索引统计信息（Index Statistics）是数据库中存储的关于表索引特征和数据分布的统计数据。这些统计信息帮助数据库的查询优化器（Query Optimizer）估计执行特定查询所需的成本，包括预测满足查询条件的行数、决定使用哪个索引以及如何使用这些索引来优化查询执行计划。索引统计信息对于数据库能否选择最有效的查询执行策略至关重要。

索引统计信息包含什么？

• 基数（Cardinality）：指的是索引中唯一值的估计数量，反映了索引的选择性。基数越高，意味着通过该索引过滤数据的能力越强。
• 数据分布：包括值的分布情况，可能通过直方图（Histograms）来表示，直方图显示了不同值范围内数据行的分布。
• 索引大小：索引占用的物理存储空间大小。
• 页数：索引中页（Page）的数量，页是存储索引数据的基本单位。

索引统计信息的作用

查询优化器使用索引统计信息来：

• 选择索引：决定对于给定的查询条件，哪个索引最有可能提高查询性能。
• 估计成本和行数：基于数据的分布和索引的选择性，预测执行特定查询路径所需要处理的数据量。
• 优化查询计划：比较不同的查询执行策略，选择成本最低（预计最快）的执行计划。

索引统计信息的更新

• 自动更新：大多数现代数据库系统会在特定操作后自动更新索引统计信息，如表中数据发生显著变化后。
• 手动更新：数据库管理员也可以手动触发统计信息的更新，通常通过执行特定的数据库命令（如MySQL的ANALYZE TABLE命令）。

索引统计信息的挑战

• 准确性：如果索引统计信息不准确或过时，可能导致查询优化器做出不佳的决策，降低查询性能。
• 性能：统计信息的收集和更新需要消耗资源，特别是在大型数据库中，这可能成为性能瓶颈。

最后

索引统计信息是数据库性能优化的关键组成部分，通过提供索引的详细数据特征和分布情况，它们使得查询优化器能够做出更加精确和高效的查询执行决策。数据库管理员需要定期监控和更新索引统计信息，以保持数据库性能的最优化。