规划器真正需要的统计信息

规划器/优化器是一个贪婪的信息消费者，无论我们提供多少信息，它总是希望更多更好的数据。有些事情我们真的需要做出更好的决定

• "clusteredness" 度量 用于替换“相关性”来估计索引扫描的随机访问和缓存命中率

• 跨列依赖 用于处理子句的选择性估计

在多个列上。目前我们假设它们是独立的，这会导致过于乐观的估计。

• 估计 n_distinct 是一个难题，

可能需要扫描更大的样本才能获得良好的数据。一个好的算法是[？发布]。