统计信息及DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS学习

一、统计信息的收集

Gather_stats_job 调用 dbms_stats.gather_database_stats_job_proc 过程来收集statistics的信息。该过程收集对象statistics 的条件如下：
（1）对象的统计信息之前没有收集过。
（2）当对象有超过10%的 rows 被修改，此时对象的统计信息也称为stale statistics。
select job_name,program_name,enabled,stop_on_window_close from dba_scheduler_jobs where job_name = 'gather_stats_job';
job_name              program_name           enabl  stop_on_window_close
-------------------- --------------------    ----- --------------------
gather_stats_job      gather_stats_prog      true    true

停止自动统计信息的收集
BEGIN
DBMS_SCHEDULER.DISABLE('GATHER_STATS_JOB');
END;
/
自动统计信息的收集参数可以查看DBA_TAB_STAT_PREFS，可以通过dbms_stats.set_XX_prefs设置

二、如何查看统计信息是否过期

查看表的数据变动情况请使用SQL语句：select * from user_tab_modifications;
注意以及使用方法：
1、但这张表不是实时更新的，默认情况15分钟更新一次，所以你更新一张表，可能在 user_tab_modifications里不能立刻体现出来。
2、想要实时查看也有办法实现，那就是在执行select * from user_tab_modifications之前先执行

exec DBMS_STATS.FLUSH_DATABASE_MONITORING_INFO;这个存储过程目的就是立刻刷新异动信息的

EXEC DBMS_STATS.FLUSH_DATABASE_MONITORING_INFO;SELECT OWNER,TABLE_NAME,OBJECT_TYPE,STALE_STATS,LAST_ANALYZED FROMDBA_TAB_STATISTICS WHERE (STALE_STATS='YES' OR LAST_ANALYZED IS NULL);

三、优化器收集的统计信息包括内容：

1）Table statistics
Number of rows
Number of blocks
Average row length
2）Column statistics
Number of distinct values (NDV) in column
Number of nulls in column
Data distribution (histogram)
3）Index statistics
Number of leaf blocks
Levels
Clustering factor
4）System statistics
I/O performance and utilization
CPU performance and utilization

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 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 

四、DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS详解
 
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 <list> SIZE <N> | 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 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。
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);
如何使用dbms_stats分析统计信息？
--创建统计信息历史保留表 
sql> exec dbms_stats.create_stat_table(ownname => 'scott',stattab => 'stat_t') ; 
--导出整个scheme的统计信息 
sql> exec dbms_stats.export_schema_stats(ownname => 'scott',stattab => 'stat_t') ; 
--分析scheme
Exec dbms_stats.gather_schema_stats( 
ownname => 'scott', 
options => 'GATHER AUTO', 
estimate_percent => dbms_stats.auto_sample_size, 
method_opt => 'for all indexed columns ', 
degree => 6 ) 
--分析表
sql> exec dbms_stats.gather_table_stats(ownname => 'scott',tabname => 'work_list',estimate_percent => 10,method_opt=> 'for all indexed columns') ; 
--分析索引
SQL> exec dbms_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> exec dbms_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> exec dbms_stats.import_schema_stats(ownname => 'scott',stattab => 'stat_table');
--导入索引的统计信息
SQL> exec dbms_stats.import_index_stats(ownname => 'crm2',indname => 'IDX_ADM_PERMISSION_PID_MID',stattab => 'stat_table') 
--检查是否导入成功
SQL> select table_name,num_rows,a.blocks,a.last_analyzed from all_tables a where a.table_name='WORK_LIST'; 

分析数据库（包括所有的用户对象和系统对象）：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 

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。