使用HG_STATS_MISSING视图查询统计信息缺失的表-实时数仓 Hologres-阿里云-实时数仓 Hologres(Hologres)-阿里云帮助中心

HOLOGRES_STATISTIC.HG_STATS_MISSING视图用来展示当前Database中缺失统计信息的表。

使用这些信息，可以帮助您：

查看缺失统计信息的表。缺失统计信息，可能会导致执行计划不佳，例如Join Order反序，造成大表Shuffle，带来计算慢、OOM等问题。
查看Hologres监控指标中，每个 DB 统计信息缺失的表个数指标对应的具体表明细。
有选择地，对缺失统计信息的表，进行手动ANALYZE等治理。

使用限制

您的Hologres实例版本必须在V2.2.15及以上。
查询者只能查到自己有SCHEMA USAGE权限（及以上）的Schema下的表。
不支持显示除Holo单表、分区表、外表和物化视图以外的表类型（也不会显示在指标里）。

字段介绍

HOLOGRES_STATISTIC.HG_STATS_MISSING视图的字段和描述如下：

列名	数据类型	描述
schemaname	TEXT	Schema Name
tablename	TEXT	Table Name
nattrs	INTEGER	列的个数
tablekind	TEXT	Table种类（table, foreign_table等）
fdwname	TEXT	外表的Foreign Data Wrapper名
autovacuum_enabled	TEXT	是否开启Auto Analyze。说明仅V3.1版本支持该字段。
reason	TEXT	统计信息缺失的原因，您可以根据原因进行下一步处理。说明仅V3.1版本支持该字段。

reason 缺失原因的分类

原因（reason）	分类	说明	建议操作
`column "<列名>" missing`	列统计信息缺失	指定列尚未收集统计信息（如MCV、直方图等）。	对该表执行`ANALYZE`语句，或等待AUTO ANALYZE自动补齐。
`column "<列名>" missing hll`	列统计信息缺失	指定列的HLL（HyperLogLog）计数器缺失。HLL用于估算分区子表的NDV（不同值数量），在分区表的统计合并中起关键作用。	对该表执行`ANALYZE`语句，系统将自动生成HLL计数器，或等待AUTO ANALYZE自动补齐。
`unable to merge parts`	逻辑分区表统计信息无法合并	逻辑分区表存在无法合并统计信息的子分区。可能是部分子分区的统计信息缺失或格式不兼容。	对该分区表及其所有子分区执行`ANALYZE`语句，或等待AUTO ANALYZE自动补齐。
`autovacuum disabled`	显式关闭自动收集	该表的AUTO ANALYZE已被手动禁用，因此AUTO ANALYZE不会自动收集统计信息。	如需自动维护统计信息，请重新启用表级的AUTO ANALYZE：`ALTER TABLE <表名> SET (autovacuum_enabled = true);`
`column "<列名>" stats type mismatch: MCV/HISTOGRAM`	类型不匹配	指定列已有的MCV（Most Common Values）或直方图（Histogram）统计信息的数据类型与列的当前数据类型不一致。通常发生在列类型被修改之后。	对该表重新执行`ANALYZE`语句以刷新统计信息，或等待AUTO ANALYZE自动补齐。
`relation vanished`	表级异常	在检查统计信息的过程中，表已被删除或不可访问。	无需处理。该表已不存在，后续查询将自动忽略。

使用示例

在实例列表中点击实例ID进入实例详情，点击监控信息在分组中选择Binlog和Analyze中查看每个 DB 统计信息缺失的表个数。

以其中一个DB为例，查看当前DB中统计信息缺失的表。

SELECT * FROM hologres_statistic.hg_stats_missing;

返回结果如下。

    schemaname             |            tablename             | nattrs |   tablekind   | fdwname  | autovacuum_enabled |            reason
------------------------------------+----------------------------------+--------+---------------+----------+--------------------+------------------------------
 hologres_foreign_dataset_tpch_100g | odps_customer_100g               |      8 | foreign table | odps_fdw | t                  | column "c_custkey" missing
 hologres_foreign_dataset_tpch_100g | odps_nation_100g                 |      4 | foreign table | odps_fdw | t                  | column "n_nationkey" missing
 hologres_foreign_dataset_tpch_100g | odps_orders_100g                 |      9 | foreign table | odps_fdw | t                  | column "o_orderkey" missing
 hologres_foreign_dataset_tpch_100g | odps_part_100g                   |      9 | foreign table | odps_fdw | t                  | column "p_partkey" missing
 hologres_foreign_dataset_tpch_100g | odps_lineitem_100g               |     16 | foreign table | odps_fdw | t                  | column "l_orderkey" missing
 public                             | spatialxxxxx                     |      5 | table         |          | t                  |
 public                             | smtxxx                           |      4 | foreign table | oss_fdw  | t                  |
 public                             | smtxxxxx                         |      4 | foreign table | oss_fdw  | t                  |

此时可以对缺失统计信息的表手动执行ANALYZE。

ANALYZE spatialxxxxx;

重新回到监控页面，发现每个 DB 统计信息缺失的表个数指标下降。

常见问题

Q：为什么执行HG_STATS_MISSING的条数大于监控指标显示个数？

口径有所差异。

统计信息的缺失分2种：

行数统计信息+列统计信息全缺失。
行数有，能用于Plan的基本预估，但是列的详细统计信息缺乏（只影响预估准度）。

（2）的个数 > （1）的个数。

从本文档可以看到，HG_STATS_MISSING的条数，包含了列统计信息缺失的情况，等于（2）的个数。

监控指标每个 DB 统计信息缺失的表个数只显示统计信息完全缺失的个数，等于（1）的个数。

因此，HG_STATS_MISSING的条数 >= 监控指标每个 DB 统计信息缺失的表个数。