[总结] Oracle表的分析统计
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作者: tolywang(tolywang.itpub)
发表于:2008.09.03 15:19
分类: Oracle数据库管理
出处：tolywang.itpub/post/48/470117
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讨论一： 使用dbms_stats 还是analyze
自从Oracle8.1.5引入dbms_stats包， Oracle及专家们就推荐使用dbms_stats取代analyze。 理由如下：
1. dbms_stats可以并行分析
2. dbms_stats有自动分析的功能(alter table monitor )
3. analyze 分析统计信息的有些时候不准确
第1,2比较好理解，且第2点实际上在VLDB(Very Large Database)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。 没有
分区表的情况下两个都可以使用(看个人习惯，当然也可以分区表使用dbms_stats, 其他使用analyze )。
不过在一些论坛上也有看到dbms_stats 分析之后出现统计数据不准确的情况，而且确实有bug 在dbms_stats 上(可能和版本有关，有待查明)，应该是少数情况，需要我们注意。 还有，一般不建议analyze 和dbms_stats 混用。 实验： 如果在分区表上用dbms_stats统计后，再使用 analyze table 来统计，就会出现表信息不被更新的问题。 删除统计信息后再分析就更新了，或者直接用dbms_stats分析。 dbms_stats 目前有遇到的bug例子如下： www.itpub/viewthread.php?tid=959290&highlight=dbms%5C_stats
dbms_stats包可以分析table、Index或者整个用户(schema)，数据库，可以并行分析。
不同版本包有些不一样， dbms_utility (8i以前的工具包)，dbms_stats (8i或以后提供的工具包) ，具体的dbms_stats 包的众多功能介绍见后面。
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) 可以导出统计信息
e) 可以用户自动收集统计信息(alter table monitor )
2、DBMS_STATS的缺点：
a) 不能Validate Structure (注意：validate structure 主要在于校验对象的有效性. compute statistics在于统计相关的信息) 。
b) 不能收集CHAINED ROWS(行链接), 不能收集CLUSTER TABLE(簇表)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 。即GATHER_TABLE_STATS：分析表信息，当cascade为true时，分析表、列（索引）信息。
Analyze是同时更新表和索引的统计信息，而dbms_stats会先更新表的统计信息，然后再更新索引的统计信息(默认Cascade是False)，这里就有一个问题，就是当表的统计信息更新后，而索引的统计信息没有被更新，这时候cbo就有可能选择错误的plan 。
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。
Analyze 命令语法如下 ：
ANALYZE
{ TABLE [ schema.]table
[ PARTITION ( partition ) | SUBPARTITION ( subpartition ) ]
| INDEX [ schema. ]index
[ PARTITION ( partition ) | SUBPARTITION ( subpartition ) ]
| CLUSTER [ schema. ]cluster
}
{ COMPUTE [ SYSTEM ] STATISTICS [for_clause]
| ESTIMATE [ SYSTEM ] STATISTICS [for_clause][SAMPLE integer { ROWS | PERCENT }]
| validation_clauses
| LIST CHAINED ROWS [ into_clause ]
| DELETE [ SYSTEM ] STATISTICS
} ;
dbms_stats所有的功能包如下：
GATHER_INDEX_STATS：分析索引信息
GATHER_TABLE_STATS：分析表信息，当cascade为true时，分析表、列（索引）信息
GATHER_SCHEMA_STATS：分析方案信息
GATHER_DATABASE_STATS：分析数据库信息
GATHER_SYSTEM_STATS：分析系统信息
EXPORT_COLUMN_STATS：导出列的分析信息
EXPORT_INDEX_STATS：导出索引分析信息
EXPORT_SYSTEM_STATS：导出系统分析信息
EXPORT_TABLE_STATS：导出表分析信息oracle选择数据库
EXPORT_SCHEMA_STATS：导出方案分析信息
EXPORT_DATABASE_STATS：导出数据库分析信息
IMPORT_COLUMN_STATS：导入列分析信息
IMPORT_INDEX_STATS：导入索引分析信息
IMPORT_SYSTEM_STATS：导入系统分析信息
IMPORT_TABLE_STATS：导入表分析信息
IMPORT_SCHEMA_STATS：导入方案分析信息
IMPORT_DATABASE_STATS：导入数据库分析信息
讨论二： analyze 的使用方法 (分区表建议使用dbms_stats)
可以参考 acle/docs/cd/B10501_01/server.920/a96540/statements_46a.htm#SQLRF01105
Analyze 的三大功能：
搜集和删除索引、表和簇的统计信息 验证表、索引和簇的结构 鉴定表和簇的行迁移(migrate
d rows)和行链接(chained rows)
CBO是Oracle推荐使用的优化方式，要想使用好CBO，使SQL语句发挥最大效能，必须保证统计数据的及时性。统计信息的生成可以有完全计算法和抽样估算法。SQL例句如下：
完全计算法： analyze table abc compute statistics;
抽样估算法(抽样20%)： analyze table abc estimate statistics sample 20 percent;
对表作完全计算所花的时间相当于做全表扫描，抽样估算法由于采用抽样，比完全计算法的生成统计速度要快，如果不是要求要有非常精确的数据的话，尽量采用抽样分析法。建议对表分析采用抽样估算，对索引分析可以采用完全计算。
Analyze 分析table, index等需要的权限： 必须在你自己的Schema(方案)中或者有ANALYZE ANY 系统权限 。
比如： grant analyze any to tolywang ;
revoke analyze any from tolywang ;
Analyze 使用的局限及改善：
Analyze 命令每次仅仅能影响到一个table(或index), 如果想通过analyze为整个schema或整个数据库中的所有表生成统计数字。可以使用analyze的批处理方式(脚本)。
Analyze 分析命令解析：
ANALYZE
{ TABLE [ schema.]table
[ PARTITION ( partition ) | SUBPARTITION ( subpartition ) ]
| INDEX [ schema. ]index
[ PARTITION ( partition ) | SUBPARTITION ( subpartition ) ]
| CLUSTER [ schema. ]cluster
}
{ COMPUTE [ SYSTEM ] STATISTICS [for_clause]
| ESTIMATE [ SYSTEM ] STATISTICS [for_clause][SAMPLE integer { ROWS | PERCENT }]
| validation_clauses
| LIST CHAINED ROWS [ into_clause ]
| DELETE [ SYSTEM ] STATISTICS
} ;
INDEX index： 对索引进行分析，分析的结果会放在USER_INDEXES, ALL_INDEXES,或 DBA_INDEXES中 。一般仅需要对索引进行统计时用到。
分析的内容：
Depth of the index from its root block to its leaf blocks (BLEVEL) 从索引的根块到其叶块的索引的深度(级数)。
Number of leaf blocks (LEAF_BLOCKS) 叶块的数量，这些块包括了指向表中及索引中行的指针。
Number of distinct index values (DISTINCT_KEYS) 不同索引值的数量 。

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