PG如何降低表统计信息延时更新产生性能问题的几率？
表结构:
ida int
idb int
name varchar(20)
info text
存在SQL:
select * from scott where ida=? and idb=?
select * from scott where ida=?
select * from scott where idb=?
存在索引：
ind_ida(ida)
ind_idb(idb)
数据分布:
表 1000000 rows
ida不同值个数1000
idb不同值个数900
sql执行计划:
select * from scott where ida=? and idb=? --使用索引:ind_ida
场景一:
当再次插入90000条记录,ida不同值个数未发生变化,idb不同值个数为90900，但统计信息未触发更新阈值autovacuum_analyze_scale_factor，SQL仍使用原执行计划，导致数据库出现性能瓶颈
提问:基于此类场景有何优化措施能避免或尽量降低对数据库的影响？
ChatGPT 回答
针对这种场景，可以考虑以下优化措施：
1.手动触发VACUUM ANALYZE命令，更新统计信息，让优化器能够更准确地选择执行计划。
2.增加autovacuum_analyze_scale_factor的值，使得统计信息更新更频繁，以便更快地适应数据变化。
3.考虑使用分区表，将数据按照某个维度进行分区，比如按照时间、地区等，这样可以减少单个表的数据量，提高查询效率。
4.优化SQL语句，尽量避免全表扫描，使用索引等方式提高查询效率。
5.增加硬件资源，比如增加CPU、内存等，提高数据库的处理能力。
综上所述，对于这种场景，可以通过更新统计信息、使用分区表、优化SQL语句、增加硬件资源等方式来避免或降低对数据库的影响。