1. 적절한 주기: 성능 통계를 수집하는 주기를 잘 설정해야 합니다. 너무 자주 수집하면 오버헤드가 발생하고, 너무 드물게 수집하면 실제 상황을 파악하는 데 제약이 생길 수 있습니다.

2. 적절한 샘플링: 대량의 데이터가 있는 경우, 모든 데이터를 대상으로 통계를 수집하는 것은 효율적이지 않을 수 있습니다. 적절한 샘플링을 통해 대표성 있는 데이터를 활용하는 것이 중요합니다.

3. 시스템 부하: 성능 통계 수집 작업 자체가 시스템 부하를 일으킬 수 있기 때문에, 이를 고려하여 수집 작업을 예약해야 합니다.

4. 데이터 보존 기간: 성능 통계 데이터의 보존 기간을 결정해야 합니다. 오래된 데이터가 필요하지 않을 경우, 정기적으로 삭제하거나 보관 정책을 수립해야 합니다.

5. 통계 해석: 수집한 성능 통계 데이터를 정확하고 효과적으로 해석하는 방법을 학습하고, 그 결과에 따라 최적화 작업을 수행해야 합니다.

성능 통계 수집 시에는 이러한 요소들을 고려하여 효율적으로 관리해야 합니다.