由于Oracle的优化器是CBO,所以对象的统计数据对执行计划的生成至关重要!
作用:DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS统计表,列,索引的统计信息(默认参数下是对表进行直方图信息收集,包含该表的自身-表的行数、数据块数、行长等信息;列的分析--列值的重复数、列上的空值、数据在列上的分布情况;索引的分析-索引页块的数量、索引的深度、索引聚合因子).
DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS的语法如下:
DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS (   ownname          VARCHAR2,     tabname          VARCHAR2,    partname         VARCHAR2,   estimate_percent NUMBER,     block_sample     BOOLEAN,   method_opt       VARCHAR2,   degree           NUMBER,   granularity      VARCHAR2,     cascade         BOOLEAN,   stattab          VARCHAR2,     statid           VARCHAR2,   statown          VARCHAR2,   no_invalidate    BOOLEAN,   force            BOOLEAN);
参数说明:
ownname:要分析表的拥有者
tabname:要分析的表名.
partname:分区的名字,只对分区表或分区索引有用.
estimate_percent:采样行的百分比,取值范围[0.000001,100],null为全部分析,不采样. 常量:DBMS_STATS.AUTO_SAMPLE_SIZE是默认值,由oracle决定最佳取采样值.
block_sapmple:是否用块采样代替行采样.
method_opt:决定histograms信息是怎样被统计的.method_opt的取值如下(默认值为FOR ALL COLUMNS SIZE AUTO):
for all columns:统计所有列的histograms.
for all indexed columns:统计所有indexed列的histograms.
for all hidden columns:统计你看不到列的histograms
for columns <list> SIZE <N> | REPEAT | AUTO | SKEWONLY:统计指定列的histograms.N的取值范围[1,254]; REPEAT上次统计过的histograms;AUTO由oracle决定N的大小;SKEWONLY multiple end-points with the same value which is what we define by "there is skew in thedata
degree:决定并行度.默认值为null.
granularity:Granularity of statistics to collect ,only pertinent if the table is partitioned.
cascade:是收集索引的信息.默认为FALSE.
stattab:指定要存储统计信息的表,statid如果多个表的统计信息存储在同一个stattab中用于进行区分.statown存储统计信息表的拥有者.以上三个参数若不指定,统计信息会直接更新到数据字典.
no_invalidate: Does not invalidate the dependent cursors if set to TRUE. The procedure invalidates the dependent cursors immediately if set to FALSE.
force:即使表锁住了也收集统计信息.
例子:
execute dbms_stats.gather_table_stats(ownname => 'owner',tabname => 'table_name' ,estimate_percent => null ,method_opt => 'for all indexed columns' ,cascade => true);
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
自从Oracle8.1.5引入dbms_stats包,Experts们便推荐使用dbms_stats取代analyze。 理由如下
dbms_stats可以并行分析
dbms_stats有自动分析的功能(alter table monitor )
analyze 分析统计信息的不准确some times
1,2好理解,且第2点实际上在VLDB中是最吸引人的;3以前比较模糊,看了metalink236935.1 解释,analyze在分析Partition表的时候,有时候会计算出不准确的Global statistics .
原因是,dbms_stats会实在的去分析表全局统计信息(当指定参数);而analyze是将表分区(局部)的statistics 汇总计算成表全局statistics ,可能导致误差。
如果想分析整个用户或数据库,还可以采用工具包,可以并行分析
Dbms_utility(8i以前的工具包)
Dbms_stats(8i以后提供的工具包)
dbms_stats.gather_schema_stats(User,estimate_percent=>100,cascade=> TRUE);
dbms_stats.gather_table_stats(User,TableName,degree => 4,cascade => true);

如何使用dbms_stats分析统计信息?

--创建统计信息历史保留表

None.gif
sql
>
exec
dbms_stats.create_stat_table(ownname
=>
'
scott
'
,stattab
=>
'
stat_table
'
) ;

--导出整个scheme的统计信息

None.gif
sql
>
exec
dbms_stats.export_schema_stats(ownname
=>
'
scott
'
,stattab
=>
'
stat_table
'
) ;

--分析scheme

None.gif
Exec
dbms_stats.gather_schema_stats(
None.gifownname
=>
'
scott
'
,
None.gifoptions
=>
'
GATHER AUTO
'
,
None.gifestimate_percent
=>
dbms_stats.auto_sample_size,
None.gifmethod_opt
=>
'
for all indexed columns
'
,
None.gifdegree
=>
6
)

--分析表

None.gif
sql
>
exec
dbms_stats.gather_table_stats(ownname
=>
'
scott
'
,tabname
=>
'
work_list
'
,estimate_percent
=>
10
,method_opt
=>
'
for all indexed columns
'
) ;

--分析索引

None.gif
SQL
>
exec
dbms_stats.gather_index_stats(ownname
=>
'
crm2
'
,indname
=>
'
IDX_ADM_PERMISSION_PID_MID
'
,estimate_percent
=>
'
10
'
,degree
=>
'
4
'
) ;

--如果发现执行计划走错,删除表的统计信息

None.gif
SQL
>
dbms_stats.delete_table_stats(ownname
=>
'
scott
'
,tabname
=>
'
work_list
'
) ;

--导入表的历史统计信息

None.gif
sql
>
exec
dbms_stats.import_table_stats(ownname
=>
'
scott
'
,tabname
=>
'
work_list
'
,stattab
=>
'
stat_table
'
) ;

--如果进行分析后,大部分表的执行计划都走错,需要导回整个scheme的统计信息

None.gif
sql
>
exec
dbms_stats.import_schema_stats(ownname
=>
'
scott
'
,stattab
=>
'
stat_table
'
);

--导入索引的统计信息

None.gif
SQL
>
exec
dbms_stats.import_index_stats(ownname
=>
'
crm2
'
,indname
=>
'
IDX_ADM_PERMISSION_PID_MID
'
,stattab
=>
'
stat_table
'
)

--检查是否导入成功

None.gif
SQL
>
select
table_name,num_rows,a.blocks,a.last_analyzed
from
all_tables a
where
a.table_name
=
'
WORK_LIST
'
;

分析数据库(包括所有的用户对象和系统对象):gather_database_stats
分析用户所有的对象(包括表、索引、簇):gather_schema_stats
分析表:gather_table_stats
分析索引:gather_index_stats
删除数据库统计信息:delete_database_stats
删除用户方案统计信息:delete_schema_stats
删除表统计信息:delete_table_stats
删除索引统计信息:delete_index_stats
删除列统计信息:delete_column_stats
设置表统计信息:set_table_stats
设置索引统计信息:set_index_stats
设置列统计信息:set_column_stats

可以查看表 DBA_TABLES来查看表是否与被分析过,如:

SELECT TABLE_NAME, LAST_ANALYZED FROM DBA_TABLES

这是对命令与工具包的一些总结

1、对于分区表,建议使用DBMS_STATS,而不是使用Analyze语句。

a) 可以并行进行,对多个用户,多个Table

b) 可以得到整个分区表的数据和单个分区的数据。

c) 可以在不同级别上Compute Statistics:单个分区,子分区,全表,所有分区

d) 可以倒出统计信息

e) 可以用户自动收集统计信息

2、DBMS_STATS的缺点

a) 不能Validate Structure

b) 不能收集CHAINED ROWS, 不能收集CLUSTER TABLE的信息,这两个仍旧需要使用Analyze语句。

c) DBMS_STATS 默认不对索引进行Analyze,因为默认Cascade是False,需要手工指定为True

3、对于oracle 9里面的External Table,Analyze不能使用,只能使用DBMS_STATS来收集信息。