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数据库中统计信息描述的数据库中表和索引的大小数以及数据分布状况，统计信息的准确性对优化器选择执行计划时具有重要的参考意义。本文简要整理了下传统数据库和国产数据库中统计信息的自动更新机制，以加深了解。

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1、数据库统计信息介绍

优化器是数据库中的重要模块，其作用是按照一定的判断原则为SQL语句找到在当前情形下的最高效执行路径。优化器的策略主要有基于成本的优化（CBO）和基于规则的优化（RBO）：

• CBO根据SQL语句的代价进行最优执行计划的选择。它首先生成一组可能被使用的执行计划，然后估算每个执行计划的成本，并最终选择成本最小的执行计划。CBO依赖于统计信息来评估执行代价。
• RBO则基于硬编码在数据库中的一系列固定规则来决定SQL执行计划。随着数据库性能要求的提高，RBO逐渐向CBO发展，CBO能够根据数据的实际情况进行动态调整，在大多数情况下比RBO提供更好的性能。

在优化器CBO执行计划选择过程中，统计信息非常关键。统计信息主要是描述数据库中表、索引等对象的大小、规模以及数据分布状况的一类信息。主要包括以下几类：

• 表的统计信息：例如表的行数、块数、平均每行的大小等。这些信息描述了表的基本特征和规模。
• 索引的统计信息：包括索引的leaf blocks数量、索引字段的行数、不同值的大小等。索引的统计信息对于优化查询性能尤为重要，因为它们直接影响索引的访问方式和效率。
• 数据分布信息：如直方图（histograms）等，可以展示数据的分布情况，包括数据的最大值、最小值、平均值以及数据的频率分布等。这些信息有助于优化器评估查询条件的选择性，从而选择更高效的执行计划。

CBO优化器会根据这些统计信息来评估不同查询执行计划的成本，并选择成本最低的计划来执行查询。统计信息的准确性和实时性对于优化器的决策至关重要。因此，统计信息需要定期收集和维护，或是手动执行或是系统自动更新，以确保数据库的性能得到优化。本文将重点关注数据库中统计信息自动更新的策略。

除了优化SQL查询，通过统计信息还可以了解数据库中的数据分布情况、数据库的热点数据和冷数据。通过这些信息优化数据库的存储结构和访问策略，提高数据的访问效率

1.1 SQL语句执行流程

以MySQL数据库为例，一条SQL具体的执行过程，如下所示：

总的来说分为6个步骤：请求、缓存、SQL解析、优化SQL查询、调用引擎执行、返回结果。

• 连接：客户端向MySQL服务器发送一条查询请求，与connectors交互，连接池认证相关处理。请求会暂时存放在连接池（connection pool)中并由处理器（Management Serveices & Utilities）管理。当该请求从等待队列进入到处理队列，管理器会将该请求丢给SQL接口（SQL Interface）。
• 缓存：SQL接口接收到请求后会将请求进行hash处理，并与缓存中的结果进行比对，如果命中缓存，则立刻返回存储在缓存中的结果，否则进入下一阶段
• 解析：服务器进行SQL解析(词法语法)、预处理
• 优化：再由优化器生成对应的执行计划
• 执行：MySQL根据执行计划，调用存储引擎的API来执行查询
• 结果：将结果返回给客户端，同时缓存查询结果。

具体可参看“数据库系列之InnoDB存储引擎解密”

MySQL数据库是基于成本的优化，其中优化器使用了非常多的优化策略来生成一个最优的执行计划：

1. 在表里面有多个索引的时候，决定使用哪个索引；
2. 重新定义表的关联顺序（多张表关联查询时，并不一定按照SQL中指定的顺序进行，但有一些技巧可以指定关联顺序）
3. 优化MIN()和MAX()函数（找某列的最小值，如果该列有索引，只需要查找B+Tree索引最左端，反之则可以找到最大值）
4. 提前终止查询（比如：使用Limit时，查找到满足数量的结果集后会立即终止查询）
5. 优化排序（在老版本MySQL会使用两次传输排序，即先读取行指针和需要排序的字段在内存中对其排序，然后再根据排序结果去读取数据行，而新版本采用的是单次传输排序，也就是一次读取所有的数据行，然后根据给定的列排序。对于I/O密集型应用，效率会高很多）

