2014-12-18 BaoXinjian
一、摘要
Statistic 对Oracle 是非常重要的。
它会收集数据库中对象的详细信息，并存储在相应的数据字典里。 根据这些统计信息， optimizer 可以对每个SQL 去选择最好的执行计划。
Statistic 对Oracle 是非常重要的，它会收集数据库中对象的详细信息，并存储在相应的数据字典里。
根据这些统计信息， optimizer 可以对每个SQL 去选择最好的执行计划。
Oracle Statistic 的收集，可以使用analyze 命令，也可以使用DBMS_STATS 包来收集。
Oracle 建议使用DBMS_STATS包来收集统计信息，因为DBMS_STATS包收集的更广，并且更准确，Analyze 在以后的版本中可能会被移除。
二、统计信息内容和层次
1. Table statistics
(1). 行数，块数，行平均长度
(2). DBA_TBALES：NUM_ROWS，BLOCKS，AVG_ROW_LEN；
- Number of rows
- Number of blocks
- Average row length
2. Column statistics
(1). 列中唯一值的数量（NDV），NULL值的数量，数据分布；
(2). DBA_TAB_COLUMNS：NUM_DISTINCT，NUM_NULLS，HISTOGRAM；
- Number of distinct values (NDV) in column
- Number of nulls in column
- Data distribution (histogram)
3. Index statistics
(1). 叶块数量，等级，聚簇因子；
(2). DBA_INDEXES：LEAF_BLOCKS，CLUSTERING_FACTOR，BLEVEL；
- Number of leaf blocks
- Levels
- Clustering factor
4. System statistics
(1). 存储在aux_stats$中，需要使用dbms_stats收集，I/O统计在X$KCFIO中；
- I/O performance and utilization
- CPU performance and utilization
三、统计信息语法
1. analyze
需要使用ANALYZE统计的统计：使用LIST CHAINED ROWS和VALIDATE子句收集空闲列表块的统计；
analyze 不适合做分区表的分析
- analyze table tablename compute statistics;
- analyze index|cluster indexname estimate statistics;
- analyze table tablename compute statistics for table /for all [local] indexes / for all [indexed] columns
- analyze table tablename delete statistics
- analyze table tablename validate ref update
- analyze table tablename validate structure [cascade]|[into tablename]
- analyze table tablename list chained rows [into tablename]
2. dbms_stats
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。
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.gather_table_stats 收集表、列和索引的统计信息；
- dbms_stats.gather_schema_stats 收集SCHEMA下所有对象的统计信息；
- dbms_stats.gather_index_stats 收集索引的统计信息；
- dbms_stats.gather_system_stats 收集系统统计信息
- dbms_stats.gather_dictioinary_stats 所有字典对象的统计；
- dbms_stats.delete_table_stats 删除表的统计信息
- dbms_stats.delete_index_stats 删除索引的统计信息
- dbms_stats.export_table_stats 输出表的统计信息
- dbms_stats.create_state_table
- dbms_stats.set_table_stats 设置表的统计
- dbms_stats.auto_sample_size
四、统计信息语法
4.1 统计信息收集如下数据：
（1）表自身的分析： 包括表中的行数，数据块数，行长等信息。
（2）列的分析：包括列值的重复数，列上的空值，数据在列上的分布情况。
（3）索引的分析： 包括索引叶块的数量，索引的深度，索引的聚合因子等。
4.2 这些统计信息存放在数据字典里，如：
（1）. DBA_TABLES
（2）. DBA_OBJECT_TABLES
（3）. DBA_TAB_STATISTICS
（4）. DBA_TAB_COL_STATISTICS
（5）. DBA_TAB_HISTOGRAMS
（6）. DBA_INDEXES
（7）. DBA_IND_STATISTICS
（8）. DBA_CLUSTERS
（9）. DBA_TAB_PARTITIONS
（10）. DBA_TAB_SUBPARTITIONS
（11）. DBA_IND_PARTITIONS
（12）. DBA_IND_SUBPARTITIONS
（13）. DBA_PART_COL_STATISTICS
（14）. DBA_PART_HISTOGRAMS
（15）. DBA_SUBPART_COL_STATISTICS
（16）. DBA_SUBPART_HISTOGRAMS
4.3 表的统计信息：
包含表行数，使用的块数，空的块数，块的使用率，行迁移和链接的数量，pctfree，pctused的数据，行的平均大小：
SELECT NUM_ROWS, --表中的记录数
BLOCKS, --表中数据所占的数据块数
EMPTY_BLOCKS, --表中的空块数
AVG_SPACE, --数据块中平均的使用空间
CHAIN_CNT, --表中行连接和行迁移的数量
AVG_ROW_LEN --每条记录的平均长度
FROM USER_TABLES
4.4 索引列的统计信息
包含索引的深度（B-Tree的级别），索引叶级的块数量，集群因子（clustering_factor), 唯一值的个数。
SELECT BLEVEL, --索引的层数
LEAF_BLOCKS, --叶子结点的个数
DISTINCT_KEYS, --唯一值的个数
AVG_LEAF_BLOCKS_PER_KEY, --每个KEY的平均叶块个数
AVG_DATA_BLOCKS_PER_KEY, --每个KEY的平均数据块个数
CLUSTERING_FACTOR --群集因子
FROM USER_INDEXES
4.5 列的统计信息
包含 唯一的值个数，列最大小值，密度（选择率），数据分布（直方图信息），NUll值个数
SELECT NUM_DISTINCT, --唯一值的个数
LOW_VALUE, --列上的最小值
HIGH_VALUE, --列上的最大值
DENSITY, --选择率因子（密度）
NUM_NULLS, --空值的个数
NUM_BUCKETS, --直方图的BUCKET个数
HISTOGRAM --直方图的类型
FROM USER_TAB_COLUMNS
五、案例
案例： 查询表时，解析计划返回结果集Rows完全不正确，表通过大量的DML后，未进行分析导致统计信息过久
Step1. 建立测试SQL
Step2. 查看结果集的Cardinality
Step3. 查看表的统计计划，最后分析时间过久
Step4. 分析表
BEGIN DBMS_STATS.gather_table_stats (‘SH‘, ‘SALES‘); END;
Step5. 分析表后统计信息变更为最新
Step6. 解析计划Cardinality变更更为准确
参考： 一江水 - http://www.cnblogs.com/rootq/archive/2010/02/04/1663622.html
参考： David - http://blog.csdn.net/tianlesoftware/article/details/4668723
参考： Edwardking888 - http://blog.itpub.net/8183550/viewspace-666335/