SQL数据库统计信息延迟会导致优化器生成低效或错误执行计划，引发性能陡降与资源争用；主因是过期统计致基数估算偏差，从而选错索引、误判连接顺序、低估/高估结果集；识别方法包括对比“Rows Actual”与“Rows Expected”、检查执行计划中缺失统计提示；修复需分场景：高频小表显式更新、大表采样分析、倾斜字段建扩展统计，并将统计维护嵌入ETL、索引创建及批量写入流程。

SQL数据库统计信息延迟，会导致优化器生成低效甚至错误的执行计划，进而引发查询性能陡降、资源争用加剧等问题。核心原因在于：优化器依赖统计信息估算数据分布和行数，一旦统计过期，估算严重偏离实际，就会选错索引、误判连接顺序、低估/高估中间结果集大小。

统计信息为何会滞后

多数数据库（如 PostgreSQL、SQL Server、Oracle）默认不会实时更新统计信息，而是按触发条件异步或手动更新：

• 数据批量导入或大范围UPDATE/DELETE后未主动 ANALYZE（PostgreSQL）或 UPDATE STATISTICS（SQL Server）
• 自动更新阈值未被触发（例如 SQL Server 默认要求某列修改行数 > 20% + 500 行才触发）
• 表存在大量空值、倾斜值（如状态字段99%为'completed'），直方图无法准确刻画分布
• 分区表只分析了部分分区，全局统计未同步刷新

如何快速识别统计失准

不依赖猜测，用执行计划中的关键线索交叉验证：

• “Rows Actual”远大于“Rows Expected”：例如预估100行，实际扫描50万行——说明基数估算严重偏低
• 执行计划中出现本该走索引却走了全表扫描，或本该哈希连接却用了嵌套循环
• WHERE条件字段在执行计划中显示“No statistics”或“Statistics missing”（SQL Server）
• PostgreSQL 中 EXPLAIN (ANALYZE) 显示“rows=0”但实际有数据（常见于空表刚插入后未 ANALYZE）

针对性修复策略

不是所有表都需高频更新，应分场景处理：

• 高频变更小表：在业务低峰期或事务末尾显式执行 ANALYZE table_name（PG）或 UPDATE STATISTICS table_name WITH FULLSCAN（SQL Server）
• 大宽表/分区表：避免全表扫描统计，改用采样（如 PG 的 ANALYZE table_name (col1, col2) WITH (sample_rate=0.1)）或按分区单独分析
• 倾斜字段：对关键过滤字段（如 status、category）单独收集扩展统计（PostgreSQL 10+ 支持 CREATE STATISTICS；SQL Server 可建筛选统计）
• 监控兜底：建立定时任务检查 last_analyze（PG pg_stat_all_tables）或 stats_date()（SQL Server sys.stats）是否超过24小时未更新

避免下次再踩坑

把统计维护变成上线流程一环：

• ETL作业脚本末尾固定追加统计更新命令
• 新建索引后立即执行对应字段的统计更新（尤其复合索引首列）
• 在应用层执行大批量写入前，先 ANALYZE 目标表（若允许短时锁表）或启用自动更新并调低阈值
• 对核心报表表设置更激进的自动统计策略（如 SQL Server 中用 sp_autostats 开启 + 调小 auto_update_statistics_async 延迟）