一、统计信息为什么重要
想象一下你要去一个陌生的城市旅游，如果手里没有地图也没有导航，你可能会绕很多弯路。数据库优化器就像这个旅行者，而统计信息就是它的导航地图。没有准确的统计信息，优化器可能会选择错误的执行计划，导致查询性能急剧下降。
在PolarDB中，统计信息主要包括表的数据量、列的基数（不同值的数量）、数据分布直方图等。举个例子：
-- PolarDB示例：查看表的统计信息
ANALYZE TABLE users; -- 收集users表的统计信息
SHOW TABLE STATUS LIKE 'users'; -- 查看表基本信息
如果没有及时更新统计信息，优化器可能会误判数据量。比如一个表实际有1000万行，但统计信息显示只有100行，优化器可能选择全表扫描而不是索引扫描。
二、统计信息收集的机制
PolarDB提供了多种统计信息收集方式，最常用的是自动收集和手动收集。自动收集通常发生在表数据变化超过一定阈值时，而手动收集则通过ANALYZE TABLE命令触发。
-- PolarDB示例：手动收集统计信息（带采样）
ANALYZE TABLE orders SAMPLE 20 PERCENT; -- 对orders表采样20%的数据进行统计
采样收集是个很实用的功能，特别是对大型表。但要注意采样比例不能太低，否则统计信息会不准确。我曾经遇到一个案例，某电商平台因为使用1%的采样率，导致促销期间查询计划出错，临时改成30%才解决问题。
三、统计信息如何影响优化器
优化器主要使用统计信息来做几个关键决策：
- 访问路径选择（全表扫描 vs 索引扫描）
- 连接顺序选择（多表关联时先关联哪个表）
- 连接方法选择（嵌套循环、哈希连接还是合并连接）
看个具体例子：
-- PolarDB示例：展示不同统计信息下的执行计划差异
EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE user_id = 100;
-- 如果user_id=100的记录很少，优化器会选择索引
-- 如果该用户有大量订单，可能会选择全表扫描
这里有个常见误区：很多人认为只要有索引就一定会被使用。实际上，优化器会根据统计信息估算使用索引的成本，如果发现要回表访问太多数据，它可能宁愿选择全表扫描。
四、实战中的注意事项
- 大表收集时机：最好在业务低峰期进行，避免影响正常查询
- 分区表处理：需要分别收集每个分区的统计信息
- 临时表：临时表也需要统计信息，但经常被忽视
- 系统表：系统表的统计信息同样重要，特别是查询频繁时
-- PolarDB示例：分区表统计信息收集
ANALYZE TABLE sales PARTITION(p202301, p202302);
-- 只收集特定分区的统计信息，减少资源消耗
有个真实的教训：某金融系统升级后性能下降，最后发现是因为迁移时没有收集统计信息，导致所有查询都使用了次优计划。收集统计信息后，查询速度普遍提升了3-5倍。
五、进阶技巧与最佳实践
对于特别大的表，可以考虑：
- 使用不同采样率进行测试，找到准确性和性能的平衡点
- 对关键查询涉及的表优先收集统计信息
- 监控统计信息过期情况，建立定期收集机制
-- PolarDB示例：检查统计信息是否过期
SELECT table_name, update_time
FROM information_schema.tables
WHERE table_schema = 'your_db';
-- 查看统计信息最后更新时间，判断是否需要重新收集
在云数据库环境中，还可以利用PolarDB的自动维护窗口功能，设置统计信息自动收集的时间段，既保证统计信息新鲜度，又不影响业务高峰期的性能。
六、总结
统计信息就像是数据库优化器的眼睛，没有准确的统计信息，再强大的优化器也会变成"盲人摸象"。通过合理的收集策略和持续的监控，可以确保PolarDB始终做出最优的执行计划决策。
记住几个要点：定期收集、合理采样、重点关注大表和关键查询涉及的表。良好的统计信息管理习惯，往往能以最小的投入获得显著的性能提升。
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