统计信息主要是描述数据库表和表上的索引相关信息，常见的有表行数(row count)、选择率(selectivity)、基数（cardinality）、页面数等，以及描述数据分布特征的MCV(高频非NULL值)、HISTOGRAM（直方图）等信息。AntDB-M作为一个分布式内存数据库，有管理节点(MN)，计算节点(CN)和数据节点(DN)三种节点类型，要求在不同的节点上执行sql时，具有相同的执行计划。同时为了提高执行计划的生成效率，希望在制定执行计划时，相关辅助数据都在本地获取，减少跨节点访问数据的网络开销。为此，我们设计了全局统计信息汇聚，来帮助AntDB-M快速制定出更加优化的执行计划。
下面通过构建一个只有两个数据分片的分布式集群，来展示AntDB-M的部分全局统计信息。
第一步：分别创建一张sharding表t1、single表t2和global表t3.
图1：建表
第二步：在每张表中插入相同的80条数据，以t1表为例：
图2：分别插入数据
第三步：通过查询命令来观察部分统计信息：
图3：数据节点1执行
图4：数据节点2执行
由图3和图4可知，sharding表t1有一半的数据在数据节点1，一半的数据在数据节点2；single表t2的全部数据都在数据节点1；global表t3在所有数据节点上都有全量数据。
图5：任意节点执行索引信息查询
图6：任意节点执行直方图信息查询
上面通过操作直观展现了部分统计信息的结果，下面我们来看看AntDB-M分布式集群内部是如何生成全局统计信息的。
全局统计信息(非直方图)汇聚原理：通过配置项antdb_info_stat_time设置节点每隔多长时间上报一次本地统计信息，只有DN的leader节点需要上报, 但是要分发给所有的CN、DN和MN, 方式如下。
(1)对于sharding表和single表，由所有的DN leader汇报给MN的leader(MN对比hash值判断全局汇总数据是否发生变化，是否需要返回给DN);
(2)对于global表，由所在的DN leader根据hash算法判断自己是否需要汇报；
(3)DN的leader将汇报得到的结果推送给DN的备，MN的leader主动推送汇总信息给MN的备和CN节点；
全局直方图信息生成原理：只有管理节点的主(MN leader)通过分布式采样，生成全局直方图信息，然后推送给其它所有节点。数据库运行过程中，MN leader每隔一定时间判断某张表某个字段的直方图信息是否需要更新，若需要更新，则重新进行全局采样(MN leader内部可多线程并发更新)。分布式数据库AntDB-M在对字段进行范围估算时，直接使用全局直方图信息来提高估算的准确率，同时减少rpc次数以提高执行效率。
全局直方图信息在各个节点上都会持久化存储，其它全局统计信息可通过参数配置是否需要持久化。平时使用的时候，这些统计信息都是从内存中获取。
个性化功能：除了进程内部的常驻线程进行扫描和汇报，AntDB-M还提供命令进行统计信息的手动更新和上报，用来在某些特定的场景下定位问题或者更快地更新全局统计信息。
图7：数据节点1执行更新和上报
图8：管理节点的主上执行更新全局直方图信息
全局统计信息的应用及优势：AntDB-M查询优化器是基于代价的优化(Cost-Based Optimization，简称CBO)，根据全局统计信息和设置的全局执行参数估算每种执行方式的代价，计算不同访问路径、不同join方式下，各种执行计划的成本，最后选择一种执行代价最优的执行方式，最大限度的满足客户业务要求。
图9：AntDB-M基于全局统计信息的查询优化器
由于具备全局统计信息自动汇聚和全局直方图信息(给优化器提供更准确的数据分布，且会随着分布式数据的变动而动态更新)，AntDB-M查询优化器在进行范围估算，索引选择上具有更高的准确性。同时，由于每个节点内存中有相关统计信息，在制定执行计划时不需要跨节点获取相关辅助信息，从而使得AntDB-M在复杂场景下具有更高的性能。
