从 2.0 版本开始，Doris 在优化器中加入了 CBO 的能力。统计信息是 CBO 的基石，其准确性直接决定了代价估算的准确性，对于选择最优 Plan 至关重要。本文主要介绍统计信息的收集和管理方法、相关配置项以及常见问题。

统计信息的收集​

Doris 默认会开启内表的自动抽样收集，因此绝大多数情况下用户不用关注统计信息的收集。Doris 收集统计信息的对象是列，它会在表级别收集每一列的统计信息，收集的内容包括：

信息	描述
row_count	总行数
data_size	列的总数据量
avg_size_byte	列的平均每行数据量
ndv	不同值数量
min	最小值
max	最大值
null_count	空值数量

目前，系统仅支持收集基本类型列的统计信息，包括 BOOLEAN、TINYINT、SMALLINT、INT、BIGINT、LARGEINT、FLOAT、DOUBLE、DATE、DATETIME、STRING、VARCHAR、TEXT 等。

复杂类型的列会被跳过，包括 JSONB、VARIANT、MAP、STRUCT、ARRAY、HLL、BITMAP、TIME、TIMEV2 等。

统计信息的收集方式有手动和自动两种，收集的结果会保存在 internal.__internal_schema.column_statistics 表中。下面将详细介绍这两种收集方式。

手动收集​

Doris 支持用户通过提交 ANALYZE 语句来手动触发统计信息的收集和更新。

1. 语法

ANALYZE < TABLE table_name > | < DATABASE db_name > 
    [ (column_name [, ...]) ]
    [ [ WITH SYNC ] [ WITH SAMPLE PERCENT | ROWS ] ];

其中各参数解释如下：

• table_name: 指定要收集统计信息的目标表。

• column_name: 指定要收集统计信息的目标列。这些列必须存在于 table_name 中，多个列名称之间用逗号分隔。如果不指定列名，则会对表中的所有列进行统计信息的收集。

• sync：选择同步收集统计信息。如果指定此选项，收集完成后才会返回结果；如果不指定，则会异步执行并返回一个 JOB ID，用户可以通过该 JOB ID 查看收集任务的状态。

• sample percent | rows：选择抽样收集统计信息。可以指定抽样比例或者抽样行数。如果不指定 WITH SAMPLE，则会对表进行全量采样。对于较大的表（例如超过 5 GiB），从集群资源利用的角度出发，通常建议采用抽样收集。为了保证统计信息的准确性，采样的行数建议不低于 400 万行。

2. 示例

对 lineitem 表的所有列进行全量收集：

ANALYZE TABLE lineitem;

对 tpch100 数据库中所有表的所有列进行全量收集：

ANALYZE DATABASE tpch100;

对 lineitem 表的所有列按照 10% 的比例进行抽样收集（注意这里应更改为 PERCENT 以符合语法说明）：

ANALYZE TABLE lineitem WITH SAMPLE ROWS 100000;

对 lineitem 表的 l_orderkey 和 l_linenumber 列按照采样 100000 行进行收集：

ANALYZE TABLE lineitem (l_orderkey, l_linenumber) WITH SAMPLE ROWS 100000;

自动收集​

自动收集功能自 2.0.3 版本起开始支持，且默认全天开启。用户可以通过设置 ENABLE_AUTO_ANALYZE 变量来控制该功能的启用或停用：

SET GLOBAL ENABLE_AUTO_ANALYZE = TRUE; // 打开自动收集
SET GLOBAL ENABLE_AUTO_ANALYZE = FALSE; // 关闭自动收集

在启用状态下，后台线程会定期扫描集群中 InternalCatalog 下的所有库表。对于需要收集统计信息的表，系统会自动创建并执行收集作业，无需用户手动干预。

需要注意的是，为避免自动收集大宽表造成过多资源占用，默认不收集宽度超过 300 列的表。用户可以通过修改 Session 变量 auto_analyze_table_width_threshold 的值来调整这一宽度上限，例如将其设置为 350：

SET GLOBAL auto_analyze_table_width_threshold = 350;

