路易丝·格朗荣克：破解Postgres统计表以加快查询速度
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内容提要
Postgres通过扩展统计信息和相关性来提高查询性能，用户可以手动添加统计信息以优化查询计划，从而加快执行速度。
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关键要点
- Postgres通过内部统计表收集数据，以提高查询效率。
- 用户可以手动添加统计信息，以帮助优化查询计划。
- Postgres在运行ANALYZE或自动清理时收集表的统计信息。
- 统计信息包括唯一值、平均数据宽度、空值比例和相关性等。
- pg_stats视图提供了用户友好的统计信息展示。
- Postgres使用统计信息来估算查询成本并选择最有效的执行计划。
- 选择性是查询返回的行数与总行数的比例，影响查询计划的选择。
- 扩展统计信息可以手动强制Postgres关联两个列。
- 功能依赖描述两个列之间的关系，可以提高查询计划的准确性。
- 多变量最常见值统计帮助Postgres优化查询计划，特别是在过滤条件下。
- 创建统计信息可以改善查询性能，尤其是在涉及多个列的情况下。
- Postgres的默认统计假设列之间是独立的，这可能导致不准确的估计。
- 增加统计目标可以提高统计信息的准确性，但不应过度设置。
- 用户可以通过SQL语句添加扩展统计信息，帮助优化查询性能。
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延伸问答
Postgres如何提高查询性能？
Postgres通过收集内部统计信息来提高查询性能，这些统计信息帮助估算查询成本并选择最有效的执行计划。
用户如何手动添加统计信息以优化查询？
用户可以通过SQL语句添加扩展统计信息，告知Postgres列之间的关系，从而优化查询计划。
Postgres收集哪些类型的统计信息？
Postgres收集的统计信息包括唯一值、平均数据宽度、空值比例和相关性等。
选择性在查询计划中有什么作用？
选择性是查询返回的行数与总行数的比例，影响查询计划的选择，帮助决定使用索引扫描还是顺序扫描。
什么是扩展统计信息，如何使用？
扩展统计信息用于强制Postgres关联两个列，用户可以通过CREATE STATISTICS命令创建这些统计信息。
Postgres的默认统计假设是什么？
Postgres默认假设列之间是独立的，这可能导致不准确的估计。
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