2、传统数据库中统计信息自动更新策略

2.1 MySQL数据库中统计信息自动更新机制

MySQL数据库中的统计信息分为持久化统计信息和非持久化统计信息，通过参数innodb_stats_persistent控制，默认是开启的。持久化统计信息将某一时刻的统计信息保存在磁盘中，避免每次查询时重新计算。如果表更新不是很频繁，或者没有达到MySQL必须重新计算统计信息的临界值，可直接从磁盘上获取。相比较非持久化统计信息，性能开销更小。

持久化统计信息还有一个参数innodb_stats_auto_recalc控制是否自动重新计算持久化统计信息，默认开启。统计信息自动更新策略：

当一张表数据变化超过10%后，MySQL会针对这张表统计信息的更新时间戳做一个判断，检查最后一次更新的时间是否超过10秒；如果不到10秒，把这张表加到一个统计信息更新队列中，到时间了再重新计算；如果超过了10秒，直接重新计算，并且更新时间戳。

另外参数innodb_stats_persistent_sample_pages 控制统计信息采样的页数，默认是20，页数越多，统计信息也就越准确，也就有助于查询优化器选择最优的查询计划。

统计信息更新完成后，会更新表mysql.innodb_table_stats和mysql.innodb_index_stats中的信息，包括表的行数n_rows、主键的数据页个数clustered_index_size、二级索引的数据页个数sum_of_other_index_sizes、索引采样页个数sample_size等重要信息。

mysql> SELECT * FROM mysql.innodb_table_stats WHERE table_name like 't1'\G
*************************** 1. row ***************************database_name: testtable_name: t1last_update: 2024-03-23 14:36:34n_rows: 5clustered_index_size: 1
sum_of_other_index_sizes: 2

2.2 PostgreSQL中统计信息自动更新机制

PostgreSQL数据库中统计信息自动更新主要是通过自动真空清理（autovacuum）和统计信息收集（analyze）来实现。

1）自动真空清理（autovacuum）

PostgreSQL默认启用了自动真空清理功能（autovacuum参数控制），它会定期扫描表和索引，清理不再需要的行版本（由于MVCC机制产生的），并释放空间。当表自上一次vacuum后更新记录数超过阈值后，会触发autovacuum动作，计算方法如下：

vacuum threshold = vacuum base threshold + vacuum scale factor * number of tuples

其中vacuum base threshold为autovacuum_vacuum_threshold（默认为50）、vacuum scale factor 为autovacuum_vacuum_scale_factor（默认为10%）、the number of tuples为pg_class.reltuples。

2）统计信息收集Analyze

当表或者索引的数据变化超过一定的阈值后，PostgreSQL也会自动进行统计信息收集操作。

analyze threshold = analyze base threshold + analyze scale factor * number of tuples

其中analyze base threshold为autovacuum_analyze_threshold（默认为50）、analyze scale factor 为autovacuum_analyze_scale_factor（默认为10%）、the number of tuples为pg_class.reltuples。

2.3 Oracle数据库统计信息自动更新机制

Oracle数据库中默认开启统计信息自动收集任务，使用的任务为gather_stats_prog。gather_stats_prog调用了DBMS_STATS.GATHER_DATABASE_STATS_JOB_PROC存储过程。在Oracle数据库中通过设置不同的维护窗口形式，设定窗口运行的开始时间、持续时间：

