关系型数据库工作原理-数据特征统计分析(翻译自Coding-Geek文章)

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本文翻译自Coding-Geek文章:《 How does a relational database work》。原文链接：http://coding-geek.com/how-databases-work/#Buffer-Replacement_strategies

本文翻译了如下章节, 介绍数据库的统计分析：

Statistics–数据特征统计分析

在了解数据库如何做查询优化前，我们先讲一下数据库如何做数据特征分析。没有数据特征分析的数据库不是优秀的数据库。

如果你不指令数据库分析数据，它不会主动去做，它将会做最坏的假设(没有优化空间)。数据库需要哪些类型的信息呢？

为了说清楚这个问题，我必须要简单讲一下数据库和操作系统是如何存储数据的。

它们使用一种叫页或者块的最小存储单元，默认有4KB或者8KB的大小。这意味着即使你只需要1KB的空间，它也会分配一整页的大小。如果一页是8KB，那么就有7KB被浪费了。

回到数据特征统计分析上来。当你要求数据库收集统计数据时，它将计算如下一些信息：

数据库表的记录行数。
对表的每一列，做如下处理：
- 数据去重。
- 计算数据的长度，包含最小长度、最大长度、平均长度。
- 统计数值范围。包含最小值、最大值、平均值。
分析表中的索引。

这些统计信息将用于帮助优化器评估查询将用到的磁盘I/O、CPU和内存大小。

对每列数据做统计分析很重要。例如：一张个人信息表将通过FIRST_NAME, LAST_NAME与其它两张表做关联查询。统计发现这张表中的FIRST_NAME仅有1000个不同值，而LAST_NAME有1000000个不同值。数据库将修改联表顺序，将FIRST_NAME,LAST_NAME调整为LAST_NAME, FIRST_NAME。因为LAST_NAME的差异值更大，优先比较LAST_NAME能减少比较次数。大多数情况下，对于每次LAST_NAME的比较，比较两到三个字符就可以确认(两列值不同)了。

这些是最基础的统计。你也可以让数据库做更高级的统计分析(称为数据直方图)。数据直方图揭示了每一列值的分布概况。例如：

出现频率最高的值是什么。
每个值的数量。
…

这些额外的统计信息将帮助数据库找到更优的查询方案。特别是对于等值判断(ex: WHERE AGE = 18)或者范围比较(ex: WHERE AGE > 10 and AGE <40)。

对于这类数值比较，数据库有更好的处理方案(note:专业的术语叫selectivity)。

上述统计结果存储在数据库的元数据表里面(metadata).

你可以在下面这些表中看到统计信息：

1. in USER/ALL/DBA_TABLES and USER/ALL/DBA_TAB_COLUMNS for Oracle

2. in SYSCAT.TABLES and SYSCAT.COLUMNS for DB2.

这些统计数据必须是实时的。如果一张表有1000000条记录，数据库却认为只有500条，没有什么比这更糟的了。

统计分析唯一的缺点是必须花时间去计算（这个可能很耗性能），这也是为什么大多数数据库不会自动去计算的原因。数据量大到几百万时，做数据统计分析是很困难的。在这种情况下，你可以选择只计算最基础的统计信息，或者只对部分抽样的数据做统计。

例如：我曾经参与的一个项目，每张表有几亿条数据。我只选取其中百分之十的数据做统计分析，这节省了大量时间。

糟糕的是如果选择了特定表中特定列的10%数据，这些数据与整张表的其它数据有很大的不同(译者：即选择的样本数据不具备代表性)。这些错误的统计结果将使一次只需要30s的查询花8小时。这也从另一个侧面说明了数据特征统计分析的重要性。

Note:针对不同的数据库还有一些高级的统计分析，如果想了解更多的东西，可以自行阅读数据库的官方指导文档。我上面所讲的东西来源于PostgreSQL的官方文档。