Statystyki w Teradata – kiedy je zbierać i jak wpływają na optymalizator zapytań

Wprowadzenie do statystyk w Teradata

Statystyki w Teradata odgrywają kluczową rolę w efektywnym działaniu systemu zarządzania bazą danych, umożliwiając optymalizatorowi zapytań podejmowanie świadomych decyzji dotyczących planów wykonania. Gromadzone dane statystyczne opisują rozkład wartości w kolumnach tabel, liczbę unikalnych wartości, ogólną liczbę wierszy czy rozkład danych. Dzięki nim możliwe jest oszacowanie kosztu zapytań i wybór najbardziej efektywnej ścieżki ich realizacji.

Bez odpowiednich statystyk optymalizator opiera się na domyślnych założeniach, które często prowadzą do nieoptymalnych planów wykonania — skutkujących dłuższym czasem realizacji zapytania, nieefektywnym wykorzystaniem zasobów lub nadmiernym obciążeniem systemu.

W Teradata statystyki mogą być zbierane manualnie lub automatycznie, a ich aktualność i kompletność ma bezpośredni wpływ na wydajność systemu. Poprawnie zebrane statystyki znacząco zwiększają skuteczność optymalizatora, zwłaszcza w środowiskach charakteryzujących się dużą ilością danych i złożonymi zapytaniami SQL.

Warto zatem zrozumieć, czym są statystyki, jaką pełnią funkcję oraz kiedy i w jaki sposób powinny być zbierane, aby osiągnąć najwyższą wydajność środowiska Teradata.

Rola statystyk w optymalizacji zapytań

W systemie Teradata statystyki odgrywają kluczową rolę w procesie optymalizacji zapytań SQL. Są one podstawowym źródłem informacji dla optymalizatora zapytań (tzw. Query Optimizer), który na ich podstawie podejmuje decyzje dotyczące najefektywniejszego planu wykonania zapytania.

Optymalizator Teradata analizuje wiele możliwych planów wykonania i wybiera ten, który minimalizuje zużycie zasobów obliczeniowych, czasu i operacji dyskowych. Aby to było możliwe, potrzebuje dokładnych i aktualnych danych statystycznych dotyczących struktury oraz zawartości tabel i indeksów. Statystyki dostarczają informacji m.in. o liczbie wierszy, unikalności wartości w kolumnach czy rozkładzie danych w kolumnach.

Brak statystyk lub ich nieaktualność może skutkować błędnymi założeniami optymalizatora, co często prowadzi do wyboru nieefektywnego planu zapytania. Może to objawiać się znacznym wydłużeniem czasu jego wykonania oraz większym obciążeniem systemu.

Z doświadczenia szkoleniowego Cognity wiemy, że ten temat budzi duże zainteresowanie – również wśród osób zaawansowanych.

Statystyki są szczególnie istotne w przypadku:

• tabel o dużej liczbie wierszy lub złożonej strukturze danych,
• zapytań z wieloma połączeniami (JOIN) lub warunkami filtrującymi (WHERE),
• kolumn używanych w warunkach porównawczych i grupujących,
• indeksów, zwłaszcza unikalnych i partycjonowanych.

Dzięki statystykom optymalizator jest w stanie dokładnie oszacować koszt alternatywnych ścieżek realizacji zapytania i wybrać najbardziej efektywną. Tym samym, aktualne i dobrze dobrane statystyki stają się fundamentem wydajnego działania systemu Teradata.

Kiedy należy zbierać statystyki

Zbieranie statystyk w Teradata jest kluczowym elementem utrzymania wysokiej wydajności zapytań SQL. Statystyki dostarczają optymalizatorowi informacji o rozkładzie danych i strukturze tabel, co umożliwia mu wybór najbardziej efektywnego planu wykonania zapytania. Istnieją konkretne sytuacje, w których zbieranie statystyk jest szczególnie zalecane. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o praktycznym wykorzystaniu statystyk i zaawansowanym programowaniu SQL w Teradata, zapoznaj się z Kursem Teradata SQL – programowanie za pomocą Teradata SQL i wykorzystanie funkcji języka SQL.