SQL> SELECT a.WINDOW_NAME,a.REPEAT_INTERVAL,a.duration FROM dba_scheduler_windows a WHERE ENABLED = 'TRUE';
WINDOW_NAME         REPEAT_INTERVAL                                          DURATION         ------------------  -------------------------------------------------------  -----------------MONDAY_WINDOW       freq=daily;byday=MON;byhour=22;byminute=0; bysecond=0    +000 04:00:00TUESDAY_WINDOW      freq=daily;byday=TUE;byhour=22;byminute=0; bysecond=0    +000 04:00:00WEDNESDAY_WINDOW    freq=daily;byday=WED;byhour=22;byminute=0; bysecond=0    +000 04:00:00THURSDAY_WINDOW     freq=daily;byday=THU;byhour=22;byminute=0; bysecond=0    +000 04:00:00FRIDAY_WINDOW       freq=daily;byday=FRI;byhour=22;byminute=0; bysecond=0    +000 04:00:00SATURDAY_WINDOW     freq=daily;byday=SAT;byhour=6;byminute=0; bysecond=0     +000 20:00:00SUNDAY_WINDOW       freq=daily;byday=SUN;byhour=6;byminute=0; bysecond=0     +000 20:00:00
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如果参数STATISTICS_LEVEL的值为TYPICAL(默认)或者ALL，则DBA_TAB_MODIFICATIONS会记录自上次自动统计信息收集完成之后对目标表的insert、update、delete的操作影响行数，并且还会记录自从上次自动收集统计信息之后是否发生过truncate。如果DBA_TAB_MODIFICATIONS中记录的INSERT+UPDATE+DELETE所影响的行记录之和超过了DBA_TABLES中目标表记录数的10%，或者是自上次统计信息收集完成之后目标表执行过truncate操作，那么Oracle会认为目标表的统计信息已经失效，自动统计信息收集作业就会对目标表重新收集统计信息。

如果想禁用或者开启统计信息自动收集任务：

#禁用统计信息自动收集
SQL> EXEC dbms_auto_task_admin.disable(client_name=> 'auto optimizer stats collection',operation=> NULL,window_name=> NULL);
#启用统计信息自动收集
SQL> EXEC dbms_auto_task_admin.enable(client_name=> 'auto optimizer stats collection',operation=> NULL,window_name=> NULL);
#禁用维护窗口中统计信息收集
EXEC dbms_auto_task_admin.disable(client_name=>'auto optimizer stats collection',operation=>NULL,window_name=>'TUESDAY_WINDOW');
#启用维护窗口中统计信息收集
EXEC dbms_auto_task_admin.enable(client_name=>'auto optimizer stats collection',operation=>NULL,window_name=>'TUESDAY_WINDOW');

2.4 DB2数据库统计信息自动更新机制

DB2数据库中支持统计信息的自动收集，有两种方式：一是通过配置auto_stmt_stats参数在语句编译时同步收集统计信息；另一种是RUNSTATS命令后台执行的时候，配置auto_runstats在后台自动收集统计信息。默认情况下，这两个参数都是启用状态。相比较异步统计信息收集，实时统计信息更为及时准确，为优化器生成最佳的执行计划以提升查询性能。

自动收集统计信息某些情况下可能会OLTP联机类业务的性能会产生影响，在实际使用过程中进行配置将影响降到最低：

• 使用RUNSTATS命令进行异步的统计信息收集操作
• 对于每个查询，同步统计信息收集操作的时间限制为5秒。如果同步收集操作超出时间限制，那么将提交异步收集请求。
• 实时同步的统计信息存储在高速缓存中，避免更新系统目录中涉及的内存使用情况和可能的锁定争用。后续SQL编译请求可以使用统计信息高速缓存中的统计信息。
• 对于每个表，只能执行一个同步统计信息收集操作。

另外，在开启统计信息自动收集需开启参数配置AUTO_MAINT和AUTO_TBL_MAINT，AUTO_MAINT用于指定自动维护任务的配置文件，AUTO_TBL_MAINT用于指定自动维护任务是否包括表级别的统计信息收集。

    Automatic maintenance                      (AUTO_MAINT) = ONAutomatic database backup               (AUTO_DB_BACKUP) = OFFAutomatic table maintenance             (AUTO_TBL_MAINT) = ONAutomatic runstats                   (AUTO_RUNSTATS) = ONReal-time statistics            (AUTO_STMT_STATS) = ONStatistical views              (AUTO_STATS_VIEWS) = OFFAutomatic sampling               (AUTO_SAMPLING) = OFFAutomatic column group statistics (AUTO_CG_STATS) = OFFAutomatic reorganization              (AUTO_REORG) = OFF

