ORACLE資料庫的統計資料及其生成方式

oracle資料庫的pl/sql語句執行的優化器，有基於代價的優化器（cbo）和基於規則的優化器（rbo）。

rbo的優化方式，依賴於一套嚴格的語法規則，只要按照規則寫出的語句，不管資料表和索引的內容是否發生變化，不會影響pl/sql語句的"執行計畫"。

cbo自oracle 7版被引入，oracle自7版以來採用的許多新技術都是只基於cbo的，如星型連線排列查詢，雜湊連線查詢，反向索引，索引表，分割槽表和並行查詢等。cbo計算各種可能"執行計畫"的"代價"，即cost，從中選用cost最低的方案，作為實際執行方案。各"執行計畫"的cost的計算根據，依賴於資料表中資料的統計分布，oracle資料庫本身對該統計分布是不清楚的，須要分析表和相關的索引，才能蒐集到cbo所需的資料。

cbo是oracle推薦使用的優化方式，要想使用好cbo，使sql語句發揮最大效能，必須保證統計資料的及時性。

統計資訊的生成可以有完全計算法和抽樣估算法。sql例句如下：

完全計算法： analyze table abc ***pute statistics;

抽樣估算法(抽樣20%)： analyze table abc estimate statistics sample 20 percent;

對錶作完全計算所花的時間相當於做全表掃瞄，抽樣估算法由於採用抽樣，比完全計算法的生成統計速度要快，如果不是要求要有精確資料的話，盡量採用抽樣分析法。建議對錶分析採用抽樣估算，對索引分析可以採用完全計算。

我們可以採用以下兩種方法，對資料庫的表和索引及簇表定期分析生成統計資訊，保證應用的正常效能。

1. 在系統設定定時任務，執行分析指令碼。

在資料庫伺服器端，我們以unix使用者oracle，執行指令碼analyze,在analyze中，我們生成待執行sql指令碼，並執行。（假設我們要分析scott使用者下的所有表和索引）

analyze指令碼內容如下：

sqlplus scott/tiger << eof

set pagesize 5000

set heading off

spool analytab.sql

select 'analyze table scott.'||table_name||' estimate statistics sample 20 percent ;' from user_tables；

spool off

spool analyind.sql

select 'analyze table scott.'||table_name||' estimate statistics sample 20 percent for all indexes;' from user_tables；

spool off

spool analyze.log

@analytab.sql

@analyind.sql

spool off

exit

在unix平台上crontab加入，以上檔案，設定為每個月或合適的時間段執行。

2. 利用oracle提供的程式包（package）對相關的資料庫物件進行分析。

有以下的程式包可以對錶，索引，簇表進行分析。

包中的儲存過程的相關引數解釋如下：

type可以是：table，index，cluster中其一。

schema為：table，index，cluster的所有者，null為當前使用者。

name為：相關物件的名稱。

method是：estimate，***pute，delete中其一，當選用estimate，

下面兩項，estimate_rows和estimate_percent不能同

時為空值。

estimate_rows是：估算的抽樣行數。

estimate_percent是：估算的抽樣百分比。

method_opt是：有以下選項，

for table /*只統計表*/

[for all [indexed] columns] [size n] /*只統計有索引的表列*/

for all indexes /*只分析統計相關索引*/

partname是：指定要分析的分割槽名稱。

1) dbms_ddl.analyze_object(

type varchar2,

schema varchar2,

name varchar2,

method varchar2,

estimate_rows number default null,

estimate_percent number default null,

method_opt varchar2 default null,

partname varchar2 default null ) ;

該儲存過程可對特定的表，索引和簇表進行分析。

例如，對scott使用者的emp表，進行50%的抽樣分析，引數如下：

dbms_ddl.analyze_object('table', 'scott', 'emp', 'estimate', null,50);

2) dbms_utility.analyze_schema (

schema varchar2,

method varchar2,

estimate_rows number default null,

estimate_percent number default null,

method_opt varchar2 default null ) ;

dbms_utility.analyze_database (

method varchar2,

estimate_rows number default null,

estimate_percent number default null,

method_opt varchar2 default null ) ;

其中，analyze_schema用於對某個使用者擁有的所有table，index和cluster的分析統計。

analyze_database用於對整個資料庫進行分析統計。

3) dbms_stats是在oracle8i中新增的程式包，它使統計資料的生成和處理更加靈活方便，並且可以並行方式生成統計資料。在程式包中的以下過程分別分析統計table，index，schema，database級別的資訊。

dbms_stats.gather_table_stats

dbms_stats.gather_index_stats

dbms_stats.gather_schema_stats

dbms_stats.gather_database_stats

在這裡，我們以資料庫job的方式，定時對資料庫中scott模式下所有的表和索引進行分析：

在sql*plus下執行：

variable jobno number;

begin

dbms_jobs.submit ( :jobno ,

' dbms_utility.analyze_schema ( "scott", "estimate", null, 20) ; ',

sysdate, 'sysdate+30');

***mit;

end;

/statement processed.

print jobno

jobno

-------------

16以上作業，每隔乙個月用dbms_utility.analyze_schema對使用者scott的所有表，簇表和索引作統計分析

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