PostgreSQL通过ANALYZE命令收集表和列的统计信息，帮助查询优化器选择高效执行计划。统计内容包括不同值数量、最常见值、直方图和NULL比例，存储于pg_statistic系统表。ANALYZE采用采样机制，受default_statistics_target参数控制，默认目标值为100，值越高统计越准但耗时增加。自动更新由autovacuum触发，条件为修改行数超过autovacuum_analyze_threshold与scale_factor乘积之和，例如10万行表约在10050次更改后触发。可通过查询pg_stat_user_tables监控分析时间和数据变更。尽管有自动机制，仍需在大批量导入、执行计划异常或结构变更后手动执行ANALYZE。最佳实践包括定期对关键表分析、仅分析大表的关键列以降低开销，并结合EXPLAIN验证执行计划改进效果。保持统计信息及时更新是维持查询性能稳定的重要手段。
PostgreSQL中的统计信息对查询优化器至关重要，它依赖这些数据来生成高效的执行计划。如果统计信息不准确或过时，可能导致索引未被使用、全表扫描代替索引扫描等问题，进而影响性能。因此，及时更新统计信息是数据库维护的重要环节。
统计信息的作用
PostgreSQL的查询规划器会根据表和列的统计信息估算查询结果的行数、选择性以及访问路径的成本。这些统计信息存储在系统表pg_statistic中，由ANALYZE命令收集。常见的统计内容包括：
- 每列的不同值数量（ndistinct）
- 最常见值及其频率（MCV）
- 直方图（histogram），用于评估范围查询的选择性
- NULL值比例
这些信息帮助优化器判断走索引是否划算，或者选择哪个连接顺序更高效。
ANALYZE 命令的工作机制
ANALYZE 是用来收集表统计信息的核心命令。它可以运行在整库、单个表或特定列上。
基本语法如下：
ANALYZE table_name(column1, column2);
若不指定表或列，则对整个数据库中所有需要分析的表进行处理（通常是指自上次分析后有数据变更的表）。
ANALYZE 的采样机制：为了效率，PostgreSQL不会扫描整张表，而是按一定策略抽样数据页和元组。采样规模受参数 default_statistics_target 和表级别的 STATISTICS_TARGET 控制，默认目标值为100。该值越高，采样越多，统计越精确，但分析耗时也增加。
自动更新统计信息：Autovacuum 与 AUTOANALYZE
PostgreSQL通过autovacuum进程实现统计信息的自动更新。当表的数据发生足够多的更改（插入、更新、删除）时，会触发一次自动的ANALYZE操作。
程序说明： 模板化制作，修改更加简单。 后台登陆地址：/admin/login.asp 帐号密码都是admin 后台说明如下 站点配置管理：可修改站点名称公司联系方式和版权信息等。 首页幻灯管理：可修改首页幻灯，共计5个，自由修改。 频道分类管理：自由设置网站分类，使网站扩展性能更强。 企业信息管理：自由增加单页面，自由调用。 信息发布管理：可以添加修改删除各种产品信息，新闻信息等。 客户留言管理
触发条件由以下参数控制：
-
autovacuum_analyze_threshold：最小修改行数阈值，默认50 -
autovacuum_analyze_scale_factor：按表大小比例计算的增量因子，默认0.1（即10%）
实际触发条件为：已修改行数 > threshold + scale_factor × 表总行数
例如，一张10万行的表，默认将在约 50 + 0.1×100000 = 10050 次更改后触发AUTOANALYZE。
可通过以下SQL查看各表最后分析时间及行修改量：
SELECT relname, last_analyze, last_autoanalyze, n_tup_ins, n_tup_upd, n_tup_del FROM pg_stat_user_tables;
手动更新统计信息的最佳实践
尽管有自动机制，但在某些场景下仍需手动执行ANALYZE：
- 大批量导入或ETL操作完成后
- 重要查询执行计划异常，怀疑统计不准
- 表结构变更后（如新增索引、重写列）
- 小表频繁更新但未达autovacuum阈值
建议做法：
- 对关键业务表定期安排
ANALYZE任务（如夜间作业） - 对大表可只分析关键列，减少开销：
ANALYZE tbl(col_a, col_b); - 结合
EXPLAIN验证执行计划是否改善
基本上就这些。保持统计信息新鲜，是保障查询性能稳定的基础措施之一。合理配置autoanalyze参数并辅以必要的人工干预，能有效避免因统计偏差导致的性能问题。
