AnalyticDB PostgreSQL版7.0版支持了列組（Column Group）統計信息功能，您可以指定收集多個目標列的聯合統計信息，在代價估算時打破獨立分布的假設，提高代價估算的準確性，進而提升查詢性能。

注意事項

列組統計信息功能目前僅支持Planner優化器（原Legacy優化器），如何設置優化器，請參見參數配置。

語法

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

參數介紹

參數 說明
statistics_name 列組統計信息的名稱。
statistics_kind 需要收集的統計信息種類，目前支持以下三種：
  • ndistinct：多列組合值中不同值（DISTINCT）的數量。
  • dependencies：多列之間的Functional Dependency，可以理解為多列之間的相關性。
  • mcv：多列組合值中出現最多的值及其頻率。
不指定該參數的話，以上三種類型的統計信息都會采集。
column_name 列組統計信息包含的列的名稱，至少需要指定兩個列。
table_name 上述列所屬的表名。

示例

  1. 創建表ndistinct，并插入數據。
    CREATE TABLE ndistinct(a int, b int, c int, d int) DISTRIBUTED BY (d);
INSERT INTO ndistinct(a, b) SELECT i/100, i/200, i/100, i FROM generate_series(1, 10000000) i;

    其中a、b列的值有強相關性，不符合獨立分布的假設。

  2. 創建統計估算行數和實際行數的函數。
    CREATE FUNCTION check_estimated_rows(text) returns table (estimated int, actual int)
LANGUAGE plpgsql AS
$$
DECLARE
    ln text;
    tmp text[];
    first_row bool := true;
BEGIN
    FOR ln in
        execute format('explain analyze %s', $1)
    LOOP
        IF first_row then
            first_row := false;
            tmp := regexp_match(ln, 'rows=(\d*) .* rows=(\d*)');
            return query select tmp[1]::int, tmp[2]::int;
        END IF;
    END LOOP;
END;
$$;
  3. 查看估算行數和實際行數。
    SELECT * FROM check_estimated_rows('SELECT COUNT(*) FROM ndistinct GROUP BY a, b');

    返回信息如下：

     estimated | actual
-----------+--------
   1000000 | 100001
(1 row)

    本次示例中估算行數為1000000行，實際行數為100001行，差距較大。

  4. 查看執行計劃。
    EXPLAIN ANALYZE SELECT count(*) FROM ndistinct GROUP BY a,b,c;

    執行計劃返回信息如下，用于和創建列組統計信息后的執行計劃進行對比：

                                                                            QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Gather Motion 3:1  (slice1; segments: 3)  (cost=137814.33..154481.00 rows=1000000 width=20) (actual time=3986.143..4014.601 rows=100001 loops=1)
   ->  HashAggregate  (cost=137814.33..141147.67 rows=333333 width=20) (actual time=3977.037..4002.222 rows=33661 loops=1)
         Group Key: a, b, c
         Peak Memory Usage: 0 kB
         ->  Redistribute Motion 3:3  (slice2; segments: 3)  (cost=0.00..104481.00 rows=3333333 width=12) (actual time=0.079..1492.983 rows=3366100 loops=1)
               Hash Key: a, b, c
               ->  Seq Scan on ndistinct  (cost=0.00..37814.33 rows=3333333 width=12) (actual time=0.050..1101.632 rows=3334839 loops=1)
 Planning Time: 0.161 ms
   (slice0)    Executor memory: 12336K bytes.
   (slice1)    Executor memory: 13884K bytes avg x 3 workers, 13899K bytes max (seg0).  Work_mem: 16401K bytes max.
   (slice2)    Executor memory: 37K bytes avg x 3 workers, 37K bytes max (seg0).
 Memory used:  128000kB
 Optimizer: Postgres query optimizer
 Execution Time: 4041.613 ms
(14 rows)
  5. 創建列組統計信息，并執行ANALYZE收集統計信息。
    CREATE STATISTICS s_a_b(ndistinct) ON a,b FROM ndistinct;
ANALYZE ndistinct;
  6. 再次查看估算行數和實際行數。
    SELECT * FROM check_estimated_rows('SELECT COUNT(*) FROM ndistinct GROUP BY a, b');

    返回信息如下：

     estimated | actual
-----------+--------
     99431 | 100001
(1 row)

    本次示例中估算行數為99431行，實際行數為100001行，相比較創建列組統計信息前，估算的行數更準確。

  7. 查看執行計劃。
    EXPLAIN ANALYZE SELECT count(*) FROM ndistinct GROUP BY a,b,c;

    執行計劃返回信息如下，從執行計劃可以看出，因為估算更準確，所以執行計劃中生成了Partial HashAggregate，進而縮短了查詢時間：

                                                                               QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Gather Motion 3:1  (slice1; segments: 3)  (cost=75124.91..76782.09 rows=99431 width=20) (actual time=2854.765..2879.734 rows=100001 loops=1)
   ->  Finalize HashAggregate  (cost=75124.91..75456.34 rows=33144 width=20) (actual time=2853.610..2868.194 rows=33661 loops=1)
         Group Key: a, b, c
         Peak Memory Usage: 0 kB
         ->  Redistribute Motion 3:3  (slice2; segments: 3)  (cost=71147.67..74130.60 rows=99431 width=20) (actual time=2269.435..2759.413 rows=100983 loops=1)
               Hash Key: a, b, c
               ->  Partial HashAggregate  (cost=71147.67..72141.98 rows=99431 width=20) (actual time=2744.039..2794.808 rows=100001 loops=1)
                     Group Key: a, b, c
                     Peak Memory Usage: 0 kB
                     ->  Seq Scan on ndistinct  (cost=0.00..37814.33 rows=3333333 width=12) (actual time=0.028..454.030 rows=3334839 loops=1)
 Planning Time: 0.173 ms
   (slice0)    Executor memory: 4670K bytes.
   (slice1)    Executor memory: 3134K bytes avg x 3 workers, 3149K bytes max (seg0).  Work_mem: 5649K bytes max.
   (slice2)    Executor memory: 13848K bytes avg x 3 workers, 13848K bytes max (seg0).  Work_mem: 14353K bytes max.
 Memory used:  128000kB
 Optimizer: Postgres query optimizer
 Execution Time: 2893.470 ms
(17 rows)