自动收集的默认轮询间隔为 5 分钟（此间隔可通过 fe.conf 中的 auto_check_statistics_in_minutes 配置项进行调整）。默认情况下，集群启动 5 分钟后开始第一轮遍历。当所有需要收集的表完成收集后，后台线程会休眠 5 分钟，然后开启第二轮遍历，以此类推。因此不能保证一张表在 5 分钟内一定能收集到统计信息，因为遍历一轮库表的时间是不确定的。在表较多且数据量较大的情况下，遍历一轮的时间可能会较长。

当轮询到一张表时，系统会首先判断该表是否需要收集统计信息。如果需要，则创建收集作业并开始收集；否则，跳过该表并继续轮询下一张。以下任意条件满足时，表明该表需要重新收集统计信息：

1. 表中存在无统计信息的列；

2. 表的健康度低于阈值（默认为 90，可通过 table_stats_health_threshold 变量进行调整）。健康度表示从上次收集统计信息到当前时刻，表中数据保持不变的比例：100 表示完全没有变化；0 表示全部改变；当健康度低于 90 时，表示当前的统计信息已有较大偏差，需要重新收集。通过健康度评估，可以降低不必要的重复收集，从而节省系统资源。

为了降低后台作业的开销并提高收集速度，自动收集采用采样收集方式，默认采样 4194304，即 2^22 行。如果用户希望采样更多行以获得更准确的数据分布信息，可通过调整参数 huge_table_default_sample_rows 来增加采样行数。

如果担心自动收集作业会对业务造成干扰，可根据自身需求通过设置参数 auto_analyze_start_time 和 auto_analyze_end_time 来指定自动收集作业在业务负载较低的时间段内执行。此外，也可以通过将参数 enable_auto_analyze 设置为 false 来完全停用此功能。

SET GLOBAL auto_analyze_start_time = "03:00:00"; // 把起始时间设置为凌晨3点
SET GLOBAL auto_analyze_end_time = "14:00:00"; // 把终止时间设置为下午2点

外表收集​

外表通常为 Hive、Iceberg、JDBC 以及其他类型的表。

• 在手动收集方面，Hive, Iceberg 和 JDBC 表均支持手动收集统计信息。其中，Hive 表支持手动进行全量和采样收集，而 Iceberg 和 JDBC 表则仅支持手动全量收集。其他类型的外表则不支持手动收集统计信息。

• 在自动收集方面，当前仅 Hive 表提供支持。

需要注意的是，外部 Catalog 默认情况下不参与自动收集。这是因为外部 Catalog 通常包含大量历史数据，如果进行自动收集，可能会占用过多资源。然而，你可以通过设置 Catalog 的属性来启用或禁用外部 Catalog 的自动收集功能。

ALTER CATALOG external_catalog SET PROPERTIES ('enable.auto.analyze'='true'); // 打开自动收集
ALTER CATALOG external_catalog SET PROPERTIES ('enable.auto.analyze'='false'); // 关闭自动收集

外表没有健康度的概念。在启用了 Catalog 的自动收集属性后，为了避免频繁收集，对于一张外表，系统默认在 24 小时之内只对其进行一次自动收集。你可以通过 external_table_auto_analyze_interval_in_millis 变量来控制外表的最小收集时间间隔。

在默认状态下，外表不会收集统计信息。但是对于 Hive 和 Iceberg 表，系统会尝试通过 Hive Metastore 和 Iceberg API 来获取行数信息。

1. 对于 Hive 表

系统首先尝试从 Hive 表的 Parameters 中获取 numRows 或 totalSize 的信息：

• 如果找到 numRows，则将其值作为表的行数。

• 如果没有找到 numRows，但找到了 totalSize 信息，则根据表的 Schema 和 totalSize 来估算表的行数。

• 如果 totalSize 也没有，默认情况下，系统会根据 Hive 表对应的文件大小和 Schema 来估算行数。如果担心获取文件大小占用过多资源，可以通过设置以下变量来关闭这一功能：

