统计信息调优

统计信息调优介绍

GaussDB(DWS)是基于代价估算生成的最优执行计划。优化器需要根据ANALYZE收集的统计信息行数估算和代价估算，因此统计信息对优化器行数估算和代价估算起着至关重要的作用。通过ANALYZE收集全局统计信息，主要包括：pg_class表中的relpages和reltuples；pg_statistic表中的stadistinct、stanullfrac、stanumbersN、stavaluesN、histogram_bounds等。

实例分析1：未收集统计信息导致查询性能差

在很多场景中，由于查询中涉及到的表或列没有收集统计信息，对查询性能产生很大的影响。

示例表的表结构如下所示：

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CREATE TABLE LINEITEM
(
L_ORDERKEY         BIGINT        NOT NULL
, L_PARTKEY        BIGINT        NOT NULL
, L_SUPPKEY        BIGINT        NOT NULL
, L_LINENUMBER     BIGINT        NOT NULL
, L_QUANTITY       DECIMAL(15,2) NOT NULL
, L_EXTENDEDPRICE  DECIMAL(15,2) NOT NULL
, L_DISCOUNT       DECIMAL(15,2) NOT NULL
, L_TAX            DECIMAL(15,2) NOT NULL
, L_RETURNFLAG     CHAR(1)       NOT NULL
, L_LINESTATUS     CHAR(1)       NOT NULL
, L_SHIPDATE       DATE          NOT NULL
, L_COMMITDATE     DATE          NOT NULL
, L_RECEIPTDATE    DATE          NOT NULL
, L_SHIPINSTRUCT   CHAR(25)      NOT NULL
, L_SHIPMODE       CHAR(10)      NOT NULL
, L_COMMENT        VARCHAR(44)   NOT NULL
) with (orientation = column, COMPRESSION = MIDDLE) distribute by hash(L_ORDERKEY);

CREATE TABLE ORDERS
(
O_ORDERKEY        BIGINT        NOT NULL
, O_CUSTKEY       BIGINT        NOT NULL
, O_ORDERSTATUS   CHAR(1)       NOT NULL
, O_TOTALPRICE    DECIMAL(15,2) NOT NULL
, O_ORDERDATE     DATE NOT NULL
, O_ORDERPRIORITY CHAR(15)      NOT NULL
, O_CLERK         CHAR(15)      NOT NULL
, O_SHIPPRIORITY  BIGINT        NOT NULL
, O_COMMENT       VARCHAR(79)   NOT NULL
)with (orientation = column, COMPRESSION = MIDDLE) distribute by hash(O_ORDERKEY);

查询语句如下所示：

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explain verbose select
count(*) as numwait 
from
lineitem l1,
orders 
where
o_orderkey = l1.l_orderkey
and o_orderstatus = 'F'
and l1.l_receiptdate > l1.l_commitdate
and not exists (
select
*
from
lineitem l3
where
l3.l_orderkey = l1.l_orderkey
and l3.l_suppkey <> l1.l_suppkey
and l3.l_receiptdate > l3.l_commitdate
)
order by
numwait desc;

可以通过如下方法确认查询中涉及的表或列是否执行过ANALYZE收集统计信息。

1. 通过explain verbose执行query分析执行计划时会提示WARNING信息：

   WARNING:Statistics in some tables or columns(public.lineitem(l_receiptdate,l_commitdate,l_orderkey, l_suppkey), public.orders(o_orderstatus,o_orderkey)) are not collected.
   HINT:Do analyze for them in order to generate optimized plan.

2. 通过在pg_log目录下的日志文件中查找以下类似信息来确认是当前执行的query是否由于没有收集统计信息导致查询性能变差。

   2017-06-14 17:28:30.336 CST 140644024579856 20971684 [BACKEND] LOG:Statistics in some tables or columns(public.lineitem(l_receiptdate, l_commitdate,l_orderkey,
   .l_suppkey), public.orders(o_orderstatus,o_orderkey)) are not collected.
   2017-06-14 17:28:30.336 CST 140644024579856 20971684 [BACKEND] HINT:Do analyze for them in order to generate optimized plan.

查看和确认涉及的表或列没有执行ANALYZE后，可以通过对WARNING或日志中上报的表或列执行ANALYZE，以解决未收集统计信息导致查询变慢的问题。

实例分析2：设置cost_param对查询性能优化

请参考案例：设置cost_param对查询性能优化。

实例分析3：多表join的复杂查询存在中间结果不准调优

现象描述：查询与指定人在前后15分钟内、同一网吧登记上网的人员信息：

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SELECT
C.WBM,
C.DZQH,
C.DZ,
B.ZJHM,
B.SWKSSJ,
B.XWSJ
FROM
b_zyk_wbswxx A,
b_zyk_wbswxx B,
b_zyk_wbcs C
WHERE
A.ZJHM = '522522******3824'
AND A.WBDM = B.WBDM
AND A.WBDM = C.WBDM
AND abs(to_date(A.SWKSSJ,'yyyymmddHH24MISS') - to_date(B.SWKSSJ,'yyyymmddHH24MISS')) < INTERVAL '15 MINUTES'
ORDER BY
B.SWKSSJ,
B.ZJHM
limit 10 offset 0
;

