理解中的列组统计信息覆盖

注意：TABSCHEMA 列中的值将是不同的。同样，COLS 结果列并强制转换为 CHAR(128)，如果结果超过 128 个字符，它会将结果截断。在这个例子中，可能需要将 CAST 修改为一个更大的字符串。

TABSCHEMA TABNAME COLS COLGROUPCARD ---------- ---------- ------------------------------//------ -----------------SKAPOOR EMPLOYEE EMPNO,WORKDEPT 32SKAPOOR EMPLOYEE EMPNO,WORKDEPT,JOB 32SKAPOOR ORG DEPTNUMB,DEPTNAME 8SKAPOOR ORG MANAGER,DIVISION 8SKAPOOR ORG DEPTNUMB,DEPTNAME,MANAGER,DIVISION,LOCATION 8 5 record(s) selected with 1 warning messages suppressed.

这些记录描述了 EMPLOYEE 表的两列组统计信息和 ORG 表的三列组统计信息。

注意：在上面的查询中，注意 SCOLGROUPCOLS 视图中的名为 “ORIDNAL” 的列。在 DB2 9 中，其拼写改为了 “ORDINAL”，所以，这个查询需要按照在 DB2 9 中使用的方法更新，如下所示：

WITH TMP(ID, NUM) AS( SELECT COLGROUPID, MAX(ORDINAL) FROM LGROUPCOLS GROUP BY COLGROUPID),TMP2 (ID, NAME, NUM, TNAME, TSCHEMA) AS( SELECT ID, CAST(RTRIM(COLNAME) AS CHAR(128)), NUM, TABNAME, TABSCHEMA FROM TMP Y, LGROUPCOLS X WHERE LGROUPID = AND M = DINAL UNION ALL SELECT , CAST(RTRIM(LNAME) || \',\' || AS CHAR(128)), M-1, TNAME, TSCHEMA FROM TMP2 Y, LGROUPCOLS X WHERE =LGROUPID AND DINAL=M-1 AND M 1 AND TNAME = TABNAME AND TSCHEMA = TABSCHEMA)SELECT SUBSTR(TSCHEMA,1,10) TABSCHEMA, SUBSTR(TNAME,1,10) TABNAME, NAME COLS, COLGROUPCARD FROM TMP2, LGROUPSWHERE ID = COLGROUPIDAND NUM = 1ORDER BY TABSCHEMA, TABNAME;

查询目录表以检索索引统计信息。 注意：在 TABSCHEMA=\'SKAPOOR\' 谓词中使用合适的模式名替换所提供的值。

SELECT SUBSTR(COLNAMES, 1, 30) AS COLS, FIRST2KEYCARD, FIRST3KEYCARD, FIRST4KEYCARD, FULLKEYCARDFROM DEXESWHERE TABSCHEMA=\'SKAPOOR\' AND TABNAME=\'ORG\';

本场的主裁判马佐莱尼在比赛中有多次明显的误判 上述查询返回如下记录：

COLS FIRST2KEYCARD FIRST3KEYCARD FIRST4KEYCARD FULLKEYCARD-------------------------- ------------- ------------- ------------- -----------+DEPTNUMB+DEPTNAME+MANAGER 8 8 -1 8 1 record(s) selected.

FIRST2KEYCARD 统计信息描述了在列（DEPTNUMB 和 DEPTNAME）中不同组的数量，FIRST3KEYCARD 和 FULLKEYCARD 描述了完整列集（DEPTNUMB，DEPTNAME 和 MANAGER）中不同组的数量。FIRST4KEYCARD 值为 -1，这是因为索引在键中只包含三列。

练习

在示例 3 和 4 中，优化器使用了索引统计信息，而没有使用列组统计信息，通过说明统计信息相关性来修正基数估计值。

尝试以下步骤：

创建如下索引： 对这些索引收集统计信息，但不收集任何列组统计信息： 对示例 3 和 4 中的查询进行 EXPLAIN 处理。所得到的基数估计值符合上面的查询执行计划；然而，由于可用索引的不同，实际的计划会有所不同。注意收集的 DETAILED 统计信息并不影响基数估计值。 丢弃步骤 1 中创建的 IXEMP_1 和 IXSTAFF_1 索引，创建两个新的索引： 重复步骤 2 和步骤 3。其最后的基数估计值是相同的。