最佳实践：解读GaussDB(DWS) 统计信息自动收集方案
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内容提要
本文介绍了GaussDB(DWS)的统计信息自动收集方案，包括手动采样、轮询采样、动态采样和前台动态采样等功能。还提供了解决统计信息收集失败的最佳实践，如开启light动态采样、使用exchange partition等。同时介绍了保证及时触发的方法，如异步广播和实时广播。最后，提供了解决查询计划差、数据特征统计不准等问题的解决方案。
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Q&A
GaussDB(DWS)的统计信息自动收集方案有哪些主要功能？
GaussDB(DWS)的统计信息自动收集方案包括手动采样、轮询采样、动态采样和前台动态采样等功能。
如何解决统计信息收集不及时的问题？
可以通过开启light动态采样、使用exchange partition等方法来解决统计信息收集不及时的问题。
什么情况下会触发动态采样？
动态采样会在无统计信息或表的修改量超过阈值时触发，默认阈值为50加上表大小的10%。
前台动态采样与后台轮询采样有什么区别？
前台动态采样负责实时准确的统计信息，使用一级锁，而后台轮询采样负责持久化统计信息，使用四级锁，实时性要求较低。
如何保证跨CN查询场景的修改计数一致性？
可以通过异步广播和实时广播来确保跨CN查询场景的修改计数一致性。
如何提高统计信息的准确性？
可以通过开启统计信息推算功能和提高随机数质量来增强统计信息的准确性。
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