【经验分享】使用analyze收集统计信息的正确姿势

本文探讨了在Greenplum中analyze收集统计信息导致效率低下和集群性能下降的问题,分享了优化策略,包括部分列和分区的analyze,并分析了analyze的执行时机和原理,以及不同版本的性能改进。通过对源码的研究,揭示了统计信息收集与表大小、列数的关系,为高效使用和维护Greenplum提供了指导。

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统计数据是描述存储在数据库中的数据的元数据,查询规划器需要最新的统计信息来为查询选择最佳的执行计划。通过执行analyze语句收集和更新统计信息。最近遇到gp5.x通过analyze收集统计信息慢、集群性能下降的现象。本文将分享统计信息收集的优化过程以及涉及到相关概念。

1. 问题说明

复现analyze AO表的效率低,实验的软硬件情况如下:

条目

说明

云服务器

2核/2GB/50GB SSD/密集计算型ic4

操作系统

CentOS / 8.2 x86_64 (64bit) 

Greenplum5.24

逻辑集群,master/standby和3primary/3mirror

表1实验环境

1.1 创建AO列存分区表

1)建表语句

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图1 建表

2)表中记录数

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图2 表记录

1.2 耗时和资源占用

1)在基表上执行统计信息收集

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