CREATE STATISTICS

CREATE STATISTICS — 定义扩展统计

Synopsis

CREATE STATISTICS [ IF NOT EXISTS ] statistics_name
    [ ( statistics_kind [, ... ] ) ]
    ON column_name, column_name [, ...]
    FROM table_name

描述

CREATE STATISTICS将创建一个新的扩展统计对象, 追踪指定表、外部表的数据。该统计对象将在当前数据库中创建, 被发出该命令的用户所有。

如果给定了模式名(比如,CREATE STATISTICS myschema.mystat ...), 那么在给定的模式中创建统计对象。否则在当前模式中创建。 统计对象的名称必须与相同模式中的任何其他统计对象不同。

参数

IF NOT EXISTS

如果具有相同名称的统计对象已经存在,不会抛出一个错误,只会发出一个提示。 请注意,这里只考虑统计对象的名称,不考虑其定义细节。

statistics_name

要创建的统计对象的名称(可以有模式限定)。

statistics_kind

在此统计对象中计算的多变量统计种类。 目前支持的种类是启用n-distinct统计的ndistinct,启用功能依赖性统计的dependencies,以及启用最常见的值列表的mcv。 如果省略该子句,则统计对象中将包含所有支持的统计类型。 如果统计信息定义包含任何复杂表达式而不仅仅是简单的列引用,单变量表达式统计会自动构建。 有关更多信息,请参阅Section 15.2.2Section 53.2

column_name

被计算的统计信息包含的表格列的名称。 这里只在建立多变量统计信息时才被允许。 至少必须指定两个列名或表达式,它们的顺序是不重要的。

table_name

包含计算统计信息的列的表的名称(可以是模式限定的);有关继承和分区处理的说明,请参阅ANALYZE

注意

你必须是表的所有者才能创建读取它的统计对象。不过,一旦创建, 统计对象的所有权与基础表无关。

示例

用两个功能相关的列创建表t1, 即第一列中的值的信息足以确定另一列中的值。然后, 在这些列上构建函数依赖关系统计信息:

CREATE TABLE t1 (
    a   int,
    b   int
);

INSERT INTO t1 SELECT i/100, i/500
                 FROM generate_series(1,1000000) s(i);

ANALYZE t1;

-- 匹配行的数量将被大大低估:
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM t1 WHERE (a = 1) AND (b = 0);

CREATE STATISTICS s1 (dependencies) ON a, b FROM t1;

ANALYZE t1;

-- 现在行计数估计会更准确:
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM t1 WHERE (a = 1) AND (b = 0);

如果没有函数依赖性统计,优化器会认为两个WHERE条件是独立的, 并且会将它们的选择性乘以一起,以致得到太小的行数估计。 通过这样的统计,优化器认识到WHERE条件是多余的,并且不会低估行数。

创建表t2与两个完全相关的列(包含相同的数据),并且在这些列上创建一个MCV列表:

CREATE TABLE t2 (
    a   int,
    b   int
);

INSERT INTO t2 SELECT mod(i,100), mod(i,100)
                 FROM generate_series(1,1000000) s(i);

CREATE STATISTICS s2 (mcv) ON a, b FROM t2;

ANALYZE t2;

-- valid combination (found in MCV)
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM t2 WHERE (a = 1) AND (b = 1);

-- invalid combination (not found in MCV)
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM t2 WHERE (a = 1) AND (b = 2);

MCV列表为计划器提供了关于表中普遍出现的特定值的更详细的信息,以及表中未显示的值组合的选择性上限,允许它在这两种情况下产生更好的估计值。

兼容性

SQL标准中没有CREATE STATISTICS命令。

又见

ALTER STATISTICS, DROP STATISTICS