ORACLE資料庫的統計資料及其生成方式

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 compute 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。

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 ， compute ， 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');

commit;

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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