CREATE STATISTICS
CREATE STATISTICS — создать расширенную статистику
Синтаксис
CREATE STATISTICS [ IF NOT EXISTS ]имя_статистики[ (вид_статистики[, ... ] ) ] ONимя_столбца,имя_столбца[, ...] FROMимя_таблицы
Описание
Команда CREATE STATISTICS создаст новый объект расширенной статистики, отслеживающий данные определённой таблицы, сторонней таблицы или материализованного представления. Объект статистики будет создан в текущей базе данных, и его владельцем станет пользователь, выполняющий команду.
Если задано имя схемы (например, CREATE STATISTICS myschema.mystat ...), объект статистики создаётся в указанной схеме, в противном случае — в текущей. Имя объекта статистики должно отличаться от имён других объектов статистики в этой схеме.
Параметры
IF NOT EXISTSНе считать ошибкой, если объект статистики с таким именем уже существует. В этом случае будет выдано замечание. Заметьте, что при этом проверяется только имя объекта, а не характеристики его определения.
имя_статистикиИмя создаваемого объекта статистики (возможно, дополненное схемой).
вид_статистикиВид статистики, которая будет вычисляться в этом объекте. В настоящее время поддерживаются следующие виды:
ndistinct(подсчёт числа различных значений),dependencies(определение функциональных зависимостей) иmcv(списки самых частых значений). Если это предложение опущено, в объект статистики включаются все поддерживаемые виды статистики. За дополнительными сведениями обратитесь к Подразделу 14.2.2 и Разделу 67.2.имя_столбцаИмя столбца таблицы, который будет покрываться вычисляемой статистикой. Необходимо указать имена минимум двух столбцов; порядок этих имён не имеет значения.
имя_таблицыИмя (возможно, дополненное схемой) таблицы, содержащей столбцы, по которым создаётся статистика; об особенностях, связанных с наследованием и секционированием, рассказывается в описании ANALYZE.
Примечания
Чтобы создать объект статистики, читающий таблицу, необходимо быть владельцем этой таблицы. После создания объекта статистики его владелец может определяться независимо от нижележащей таблицы.
В настоящее время планировщик не использует расширенную статистику для оценок избирательности, выполненных для соединений таблиц. Это ограничение, скорее всего, будет снято в одной из следующих версий PostgreSQL.
Примеры
Создайте таблицу t1 с двумя функционально зависимыми столбцами; то есть знания значения одного столбца достаточно, чтобы определить значение другого. Затем для этих столбцов постройте статистику функциональной зависимости:
CREATE TABLE t1 (
a int,
b int
);
INSERT INTO t1 SELECT i/100, i/500
FROM generate_series(1,1000000) s(i);
ANALYZE t1;
-- число совпадающих строк будет катастрофически недооценено:
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM t1 WHERE (a = 1) AND (b = 0);
CREATE STATISTICS s1 (dependencies) ON a, b FROM t1;
ANALYZE t1;
-- теперь оценка числа строк стала точнее:
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM t1 WHERE (a = 1) AND (b = 0); Без статистики функциональной зависимости планировщик предположил бы, что два условия WHERE независимы друг от друга, и перемножил бы их оценки избирательности, что дало бы слишком заниженную оценку числа строк. Однако с созданной статистикой планировщик понимает, что условия WHERE избыточны, и не ошибается с этой оценкой.
Создайте таблицу t2 с двумя идеально коррелирующими столбцами (содержащими одинаковые данные), а затем по этим столбцам постройте статистику MCV:
CREATE TABLE t2 (
a int,
b int
);
INSERT INTO t2 SELECT mod(i,100), mod(i,100)
FROM generate_series(1,1000000) s(i);
CREATE STATISTICS s2 (mcv) ON a, b FROM t2;
ANALYZE t2;
-- подходящая комбинация (входит в MCV)
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM t2 WHERE (a = 1) AND (b = 1);
-- неподходящая комбинация (не входит в MCV)
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM t2 WHERE (a = 1) AND (b = 2);Список значений MCV даёт планировщику более точное представление о самых частых значениях в таблице, а также верхнюю границу избирательности для комбинаций, отсутствующих в ней, благодаря чему он может выработать более точные оценки в обоих случаях.
