使用dbms
dbms_stats包问世以后 Oracle专家可通过一种简单的方式来为CBO收集统计数据 目前 已经不再推荐你使用老式的分析表和dbms_utility方法来生成CBO统计数据 那些古老的方式甚至有可能危及SQL的性能 因为它们并非总是能够捕捉到有关表和索引的高质量信息 CBO使用对象统计 为所有SQL语句选择最佳的执行计划
dbms_stats能良好地估计统计数据（尤其是针对较大的分区表） 并能获得更好的统计结果 最终制定出速度更快的SQL执行计划
清单A展示了dbms_stats的一次示范执行情况 其中使用了options子句
execdbms_stats gather_schema_stats(
ownname => SCOTT
options => GATHER AUTO
estimate_percent => dbms_stats auto_sample_size
method_opt => for all columns size repeat
degree =>
)
为了充分认识dbms_stats的好处 你需要仔细体会每一条主要的预编译指令（directive） 下面让我们研究每一条指令 并体会如何用它为基于代价的SQL优化器收集最高质量的统计数据
options参数
使用 个预设的方法之一 这个选项能控制Oracle统计的刷新方式
gather——重新分析整个架构（Schema）
gather empty——只分析目前还没有统计的表
gather stale——只重新分析修改量超过 %的表（这些修改包括插入 更新和删除）
gather auto——重新分析当前没有统计的对象 以及统计数据过期（变脏）的对象 注意 使用gather auto类似于组合使用gather stale和gather empty
注意 无论gather stale还是gather auto 都要求进行监视 如果你执行一个alter table xxx monitoring命令 Oracle会用dba_tab_modifications视图来跟踪发生变动的表 这样一来 你就确切地知道 自从上一次分析统计数据以来 发生了多少次插入 更新和删除操作
estimate_percent选项
以下estimate_percent参数是一种比较新的设计 它允许Oracle的dbms_stats在收集统计数据时 自动估计要采样的一个segment的最佳百分比
estimate_percent => dbms_stats auto_sample_size
要验证自动统计采样的准确性 你可检视dba_tables sample_size列 一个有趣的地方是 在使用自动采样时 Oracle会为一个样本尺寸选择 到 的百分比 记住 统计数据质量越好 CBO做出的决定越好
method_opt选项
dbms_stats的method_opt参数尤其适合在表和索引数据发生变化时刷新统计数据 method_opt参数也适合用于判断哪些列需要直方图（histograms）
某些情况下 索引内的各个值的分布会影响CBO是使用一个索引还是执行一次全表扫描的决策 例如 假如在where子句中指定的值的数量不对称 全表扫描就显得比索引访问更经济
如果你有一个高度倾斜的索引（某些值的行数不对称） 就可创建Oracle直方图统计 但在现实世界中 出现这种情况的机率相当小 使用CBO时 最常见的错误之一就是在CBO统计中不必要地引入直方图 根据经验 只有在列值要求必须修改执行计划时 才应使用直方图
为了智能地生成直方图 Oracle为dbms_stats准备了method_opt参数 在method_opt子句中 还有一些重要的新选项 包括skewonly repeat和auto method_opt=> for all columns size skewonly
method_opt=> for all columns size repeat
method_opt=> for all columns size auto
skewonly选项会耗费大量处理时间 因为它要检查每个索引中的每个列的值的分布情况
假如dbms_stat发现一个索引的各个列分布得不均匀 就会为那个索引创建直方图 帮助基于代价的SQL优化器决定是进行索引访问 还是进行全表扫描访问 例如 在一个索引中 假定有一个列在 %的行中 如清单B所示 那么为了检索这些行 全表扫描的速度会快于索引扫描 *************************************************************
SKEWONLY option—Detailed *** ysis
Use this method for a first time *** ysis for skewed indexes
This runs a long time because all indexes are examined
*************************************************************
begin
dbms_stats gather_schema_stats(
ownname => SCOTT
estimate_percent => dbms_stats auto_sample_size
method_opt => for all columns size skewonly
degree =>
);
end;
重新分析统计数据时 使用repeat选项 重新分析任务所消耗的资源就会少一些 使用repeat选项（清单C）时 只会为现有的直方图重新分析索引 不再搜索其他直方图机会 定期重新分析统计数据时 你应该采取这种方式 **************************************************************
REPEAT OPTION Only re *** yze histograms for indexes
that have histograms
Following the initial *** ysis the weekly *** ysis
job will use the repeat option The repeat option
tells dbms_stats that no indexes have changed and
it will only re *** yze histograms for
indexes that have histograms
**************************************************************begin
dbms_stats gather_schema_stats(
ownname => SCOTT
estimate_percent => dbms_stats auto_sample_size
method_opt => for all columns size repeat
degree =>
);
end;
使用alter table xxx monitoring;命令来实现Oracle表监视时 需要使用dbms_stats中的auto选项 如清单D所示 auto选项根据数据分布以及应用程序访问列的方式（例如通过监视而确定的一个列的工作量）来创建直方图 使用method_opt=> auto 类似于在dbms_stats的option参数中使用gather auto begin
dbms_stats gather_schema_stats(
ownname => SCOTT
estimate_percent => dbms_stats auto_sample_size
method_opt => for all columns size auto
degree =>
);
end;
并行收集
Oracle允许以并行方式来收集CBO统计数据 这就显著提高了收集统计数据的速度 但是 要想并行收集统计数据 你需要一台安装了多个CPU的SMP服务器
更快的执行速度
dbms_stats是提高SQL执行速度的一种出色机制 通过使用dbms_stats来收集最高质量的统计数据 CBO能够正确判断执行任何SQL查询时的最快途径 dbms_stats还在不断地改进 目前 它的一些令人激动的新特性（自动样本大小和自动直方图生成）已经显著简化了Oracle专家的工作
一般在周末的时候使用dbms_stats和estimate
2％的DB Cache
指表的块数(hwm之下的blocks)为db_cache_size的 %
这个包的下面四个存储过程分别收集index table schema database的统计信息
gather_index_stats
gather_table_stats
gather_schema_stats
gather_database_stats
lishixinzhi/Article/program/Oracle/201311/16499