  SET GLOBAL enable_get_row_count_from_file_list = FALSE
  

2. 对于 Iceberg 表

系统会调用 Iceberg 的 snapshot API 来获取 total-records 和 total-position-deletes 信息，以计算表的行数。

3. 对于 Paimon 表

系统会调用 Paimon 的 scan API 来获取每个 Split 包含的行数，并对 Split 行数求和来计算表的行数。

4. 对于 JDBC 表

系统会调用 JDBC 后端对应数据库的行数获取语句来获取表的行数。只有在后端数据库收集了表的行数信息的情况下，才可以获取到。当前支持获取 MySQL, Oracle, Postgresql 和 SQLServer 表的行数。

5. 对于其他外表

系统目前不支持行数的自动获取和估算。

用户可以通过以下命令来查看外表估算的行数（见查看表信息概况章节）：

SHOW table stats table_name;

• 如果 row_count 显示为 -1，则表示未能获取到行数信息或者表为空。

统计信息作业管理​

查看统计作业​

通过 SHOW ANALYZE 来查看统计信息收集作业的信息。目前，系统仅保留 20000 个历史作业的信息。请注意，仅异步作业的信息可通过该命令查看，同步作业（使用 WITH SYNC）不保留历史作业信息。

1. 语法：

SHOW [AUTO] ANALYZE < table_name | job_id >
    [ WHERE STATE = < "PENDING" | "RUNNING" | "FINISHED" | "FAILED" > ];

• AUTO：展示自动收集历史作业信息。如果不指定，则展示手动 ANALYZE 历史作业信息。

• table_name：表名，指定后可查看该表对应的统计作业信息。可以是 db_name.table_name 形式。不指定时返回所有统计作业信息。

• job_id：统计信息作业 ID，执行 ANALYZE 异步收集时得到。不指定 ID 时，此命令返回所有统计作业信息。

2. 输出结果

包含以下列：

列名	说明
job_id	统计作业 ID
catalog_name	Catalog 名称
db_name	数据库名称
tbl_name	表名称
col_name	列名称列表（index_name:column_name）
job_type	作业类型
analysis_type	统计类型
message	作业信息
state	作业状态
progress	作业进度
schedule_type	调度方式
start_time	作业开始时间
end_time	作业结束时间

3. 示例：

mysql show analyze 245073\G;
*************************** 1. row ***************************
              job_id: 93021
        catalog_name: internal
             db_name: tpch
            tbl_name: region
            col_name: [region:r_regionkey,region:r_comment,region:r_name]
            job_type: MANUAL
       analysis_type: FUNDAMENTALS
             message: 
               state: FINISHED
            progress: 3 Finished  |  0 Failed  |  0 In Progress  |  3 Total
       schedule_type: ONCE
          start_time: 2024-07-11 15:15:00
            end_time: 2024-07-11 15:15:33

查看统计任务​

每个收集作业可包含一到多个任务，且每个任务对应一列的收集。用户可通过以下命令查看具体每列的统计信息收集完成情况。

1. 语法

SHOW ANALYZE TASK STATUS [job_id]

2. 示例

mysql> show analyze task status 93021;
+---------+-------------+------------+---------+------------------------+-----------------+----------+
| task_id | col_name    | index_name | message | last_state_change_time | time_cost_in_ms | state    |
+---------+-------------+------------+---------+------------------------+-----------------+----------+
| 93022   | r_regionkey | region     |         | 2024-07-11 15:15:33    | 32883           | FINISHED |
| 93023   | r_comment   | region     |         | 2024-07-11 15:15:33    | 32883           | FINISHED |
| 93024   | r_name      | region     |         | 2024-07-11 15:15:33    | 32883           | FINISHED |
+---------+-------------+------------+---------+------------------------+-----------------+----------+

查看统计信息​

用户可以通过 SHOW COLUMN STATS 命令来查看已经收集的列统计信息。

1. 语法

SHOW COLUMN [cached] STATS table_name [ (column_name [, ...]) ];

