default_statistics_target设为100是安全起点，关键列可单独设500～1000；需通过pg_stats验证采样精度，并用explain(analyze)确认估算改善。
default_statistics_target 设为多少才够用
postgresql 的 default_statistics_target 控制 ANALYZE 收集的列统计信息精度，默认是 100。这个值不是越大越好，也不是越小越省事——它直接影响查询计划质量与 ANALYZE 开销的平衡点。
多数业务表设为 100 是安全起点；但遇到明显走错索引、JOIN 顺序异常、或 EXPLAIN 显示行数预估偏差超 10 倍时，就得调高。实测中，高频 WHERE 条件列、JOIN 列、ORDER BY 列，设到 500～1000 能显著改善计划稳定性。
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100：默认值，适合结构简单、数据分布均匀的表 -
500：推荐起点，对含倾斜值（如 status=‘active’ 占 95%）、多范围条件的列更可靠 -
1000：仅建议在关键大表（>10M 行）且存在严重估算偏差时使用；ANALYZE 时间可能翻倍，pg_statistic 表体积也增大 - 超过
1000很少带来收益，反而让ANALYZE变成维护瓶颈
只给特定列单独调高统计精度
全局改 default_statistics_target 是粗暴方案，容易拖慢所有表的 ANALYZE。更合理的是按需精准增强——比如某个 user_id 列常被用于 JOIN，但值分布极不均匀，就该单独加权。
用 ALTER table ... ALTER column ... SET STATISTICS 给单列指定更高目标值，优先级高于全局配置：
ALTER TABLE orders ALTER COLUMN customer_id SET STATISTICS 500;- 该设置只影响该列，不影响其他字段或表
- 修改后需手动执行
ANALYZE orders(customer_id)才生效 - 若列名带特殊字符或大小写，记得用双引号：
ALTER TABLE t ALTER COLUMN "MyColumn" SET STATISTICS 500 - 注意：不能对表达式索引列或生成列直接设 STATISTICS
调完之后怎么验证有没有起效
改了配置不等于计划就变好了。得看两件事：统计信息是否真更新了，以及优化器是否用了新信息。
先查 pg_stats 确认采样精度提升：
SELECT tablename, attname, n_distinct, most_common_vals FROM pg_stats WHERE tablename = 'orders' AND attname = 'status';- 对比
most_common_vals和most_common_freqs长度，变长说明采样更细了 - 若
n_distinct仍是 -1（表示“大于行数”），说明即使 target=1000，ANALYZE 仍没识别出实际去重数，可能需要检查数据是否真有大量重复 - 再跑
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)，重点看Rows Removed by Filter比例是否下降，以及实际行数 vs 估算行数比值是否收敛到 2～5 倍内
容易被忽略的副作用和坑
调高 default_statistics_target 最直接的代价是 ANALYZE 更慢、更占内存，但还有几个隐蔽问题常被漏掉：
- ANALYZE 过程会持有
ShareUpdateExclusiveLock，在大表上可能阻塞 VACUUM 或其他 ANALYZE，尤其在低配实例上容易触发锁等待超时 - pg_statistic 表本身会膨胀——每个统计项存多个直方图桶和 MCV 列表，target 从 100→500，单列存储体积可能增加 3～4 倍
- 某些旧版本 PostgreSQL（如 9.6 之前）对 >1000 的 target 支持不稳，可能出现 ANALYZE 卡住或崩溃，务必在测试库验证
- 如果表启用了
autovacuum_analyze_scale_factor = 0但没配autovacuum_analyze_threshold，改了 target 后 ANALYZE 可能压根不自动触发
真正难的不是设个数字，而是判断哪一列的统计失真正在拖垮你的关键查询——这得靠 EXPLAIN 里反复比对估算和实际，而不是凭感觉调大。