Совместимость
Команда CREATE STATISTICS отсутствует в стандарте SQL.
См. также
ALTER STATISTICS, DROP STATISTICSCREATE STATISTICS
CREATE STATISTICS — define extended statistics
Synopsis
CREATE STATISTICS [ IF NOT EXISTS ]statistics_name[ (statistics_kind[, ... ] ) ] ONcolumn_name,column_name[, ...] FROMtable_name
Description
CREATE STATISTICS will create a new extended statistics object tracking data about the specified table, foreign table or materialized view. The statistics object will be created in the current database and will be owned by the user issuing the command.
If a schema name is given (for example, CREATE STATISTICS myschema.mystat ...) then the statistics object is created in the specified schema. Otherwise it is created in the current schema. The name of the statistics object must be distinct from the name of any other statistics object in the same schema.
Parameters
IF NOT EXISTSDo not throw an error if a statistics object with the same name already exists. A notice is issued in this case. Note that only the name of the statistics object is considered here, not the details of its definition.
statistics_nameThe name (optionally schema-qualified) of the statistics object to be created.
statistics_kindA statistics kind to be computed in this statistics object. Currently supported kinds are
ndistinct, which enables n-distinct statistics,dependencies, which enables functional dependency statistics, andmcvwhich enables most-common values lists. If this clause is omitted, all supported statistics kinds are included in the statistics object. For more information, see Section 14.2.2 and Section 67.2.column_nameThe name of a table column to be covered by the computed statistics. At least two column names must be given; the order of the column names is insignificant.
table_nameThe name (optionally schema-qualified) of the table containing the column(s) the statistics are computed on; see ANALYZE for an explanation of the handling of inheritance and partitions.
Notes
You must be the owner of a table to create a statistics object reading it. Once created, however, the ownership of the statistics object is independent of the underlying table(s).
Extended statistics are not currently used by the planner for selectivity estimations made for table joins. This limitation will likely be removed in a future version of PostgreSQL.
Examples
Create table t1 with two functionally dependent columns, i.e., knowledge of a value in the first column is sufficient for determining the value in the other column. Then functional dependency statistics are built on those columns:
CREATE TABLE t1 (
a int,
b int
);
INSERT INTO t1 SELECT i/100, i/500
FROM generate_series(1,1000000) s(i);
ANALYZE t1;
-- the number of matching rows will be drastically underestimated:
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM t1 WHERE (a = 1) AND (b = 0);
CREATE STATISTICS s1 (dependencies) ON a, b FROM t1;
ANALYZE t1;
-- now the row count estimate is more accurate:
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM t1 WHERE (a = 1) AND (b = 0);
Without functional-dependency statistics, the planner would assume that the two WHERE conditions are independent, and would multiply their selectivities together to arrive at a much-too-small row count estimate. With such statistics, the planner recognizes that the WHERE conditions are redundant and does not underestimate the row count.
Create table t2 with two perfectly correlated columns (containing identical data), and a MCV list on those columns:
CREATE TABLE t2 (
a int,
b int
);
INSERT INTO t2 SELECT mod(i,100), mod(i,100)
FROM generate_series(1,1000000) s(i);
CREATE STATISTICS s2 (mcv) ON a, b FROM t2;
ANALYZE t2;
-- valid combination (found in MCV)
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM t2 WHERE (a = 1) AND (b = 1);
-- invalid combination (not found in MCV)
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM t2 WHERE (a = 1) AND (b = 2);
The MCV list gives the planner more detailed information about the specific values that commonly appear in the table, as well as an upper bound on the selectivities of combinations of values that do not appear in the table, allowing it to generate better estimates in both cases.
Compatibility
There is no CREATE STATISTICS command in the SQL standard.