执行计划如图1所示。该查询实际耗时约12秒。

图1 应用unlogged table案例（一）

优化分析：分析过程如下：

1. 分析该执行计划发现，扫描节点已使用Index Scan，耗时主要在最外层Nest Loop Join的Join Filter计算中，且该计算执行了字符串的加减法和不等值比较。
2. 考虑使用unlogged table保存目标人的上网信息，且在插入时处理上网开始时间和终止时间，以避免后续进行时间加减。

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   //创建临时unlogged table CREATE UNLOGGED TABLE temp_tsw ( ZJHM NVARCHAR2(18), WBDM NVARCHAR2(14), SWKSSJ_START NVARCHAR2(14), SWKSSJ_END NVARCHAR2(14), WBM NVARCHAR2(70), DZQH NVARCHAR2(6), DZ NVARCHAR2(70), IPDZ NVARCHAR2(39) ) ; //插入目标人的上网记录，并处理上网开始和结束时间。 INSERT INTO temp_tsw SELECT A.ZJHM, A.WBDM, to_char((to_date(A.SWKSSJ,'yyyymmddHH24MISS') - INTERVAL '15 MINUTES'),'yyyymmddHH24MISS'), to_char((to_date(A.SWKSSJ,'yyyymmddHH24MISS') + INTERVAL '15 MINUTES'),'yyyymmddHH24MISS'), B.WBM,B.DZQH,B.DZ,B.IPDZ FROM b_zyk_wbswxx A, b_zyk_wbcs B WHERE A.ZJHM='522522******3824' AND A.WBDM = B.WBDM ; //查询和目标人在前后十五分钟内在同一网吧上网的人员信息，比较大小时强制转换为int8。 SELECT A.WBM, A.DZQH, A.DZ, A.IPDZ, B.ZJHM, B.XM, to_date(B.SWKSSJ,'yyyymmddHH24MISS') as SWKSSJ, to_date(B.XWSJ,'yyyymmddHH24MISS') as XWSJ, B.SWZDH FROM temp_tsw A, b_zyk_wbswxx B WHERE A.ZJHM <> B.ZJHM AND A.WBDM = B.WBDM AND (B.SWKSSJ)::int8 > (A.swkssj_start)::int8 AND (B.SWKSSJ)::int8 < (A.swkssj_end)::int8 order by B.SWKSSJ, B.ZJHM limit 10 offset 0 ;

   上述查询耗时约7秒，执行计划如图2所示。

   图2 应用unlogged table案例（二）
   
3. 分析上述执行计划，发现执行了Hash Join，对大表b_zyk_wbswxx建立了Hash Table。由于该表数据量大，创建过程耗时较长。

   由于temp_tsw中仅包含几百条记录，且temp_tsw和b_zyk_wbswxx均通过wbdm（网吧代码）执行等值连接。因此，如果Join方式改为Nest Loop Join，则扫描节点可以实现Index Scan，性能预计将会提升。

4. 执行如下语句，将Join方式改为Nest Loop Join。

   1	SET enable_hashjoin = off;

   执行计划如图3所示。查询耗时约3秒。

   图3 应用unlogged table案例（三）
   
5. 使用unlogged table保存结果集并用于分页显示。

   如果需要在上层应用页面实现分页显示，需要修改offset值确定显示目标页的结果集。按此实现，每次翻页时均执行上面查询语句，耗时较长。

   为解决上述问题，建议使用unlogged table保存结果集。

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   //创建保存结果集的unlogged table CREATE UNLOGGED TABLE temp_result ( WBM NVARCHAR2(70), DZQH NVARCHAR2(6), DZ NVARCHAR2(70), IPDZ NVARCHAR2(39), ZJHM NVARCHAR2(18), XM NVARCHAR2(30), SWKSSJ date, XWSJ date, SWZDH NVARCHAR2(32) ); //将结果集插入unlogged table，插入耗时约3秒。 INSERT INTO temp_result SELECT A.WBM, A.DZQH, A.DZ, A.IPDZ, B.ZJHM, B.XM, to_date(B.SWKSSJ,'yyyymmddHH24MISS') as SWKSSJ, to_date(B.XWSJ,'yyyymmddHH24MISS') as XWSJ, B.SWZDH FROM temp_tsw A, b_zyk_wbswxx B WHERE A.ZJHM <> B.ZJHM AND A.WBDM = B.WBDM AND (B.SWKSSJ)::int8 > (A.swkssj_start)::int8 AND (B.SWKSSJ)::int8 < (A.swkssj_end)::int8 ; //查询结果集表进行分页显示，分页查询耗时约10ms。 SELECT * FROM temp_result ORDER BY SWKSSJ, ZJHM LIMIT 10 OFFSET 0;

   

   通过ANALYZE收集全局统计信息，通常会改善查询性能。

   如果遇到性能问题：可以使用plan hint来调整到之前的查询计划，详情请参见使用Plan Hint进行调优。