50
autovacuum_analyze_scale_factor：表被修改行数比例，默认0.1
计算公式：pg_stat_all_tables.n_mod_since_analyze （自上次analyze以来被修改的行数）> autovacuum_analyze_threshold + autovacuum_analyze_scale_factor × pg_class.reltuples

它也有对应普通表的表级同名参数，可以针对各表调整。toast表无需收集统计信息，因此没有针对它的参数。

postgresql_internals-14 学习笔记（二）常规vacuum_Hehuyi_In的博客-CSDN博客

4. 手动收集

analyze [verbose] [table[(column[,..])]]

verbose：显示收集进度
table：要收集的表名，如果不指定，则收集当前数据库中所有表的统计信息
column：要收集的列名，如果不指定，则收集所有字段的统计信息
analyze命令对表加4级锁，不阻塞写

5. 默认抽样数

300×default_statistics_target参数（默认100）

/* Default statistics target (GUC parameter) */
int			default_statistics_target = 100;

为了调整所收集的统计信息的准确度，可以增大随机抽样比例，这个参数可以在session级别设置，也可以在列级别设置。

set default_statistics_target to xxx;
alter table tab_name alter column col_name set statistics xxx;

二、基础统计信息

基础统计信息保存在pg_class中，主要是下面3项：

reltuples：表预估行数，也是执行计划里row=的来源之一，pg 14用-1表示没收集过统计信息，以区分于空表
relpages：表预估页数 relpages
relallvisible ：vm(visibility map)文件中被标记的页数

SELECT reltuples::numeric, relpages, relallvisible FROM pg_class WHERE relname = 'tmp001';

未收集统计信息的表

CREATE TABLE tmp_copy(LIKE tmp001) WITH (autovacuum_enabled = false);
SELECT reltuples::numeric, relpages, relallvisible FROM pg_class WHERE relname = 'tmp_copy';

在生成执行计划时，会按照表大小及字段宽度等预估行数，所以rows不会是0。并且如果表增大，预估的rows会相应增加（但如果delete删除表数据而表大小没有变化，则不会生效）。

具体可以参考：postgresql源码学习（56）—— explain是如何快速估算pg表行数的_Hehuyi_In的博客-CSDN博客

三、详细统计信息

这部分内容存在pg_statistic系统表中，但里面的内容很难看懂，因此通常我们会看pg_stats视图。

pg_stats视图内容

下面是主要字段含义

1. null_frac 空值比率

执行计划预估空值行数时，会用 reltuples * null_frac

insert into tmp001 select null from tmp001 limit 1000;

explain select * from tmp001 where aid is null;

SELECT round(reltuples * s.null_frac) AS rows
FROM pg_class JOIN pg_stats s ON s.tablename = relname
WHERE s.tablename = 'tmp001' AND s.attname = 'aid';

也可以明显看出来，是有误差的。

2. n_distinct 非重复值

如果值为负数，其绝对值代表非重复值在列中占比（总行数/非重复值）

例如-1表示所有值均不重复（总行数/非重复值=1），-3表示非重复值占0.3（总行数/非重复值=3）。

非重复值占比超过10%时会用比例表示，否则使用具体数字

这一项由于仅抽样部分行，有时可能很不准确，可以手工指定列有多少非重复值

alter table tab_name alter column col_name set (n_distinct=xxx);

如果表是有继承关系的其他子表的父表，还可以设置n_distinct_inherited，这样子表会继续使用这个父表的设置值。

alter table tab_name alter column col_name set (n_distinct_inherited=xxx);

3. 最频繁值 Most Common Values

pg_stats视图的most_common_vals 和 most_common_freqs字段。

SELECT most_common_vals AS mcv,left(most_common_freqs::text,60) || '...' AS mcf
FROM pg_stats
WHERE tablename = 'pgbench_branches' and attname='bbalance';

select bbalance,count(*) from pgbench_branches group by bbalance;

表示bbalance字段最频繁值是0和1，出现比率一个约71%，一个约28%

这个最常用于 column = value 的条件，例如

也适用于范围查询行数预估，本质上是一样的

4. 直方图

如果distinct值太多，pg不可能一个个存起来，就会使用直方图保存。直方图的基本原理是将数据排序后分成若干个桶（bucket），并记录每个桶中数据的最大值、最小值、出现频次占比等信息。

