Comme nous l'avons vu dans la section précédente, le planificateur de requêtes a besoin d'estimer le nombre de lignes récupérées par une requête pour faire les bons choix dans ses plans de requêtes. Cette section fournit un aperçu sur les statistiques que le système utilise pour ces estimations.

Un élément des statistiques est le nombre total d'entrées dans chaque table et index, ainsi que le nombre de blocs disque occupés par chaque table et index. Cette information est conservée dans la table pg_class sur les colonnes reltuples et relpages. Nous pouvons la regarder avec des requêtes comme celle-ci :

SELECT relname, relkind, reltuples, relpages
FROM pg_class
WHERE relname LIKE 'tenk1%';

       relname        | relkind | reltuples | relpages
----------------------+---------+-----------+----------
 tenk1                | r       |     10000 |      345
 tenk1_hundred        | i       |     10000 |       11
 tenk1_thous_tenthous | i       |     10000 |       30
 tenk1_unique1        | i       |     10000 |       30
 tenk1_unique2        | i       |     10000 |       30
(5 rows)

Ici, nous pouvons voir que tenk1 contient 10000 lignes, comme pour ses index, mais que les index sont bien plus petits que la table (ce qui n'est pas surprenant).

Pour des raisons d'efficacité, les valeurs des colonnes reltuples et relpages ne sont pas mises à jour en temps réel, et contiennent alors souvent des valeurs un peu obsolètes. Elles sont mises à jour par les commandes VACUUM, ANALYZE et quelques commandes DDL comme CREATE INDEX. Une opération VACUUM ou ANALYZE qui ne parcourt pas la table entièrement (ce qui est le cas le plus fréquent) augmentera de façon incrémentale la valeur de reltuples sur la base de la partie de la table qu'elle a parcourue, résultant en une valeur approximative. Dans tous les cas, le planificateur mettra à l'échelle les valeurs qu'il aura trouvées dans pg_class pour correspondre à la taille physique de la table, obtenant ainsi une approximation plus proche de la réalité.

La plupart des requêtes ne récupèrent qu'une fraction des lignes dans une table à cause de clauses WHERE qui restreignent les lignes à examiner. Du coup, le planificateur a besoin d'une estimation de la sélectivité des clauses WHERE, c'est-à-dire la fraction des lignes qui correspondent à chaque condition de la clause WHERE. L'information utilisée pour cette tâche est stockée dans le catalogue système pg_statistic. Les entrées de pg_statistic sont mises à jour par les commandes ANALYZE et VACUUM ANALYZE et sont toujours approximatives même si elles ont été mises à jour récemment.

Plutôt que de regarder directement dans pg_statistic, il vaut mieux voir sa vue pg_stats lors d'un examen manuel des statistiques. La vue pg_stats est conçue pour être plus facilement lisible. De plus, pg_stats est lisible par tous alors que pg_statistic n'est lisible que par un superutilisateur (ceci empêche les utilisateurs sans droits d'apprendre certaines choses sur le contenu des tables appartenant à d'autres personnes à partir des statistiques. La vue pg_stats est restreinte pour n'afficher que les lignes des tables lisibles par l'utilisateur courant). Par exemple, nous pourrions lancer :

SELECT attname, inherited, n_distinct,
       array_to_string(most_common_vals, E'\n') as most_common_vals
FROM pg_stats
WHERE tablename = 'road';

 attname | inherited | n_distinct |          most_common_vals
---------+-----------+------------+------------------------------------
 name    | f         | -0.5681108 | I- 580                        Ramp+
         |           |            | I- 880                        Ramp+
         |           |            | Sp Railroad                       +
         |           |            | I- 580                            +
         |           |            | I- 680                        Ramp+
         |           |            | I- 80                         Ramp+
         |           |            | 14th                          St  +
         |           |            | I- 880                            +
         |           |            | Mac Arthur                    Blvd+
         |           |            | Mission                       Blvd+
...
 name    | t         |    -0.5125 | I- 580                        Ramp+
         |           |            | I- 880                        Ramp+
         |           |            | I- 580                            +
         |           |            | I- 680                        Ramp+
         |           |            | I- 80                         Ramp+
         |           |            | Sp Railroad                       +
         |           |            | I- 880                            +
         |           |            | State Hwy 13                  Ramp+
         |           |            | I- 80                             +
         |           |            | State Hwy 24                  Ramp+
...
 thepath | f         |          0 |
 thepath | t         |          0 |
(4 rows)

Notez que deux lignes sont affichées pour la même colonne, une correspondant à la hiérarchie d'héritage complète commençant à la table road (inherited=t), et une autre incluant seulement la table road elle-même (inherited=f). (Par soucis de concision, nous avons seulement affiché les dix premières valeurs les plus communes pour la colonne name.)

