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计算公式：
(1 - (1 / bucket_size)) * 100
这个计算公式，用来确定在 Topk 直方图中，哪些值会被认为是"重要值"，即超过特定的百分比阈值时会被记录在直方图中。它反映了每个桶（bucket）在直方图中的重要性。让我们具体解释一下如何理解这个公式。
公式的含义：
bucket_size：直方图的桶数（即最大不同值的数量），通常为254。这意味着直方图最多可以容纳254个不同的值（或频率最高的254个值）。
(1 - (1 / bucket_size)) * 100：这个计算表示单个桶在总体中的最低百分比权重。若某个值的频率低于这个百分比，就不会被记录在直方图中。
举例解释
场景设定
假设有一张包含 10,000 行数据的表，某列的数据分布如下：
| 值 | 出现次数 |
|---|---|
| A | 5000 |
| B | 2000 |
| C | 500 |
| D | 200 |
| E | 100 |
| F | 100 |
| G | 100 |
| H | 100 |
| 其他 | 1900 |
在这张表中，有几个数据的出现频率相对较高（比如 A 和 B），其余数据的出现频率较低。
使用 Topk 直方图
我们为这个列创建 Topk 直方图，并设置bucket_size = 254。此时，公式计算的最低百分比阈值为：
(1 - (1 / bucket_size)) * 100=(1-(1/254))*100=99.60%
这意味着在直方图中，只有出现频率超过总数据量的 0.4% 的值会被记录在直方图中。对于这张 10,000 行的数据表：
0.4% 的 10,000 行是 40 行。因此，只有出现次数超过 40 的值才会被记录在直方图中。
直方图记录情况
根据这个标准，我们来看看哪些值会被记录在直方图中：
| 值 | 出现次数 | 记录情况 |
|---|---|---|
| A | 5000 | 记录 |
| B | 2000 | 记录 |
| C | 500 | 记录 |
| D | 200 | 记录 |
| E | 100 | 记录 |
| F | 100 | 记录 |
| G | 100 | 记录 |
| H | 100 | 记录 |
| 其他 | 1900（每个值少于40次） | 不记录 |
结果分析
A、B、C 等值因其出现频率超过了 0.4%，所以被记录在直方图中。
其他值（合计 1900 次，但每个值单独的出现次数都低于 40 次）不会被记录在直方图中，因为它们的出现频率低于 0.4%，被认为对优化查询不重要。
总结
这个最低百分比阈值的目的是确保直方图只记录出现频率较高的"重要"值，从而减少直方图的大小和复杂度，使查询优化器能够更高效地使用这些频率信息。