- **n_distinct**: Уникальность значений. Показывает, сколько уникальных значений содержится в колонке. Например, значение `-1` указывает, что количество уникальных значений составляет примерно 1% от общего количества строк.
- **correlation**: Упорядоченность значений. Значение близкое к 1 показывает, что значения упорядочены по возрастанию, а близкое к -1 — что по убыванию. Высокая корреляция помогает планировщику оптимизировать выполнение запросов, используя последовательное сканирование индексов.
- **most_common_vals** и **most_common_freqs**: Самые частые значения колонки и их частота. Эти данные помогают планировщику лучше оценить стоимость выполнения запросов и выбрать наиболее эффективный план.
- **null_frac**: Доля `NULL` значений. Например, значение 0.92 означает, что около 92% значений в колонке — `NULL`. Высокое значение `null_frac` может указывать на возможность создания частичного индекса для улучшения производительности.
> [!WARNING]
> Данные в `pg_stats` основаны на выборке, и поэтому могут не всегда точно отражать реальное состояние таблицы, особенно если данные часто изменяются. Для более точной оценки можно увеличить выборку строк с помощью настройки статистики
- При большом значении `null_frac` остальные параметры могут иметь меньшее значение. На основе этой информации можно уменьшить размер индекса, создав [[../Частичный индекс]].
- Если `n_distinct` показывает низкую уникальность, возможно, индекс на этой колонке не принесет значительного ускорения, так как слишком много строк имеют одинаковые значения (Низкая [[../Селективность колонки|селективность]]). В таком случае стоит рассмотреть пересмотр структуры запроса или таблицы.
- Высокое значение `correlation` (близкое к 1 или -1) означает, что данные отсортированы, что может существенно ускорить диапазонные запросы. В таких случаях планировщик может использовать последовательное сканирование, что может быть быстрее, чем случайное чтение.
