オプティマイザは、データベースに格納されている「カラム統計」と「ヒューリスティック」 (発見的手法) に基づいて、文の処理方式を選択します。オプティマイザが検討するアクセス・プランごとに、推定された結果サイズ (ローの数) を計算する必要があります。たとえば、クエリで使用される述部の選択性推定に基づいたジョイン方式やインデックス・アクセスごとに、推定された結果サイズが計算されます。推定された結果サイズは、プランで使用される演算子ごと (ジョイン方式、GROUP BY 方式、逐次スキャンなど) にディスク・アクセスや CPU の推定コストの計算に使用されます。カラム統計は、述部の選択性推定を計算するためにオプティマイザが使用するプライマリ・データです。そのため、アクセス・プランのコストを適切に推定するためにカラム統計は重要です。

カラム統計が古くなったりなくなったりすると、不正確な統計により非効率な実行プランとなる可能性があり、パフォーマンスが低下することがあります。パフォーマンスの悪化の原因が不正確なカラム統計にあると考えられる場合は、カラム統計を再作成してください。カラム統計の更新によるオプティマイザのパフォーマンス向上を参照してください。