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dream0110
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发表于: IP:您无权察看 2015-5-19 11:09:50 | [全部帖] [楼主帖] 楼主

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。

北京联动北方科技有限公司exec dbms_stats.gather_schema_stats(
北京联动北方科技有限公司 ownname          
=>'SCOTT',
北京联动北方科技有限公司 options          
=>'GATHER AUTO',
北京联动北方科技有限公司 estimate_percent 
=> dbms_stats.auto_sample_size,
北京联动北方科技有限公司 method_opt       
=>'for all columns size repeat',
北京联动北方科技有限公司 degree           
=>15
北京联动北方科技有限公司 )

为了充分认识dbms_stats的好处,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4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10%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 ** 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

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5到20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

method_opt:for table --只统计表 
for all indexed columns --只统计有索引的表列 
for all indexes --只分析统计相关索引 
for all columns


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参数沂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50%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。

北京联动北方科技有限公司--*************************************************************
北京联动北方科技有限公司 --
 SKEWONLY option—Detailed analysis
北京联动北方科技有限公司 --
北京联动北方科技有限公司 --
 Use this method for a first-time analysis for skewed indexes
北京联动北方科技有限公司 --
 This runs a long time because all indexes are examined
北京联动北方科技有限公司 --
*************************************************************
北京联动北方科技有限公司
北京联动北方科技有限公司begin
北京联动北方科技有限公司   dbms_stats.gather_schema_stats(
北京联动北方科技有限公司      ownname          
=>'SCOTT',
北京联动北方科技有限公司      estimate_percent 
=> dbms_stats.auto_sample_size,
北京联动北方科技有限公司      method_opt       
=>'for all columns size skewonly',
北京联动北方科技有限公司       degree           
=>7
北京联动北方科技有限公司    );
北京联动北方科技有限公司
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。

北京联动北方科技有限公司--**************************************************************
北京联动北方科技有限公司 --
 REPEAT OPTION - Only reanalyze histograms for indexes
北京联动北方科技有限公司 --
 that have histograms
北京联动北方科技有限公司 --
北京联动北方科技有限公司 --
 Following the initial analysis, the weekly analysis
北京联动北方科技有限公司 --
 job will use the “repeat” option. The repeat option
北京联动北方科技有限公司 --
 tells dbms_stats that no indexes have changed, and
北京联动北方科技有限公司 --
 it will only reanalyze histograms for
北京联动北方科技有限公司 --
 indexes that have histograms.
北京联动北方科技有限公司 --
**************************************************************
北京联动北方科技有限公司begin
北京联动北方科技有限公司    dbms_stats.gather_schema_stats(
北京联动北方科技有限公司       ownname          
=>'SCOTT',
北京联动北方科技有限公司       estimate_percent 
=> dbms_stats.auto_sample_size,
北京联动北方科技有限公司       method_opt       
=>'for all columns size repeat',
北京联动北方科技有限公司       degree           
=>7
北京联动北方科技有限公司    );
北京联动北方科技有限公司
end;
北京联动北方科技有限公司

     使用alter table ** 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。

北京联动北方科技有限公司begin
北京联动北方科技有限公司   dbms_stats.gather_schema_stats(
北京联动北方科技有限公司      ownname          
=>'SCOTT',
北京联动北方科技有限公司       estimate_percent 
=> dbms_stats.auto_sample_size,
北京联动北方科技有限公司       method_opt       
=>'for all columns size auto',
北京联动北方科技有限公司       degree           
=>7
北京联动北方科技有限公司    );
北京联动北方科技有限公司
end;


并行统计收集degree参数

Oracle推荐设置DBMS_STATS的DEGREE参数为DBMS_STATS.AUTO_DEGREE,该参数允许Oracle根据对象的大小和并行性初始化参数的设置选择恰当的并行度。
聚簇索引,域索引,位图连接索引不能并行收集。

如何使用dbms_stats分析统计信息?
--创建统计信息历史保留表

北京联动北方科技有限公司sql>exec dbms_stats.create_stat_table(ownname =>'scott',stattab =>'stat_table') ; 

--导出整个scheme的统计信息

北京联动北方科技有限公司sql>exec dbms_stats.export_schema_stats(ownname =>'scott',stattab =>'stat_table') ; 

--分析scheme

北京联动北方科技有限公司Exec dbms_stats.gather_schema_stats( 
北京联动北方科技有限公司 ownname 
=>'scott'
北京联动北方科技有限公司 options 
=>'GATHER AUTO'
北京联动北方科技有限公司 estimate_percent 
=> dbms_stats.auto_sample_size, 
北京联动北方科技有限公司 method_opt 
=>'for all indexed columns '
北京联动北方科技有限公司 degree 
=>6 ) 

--分析表

北京联动北方科技有限公司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

北京联动北方科技有限公司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

北京联动北方科技有限公司SQL>dbms_stats.delete_table_stats(ownname =>'scott',tabname =>'work_list') ;

--导入表的历史统计信息

北京联动北方科技有限公司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

北京联动北方科技有限公司sql>exec dbms_stats.import_schema_stats(ownname =>'scott',stattab =>'stat_table');

--导入索引的统计信息

--转自 北京联动北方科技有限公司




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