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ORACLE中分析统计OBJECT [转]  

2013-03-19 11:31:00|  分类: ORACLE |  标签: |举报 |字号 订阅

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--http://blog.itpub.net/post/6134/32276
--http://blog.csdn.net/hotye393/article/details/6238985

---------分析表
execute  dbms_stats.gather_schema_stats('ZHENGGUAN',100,FALSE,'FOR TABLE ') ;


--分析表及索引

execute  dbms_stats.gather_schema_stats('ZHENGGUAN',ESTIMATE_PERCENT=>100,CASCADE=>TRUE);

execute dbms_stats.gather_schema_stats(ownname => 'ZHENGGUAN',estimate_percent => 100, method_opt => 'FOR TABLE',degree => 4,granularity => 'ALL', cascade => TRUE);

dbms_stats.gather_schema_stats(User,estimate_percent=>100,cascade=> TRUE);
dbms_stats.gather_table_stats(User,TableName,degree => 4,cascade => true);

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。

dbms_stats能良好地估量统计数据(尤其是针对较大的分区表),并能取得更好的统计后果,最终制订出速度更快的SQL施行计划。
  exec dbms_stats.gather_schema_stats(
  ownname          => 'SCOTT',
  options          => 'GATHER AUTO',
  estimate_percent => dbms_stats.auto_sample_size,
  method_opt       => 'for all columns size repeat',
  degree           => 15
  )       
为了充沛认识dbms_stats的益处,需要仔细领会每一条次要的预编译指令(directive)。上面让咱们钻研每一条指令,并领会如何用它为基于代价的SQL优化器搜罗最高品质的统计数据。
  options参数
  使用4个预设的法子之一,这个选项能把握Oracle统计的刷新方法:
  gather——重新剖析整个架构(Schema)。
  gather empty——只剖析目前还没有统计的表。
  gather stale——只重新剖析修改量超过10%的表(这些修改包含拔出、更新和删除)。
  gather auto——重新剖析以后没有统计的对象,以及统计数据过期(变脏)的对象。注意,使用gather auto相似于组合使用gather stale和gather empty。
  注意,不论gather stale仍是gather auto,都请求进行监视。假如你施行一个alter table xxx monitoring命令,Oracle会用dba_tab_modifications视图来跟踪发生发火变动的表。这样一来,你就确实地知道,自从上 一次剖析统计数据以来,发生发火了多少次拔出、更新和删除操作。

  estimate_percent选项
  estimate_percent参数是一种比照新的设计,它答应Oracle的dbms_stats在搜罗统计数据时,自动估量要采样的一个segment的最佳百分比:
  estimate_percent => dbms_stats.auto_sample_size
  要考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会为一个样本尺寸挑选5到20的百分比。记住,统计数据品质越好,CBO做出的抉择越好。

  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 --只剖析统计相干索引
  for all columns
  dbms_stats的method_opt参数尤其合适在表和索引数据发生发火变动时刷新统计数据。method_opt参数也合适用于判断哪些列需要直方图(histograms)。
  某些情形下,索引内的各个值的散播会影响CBO是使用一个索引仍是施行一次全表扫描的决议计划。例如,假如在where子句中指定的值的数量不合错误称,全表扫描就显得比索引走访更经济。
  假如你有一个高度歪斜的索引(某些值的行数不合错误称),就可创建Oracle直方图统计。但在现实世界中,出现这种情形的机率相称小。使用 CBO时,最罕见的过失之一就是在CBO统计中不用要地引入直方图。根据经验,只需在列值请求必需修改施行计划时,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,还有一些首要的新选项,包含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选项会耗损大量处置时间,因为它要检查每个索引中的每个列的值的散播情形。
  假如dbms_stat觉察一个索引的各个列散播得不均匀,就会为那个索引创建直方图,辅助基于代价的SQL优化器抉择是进行索引走访,仍是进行全表 扫描走访。例如,在一个索引中,假设有一个列在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。
  --*************************************************************
  -- SKEWONLY option—Detailed analysis
  --
  -- Use this method for a first-time analysis 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           => 7
  );
  end;

  重新剖析统计数据时,使用repeat选项,重新剖析义务所耗费的资源就会少一些。使用repeat选项(清单C)时,只会为现有的直方图重新剖析索引,不再搜寻其余直方图机会。活期重新剖析统计数据时,你应当采用这种方法。
  --*************************************************************
  -- REPEAT OPTION - Only reanalyze histograms for indexes
  -- that have histograms
  --
  -- Following the initial analysis, the weekly analysis
  -- job will use the “repeat” option. The repeat option
  -- tells dbms_stats that no indexes have changed, and
  -- it will only reanalyze 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           => 7
  );
  end;

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

Exec dbms_stats.gather_schema_stats(ownname=>'用户名称',estimate_percent=>100,cascade=> TRUE, degree =>12);

含义解释 ownname:填写需要分析的用户(该用户下所有表都将被分析) 
              estimate_percent:分析抽样的力度 
              cascade:是否对索引进行分析 
              degree:并行处理的cpu数量


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