DB2 優(yōu)化器中使用分布統(tǒng)計信息的正確操作方案描述
我們今天主要向大家講述的是在 DB2 優(yōu)化器中使用分布統(tǒng)計信息的正確操作方案，我們大家都知道DB2 數(shù)據(jù)庫的優(yōu)化器是一種基于成本的優(yōu)化器。它主要是根據(jù)表和索引的相關(guān)統(tǒng)計信息作出決策。
DB2 在生成統(tǒng)計信息時，不但能提供基本統(tǒng)計信息，還允許創(chuàng)建所謂的分布統(tǒng)計信息。本文解釋什么是分布統(tǒng)計信息、分布統(tǒng)計信息在哪些情況下尤為重要，以及應(yīng)用程序開發(fā)人員應(yīng)該考慮些什么，才能使 DB2 優(yōu)化器創(chuàng)建有效的訪問計劃。
簡介
為了執(zhí)行查詢或 DML 語句（INSERT、UPDATE、DELETE），DB2 必須創(chuàng)建一個訪問計劃（access plan）。訪問計劃定義按什么順序訪問表，使用哪些索引，以及用何種連接（join）方法來關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。好的訪問計劃對于 SQL 語句的快速執(zhí)行至關(guān)重要。DB2 優(yōu)化器可以創(chuàng)建訪問計劃。這是一種基于成本的優(yōu)化器，這意味著它是根據(jù)表和索引的相關(guān)統(tǒng)計信息來作出決策的。
DB2 在生成統(tǒng)計信息時，不但能提供基本統(tǒng)計信息，還允許創(chuàng)建所謂的分布統(tǒng)計信息。不但數(shù)據(jù)庫管理員要理解分布統(tǒng)計信息，而且應(yīng)用程序開發(fā)人員也要理解分布統(tǒng)計信息。應(yīng)用程序開發(fā)人員必須小心謹慎，因為在某些情況下分布統(tǒng)計信息對于 DB2 優(yōu)化器來說非常重要。
主變量或參數(shù)標記（在 Java 中為 java.sql.PreparedStatement）的使用可能會造成阻礙，使優(yōu)化器無法***限度地利用分布統(tǒng)計信息。本文解釋什么是分布統(tǒng)計信息、分布統(tǒng)計信息在哪些情況下尤為重要，以及應(yīng)用程序開發(fā)人員應(yīng)該考慮些什么，才能使 DB2 優(yōu)化器創(chuàng)建有效的訪問計劃。
基本統(tǒng)計信息和分布統(tǒng)計信息
在研究分布統(tǒng)計信息之前，我們先來看看基本統(tǒng)計信息，只要執(zhí)行 RUNSTATS 即可收集這些表的相關(guān)統(tǒng)計信息。
表的相關(guān)統(tǒng)計信息：
當前使用的頁面數(shù)
包含記錄行的頁面數(shù)
溢出的行數(shù)
表中的行數(shù)（基數(shù)）
對于 MDC 表，還有包含數(shù)據(jù)的塊（block）數(shù)
表中各列的相關(guān)統(tǒng)計信息：
列的基數(shù)
列的平均長度
列中第二大的值
列中第二小的值
列中 NULL 值的個數(shù)
通常，執(zhí)行 RUNSTATS 時，不但可以收集到關(guān)于表的統(tǒng)計信息，而且還可以收集到相應(yīng)的索引的相關(guān)統(tǒng)計信息。要了解為索引而收集的統(tǒng)計信息，請參閱 DB2 Administration Guide: Performance - Statistical information that is collected。#p#
觀察一個表的基本統(tǒng)計信息，您可以看到，DB2 優(yōu)化器知道一個表由多少行組成（表的基數(shù)），以及一個列包含多少個不同的值（列的基數(shù)）。但是，還有一些信息是基本統(tǒng)計信息無法提供的。例如，基本統(tǒng)計信息不能告訴優(yōu)化器一個列中某些值出現(xiàn)的頻率。假設(shè)表 TABLE_X 有大約 1,000,000 行，在該表上執(zhí)行這樣一條查詢：
- SELECT * FROM TABLE_X WHERE COLUMN_Y = 'VALUE_Z'
難道 DB2 優(yōu)化器知道 TABLE_X 中有多少行滿足條件 COLUMN_Y = 'VALUE_Z' 不重要嗎？換句話說：知道這個查詢將返回 1 行、100 行、1000 行還是 10000 行有什么不好呢？
實際上，通過基本統(tǒng)計信息，DB2 優(yōu)化器只能估計 'VALUE_Z' 在 COLUMN_Y 中出現(xiàn)的頻率。在這種情況下，優(yōu)化器認為所有值在 COLUMN_Y 中是平均分布的，這意味著它認為所有的值都有相同的出現(xiàn)頻率。如果事實碰巧如此，這樣估計并無大礙。
但是，如果有些值比其他值出現(xiàn)得更頻繁一些（例如，如果 'VALUE_Z' 出現(xiàn) 900,000 次，即占所有行的 90%），那么優(yōu)化器不能考慮到這一點，因而生成的訪問計劃就不是***的。而分布統(tǒng)計信息可以填補這一空白。分布統(tǒng)計信息可以提供關(guān)于數(shù)據(jù)出現(xiàn)頻率及其分布情況的信息，如果數(shù)據(jù)庫中存儲了很多重復(fù)值，并且數(shù)據(jù)在表中并非平均分布的時候，分布統(tǒng)計信息對于基本統(tǒng)計信息是一個重要的補充。