Typowe momenty zbierania statystyk

• Po załadowaniu lub migracji danych – duża zmiana objętości danych w tabeli (np. przez INSERT, MERGE lub BULKLOAD) wymaga ponownej analizy rozkładu danych.
• Po masowych operacjach DML – operacje takie jak DELETE lub UPDATE na dużych zbiorach mogą istotnie zmienić charakterystyki danych.
• Po utworzeniu nowych tabel lub indeksów – nowe obiekty nie mają żadnych statystyk, co ogranicza możliwości optymalizatora.
• Po zmianach struktury tabeli – dodanie, usunięcie lub zmiana kolumn może wpłynąć na użyteczność istniejących statystyk.
• Regularnie dla tabel krytycznych – tabele często wykorzystywane w zapytaniach lub raportach powinny mieć statystyki aktualizowane cyklicznie.

Porównanie sytuacji wymagających aktualizacji statystyk

Wskazówka praktyczna

W przypadku dynamicznie zmieniających się danych warto zautomatyzować proces zbierania statystyk np. poprzez skrypty nocne lub harmonogramy ETL. Umożliwia to bieżące utrzymywanie wysokiej jakości analiz bez konieczności ręcznej interwencji.

Poniższy kod przedstawia przykładowe wywołanie komendy do zebrania statystyk po załadowaniu danych:

COLLECT STATISTICS ON sales_data COLUMN transaction_date;

Zastosowanie tej komendy po zmianach w tabeli sales_data pozwala optymalizatorowi trafniej ocenić ilość i rozmieszczenie rekordów w czasie.

Jak działa komenda COLLECT STATISTICS

Komenda COLLECT STATISTICS w Teradata służy do zbierania informacji statystycznych o danych w tabelach, takich jak rozkład wartości w kolumnach, liczba unikalnych wartości czy liczba wierszy. Dane te są następnie wykorzystywane przez optymalizator zapytań do planowania najbardziej efektywnego sposobu wykonania zapytania SQL.

Podstawowe zastosowania komendy obejmują:

• Zbieranie statystyk dla pojedynczych kolumn, w tym kolumn indeksowanych i nieindeksowanych
• Zbieranie statystyk dla zestawu kolumn (statystyki wielokolumnowe)
• Aktualizację istniejących statystyk, gdy dane uległy zmianie

W zależności od potrzeb, komenda może być użyta do zebrania statystyk:

Komenda może być wykonywana ręcznie, zaplanowana w skryptach lub zautomatyzowana za pomocą narzędzi administracyjnych. Warto pamiętać, że zbieranie statystyk wiąże się z dodatkowymi kosztami wykonania, dlatego istotne jest dobranie odpowiednich kolumn i częstotliwości zbierania. Na szkoleniach Cognity pokazujemy, jak poradzić sobie z tym zagadnieniem krok po kroku – poniżej przedstawiamy skrót tych metod.

Oto prosty przykład użycia komendy dla jednej kolumny:

COLLECT STATISTICS ON customers COLUMN country;

Po jej wykonaniu Teradata tworzy histogram rozkładu wartości w kolumnie country, co pomaga w estymacji liczby wierszy spełniających warunki w zapytaniach filtrujących dane po kraju.

Przykłady zastosowania COLLECT STATISTICS w praktyce

W praktycznym użyciu Teradata komenda COLLECT STATISTICS znajduje zastosowanie w różnych sytuacjach, zależnie od struktury tabeli, rodzaju zapytań oraz potrzeb wydajnościowych. Poniżej przedstawiamy kilka typowych scenariuszy zastosowania tej komendy, które pomagają w uzyskaniu bardziej optymalnych planów wykonania zapytań.

1. Zbieranie statystyk dla pojedynczej kolumny

Najczęstszy przypadek – statystyki zbierane na pojedynczej kolumnie, wykorzystywanej często w klauzulach WHERE.

