好的，各位观众老爷，各位技术大拿，欢迎来到今天的“数据库优化之光”系列讲座。今天我们要聊的是数据库优化器背后的隐形英雄——优化器统计信息。
开场白：统计信息的江湖地位
话说，在茫茫数据库宇宙中，优化器就像一位身经百战的将军，手握指挥大权，决定着每一条SQL语句的生死。但将军再厉害，也得先了解敌情才能排兵布阵，对吧？这“敌情”，就是我们今天的主角——优化器统计信息。
没有统计信息，优化器就像一个瞎子摸象，只能凭感觉来选择执行计划。想象一下，它不知道哪个表更大，不知道哪个字段更有区分度，那它怎么能做出最优决策呢？结果很可能就是：本来可以秒杀的查询，愣是跑了半天，CPU哭泣，用户暴走，运维祭天……简直是人间惨剧！😱
所以说，优化器统计信息是优化器的眼睛，是执行计划的基石，是数据库性能的命脉！重要性堪比CPU之于电脑，发动机之于汽车，WiFi之于现代人！
第一幕：统计信息的庐山真面目
那么，统计信息到底是个什么东东呢？别急，我们先来揭开它的神秘面纱。
简单来说，统计信息就是关于数据库中数据分布情况的各种信息，包括：
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表级统计信息：
- 行数 (Number of Rows)： 表里有多少行数据，这是最基本的统计信息。
- 数据块数 (Number of Blocks)： 表占用了多少个数据块，影响I/O成本估算。
- 平均行长度 (Average Row Length)： 每行数据的平均长度，影响内存使用估算。
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列级统计信息：
- 最小值 (Minimum Value)： 列中的最小值。
- 最大值 (Maximum Value)： 列中的最大值。
- 唯一值数量 (Number of Distinct Values, NDV)： 列中有多少个不同的值，区分度越高越好。
- NULL值数量 (Number of NULL Values)： 列中有多少个NULL值。
- 数据分布直方图 (Histogram)： 记录列中数据的分布情况，尤其对于数据倾斜的列非常重要。
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索引统计信息：
- 索引叶子节点数 (Number of Leaf Blocks)： 索引占用的叶子节点数量。
- 索引层级 (Index Height)： 索引的层级，影响索引查找的深度。
- 索引聚集因子 (Clustering Factor)： 衡量索引的物理顺序与表中数据物理顺序的匹配程度。
这些统计信息就像是数据库的体检报告，详细记录了数据的各项指标。优化器会根据这些指标，来评估不同执行计划的成本，从而选择最佳方案。
第二幕：统计信息的生成方式
既然统计信息这么重要，那它是怎么来的呢？答案是：通过收集！
数据库通常提供了专门的工具或命令来收集统计信息。例如，在Oracle中，可以使用DBMS_STATS包；在MySQL中，可以使用ANALYZE TABLE命令；在SQL Server中，可以使用UPDATE STATISTICS命令。
收集统计信息的过程，就像给数据库做一次全面的数据普查。数据库会扫描表中的数据，或者抽样一部分数据，然后根据扫描结果计算出各种统计指标。
收集统计信息的方式主要有两种：
- 全量收集 (Full Scan)： 扫描表中的所有数据，计算出精确的统计信息。这种方式最准确，但耗时也最长，适用于数据量较小的表。
- 抽样收集 (Sample Scan)： 扫描表中的一部分数据，根据抽样结果估算出统计信息。这种方式速度快，但准确性相对较低，适用于数据量较大的表。
选择哪种方式，取决于数据的规模和对准确性的要求。一般来说，对于关键业务表，建议定期进行全量收集，以确保统计信息的准确性。对于数据量非常大的表，可以考虑抽样收集，并在业务低峰期进行。
第三幕：统计信息的刷新机制
统计信息不是一成不变的，随着数据的不断更新，统计信息也会逐渐失效。想象一下，如果你的体检报告还是两年前的，那还能准确反映你现在的身体状况吗？显然不能！