分布統(tǒng)計信息的類型 —— 頻率（frequency）統(tǒng)計信息和分位數(shù)（quantile）統(tǒng)計信息
有兩種不同類型的分布統(tǒng)計信息 —— 頻率統(tǒng)計信息和分位數(shù)統(tǒng)計信息。讓我們通過一個示例表來研究一下這兩種不同類型的分布統(tǒng)計信息。
示例表 “CARS” 表示一家汽車制造商，對于生產(chǎn)的每一輛汽車，在表中都有相應(yīng)的一行。每輛汽車可以由它的 ID 來標識，因此 “ID” 是表 “CARS” 的主鍵（PK）。此外，表中有一個 “STATE” 列，表明汽車當前處在制造流程中的哪一步。
一輛汽車的制造流程從第 1 步開始，然后是第 2 步、第 3 步，...、第 49 步、第 50 步、第 51 步、...、第 98 步、第 99 步，一直到第 100 步 —— 第 100 步意味著汽車已經(jīng)完工了。已完工的汽車所對應(yīng)的行仍然保留在表中，后續(xù)流程（例如投訴管理、質(zhì)量保證等）仍要用到這些行。汽車制造商生產(chǎn) 10 種不同型號（“TYPE” 列）的汽車。
為了簡化問題，在這個示例表中，各種汽車型號命名為 A、B、C、D、...、J。除主鍵索引（在 “ID” 列上）之外，“STATE” 列上也有一個索引（“I_STATE”），在 “TYPE” 列上還有一個索引（“I_TYPE”）。實際上，一個 “CARS” 表包含的列遠不止 “ID”、“STATE” 和 “TYPE”。為簡單起見，示例表中沒有出現(xiàn)其他這些列。
頻率統(tǒng)計信息
假設(shè)表 CARS 現(xiàn)在有大約 1,000,000 條記錄，不同的型號在表中出現(xiàn)的頻率如下所示：
表 1. 表 CARS 中 TYPE 列的頻率統(tǒng)計信息
TYPE COUNT(TYPE)
A 506135
B 301985
C 104105
D 52492
E 19584
F 10123
G 4876
H 4589
I 4403
J 3727
型號為 A 的汽車最受購買者的青睞，因此生產(chǎn)的汽車中大約有 50% 是這種型號。型號 B 和型號 C 僅次于型號 A ，分別占所有汽車的 30% 和 10%。其他所有型號加在一起僅占 10%。
上面的表顯示了 “TYPE” 列的頻率統(tǒng)計信息。通過基本統(tǒng)計信息，DB2 優(yōu)化器只能了解到該表包含 1,000,000 行（表的基數(shù)）和 10 種不同的值（型號），即 A 到 J。如果沒有分布統(tǒng)計信息，優(yōu)化器會認為每種值以相同的頻率出現(xiàn)，大約都是出現(xiàn) 100,000 次。而一旦生成了關(guān)于 “TYPE” 列的分布統(tǒng)計信息，優(yōu)化器即可了解每種型號真正的出現(xiàn)頻率。因此，優(yōu)化器清楚各種已有型號出現(xiàn)的不同頻率。
優(yōu)化器使用頻率統(tǒng)計信息來計算用于檢查相等或不等的謂詞的過濾因子。例如：
- SELECT * FROM CARS WHERE TYPE = 'H'
分位數(shù)統(tǒng)計信息
與頻率統(tǒng)計信息不同，分位數(shù)統(tǒng)計信息與不同值的出現(xiàn)頻率無關(guān)，而與一個表中有多少行小于或大于某個值（或者有多少行介于兩個值之間）相關(guān)。分位數(shù)統(tǒng)計信息提供關(guān)于一個列中的值是否聚合的信息。為獲得這樣的信息，DB2 假定列中的值是按升序排列的，并根據(jù)正則行間隔確定相應(yīng)的值。
我們來看看表 CARS 中的 “STATE” 列，該列按升序排列。根據(jù)正則行間隔，即可確定 “STATE” 的對應(yīng)值。
表 2. CARS 表中 STATE 列的分位數(shù)統(tǒng)計信息
COUNT(row) STATE ASC
5479 1
54948 10
109990 21
159885 31
215050 42
265251 52
320167 63
370057 73
424872 84
475087 94
504298 100
... 100
1012019 100
由于已完工的汽車仍然沒有從表中刪除，因此狀態(tài)為 100 （＝完工）的汽車數(shù)量比所有處于其他狀態(tài)的汽車總和還多。已完工的汽車占表中所有記錄的 50%。
注意： 在實際情況下，已完工的汽車數(shù)量甚至還要更多（例如超過 99%）。在后文中的具體例子中可看到這種情況。
上表顯示了 “STATE” 列的分位數(shù)統(tǒng)計信息。有了這種關(guān)于有多少行分別小于和大于確定值的信息，優(yōu)化器即可計算出用于測試小于（小于等于）、大于（大于等于）或介于兩值之間的謂詞的過濾因子。例如：
- SELECT * FROM CARS WHERE STATE < 100
- SELECT * FROM CARS WHERE STATE BETWEEN 50 AND 70
根據(jù)已有的分位數(shù)統(tǒng)計信息計算出來的過濾因子不是很精確，但即使只收集 20 個值，其誤差仍然低于 5%。以上的相關(guān)內(nèi)容就是對DB2 優(yōu)化器中使用分布統(tǒng)計信息的正確操作方案的介紹，望你能有所收獲。
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