PostgreSQL 查询优化与统计信息（扩展统计、计划稳定与验证）

概述PostgreSQL通过统计信息进行代价估算与计划选择。扩展统计可捕获列间相关性与独立性, 提升选择度估算准确性, 结合合理的参数与索引设计, 可获得稳定且高效的查询计划。关键实践与参数扩展统计: `CREATE STATISTICS` 捕获 `dependencies`/`mcv`/`ndistinct`分析频率: `ANALYZE` 保持统计新鲜, `default_statistics_target=100`计划稳定: 控制 `enable_nestloop`/`enable_hashjoin`/`work_mem`观测工具: `EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)` 与 `pg_stat_statements`索引策略: 覆盖查询与选择度优先, 减少回表示例/配置/实现CREATE INDEX idx_orders_cust_status_created ON orders(customer_id, status, created_at DESC); CREATE STATISTICS st_orders (dependencies) ON customer_id, status FROM orders; ANALYZE orders; SET work_mem='64MB'; EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123 AND status = 'PAID' ORDER BY created_at DESC LIMIT 50; 验证计划对比: 记录 `EXPLAIN ANALYZE` 的节点、耗时与缓冲命中率, 观察因扩展统计带来的选择度与计划变化资源影响: 调整 `work_mem` 比较排序或哈希节点的溢出与内存使用命中效率: 对比索引覆盖下的 `rows` 与 `loops`, 降低回表开销稳定性: 在不同数据分布阶段重复测试, 验证计划稳定与性能一致性注意事项统计需定期更新, 大批量写入后务必 `ANALYZE`计划稳定需要谨慎参数调优, 防止全局变更影响其他查询关注版本支持的统计类型, 不同版本特性差异可能影响效果与业务查询模式协同设计索引与统计, 防止过度优化