COLLECT STATISTICS ON zamowienia COLUMN status_zamowienia;

Stosowane w celu poprawy szacowania selektywności filtrów.

2. Statystyki na wielu kolumnach (statystyki wielokolumnowe)

Zbieranie statystyk dla kombinacji kolumn może przynieść lepsze rezultaty, szczególnie jeśli kolumny są wykorzystywane razem w zapytaniach (np. w JOIN lub WHERE).

COLLECT STATISTICS ON klienci COLUMN (kraj, miasto);

Pomaga to optymalizatorowi lepiej oszacować kardynalność zestawów danych wynikających z wielokolumnowych filtrów.

3. Statystyki na indeksach

W Teradata możliwe jest także zbieranie statystyk bezpośrednio na indeksie, co bywa istotne w przypadku indeksów drugorzędnych (secondary indexes).

COLLECT STATISTICS ON produkty INDEX (kategoria_id);

Używane, gdy optymalizator ma problem z wyborem najlepszego indeksu pomocniczego.

4. Automatyzacja zbierania statystyk

W środowiskach produkcyjnych często stosuje się skrypty zbierające statystyki cyklicznie dla wielu obiektów. Przykład uproszczonego skryptu:

COLLECT STATISTICS ON zamowienia COLUMN data_zamowienia;
COLLECT STATISTICS ON zamowienia COLUMN klient_id;
COLLECT STATISTICS ON zamowienia COLUMN (status_zamowienia, kraj);

Takie podejście ułatwia utrzymanie spójności i aktualności danych statystycznych.

5. Porównanie typowych zastosowań

Dobrze dobrana strategia zbierania statystyk znacząco wpływa na efektywność zapytań w Teradata. Powyższe przykłady stanowią punkt wyjścia do budowy bardziej zaawansowanych i dostosowanych do konkretnego środowiska rozwiązań. Osoby zainteresowane pogłębieniem wiedzy mogą również skorzystać z Kursu SQL zaawansowanego – wykorzystanie zaawansowanych opcji funkcji, procedur i zmiennych, który rozszerza tematykę optymalizacji zapytań.

Najlepsze praktyki dotyczące zarządzania statystykami

Efektywne zarządzanie statystykami w Teradata ma kluczowe znaczenie dla wydajności zapytań. Poniżej przedstawiamy zestaw najlepszych praktyk, które pomagają utrzymać statystyki w stanie umożliwiającym optymalizatorowi wybór najlepszych planów wykonania zapytań.

• Regularność zbierania statystyk: Statystyki powinny być zbierane cyklicznie, zwłaszcza dla tabel, które ulegają częstym modyfikacjom (INSERT, DELETE, UPDATE). Unikaj jednak nadmiernej częstotliwości, która może obciążać system.
• Wybór odpowiednich kolumn i indeksów: Skoncentruj się na kolumnach używanych w warunkach WHERE, JOIN i w indeksach. Zbieranie statystyk dla wszystkich kolumn może być nieefektywne.
• Użycie opcji THRESHOLD: Pozwala zbierać statystyki tylko wtedy, gdy nastąpiła istotna zmiana w danych. Przykład zastosowania:

COLLECT STATISTICS USING THRESHOLD 5 PERCENT ON sales(column1);

• Automatyzacja procesu: Skonfiguruj skrypty lub harmonogramy (np. przy użyciu Teradata Viewpoint lub narzędzi ETL), aby zbieranie statystyk miało miejsce poza godzinami szczytu.
• Unikanie zbędnych statystyk: Przed zebraniem statystyk przeanalizuj, czy dana kolumna ma wpływ na wydajność zapytań. Unikaj zbierania statystyk dla kolumn o niskiej selektywności (np. typu flagowego z dwoma wartościami).
• Monitorowanie aktualności statystyk: Korzystaj z widoków systemowych (np. DBC.StatsTbl, DBC.StatsV), aby identyfikować nieaktualne lub przestarzałe statystyki.

