| PostgreSQL 8.3.3문서 | ||||
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ANALYZE는 데이터베이스 내의 테이블의 내용에 관한 통계 정보를 집계해, 그 결과를 pg_statistic 시스템 테이블에 보존합니다. 쿼리 계획자가 가장 효율적인 쿼리의 실행 계획을 결정할 때, 이 통계 정보가 사용됩니다.
매개변수가 없는 경우, ANALYZE는 현재의 데이터베이스내의 모든 테이블을 검사합니다. 매개변수가 있는 경우, ANALYZE는 지정된 테이블만을 검사합니다. 열명의 리스트를 더 줄 수 있어, 그 열의 통계 정보만을 갱신하는 일도 가능합니다.
진행 상태의 표시를 활성화합니다.
해석 대상이 되는 테이블의 이름(스키마 수식명도 가능). 기본값이 되는 현재 데이터베이스의 모든 테이블.
해석의 대상이 되는 열명입니다. 기본값이 되는 모든 열.
ANALYZE는 정기적으로, 혹은, 테이블의 내용에 큰 변경이 있을 때, 실시하는 것을 추천 합니다. 통계 정보가 정확하면, 플래너가 가장 적절한 쿼리 계획을 선택할 수 있게 됩니다. 이것에 의해, 쿼리 처리의 속도가 향상됩니다. VACUUM 과 ANALYZE는, 1일 1회, 데이터베이스가 그다지 사용되어 있지 않은 시간대에 실행하는 것이 일반적입니다.
VACUUM FULL와는 달리, ANALYZE는 대상 테이블에 읽기 잠금 기능을 필요로 합니다. 따라서, 그 테이블에 대한 다른 활동과 병행해 실행할 수가 있습니다.
통상, ANALYZE에 의해 집계되는 통계 정보에는, 각 열의 전형적인 값과 각 열의 데이터 분포의 개요를 나타내는 막대그래프가 포함됩니다. ANALYZE에 의해 그다지 의미가 없다고 보였을 경우(예를 들면, 일의성 제약이 부가된 열에서는, 전형적인 값 이라는 것은 존재하지 않습니다)나, 열의 데이터형이 적절한 연산자를 지원하지 않는 경우는, 다른 한쪽 혹은 양쪽 모두의 정보를 생략 할 수가 있습니다. Chapter 22에, 통계에 대한 상세 정보가 기재되어 있습니다.
거대한 테이블에서, ANALYZE는 모든 행을 검사하는 것이 아니라, 테이블에서 무작위의 샘플을 사용합니다. 이것에 의해, 매우 거대한 테이블이어도 단시간 해석이 가능합니다. 그러나, 이와 같이 해 얻을 수 있던 통계 정보는 대략적인 것에 지나지 않고, 테이블의 내용 변경이 없어도 ANALYZE를 실행할 때에 변화하는 것에 주의해 주세요. 이것에 의해, EXPLAIN 가 표시하는, 플래너의 추정 비용도 다소 변화할 가능성이 있습니다. 드물게, 이러한 불확정 요소가 쿼리 최적화를 ANALYZE 실행 시 다른 쿼리 계획을 선택하도록 합니다. 이것을 방지하려면, 이하에 나타나듯이 ANALYZE로 수집되는 통계 정보의 양을 늘려 주세요.
default_statistics_target설정 매개변수 변수를 조정하는지, 혹은 ALTER TABLE ... ALTER COLUMN ... SET STATISTICS를 사용해 통계 대상을 열단위로 설정해, 해석을 열베이스로 하는 것으로, 해석의 범위를 제어할 수가 있습니다 (자세하게는 ALTER TABLE 을 참조해 주세요). 대상치로서 설정하는 것은, 전형적인 값의 리스트에 있어서의 엔트리수의 최대치와 도수 분포의 빈의 최대수입니다. 디폴트의 대상치는 10입니다. 그러나, 이 값은, planner의 추정 정밀도와 ANALYZE의 처리 시간, pg_statistic가 차지하는 용량과의 트레이드 오프에 의해 변경 가능합니다. 대상치를 0으로 설정하면, 그 열에 관한 통계 정보의 집계는 무효가 됩니다. 결코WHERE구,GROUP BY구,ORDER BY구에 사용되지 않는 열에 대해서는, 이러한 설정이 유용합니다. planner에 있어 그러한 열의 통계 정보는 불필요하기 때문에입니다.
The largest statistics target among the columns being analyzed determines the number of table rows sampled to prepare the statistics. Increasing the target causes a proportional increase in the time and space needed to do ANALYZE.