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보기pg_stats액세스 제공 에 저장된 정보에pg_statistic카탈로그. 이 보기는 다음을 허용합니다. 의 행에만 액세스pg_statistic사용자가 읽을 권한이 있는 테이블에 해당하며, 따라서 이에 대한 공개 읽기 액세스를 허용하는 것이 안전합니다. 보기.
pg_stats또한 다음과 같이 설계되었습니다. 정보를 보다 읽기 쉬운 형식으로 제공합니다. 기본 카탈로그 - 스키마를 확장해야 하는 비용 새로운 슬롯 유형이 정의될 때마다pg_statistic.
표 45-67.pg_stats열
| 이름 | 유형 | 참고자료 | 설명 |
|---|---|---|---|
| 스키마이름 | 이름 | pg_namespace.nsp이름 | 테이블을 포함하는 스키마 이름 |
| 테이블 이름 | 이름 | pg_class.relname | 테이블 이름 |
| attname | 이름 | pg_attribute.attname | 이 행에서 설명하는 열의 이름 |
| 상속됨 | 부울 | 참이면 이 행에는 상속 하위 열이 포함됩니다. 지정된 테이블의 값뿐만 아니라 | |
| null_frac | 실제 | 널인 열 항목의 비율 | |
| avg_width | 정수 | 열 항목의 평균 너비(바이트) | |
| n_distinct | 진짜 | 0보다 크면 예상되는 열의 고유한 값입니다. 0보다 작으면, 고유 값 수를 다음으로 나눈 값의 음수 행 수. (부정형은 다음과 같은 경우에 사용됩니다.분석다음의 수가 있다고 믿습니다. 테이블이 커짐에 따라 고유 값도 증가할 가능성이 높습니다. 열에 다음이 있는 것처럼 보일 때 긍정적인 형식이 사용됩니다. 고정된 수의 가능한 값.) 예: -1 고유한 개수가 있는 고유 열을 나타냅니다. 값은 행 수와 같습니다. | |
| most_common_vals | 아무 배열 | 열에서 가장 일반적인 값의 목록입니다. (널 어떤 값도 그 어떤 값보다 더 일반적이지 않은 경우 기타.) | |
| most_common_freqs | 진짜[] | 가장 일반적인 값의 빈도 목록, 즉, 각각의 발생 횟수를 총계로 나눈 것입니다. 행 수. (다음의 경우 Nullmost_common_vals입니다.) | |
| 히스토그램_바운드 | 모든 배열 | 열의 값을 다음과 같이 나누는 값 목록입니다. 인구가 거의 같은 그룹. 의 값most_common_vals, 만약 현재 히스토그램 계산에서는 생략됩니다. (열 데이터 유형이 null이 아닌 경우 이 열은 null입니다. 를 가지고 있다<연산자 또는 다음과 같은 경우most_common_vals목록 전체 인구를 차지합니다.) | |
| 상관관계 | 진짜 | 물리적 행 순서 간의 통계적 상관관계 열 값의 논리적 순서. 이 범위 -1에서 +1까지. 값이 -1 또는 +1에 가까울 때 인덱스 열에 대한 스캔은 다음보다 저렴할 것으로 예상됩니다. 0에 가까울 때 랜덤 액세스 감소로 인해 디스크에. (열 데이터 유형이 다음과 같은 경우 이 열은 null입니다. 은(는) 없습니다.<연산자.) | |
| most_common_elems | 임의배열 | 가장 자주 사용되는 null이 아닌 요소 값 목록 열 값 내에 나타납니다. (스칼라의 경우 Null 유형.) | |
| most_common_elem_freqs | 진짜[] | 가장 일반적인 요소의 빈도 목록 값, 즉 최소한 다음을 포함하는 행의 비율 주어진 값의 한 인스턴스. 2~3개 추가 값은 요소별 빈도를 따릅니다. 이것들은 이전 요소별 최소 및 최대 빈도, 선택적으로 널 빈도 요소. (다음의 경우 Nullmost_common_elems입니다.) | |
| elem_count_histogram | 진짜[] | 널이 아닌 별개의 개수에 대한 히스토그램 열 값 내의 요소 값이 뒤따릅니다. 널이 아닌 개별 요소의 평균 개수로 계산됩니다. (스칼라 유형의 경우 Null입니다.) |
배열 필드의 최대 항목 수는 다음과 같습니다. 다음을 사용하여 열별로 제어됩니다.테이블 세트 통계 변경명령 또는 전역적으로 설정하는 중default_statistics_target런타임 매개변수.