必须手动更新统计信息：大批量增删后、倾斜列查询频繁、新建索引后、分区表切换后。需聚焦关键列、合理采样、定期检查陈旧度，并规避盲目全量更新、过度建统计等陷阱。
SQL 数据库的统计信息是查询优化器生成高效执行计划的基础。统计信息过时或缺失，会导致优化器误判数据分布，选择低效的索引、嵌套循环代替哈希连接，甚至引发严重性能退化。维护好统计信息，不依赖“自动更新”就足够，而需结合业务特征主动干预。
何时必须手动更新统计信息
以下场景中，SQL Server 或 PostgreSQL（通过 ANALYZE）等主流数据库的自动统计更新机制往往滞后或失效：
- 大批量数据导入/删除后（如 ETL 每日凌晨加载千万级订单表），行数变化远超自动触发阈值（SQL Server 默认为 20% + 500 行）
- WHERE 条件常落在倾斜列上（如 status = 'processing' 仅占 0.1%，但查询频繁），而统计直方图桶数不足，无法反映真实分布
- 新建索引后未及时更新对应列的统计信息（尤其复合索引首列），优化器可能忽略该索引
- 分区表切换分区后，仅新分区数据被扫描，但全局统计未刷新，导致跨分区查询计划失准
如何精准控制统计信息质量
避免全表盲目更新，聚焦关键对象与采样策略：
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- 对高频查询的 WHERE / JOIN / ORDER BY 列，优先创建单列或列前缀统计（例如 CREATE STATISTICS stats_orders_status ON orders(status)）
- 使用 FULLSCAN 强制全采样更新核心大表（如订单主表），确保直方图精度；对 TB 级表可权衡用 SAMPLE 30 PERCENT，在速度与准确性间折中
- 在 SQL Server 中启用 WITH INCREMENTAL = ON（需已分区），使分区级统计可独立更新，避免全表扫描开销
- 定期检查统计陈旧度：SQL Server 可查 sys.dm_db_stats_properties 的 modification_counter；PostgreSQL 查 pg_statistic 的 stanullfrac/stanumbers1 字段变化趋势
规避常见统计陷阱
一些看似合理操作，反而损害统计有效性：
- 频繁执行 UPDATE STATISTICS ... WITH FULLSCAN 在 OLTP 高并发时段，会加剧 I/O 压力并阻塞查询编译
- 为每个字段都建统计——不仅浪费存储和维护时间，还可能让优化器在众多统计中选错“最相关”的一个
- 忽略统计的“生命周期”：某电商用户表注册时间列统计若半年未更新，而每日新增百万用户，直方图最大值仍停留在旧日期，范围查询将严重误估行数
- 未验证更新效果：运行 DBCC SHOW_STATISTICS（SQL Server）或 \d+ table_name（PostgreSQL）确认直方图步长、密度值是否合理，而非仅看更新时间戳
自动化维护建议
把统计维护纳入可观测、可回滚的日常任务链：
- 在备份作业后、低峰期调度统计更新脚本，按表大小和变更频率分级（核心表 FULLSCAN，日志表 SAMPLE 10%）
- 用 T-SQL 或 PL/pgSQL 封装逻辑：先查 modification_counter > 50000 的表，再对其关键索引列执行更新，跳过系统表和只读表
- 将统计健康度（如最大修改比例、直方图步数＜5 的列数）写入监控表，接入告警系统（如超过 30% 表统计陈旧则通知 DBA）
- 每次更新前后捕获典型慢查询的执行计划 XML，对比 “EstimatedRows” 与实际返回行数偏差，验证改进实效
