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dbms_stats包问世以后,Oracle专家可通过一种简单的方式来为CBO收集统计数据。目前,已经不再推荐你使用老式的分析表和dbms_utility方法来生成CBO统计数据。那些古老的方式甚至有可能危及SQL的性能,因为它们并非总是能够捕捉到有关表和索引的高质量信息。CBO使用对象统计,为所有SQL语句选择最佳的执行计划。 execdbms_stats.gather_schema_stats( - 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: 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: 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。 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。--************************************************************* 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 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。 这个包的下面四个存储过程分别收集index、table、schema、database的统计信息,
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。
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。options参数
estimate_percent选项
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
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。
-- 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;
dbms_stats.gather_schema_stats(
ownname => 'SCOTT',
estimate_percent => dbms_stats.auto_sample_size,
method_opt => 'for all columns size auto',
degree => 7
);
end;并行收集
更快的执行速度
gather_index_stats
gather_table_stats
gather_schema_stats
gather_database_stats
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