五月 17, 2024
摘要：在本教程中，您将学习如何优化空值的估计数量。
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介绍
虽然 NULL 值被技术纯粹主义者看不起，但它可以方便地表示未知或不存在的值。
但是特殊值需要特殊对待。在使用 NULL 值时，需要记住一些实际的注意事项。布尔逻辑变成了三种值，NOT IN结构会开始变得奇怪。目前还没有定义 NULL 值是否被认为低于或高于常规值（特殊子句NULLS FIRST和NULLS LAST有助于解决这一问题）。在聚合函数中使用 NULL 值也是粗略的。因为 NULL 值实际上根本不是值，所以规划器需要额外的数据来容纳它们。
除了基本的关系级统计信息之外，分析器还会收集关系中每一列的统计信息。这些数据存储在系统表pg_statistic中，它可以使用pg_stats视图方便地显示。
空值的占比属于列级统计信息。它对应于pg_stats中的null_frac属性。
示例
让我们开始设置一个小的测试用例：
CREATE TABLE test2 (id integer, str text);
INSERT INTO test2 (id, str)
SELECT i,
CASE WHEN i % 24 = 1 THEN NULL
ELSE repeat('x', 64)
END AS str
FROM generate_series(1, 240000) AS s(i);
VACUUM ANALYZE test2;
在此示例中，某些行中的str列值为 NULL：
EXPLAIN SELECT * FROM test2 WHERE str IS NULL;
QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------
Seq Scan on test2 (cost=0.00..4847.00 rows=10056 width=69)
Filter: (str IS NULL)
(2 rows)
优化器会将总行数乘以空值比率：
SELECT round(reltuples * s.null_frac) AS rows
FROM pg_class
JOIN pg_stats s ON s.tablename = relname
WHERE s.tablename = 'test2'
AND s.attname = 'str';
rows
-------
10056
(1 row)
这非常接近 10056 的真实值。
优化空值数量的统计信息
不管什么时候你显著地改变了表中的数据分布后，我们都强烈推荐运行 ANALYZE。这包括向表中批量加载大量数据的情况。运行ANALYZE（或者VACUUM ANALYZE）保证规划器有表的最新统计信息。 如果没有统计数据或者统计数据过时，那么规划器在查询规划时可能会选择出很差劲的执行计划，导致在任意表上的查询性能低下。
需要注意的是，如果启用了 autovacuum 守护进程，它可能会自动运行ANALYZE；有关详细信息，请参阅参数 autovacuum_analyze_threshold 和 autovacuum_analyze_scale_factor。