所以，我们需要定期刷新统计信息，让优化器始终掌握最新的“敌情”。
刷新统计信息的方式有两种：
- 手动刷新： 由DBA或开发人员手动执行收集统计信息的命令。这种方式最灵活，可以根据实际情况选择合适的时机和方式。
- 自动刷新： 由数据库自动触发收集统计信息的任务。这种方式最省心，可以减少人工干预，但需要合理配置参数，避免过度消耗资源。
大多数数据库都支持自动刷新统计信息的功能，例如Oracle的自动统计信息收集任务 (Auto Statistics Gathering Job)，MySQL的auto_analyze参数，SQL Server的自动更新统计信息选项。
第四幕：统计信息失效的症状及应对
那么，我们如何判断统计信息是否失效了呢？以下是一些常见的症状：
- 执行计划不稳定： 同一条SQL语句，执行计划频繁变化，一会儿走索引，一会儿全表扫描，就像得了“精神分裂症”一样。
- 执行计划不合理： 优化器选择了错误的执行计划，导致查询性能急剧下降。例如，明明有索引可用，却偏偏要全表扫描，简直是“有路不走，偏要翻山”！
- 查询性能波动大： 查询性能时好时坏，一会儿快如闪电，一会儿慢如蜗牛，让人摸不着头脑。
如果出现了以上症状，很可能就是统计信息失效了。这时，我们需要及时刷新统计信息，让优化器重新认识数据。
除了手动刷新之外，还可以通过以下方式来优化统计信息的刷新：
- 监控表的数据变化量： 当表的数据变化量超过一定阈值时，自动触发统计信息收集。
- 根据业务特点调整收集策略： 对于频繁更新的表，可以缩短统计信息收集的间隔；对于很少更新的表，可以延长收集间隔。
- 利用数据库提供的统计信息 Advisor： 一些数据库提供了统计信息Advisor，可以根据数据库的运行情况，给出统计信息收集的建议。
第五幕：直方图 (Histogram) 的妙用
前面我们提到了数据分布直方图，这可是统计信息中的一个高级功能，值得我们重点关注。
直方图是用来描述列中数据分布情况的工具。对于数据分布均匀的列，直方图的作用不大。但对于数据倾斜的列，直方图可以大大提高优化器的判断能力。
想象一下，如果某个列中99%的数据都是同一个值，而只有1%的数据是其他值，那么这个列就存在严重的数据倾斜。如果没有直方图，优化器可能会误以为这个列的数据分布是均匀的，从而做出错误的决策。
有了直方图，优化器就可以清楚地了解数据的分布情况，从而选择更合适的执行计划。例如，对于数据倾斜的列，优化器可以选择使用索引，或者使用更精确的成本估算模型。
常见的直方图类型包括：
- 频率直方图 (Frequency Histogram)： 记录每个值的出现频率。
- 高度平衡直方图 (Height-Balanced Histogram)： 将数据分成若干个桶 (Bucket)，每个桶的高度大致相等。
- 宽度平衡直方图 (Width-Balanced Histogram)： 将数据分成若干个桶，每个桶的宽度大致相等。
选择哪种直方图类型，取决于数据的分布情况和对准确性的要求。一般来说，对于数据倾斜严重的列，建议使用频率直方图或高度平衡直方图。
第六幕：统计信息的最佳实践
最后，我们来总结一下统计信息的最佳实践：
- 定期收集统计信息： 确保统计信息始终保持最新状态。
- 选择合适的收集方式： 根据数据量和准确性要求，选择全量收集或抽样收集。
- 关注数据变化量： 当数据变化量超过一定阈值时，及时刷新统计信息。
- 合理配置自动刷新参数： 避免过度消耗资源或刷新不及时。
- 利用直方图优化数据倾斜： 对于数据倾斜的列，创建直方图可以提高优化器的判断能力。
- 监控统计信息相关性能指标： 及时发现统计信息失效的症状。
- 学习和掌握数据库提供的统计信息工具： 熟练运用
DBMS_STATS(Oracle),ANALYZE TABLE(MySQL),UPDATE STATISTICS(SQL Server)等命令。
结语：优化永无止境
各位观众老爷，今天的“数据库优化之光”系列讲座就到这里了。希望通过今天的讲解，大家对优化器统计信息有了更深入的了解。
记住，优化永无止境，我们要不断学习，不断实践，才能成为真正的数据库优化大师！💪
最后，祝大家的代码都能跑得飞快，数据库都能稳如泰山！ 谢谢大家！🙏