DTSE Tech Talk 第18期丨统计信息大揭秘，数仓SQL执行优化之密钥

摘要：华为云EI DTSE技术布道师王跃，针对统计信息对于查询优化器的重要性，GaussDB(DWS)最新版本的analyze当前能力，与开发者和伙伴朋友们展开交流互动，帮助开发者快速上手使用统计信息的自动收集功能。

在本期《统计信息大揭秘——SQL执行优化之密钥》的主题直播中，我们邀请到华为云EI DTSE技术布道师王跃，针对统计信息对于查询优化器的重要性，GaussDB(DWS)最新版本的analyze当前能力，与开发者和伙伴朋友们展开交流互动，帮助开发者快速上手使用统计信息的自动收集功能。

为何要重视统计信息收集？

现阶段市场上的数据库产品，基本上都是基于CBO模型的优化器，在基于CBO模型的优化器中，统计信息是生成最优执行计划的前提，会直接影响到执行计划的选择，因此统计信息的及时收集是尤为重要的。

统计信息主要包括“描述表规模的表级统计信息”和“描述列数据特征的列级统计信息”两部分内容。

王跃从统计数据在优化器中的运用这一角度，向我们展示了统计信息影响表达小估算的原理、进行等值比较、范围比较、多条件、简单JOIN代价估算的原理，进一步解释了统计信息的重要性。

如何收集统计信息

王跃先带我们简单了解了GaussDB(DWS)的部署架构，说明了分布式查询的执行流程和统计信息收集的执行流程。

基于此，GaussDB（DWS）共有五种统计信息收集的方法，分别是按库收集、按表收集、按模式收集、按列收集以及多列组合。

GaussDB（DWS）拥有强大的统计信息自动收集能力，通过后台线程轮询收集与优化器同步收集两种方式来实现。王跃建议开发者可以同步开启两种方式，以达到最优的收集功能。

此外，还强调了自动收集的阈值控制方法，同时对收集不及时，统计信息可能失效的场景，提出了一种统计信息推算的兜底策略。确保每个查询都有及时有效的统计信息可用。保证了尽可能最优的执行性能。

华为云数仓analyze能力

通过“基本功能”，“收集方式”，“准确性”，“可靠性”，“估算增强”，详细的介绍了华为云GaussDB（DWS）近年来在统计信息方面的持续耕耘和比较有亮点的特色功能。

GaussDB（DWS）在analyze的各个执行过程中都进行了精心打造。统计信息是基于对目标数据的采样生成的，所以准确性才是统计信息的关键。

样本数据能不能代表全表数据特征？
如何找到一个恰当的采样大小，让统计信息收集的又快又准？
不同存储类型的表如何自适应的选取采样模型？
内存不足时应该如何计算统计信息？

在采样大小，采样模型，计算模型等方面的深入投入，GaussDB（DWS）寻找出了这些问题的最佳答案。

最后给出了一键式统计信息自动收集的最优配置，让用户不再担心统计信息忘记收集的烦恼，帮助开发者专注于自己业务领域，减少统计信息忘收集的困扰。

统计信息常见问题

我们知道了GaussDB（DWS）的统计信息自动收集功能很强大，那我们接下来更关心的是如何检测它的使用效果，如何知道收集的进度和方式。

如何判断统计信息是否失效，给用户提供了三种简单快速识别统计信息未收集的方法：

已知SQL执行慢，看是否有未收集统计信息的表；
批量作业执行慢，哪些SQL是没收统计信息；
通过日志查找历史未收集统计信息的表。

analyze易运维，通过非常巧妙的方法，将analyze每一步的执行过程和运行模式，详细的展示到活跃会话视图和线程等待视图，王跃也在最后列举了一些使用者最常问到关于analyze的几个TOP问题。

欢迎感兴趣的开发者们收看我们的直播回放，了解更多~

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