PostgreSQL 的查询规划器（query planner）使用统计信息来生成和选择执行查询计划。统计信息是关于表和索引中数据分布的信息，它帮助规划器估计不同执行计划的成本，并选择最优的执行路径。以下是 PostgreSQL 规划器如何使用统计信息的一般步骤：

1. 收集统计信息：
   - 统计信息可以通过运行 ANALYZE 命令来收集。该命令会扫描表并生成关于表中数据分布的统计信息。
   - 例如：
2. 更新系统表中的统计信息：
   - PostgreSQL 会将统计信息存储在系统表中，例如 pg_statistic、pg_class 等。当执行 ANALYZE 命令时，这些表中的统计信息会被更新。
   - 通过查看这些系统表，规划器可以获取有关表和列的数据分布的信息。

3. 选择执行计划：
   - 当用户提交一个查询时，规划器会考虑不同的执行计划，并为每个计划估计成本。
   - 规划器使用统计信息来估计查询中每个步骤的行数、过滤条件的选择性等信息。
   - 这些估计值用于计算执行计划的总体成本。

4. Cost-Based Optimization（基于成本的优化）：
   - PostgreSQL 的规划器使用基于成本的优化来比较不同执行计划的代价，并选择最小代价的计划。
   - 成本是通过考虑执行计划中每个步骤的 I/O、CPU 消耗等来计算的。
   - 规划器选择最小成本的执行计划作为最终执行路径。

5. 执行计划：
   - 一旦规划器选择了执行计划，查询执行引擎将按照这个计划执行查询。

通过使用统计信息，PostgreSQL 的规划器能够更准确地估计查询执行计划的成本，从而提高查询性能。然而，要确保统计信息的准确性，定期运行 ANALYZE 命令来更新这些信息，尤其是在数据分布发生变化时。


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