3、国产数据库中统计信息更新策略

3.1 TiDB数据库

TiDB数据库中使用变量tidb_analyze_version 控制统计信息的收集，在 v5.3.0 及之后的版本中，该变量的默认值为 2。Version 2的统计信息避免了Version 1中因为哈希冲突导致的在较大的数据量中可能产生的较大误差，并保持了大多数场景中的估算精度。

TiDB中除了ANALYZE Table手动收集统计信息外，也支持自动更新。如果表发生增删改时，TiDB会自动更新表的总行数以及修改的行数，统计信息更新的周期为20*stats-lease。stats-lease默认配置为3s，如果将其指定为0，那么统计信息将不会自动更新。

另外如果表中修改的行数与总行数的比值大于tidb_auto_analyze_ratio（默认值为0.5），并且当前时间在tidb_auto_analyze_start_time和tidb_auto_analyze_end_time之间时，TiDB会在后台执行ANALYZE TABLE tbl语句自动更新这个表的统计信息。

为了避免小表因为少量数据修改而频繁触发自动更新，当表的行数小于1000时，TiDB不会触发对此表的自动更新。同时通过参数tidb_enable_auto_analyze也可以关闭统计信息自动更新机制，以避免自动更新统计信息消耗过多资源，影响在线业务。

3.2 OceanBase数据库

在OceanBase数据库优化器中，统计信息以普通数据的形式存储在内部表中，并且会在本地维护统计信息的缓存，以提高优化器对统计信息的访问速度。统计信息包含表统计信息（Table Level Statistics）和列统计信息（Column Level Statistics）两种类型。

OceanBase数据库中支持手动收集统计信息和自动收集统计信息，同时支持对应的视图查询收集的统计信息，包括Oracle模式和MySQL模式。其中OceanBase统计信息自动收集类似Oracle的任务窗口形式，基于DBMS_SCHEDULER系统包实现的MAINTENANCE WINDOW来实现每日的自动统计信息收集，如下所示：

自动统计信息收集任务的开启关闭也是通过设置MAINTENANCE WINDOW的属性：

DBMS_SCHEDULER.DISABLE($window_name);
DBMS_SCHEDULER.ENABLE($window_name);

OceanBase数据库中表的统计信息过期判断标准为：如果当前表增量的DML次数（上一次收集统计信息时DML次数到本次收集统计信息期间发生的增/删/改总次数）超过设置的阈值时就会过期。阈值的默认值是10%，阈值可以通过peres调整设置。具体的更新策略如下：

• 系统表和非分区用户表的自动收集策略：
  • 如果表没有GLOBAL级别的统计信息，自动收集统计信息。
  • 如果表有GLOBAL级别的统计信息，但是统计信息已经过期，则自动收集统计信息。
  • 否则，OceanBase数据库优化器不会自动收集统计信息。
• OceanBase数据库分区用户表的自动收集策略：
  • 如果表没有任何统计信息，自动收集所有的统计信息。
  • 如果表有分区级别的统计信息，但是没有GLOBAL级别统计信息，则采用增量的方式自动收集统计信息。
  • 如果表有GLOBAL级别统计信息，但是已经过期，则自动收集所有的统计信息。
  • 如果表有GLOBAL级别统计信息，但是没有全部过期，只是部分分区的统计信息过期，则自动收集统计信息过期的分区统计信息，同时采用增量的方式推导GLOBAL级别统计信息。

3.3 OpenGauss数据库

OpenGauss数据库类似PostgreSQL数据库的做法，通过AutoVacuum机制来实现统计信息的自动更新。AutoVacuum后台有常驻线程AVClauncher，这个线程会定期唤起AVCWorker线程来执行实际的vacuum与analyze任务。一旦识别出过时数据，AutoVacuum会执行VACUUM操作，将过时数据行标记为可重用的空间，并更新表的统计信息，以确保查询优化器能够做出正确的执行计划。

