如何避免统计信息不准确对 SQL 调优的影响？

1. 定期更新统计信息
   • 确定合适的更新周期
     • 根据数据的变化频率确定统计信息的更新周期。如果数据库中的数据更新非常频繁，例如在一个高并发的电商交易系统中，可能需要每天甚至更短时间（如每几小时）更新一次统计信息。而对于数据相对稳定的数据库，如企业内部的一些配置表，更新周期可以相对较长，比如每周或每月更新一次。
   • 自动化更新机制
     • 利用数据库管理系统提供的功能设置自动更新统计信息的任务。例如，在Oracle数据库中，可以使用DBMS_STATS包来创建定期更新统计信息的作业。在MySQL中，一些新版本也支持自动更新统计信息的功能，可通过配置参数来启用和调整。
2. 数据变更监控与即时更新
   • 监控数据变更量
     • 设置监控机制来跟踪表中的数据变更情况，如插入、删除和修改操作的数量。当数据变更量达到一定阈值（例如表中数据的10% - 20%发生了变化）时，立即触发统计信息的更新。可以通过编写数据库触发器或者使用数据库管理系统提供的监控工具来实现这种监控。
   • 增量更新统计信息（部分数据库支持）
     • 对于支持增量更新统计信息的数据库，利用这一功能可以减少更新统计信息的开销。例如，在SQL Server中，当对表进行小范围的数据修改时，可以采用增量更新统计信息的方式，只更新与修改数据相关的统计信息部分，而不是重新计算整个表的统计信息。
3. 验证统计信息准确性
   • 对比执行计划
     • 在更新统计信息前后，对比查询的执行计划。如果执行计划没有发生预期的变化，或者查询性能没有得到改善，可能意味着统计信息仍然不准确。可以使用数据库管理系统提供的查询解释工具（如MySQL中的EXPLAIN，Oracle中的EXPLAIN PLAN等）来查看执行计划。
   • 抽样检查
     • 对统计信息中的关键数据（如列的基数、表的行数等）进行抽样检查。从表中随机抽取一定数量的样本数据，手动计算这些样本数据中的列基数等信息，并与数据库统计信息中的数据进行对比。如果存在较大差异，则统计信息可能不准确。
4. 优化数据收集方法（特定数据库）
   • 调整采样率（部分数据库）
     • 在一些数据库中，统计信息的收集是基于采样的方式。如果采样率过低，可能导致统计信息不准确。例如，在Oracle数据库中，可以调整DBMS_STATS包中的采样参数来提高采样率，从而获取更准确的统计信息。但需要注意的是，提高采样率可能会增加统计信息收集的时间和资源消耗。
   • 使用准确的统计信息收集工具或命令
     • 不同的数据库管理系统可能提供多种统计信息收集工具或命令，确保使用最适合数据库环境和数据特征的工具或命令。例如，在MySQL中，对于不同的存储引擎（如InnoDB和MyISAM），可能需要采用不同的统计信息收集方式或者命令参数设置。
5. 多版本统计信息管理（部分数据库）
   • 在一些数据库（如Oracle）中，支持保存多版本的统计信息。可以利用这一功能在更新统计信息时保留旧版本的统计信息，以便在发现新的统计信息导致查询性能下降时，可以快速恢复到旧版本的统计信息，同时进一步分析问题所在。