54.27. PG_STATS

보기PG_STATS에 저장된 정보에 대한 액세스 제공PG_STATISTIC카탈로그. 이보기는 행에만 액세스 할 수 있습니다.PG_STATISTIC사용자가 읽을 권한이있는 테이블에 해당 하므로이보기에 대한 공개 읽기 액세스를 허용하는 것이 안전합니다.

PG_STATS는 또한 기본 카탈로그보다 정보를보다 읽기 쉬운 형식으로 제시하도록 설계되었습니다. 새 슬롯 유형이 정의 될 때마다 스키마를 확장 해야하는 비용으로PG_STATISTIC.

표 54.27. PG_STATS

열 유형

설명

Schemaname 이름(참조와이즈 토토 : 문서 :.nspname)

테이블을 포함하는 스키마 이름

TableName 이름(참조PG_CLASS.Relname)

표 이름

attname 이름(참조젠 토토 : 문서 : 15.attname)

이 행에 의해 설명 된 열 이름

상속 bool

true 인 경우이 행은 지정된 표의 값뿐만 아니라 자식 테이블의 값을 포함합니다

null_frac float4

null 인 열 항목 분수

avg_width int4

열 항목의 바이트의 평균 너비

n_distinct float4

0보다 크면 열에서 예상 메이저 토토 사이트 값이 추정됩니다. 0보다 작 으면 별개의 값 수의 음수를 행의 수로 나눈 값입니다. (부정 형태는분석테이블이 증가함에 따라 별개의 메이저 토토 사이트 수가 증가 할 가능성이 있다고 생각합니다. 긍정적 인 형태는 열에 고정 된 수의 가능한 값이있는 것처럼 보일 때 사용됩니다.) 예를 들어 -1은 별개의 값 수가 행의 수와 동일 인 고유 한 열을 나타냅니다..

most_common_vals AnyArray

열에서 가장 일반적인 값 목록. (값이 다른 사람보다 더 흔하지 않은 경우 NULL.)

most_common_freqs float4 []

가장 일반적인 메이저 토토 사이트 주파수 목록, 즉 각각의 발생 횟수를 총 행 수로 나눈 값. (nullmost_common_valsIS.)

histogram_bounds AnyArray

열의 값을 대략 동일한 인구 그룹으로 나누는 값 목록.most_common_vals, 존재하는 경우이 히스토그램 계산에서 생략됩니다. (열 데이터 유형에 a가없는 경우이 열은 NULL입니다.<운영자 또는most_common_vals전체 인구에 대한 목록 계정.)

상관 관계 float4

열 값의 물리적 행 순서와 논리 순서 사이의 통계적 상관 관계. 이것은 -1에서 +1입니다. 값이 -1 또는 +1에 가까운 경우 열의 인덱스 스캔은 디스크에 대한 임의의 액세스 감소로 인해 0에 가까운 경우보다 저렴한 것으로 추정됩니다. (열 데이터 유형에 a가없는 경우이 열은 NULL입니다.<연산자)

most_common_elems AnyArray

열의 값 내에서 가장 자주 나타나지 않는 비 널 요소 값 목록. (스칼라 유형의 경우 널)

most_common_elem_freqs float4 []

가장 일반적인 요소 값의 주파수 목록, 즉 주어진 값의 적어도 하나의 인스턴스를 포함하는 행의 비율. 2 ~ 3 개의 추가 값은 요소 별 주파수를 따릅니다. 이는 이전 요소 당 주파수의 최소 및 최대 값이며 선택적으로 널 요소의 주파수입니다. (nullmost_common_elemsis.)

elem_count_histogram float4 []

열의 값 내에서 별개의 비 널 요소 메이저 토토 사이트 수의 히스토그램, 평균 뚜렷한 비 널 요소의 수가 뒤 따릅니다. (스칼라 유형의 경우 널)


배열 필드의 최대 항목 수는 열을 기준으로 |윈 토토 PostgreSQL명령 또는 전 세계적으로default_statistics_target런타임 매개 변수.

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