当autovacuum设置为on时，系统会定时启动autovacuum线程（自动清理线程）自动执行VACUUM和ANALYZE命令，回收被标识为删除状态的记录空间，并更新表的统计数据。

• 对于空表而言，当表中插入数据的行数大于50时，会触发表自动进行ANALYZE。
• 对于表中已有数据的情况，阈值设定为

autovacuum_analyze_threshold+ autovacuum_analyze_scale_factor*reltuples

其中autovacuum_analyze_threshold表示当表上被删除、插入或更新的记录数超过设定的阈值时才会对这个表执行ANALYZE操作，默认值为50；autovacuum_analyze_scale_factor表示触发一个ANALYZE时增加到autovacuum_analyze_threshold的表大小的缩放系数，默认值为10%；reltuples是表的总行数。

同时，autovacuum生效还依赖于下面几个GUC参数：

• track_counts参数需要设置为on，表示开启收集收据库统计数据功能。
• autovacuum_max_workers参数需要大于0，该参数表示能同时运行的自动清理线程的最大数量。
• autovacuum_mode参需要配置允许进行analyze。

另外autoanalyze设置了超时时间，在对某张表做autoanalyze时，如果该表的analyze时长超过了autoanalyze_timeout，则自动取消该表此次analyze。

3.4 达梦数据库

在达梦数据库中统计信息包括表的行数、块数、平均每行的大小、索引的高度、叶子节点数以及索引字段的行数等描述数据库中表和索引的大小数以及数据分布状况等的一类信息。DM数据库中统计信息收集是通过DBMS_STATS包实现的，支持手动收集和自动收集，其自动收集统计信息配置如下：

--打开表数据量监控开关，参数值为 1 时监控所有表，2 时仅监控配置表
SP_SET_PARA_VALUE(1,'AUTO_STAT_OBJ',2);--设置 SYSDBA.T 表数据变化率超过 15% 时触发自动更新统计信息
DBMS_STATS.SET_TABLE_PREFS('SYSDBA','T','STALE_PERCENT',15);--配置自动收集统计信息触发时机
SP_CREATE_AUTO_STAT_TRIGGER(1, 1, 1, 1,'14:36', '2020/3/31',60,1);/*
函数各参数介绍
SP_CREATE_AUTO_STAT_TRIGGER(TYPE                    INT,    --间隔类型，默认为天FREQ_INTERVAL         INT,    --间隔频率，默认 1FREQ_SUB_INTERVAL    INT,    --间隔频率，与 FREQ_INTERVAL 配合使用FREQ_MINUTE_INTERVAL INT,    --间隔分钟，默认为 1440STARTTIME              VARCHAR(128), --开始时间，默认为 22:00DURING_START_DATE    VARCHAR(128), --重复执行的起始时间，默认 1900/1/1MAX_RUN_DURATION    INT,    --允许的最长执行时间(秒)，默认不限制ENABLE                  INT     --0 关闭，1 启用  --默认为 1
);
*/

4、各类数据库统计信息自动收集策略对比

上文对比了几种传统数据库和国产数据库中统计信息自动收集的策略，像Oracle和DB2数据库中统计信息的收集对性能和交易可能有潜在的风险，实际生产环境中默认是不开启的。像MySQL系列的数据库（TDSQL for MySQL、GoldenDB等），默认开启统计信息自动收集。在实际运行过程中，如果由于统计信息没更新导致应用出现慢SQL执行计划变化，建议手动触发统计信息的及时更新。

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参考资料：

1. https://dev.mysql.com/doc/refman/8.3/en/innodb-performance-optimizer-statistics.html
2. https://www.postgresql.org/docs/15/runtime-config-autovacuum.html
3. https://blog.csdn.net/weixin_30895723/article/details/106537408
4. https://www.ibm.com/docs/zh/db2/11.5?topic=statistics-automatic-collection
5. https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/statistics
6. https://docs-opengauss.osinfra.cn/zh/docs/5.0.0/docs/DatabaseReference
7. https://eco.dameng.com/document/dm/zh-cn/pm/query-optimization