有时，统计信息可能会变得不准确。如果在添加、更新或删除了大量数据后只执行了很少的查询，则最有可能发生这种情况。统计信息不准确或不可用会降低性能。如果 SQL Anywhere 更新统计信息花费的时间太长，请尝试执行 CREATE STATISTICS 或 DROP STATISTICS 以刷新它们。

SQL Anywhere 还会在执行 LOAD TABLE 语句时、查询执行期间和执行更新 DML 语句时更新某些统计信息。

然而，在极少数情况下，这些措施可能无效。如果您知道某条件的成功率与优化程序估计的不一样，可以在搜索条件中显式地提供用户的估计。

虽然用户定义的预计值有时可以提高性能，但是要避免在不断使用的语句中提供显式的用户定义预计值。如果数据改变，则显式估计可能会变得不准确并强制优化程序选择低效率的计划。

对于由于软件选择的访问计划不佳而引发的性能问题，如果您使用了不准确的选择性估计值作为变通解决办法，则可以将 user_estimates 设置为 Off 以忽略这些值。请参见显式选择性估计。