上面的bid是存了所有唯一值，下面aid就只用直方图存了部分值

最常见的直方图分为两类

等宽直方图 Equi-width Histogram

将数据按最大、小值区间等分为N份，即所谓"等宽"。

假设某一列各个值的分布如下

划分为4个桶，则等宽直方图为

优点是简洁清晰，缺点则是无法根据各值出现频率进行统计。如果桶中值偏差度过高，预估的返回行数可能差距会很大。

等高直方图 Equi-depth Histogram

将数据按总频次等分为N份，每个桶中数值的频次之和为总行数的 1/N，即所谓"等高"。

优点是增加选择率估算的准确性；且数据分散的区间内每个桶中的数值跨度更大，有利于减小储存直方图所消耗的内存。缺点是如果某个值占比极高，会导致它自己占很多个桶，其他大量值挤在一个桶中。

5. 非标准类型的统计信息

most_common_elems,most_common_elem_freqs,elem_count_histogram 会显示非标准类型的元素的mcv,mcf,直方图信息，通常适用于数组、向量、范围等数据类型。

6. 平均宽度 avg_width

顾名思义，列中存储值的平均宽度，通常对变长的字符串类型比较有意义。

select avg_width FROM pg_stats where tablename='tmp002';

7. 相关度 Correlation

元组顺序与物理存储顺序。1表示完全一致，-1表示完全相反，越一致通常性能越好。

postgres=# create table test2(id int);
CREATE TABLE
postgres=# insert into test2 SELECT ceil(random() * 5) AS num FROM generate_series(1,5);
INSERT 0 5
postgres=# select * from test2;
 id 
----
  5
  2
  1
  4
  3
(5 rows)

postgres=# analyze test2;
ANALYZE
postgres=# select correlation from pg_stats where tablename  = 'test2';
 correlation 
-------------
        -0.2
(1 row)

cluster命令可以对表进行进行聚簇，不过只对存量数据有效，增量数据无法保证，并且是8级锁，通常不会这样来用。

postgres=# create index on test2(id);
CREATE INDEX
postgres=# cluster test2 USING test2_id_idx ;
CLUSTER
postgres=# select * from test2;
 id 
----
  1
  2
  3
  4
  5
(5 rows)

postgres=# analyze test2;
ANALYZE
postgres=#  select correlation from pg_stats where tablename  = 'test2';
 correlation 
-------------
           1
(1 row)

四、表达式统计信息

1. 直接为表达式收集统计信息

当条件是表达式时（function-call = constant），pg给它预估的返回行占比总是0.5%，这可能会非常不准确。例如下面这个例子，条件是month，而最多只有12个月，因此占比预估约为1/12.

因此，pg引入了作为扩展的表达式统计信息，用法有点类似函数索引。

CREATE STATISTICS flights_expr ON (extract(
month FROM scheduled_departure AT TIME ZONE 'Europe/Moscow'
))
FROM flights;

扩展统计信息存在pg_statistic_ext系统表中，收集的数据单独存在pg_statistic_ext_data表中，而表达式统计信息可以在pg_stats_ext_exprs视图中查到。

2. 为表达式索引收集统计信息

另一个方法是为表达式创建索引，并对该索引收集统计信息（在pg_stats中查询）

CREATE INDEX ON flights(extract(month FROM scheduled_departure AT TIME ZONE 'Europe/Moscow'));
ANALYZE flights;

五、多元统计信息 multivariate statistics

类似oracle，这是为了解决列之间的相关性问题（correlated predicates）。一个经典案例是问出生在9月并且是处女座的人有多少，如果将两列当作毫无关系，预估值就会大大降低。

CREATE STATISTICS flights_dep(dependencies)
ON flight_no, departure_airport FROM flights;

在pg 14中，不仅可以为多列创建扩展统计信息，还可以为多个表达式列也创建统计信息。

参考

《Postgresql修炼之道：从小工到专家(第二版)》

深度剖析PostgreSQL中的统计信息

PostgreSQL学习篇13.1 统计信息的收集_在路上-CSDN博客_postgresql 收集统计信息

PostgreSQL中的统计信息