Les informations stockées dans pg_statistic par ANALYZE, en particulier le nombre maximum d'éléments dans les tableaux most_common_vals et histogram_bounds pour chaque colonne, peuvent être définies colonne par colonne en utilisant la commande ALTER TABLE SET STATISTICS ou globalement en initialisant la variable de configuration default_statistics_target. La limite par défaut est actuellement de 100 entrées. Augmenter la limite pourrait résulter en des estimations plus précises du planificateur, en particulier pour les colonnes ayant des distributions de données irrégulières, au prix d'un plus grand espace consommé dans pg_statistic et d'un temps plus long pour calculer les estimations. En revanche, une limite plus basse pourrait être suffisante pour des colonnes avec des distributions de données simples.

Le Chapitre 68 donne plus de détails sur l'utilisation des statistiques par le planificateur.

Il est habituel de voir des requêtes lentes tourner avec de mauvais plans d'exécution, car plusieurs colonnes utilisées dans les clauses de la requête sont corrélées. L'optimiseur part normalement du principe que toutes les conditions sont indépendantes les unes des autres, ce qui est faux quand les valeurs des colonnes sont corrélées. Les statistiques classiques, du fait qu'il s'agit par nature de statistiques sur une seule colonne, ne peuvent pas capturer d'information sur la corrélation entre colonnes. Toutefois, PostgreSQL a la possibilité de calculer des statistiques multivariées, qui peuvent capturer une telle information.

Comme le nombre de combinaisons de colonnes est très important, il n'est pas possible de calculer les statistiques multivariées automatiquement. À la place, des objets statistiques étendus, plus souvent appelés simplement objets statistiques, peuvent être créés pour indiquer au serveur qu'il faut obtenir des statistiques sur un ensemble intéressant de colonnes.

Les objets statistiques sont créés en utilisant la commande CREATE STATISTICS. La création de tels objets crée seulement une entrée dans le catalogue pour exprimer l'intérêt dans cette statistique. La vraie récupération de données est effectuée par ANALYZE (soit une commande manuelle, soit une analyse automatique en tâche de fond). Les valeurs collectées peuvent être examinées dans le catalogue pg_statistic_ext_data.

ANALYZE calcule des statistiques étendues basées sur le même ensemble de lignes de la table qu'il utilise pour calculer les statistiques standard sur une seule colonne. Puisque la taille d'échantillon peut être augmentée en augmentant la cible de statistiques de la table ou de n'importe laquelle de ses colonnes (comme décrit dans la section précédente), une plus grande cible de statistiques donnera normalement des statistiques étendues plus précises, mais nécessitera également plus de temps pour les calculer.

La section suivante décrit les types de statistiques étendues qui sont actuellement supportées.

CREATE STATISTICS stts (dependencies) ON city, zip FROM zipcodes;

ANALYZE zipcodes;

SELECT stxname, stxkeys, stxddependencies
  FROM pg_statistic_ext join pg_statistic_ext_data on (oid = stxoid)
  WHERE stxname = 'stts';
 stxname | stxkeys |             stxddependencies
---------+---------+------------------------------------------
 stts    | 1 5     | {"1 => 5": 1.000000, "5 => 1": 0.423130}
(1 row)

SELECT * FROM zipcodes WHERE city = 'San Francisco' AND zip = '94105';

SELECT * FROM zipcodes WHERE city = 'San Francisco' AND zip = '90210';

CREATE STATISTICS stts2 (ndistinct) ON city, state, zip FROM zipcodes;

ANALYZE zipcodes;

SELECT stxkeys AS k, stxdndistinct AS nd
  FROM pg_statistic_ext join pg_statistic_ext_data on (oid = stxoid)
  WHERE stxname = 'stts2';
-[ RECORD 1 ]--------------------------------------------------------
k  | 1 2 5
nd | {"1, 2": 33178, "1, 5": 33178, "2, 5": 27435, "1, 2, 5": 33178}
(1 row)

CREATE STATISTICS stts3 (mcv) ON city, state FROM zipcodes;

ANALYZE zipcodes;

SELECT m.* FROM pg_statistic_ext join pg_statistic_ext_data on (oid = stxoid),
                pg_mcv_list_items(stxdmcv) m WHERE stxname = 'stts3';

 index |         values         | nulls | frequency | base_frequency
-------+------------------------+-------+-----------+----------------
     0 | {Washington, DC}       | {f,f} |  0.003467 |        2.7e-05
     1 | {Apo, AE}              | {f,f} |  0.003067 |        1.9e-05
     2 | {Houston, TX}          | {f,f} |  0.002167 |       0.000133
     3 | {El Paso, TX}          | {f,f} |     0.002 |       0.000113
     4 | {New York, NY}         | {f,f} |  0.001967 |       0.000114
     5 | {Atlanta, GA}          | {f,f} |  0.001633 |        3.3e-05
     6 | {Sacramento, CA}       | {f,f} |  0.001433 |        7.8e-05
     7 | {Miami, FL}            | {f,f} |    0.0014 |          6e-05
     8 | {Dallas, TX}           | {f,f} |  0.001367 |        8.8e-05
     9 | {Chicago, IL}          | {f,f} |  0.001333 |        5.1e-05
   ...
(99 rows)