Poniższa tabela przedstawia porównanie dwóch podejść do zbierania statystyk:

Sprytne podejście do zarządzania statystykami pozwala nie tylko zminimalizować koszty operacyjne, ale przede wszystkim zapewnić optymalizatorowi wysoką jakość informacji potrzebnych do efektywnego planowania zapytań.

Błędy i pułapki związane z nieaktualnymi statystykami

Nieaktualne lub brakujące statystyki w systemie Teradata mogą prowadzić do poważnych problemów z wydajnością zapytań. Optymalizator zapytań, opierający się na statystykach do szacowania kosztów i wybierania najlepszych planów wykonania, może w takich przypadkach podejmować błędne decyzje. Poniżej przedstawiono najczęstsze błędy i pułapki wynikające z nieaktualnych statystyk:

• Nieoptymalne plany zapytań: Stare lub niepełne statystyki powodują, że optymalizator może wybrać droższy plan wykonania niż jest to potrzebne, prowadząc do długiego czasu odpowiedzi.
• Przepełnienie zasobów: Niewłaściwe szacunki rozmiaru danych mogą prowadzić do przeciążenia pamięci lub nadmiernego użycia dysku, co obniża ogólną wydajność systemu.
• Niewłaściwe wykorzystanie indeksów: Bez aktualnych informacji o rozkładzie danych, optymalizator może ignorować dostępne indeksy lub korzystać z nich w nieefektywny sposób.
• Problemy ze skalowalnością: W miarę wzrostu ilości danych, brak aktualizacji statystyk może prowadzić do coraz większych rozbieżności między rzeczywistością a szacunkami, co skutkuje degradacją wydajności.
• Utrudniona diagnostyka: Trudniej jest analizować i rozwiązywać problemy, gdy statystyki nie odzwierciedlają aktualnego stanu danych – błędy optymalizacji mogą być mylnie przypisywane innym przyczynom.

Regularne i przemyślane zbieranie statystyk jest więc kluczowe dla zapewnienia stabilnej i przewidywalnej wydajności środowiska Teradata.

Podsumowanie i rekomendacje

Statystyki w Teradata pełnią kluczową rolę w procesie optymalizacji zapytań, dostarczając optymalizatorowi informacji potrzebnych do wyboru najbardziej efektywnego planu wykonania. Ich właściwe zbieranie i utrzymywanie może znacząco poprawić wydajność systemu oraz skrócić czas odpowiedzi na zapytania.

Aby w pełni wykorzystać potencjał statystyk, warto trzymać się kilku podstawowych zasad:

• Regularność: statystyki powinny być aktualizowane w miarę zmian w danych, zwłaszcza po dużych operacjach ładujących lub modyfikujących dane.
• Selektywność: nie ma potrzeby zbierania statystyk dla każdej kolumny czy indeksu – warto skupić się na tych, które mają największy wpływ na filtrowanie, sortowanie i łączenie danych.
• Automatyzacja: wdrożenie harmonogramów aktualizacji statystyk pomaga utrzymać ich aktualność bez konieczności ręcznego zarządzania.
• Monitorowanie: analiza planów zapytań oraz narzędzi diagnostycznych może wskazać, gdzie brak lub nieaktualność statystyk wpływa negatywnie na wydajność.

Efektywne zarządzanie statystykami w Teradata przekłada się nie tylko na lepszą wydajność zapytań, ale także na stabilność i przewidywalność działania całego systemu analitycznego. Zrozumienie kiedy i jak je zbierać to inwestycja, która szybko się zwraca w codziennej pracy z danymi. W Cognity uczymy, jak skutecznie radzić sobie z podobnymi wyzwaniami – zarówno indywidualnie, jak i zespołowo.

Praca z GitHub Copilotem w zespole – ćwiczenia hands-on, nawyki i dalszy rozwój 01 lutego 2026

Myślenie lateralne 30 stycznia 2026