我要评论由于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 size | 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);
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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，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)
如
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
sql>execdbms_stats.create_stat_table(ownname=>'scott',stattab=>'stat_table');
--导出整个scheme的统计信息
sql>execdbms_stats.export_schema_stats(ownname=>'scott',stattab=>'stat_table');
--分析scheme
execdbms_stats.gather_schema_stats(
ownname=>'scott',
options=>'gatherauto',
estimate_percent=>dbms_stats.auto_sample_size,
method_opt=>'forallindexedcolumns',
degree=>6)
--分析表
sql>execdbms_stats.gather_table_stats(ownname=>'scott',tabname=>'work_list',estimate_percent=>10,method_opt=>'forallindexedcolumns');
--分析索引
sql>execdbms_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
sql>dbms_stats.delete_table_stats(ownname=>'scott',tabname=>'work_list');
--导入表的历史统计信息
sql>execdbms_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
sql>execdbms_stats.import_schema_stats(ownname=>'scott',stattab=>'stat_table');
--导入索引的统计信息
sql>execdbms_stats.import_index_stats(ownname=>'crm2',indname=>'idx_adm_permission_pid_mid',stattab=>'stat_table')
--检查是否导入成功
sql>selecttable_name,num_rows,a.blocks,a.last_analyzedfromall_tablesawherea.table_name='work_list';
分析数据库(包括所有的用户对象和对象)：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。
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