其中：

• cached: 展示当前 FE 内存缓存中的统计信息。

• table_name: 收集统计信息的目标表，可以是 db_name.table_name 形式。

• column_name: 指定的目标列，必须是 table_name 中存在的列，多个列名称用逗号分隔。如不指定，则展示所有列的信息。

2. 示例

mysql> show column stats region (r_regionkey)\G
*************************** 1. row ***************************
  column_name: r_regionkey
   index_name: region
        count: 5.0
          ndv: 5.0
     num_null: 0.0
    data_size: 20.0
avg_size_byte: 4.0
          min: 0
          max: 4
       method: FULL
         type: FUNDAMENTALS
      trigger: MANUAL
  query_times: 0
 updated_time: 2024-07-11 15:15:33
1 row in set (0.36 sec)

查看表信息概况​

通过 SHOW TABLE STATS 查看表的统计信息收集概况。

1. 语法

SHOW TABLE STATS table_name;

其中：table_name: 目标表表名。可以是 db_name.table_name 形式。

2. 输出结果

包含以下列：

列名	说明
updated_rows	自上次 ANALYZE 以来该表的更新行数
query_times	保留列，用于在后续版本中记录该表的查询次数
row_count	表的行数（可能不反映命令执行时的准确行数）
updated_time	上次统计信息的更新时间
columns	已收集统计信息的列
trigger	统计信息触发的方式
new_partition	是否有新分区首次导入了数据
user_inject	用户是否手动注入了统计信息

3. 示例

mysql> show column stats region (r_regionkey)\G
*************************** 1. row ***************************
  column_name: r_regionkey
   index_name: region
        count: 5.0
          ndv: 5.0
     num_null: 0.0
    data_size: 20.0
avg_size_byte: 4.0
          min: 0
          max: 4
       method: FULL
         type: FUNDAMENTALS
      trigger: MANUAL
  query_times: 0
 updated_time: 2024-07-11 15:15:33
1 row in set (0.36 sec)

终止统计作业​

通过 KILL ANALYZE 来终止当前正在运行的异步统计作业。

1. 语法

KILL ANALYZE job_id;

其中：job_id：表示统计信息作业的 ID。这是执行 ANALYZE 异步收集统计信息时返回的值，也可以通过 SHOW ANALYZE 语句获取。

2. 示例

终止 ID 为 52357 的统计作业。

mysql> KILL ANALYZE 52357;

删除统计信息​

如果某个 Catalog、Database 或 Table 被删除，用户无需手动删除其统计信息，因为后台会定期清理这些信息。

然而对于仍然存在的表，系统不会自动清除其统计信息。此时需要用户手动进行删除操作，语法如下：

DROP STATS table_name

会话变量及配置项​

会话变量​

会话变量	说明	默认值
auto_analyze_start_time	自动统计信息收集的开始时间	0:00:00
auto_analyze_end_time	自动统计信息收集的结束时间	23:59:59
enable_auto_analyze	是否开启自动收集功能	TRUE
huge_table_default_sample_rows	对大表进行采样时的行数	4194304
table_stats_health_threshold	取值范围 0-100，表示自上次统计信息收集后，数据更新达到 (100 - table_stats_health_threshold)%时，认为统计信息已过时	90
auto_analyze_table_width_threshold	控制自动统计信息收集处理的最大表宽度，超过此列数的表不参与自动统计信息收集	300
enable_get_row_count_from_file_list	Hive 表是否通过文件大小来估算行数	TRUE（2.1.5 之前默认为 FALSE）

FE 配置项​

备注

以下 FE 配置项在通常情况下无需特别关注

FE 配置项	说明	默认值
analyze_record_limit	控制统计信息作业执行记录的持久化行数	20000
stats_cache_size	FE 侧统计信息缓存的条数	500000
statistics_simultaneously_running_task_num	可同时执行的异步统计作业数量	3
statistics_sql_mem_limit_in_bytes	控制每个统计信息 SQL 可占用的 BE 内存大小	2L * 1024 * 1024 (2GiB)