一、背景引入
在咱们开发和使用数据库的过程中，经常会碰到执行计划不准确的情况。啥是执行计划呢？简单来说，就是数据库在执行一个查询语句时所采用的具体步骤和策略。如果执行计划不准确，查询速度就会变慢，就像开车时导航指错了路，原本能快速到达目的地，结果绕了一大圈。而 KingbaseES 数据库是一款功能强大的国产数据库，在很多企业中都有广泛应用。今天咱们就来聊聊在 KingbaseES 数据库里，通过统计信息收集来解决执行计划不准确的优化方案。
二、统计信息的作用
1. 什么是统计信息
统计信息就像是数据库的“情报员”，它记录了数据库中表、列等对象的一些关键数据特征，比如表的行数、列的不同值数量、列值的分布情况等等。数据库会根据这些统计信息来评估不同执行计划的成本，从而选择最优的执行计划。
2. 统计信息对执行计划的影响
举个例子，假如有两个表 orders 和 customers，要进行连接查询。如果统计信息不准确，数据库可能会错误地认为某个表的数据量很小，从而选择了不恰当的连接方式，导致查询性能下降。比如，本来应该用哈希连接，结果因为统计信息有误，选择了嵌套循环连接，这样查询时间就会大大增加。
三、统计信息收集的方法
1. 自动收集统计信息
KingbaseES 提供了自动收集统计信息的功能。可以通过设置参数来让数据库在特定的时间间隔或者满足一定条件时自动收集统计信息。例如，在数据库配置文件中可以设置 autovacuum_analyze_scale_factor 和 autovacuum_analyze_threshold 这两个参数。
-- 技术栈：SQL
-- 设置自动分析的比例因子，这里表示当表中发生变化的行数达到表总行数的 10% 时，触发自动分析
ALTER SYSTEM SET autovacuum_analyze_scale_factor = 0.1;
-- 设置自动分析的最小阈值，这里表示当表中发生变化的行数达到 100 时，触发自动分析
ALTER SYSTEM SET autovacuum_analyze_threshold = 100;
2. 手动收集统计信息
有时候自动收集可能不能满足我们的需求，这时候就需要手动收集统计信息。可以使用 ANALYZE 语句来手动收集。
-- 技术栈：SQL
-- 收集单个表的统计信息
ANALYZE orders;
-- 收集数据库中所有表的统计信息
ANALYZE VERBOSE;
四、解决执行计划不准确的优化方案示例
1. 场景描述
假设我们有一个电商数据库，里面有两个表：products 和 orders。products 表存储了商品的信息，orders 表存储了订单的信息。现在要查询某个时间段内销量最高的商品，查询语句如下：
-- 技术栈：SQL
SELECT p.product_name, COUNT(o.order_id) as sales_count
FROM products p
JOIN orders o ON p.product_id = o.product_id
WHERE o.order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'
GROUP BY p.product_name
ORDER BY sales_count DESC
LIMIT 10;
2. 问题发现
在执行这个查询时，发现查询速度非常慢。通过查看执行计划，发现数据库选择了不恰当的连接方式，导致性能下降。进一步检查发现，orders 表的统计信息不准确，因为最近有大量的订单数据插入，而统计信息没有及时更新。
3. 优化步骤
第一步，手动收集 orders 表的统计信息。
-- 技术栈：SQL
ANALYZE orders;
第二步，再次执行查询语句，查看执行计划。这时候会发现执行计划发生了变化，数据库选择了更合适的连接方式，查询速度明显提升。
五、应用场景
1. 数据频繁变更的场景
在一些业务系统中，数据会频繁地插入、更新和删除。比如电商系统的订单表、库存表等，这些表的数据变化非常频繁。如果统计信息不能及时更新，就会导致执行计划不准确。这时候就需要经常手动或者自动收集统计信息，以保证查询性能。
2. 新数据导入的场景
当有新的数据批量导入到数据库中时，原有的统计信息可能就不适用了。比如，一个企业在进行数据迁移或者数据初始化时，会导入大量的历史数据。这时候就需要及时收集统计信息，让数据库重新评估执行计划。
六、技术优缺点
1. 优点
- 提高查询性能：通过准确的统计信息，数据库可以选择更优的执行计划，从而大大提高查询速度。就像上面的例子，更新统计信息后，查询速度明显提升。
- 自动化管理：KingbaseES 支持自动收集统计信息，减少了人工干预，提高了管理效率。
2. 缺点
- 收集成本：收集统计信息本身需要一定的时间和资源，尤其是在处理大数据量的表时，可能会对数据库的性能产生一定的影响。例如，在对一个超大型的日志表收集统计信息时，可能会导致数据库在一段时间内响应变慢。
- 信息过时：即使有自动收集机制，统计信息也可能会因为数据的快速变化而过时。比如在高并发的业务场景下，数据每秒都在发生变化，自动收集的频率可能跟不上数据变化的速度。
七、注意事项
1. 收集时机
要根据数据库的实际情况合理安排统计信息收集的时机。在业务低谷期进行手动收集，避免在业务高峰期影响数据库性能。比如，对于一个 24 小时营业的电商系统，可以选择在凌晨 2 点到 4 点这个业务量相对较低的时间段进行统计信息收集。
2. 收集范围
在手动收集统计信息时，要明确收集的范围。只对需要的表进行收集，避免不必要的资源浪费。比如，如果只有 orders 表和 products 表的数据发生了变化，只需要对这两个表进行统计信息收集，而不需要对整个数据库的所有表进行收集。
八、文章总结
通过对 KingbaseES 数据库统计信息收集的学习，我们了解到统计信息对于执行计划的准确性至关重要。当执行计划不准确时，会严重影响查询性能。我们可以通过自动和手动两种方式来收集统计信息，根据不同的应用场景选择合适的收集方法。同时，要注意统计信息收集的时机和范围，避免带来不必要的成本和影响。在实际开发和运维过程中，要密切关注数据库的性能变化，及时更新统计信息，以保证数据库的高效运行。
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