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보기PG_STATS액세스를 제공합니다 에 저장된 정보PG_STATISTIC카탈로그. 이보기는 액세스 할 수 있습니다 의 행에만PG_STATISTIC사용자가 읽을 권한이있는 테이블에 해당하므로 이보기에 대한 공개 읽기 액세스를 허용하는 것이 안전합니다.
PG_STATS도 참조하도록 설계되었습니다 기본보다 더 읽기 쉬운 형식의 정보 카탈로그 - 새로운 때마다 스키마를 연장 해야하는 비용으로 슬롯 유형은에 대해 정의됩니다.PG_STATISTIC.
표 47-69.PG_STATS열
| 이름 | type | 참조 | 설명 |
|---|---|---|---|
| Schemaname | 이름 | pg_namespace.nspname | 테이블을 포함하는 스키마 이름 |
| TableName | 이름 | pg_class.RelName | 표 이름 |
| attname | 이름 | PG_ATTRIBUT.ATTNAME | 이 행에 설명 된 열의 이름 |
| 상속 | bool | 사실이라면이 행에는 상속 하위 열이 포함되어 있습니다. 지정된 표의 값 | |
| null_frac | Real | null 인 열 항목 분수 | |
| avg_width | Integer | 열 항목의 바이트의 평균 너비 | |
| n_distinct | Real | 0보다 큰 경우, 뚜렷한 값의 추정 수 열에서. 0보다 작 으면 수의 음수 별개의 값을 행의 수로 나눈 값. (부정 된 형태는입니다 사용분석그 숫자를 믿습니다 테이블이 커짐에 따라 뚜렷한 값이 증가 할 가능성이 높습니다. 그만큼 열에 고정 된 숫자가있는 것처럼 긍정적 인 형태가 사용됩니다. 예를 들어, -1은 고유 한 열을 나타냅니다. 별개의 값의 수는 줄. | |
| most_common_vals | AnyArray | 열에서 가장 일반적인 값 목록. (null이라면 널 값은 다른 것보다 더 흔한 것 같습니다.) | |
| most_common_freqs | Real [] | 가장 일반적인 값의 주파수 목록, 즉 각각의 발생 수는 총 행 수로 나뉩니다. (nullmost_common_valsIS.) | |
| histogram_bounds | AnyArray | 열의 값을 그룹으로 나누는 값 목록 대략 같은 인구.most_common_vals, 존재하면 생략된다 이 히스토그램 계산. (열이 데이터를 데이터에두면이 열이 널입니다 유형은가 없습니다.<운영자 또는 IF 그만큼most_common_vals목록 계정 전체 인구.) | |
| 상관 관계 | Real | 물리적 행 순서와의 통계적 상관 관계 열 값의 논리 순서. 이것은 -1에서 +1입니다. 값이 -1 또는 +1에 가까운 경우 열의 인덱스 스캔이 0에 가까울 때보 다 저렴한 것으로 추정됩니다. 디스크에 대한 랜덤 액세스 감소. (이 열은 널입니다 열 데이터 유형은가 없습니다.<운영자) | |
| most_common_elems | AnyArray | 가장 자주 나타나는 비 널 요소 값 목록 열의 값. (스칼라 유형의 경우 널) | |
| most_common_elem_freqs | Real [] | 가장 일반적인 요소 값의 주파수 목록, 즉, 적어도 하나의 인스턴스를 포함하는 행의 비율 주어진 가치. 2 ~ 3 개의 추가 값이 요소 당을 따릅니다 주파수; 이것들은 선행의 최소 및 최대 값입니다 요소 당 주파수 및 선택적으로 널의 주파수 강요. (nullmost_common_elemsis.) | |
| elem_count_histogram | Real [] | 별개의 비 널 요소 값의 히스토그램 열의 값 내에, 평균 수가 뚜렷한 비 널 요소. (스칼라 유형의 경우 널) |
배열 필드의 최대 항목 수는 열을 사용하여 열별로 제어ALTER 테이블 세트 통계명령 또는 전 세계적으로 설정default_statistics_target런타임 매개 변수.
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