使用dbms_stats包收集统计数据(zt)

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。

清单A展示了dbms_stats的一次示范执行情况，其中使用了options子句。

execdbms_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 -
)

为了充分认识dbms_stats的好处，你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。

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 xxx 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。

以下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。

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参数也适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。--*************************************************************
-- 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。--**************************************************************
-- 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;

使用alter table xxx 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。begin
dbms_stats.gather_schema_stats(
ownname => 'SCOTT',
estimate_percent => dbms_stats.auto_sample_size,
method_opt => 'for all columns size auto',
degree => 7
);
end;

Oracle允许以并行方式来收集CBO统计数据，这就显著提高了收集统计数据的速度。但是，要想并行收集统计数据，你需要一台安装了多个CPU的SMP服务器。

dbms_stats是提高SQL执行速度的一种出色机制。通过使用dbms_stats来收集最高质量的统计数据，CBO能够正确判断执行任何SQL查询时的最快途径。dbms_stats还在不断地改进。目前，它的一些令人激动的新特性（自动样本大小和自动直方图生成）已经显著简化了Oracle专家的工作。