Vertica数据库统计信息收集与优化策略

"这篇文档是关于Vertica数据库的使用和管理，主要聚焦在统计信息的收集和其在查询优化中的重要性。文档作者是李中原，最初创建于2014年07月24日，经过多次更新，最新版本为1.3。" 在 Vertica 数据库中，统计信息对于CBO(成本基础优化器)生成高效的查询执行计划至关重要。统计信息包括表的行数、每列的唯一值(cardinality)、最大最小值、等高柱状图以及列的磁盘空间使用情况。这些数据帮助优化器做出最佳决策，例如选择合适的投影、确定关联顺序、选择合适的连接类型（如hash join或merge join）以及确定重分区或广播策略。 在处理大量实时更新的数据时，统计信息的时效性尤其关键。例如，如果一张大表频繁地按小时或每日加载新的时间戳数据，并且经常需要查询最近加载的数据，那么在每次加载数据后执行`ANALYZE_STATISTICS()`函数以更新统计信息是非常必要的。否则，如果统计信息过期，优化器可能基于错误的假设（如数据范围和柱状图范围不同）构建执行计划，导致性能下降。例如，当新的数据加载后，如果未执行统计信息更新，查询昨天的数据时，优化器可能误以为结果只有一行，从而选择不理想的执行路径。 当统计信息过旧时，`EXPLAIN PLAN`查询可以帮助识别这个问题，它会在返回结果中显示相关状态信息。通过监控和定期执行`ANALYZE_STATISTICS()`，DBA可以确保优化器始终拥有最新的统计信息，从而提高查询性能。 此外，文档还涵盖了Vertica数据库的安装准备和集群管理，包括选择安装模式、硬件要求、操作系统版本兼容性、YUM本地源配置、时区设置、系统包和补丁管理、网络配置、系统参数调整、安全设置（如关闭SELINUX和IPTABLES）、用户管理以及软件安装目录的创建等。这些内容对于成功部署和管理Vertica数据库集群至关重要。