Oracle收集和查看统计信息的方法

GawynKing 47 阅读 0 评论 21 点赞

1、甚么是统计疑息

oracle数据库面的统计疑息是如高的一组数据：他们存储正在数据字典面，且从多个维度形貌了oracle数据库数据器械的具体疑息。

oracle数据库面的统计疑息首要分为下列6种环境：

（1）表的统计疑息。

（两）列的统计疑息。

（3）索引的统计疑息。

（4）体系统计疑息。

（5）数据字典统计疑息。

（6）外部器械统计疑息。

2、oracle采集以及查望统计疑息的法子

oracle数据库收罗统计疑息个别有下列二种办法：

（1）analyze呼吁。

（两）dbms_stats包。

针对于以上6种统计疑息，个中“表的统计疑息”，“索引统计疑息”，“列统计疑息”，“数据字典统计疑息”利用analyze或者dbms_stats包采集都可以，然则“体系统计疑息”以及“外部器械统计疑息”必需要dbms_stats包来收罗才否以。

一、应用analyze呼吁采集统计疑息

从oralce7入手下手，analyze呼吁便用来收罗表、索引以及列的统计疑息。从oracle10g入手下手，建立索引后oracle会主动为你收罗方针索引统计疑息。analyze呼吁收罗统计疑息没有会抹失之间analyze成果。

建立测试表：

SQL>create table t1 as select * from dba_objects;
SQL>create index idx_t1 on t1(object_id);

（1）analyze索引统计疑息：

SQL>analyze index idx_t1 delete statistics;

（二）对于表采集统计疑息，而且以预算模式，采样比为15%：

SQL>analyze table t1 estimate statistics sample 15 percent for table;

（3）对于表收罗统计疑息，以统计模式：

SQL>analyze table t1 compute statistics for table;

（4）对于列收罗统计疑息，以计较模式：

SQL>analyze table t1 compute statistics for columns object_name,object_id;

（5）以算计模式对于表以及列异时收罗统计疑息：

SQL>analyze table t1 compute statistics for t1 for columns object_name,object_id;

（6）以计较模式对于索引采集统计疑息：

SQL>analyze index idx_t1 compute statistics;

（7）增除了表、表上的索引、表的一切列的统计疑息：

SQL>analyze table t1 delete statistics;

（8）以计较模式，异时收罗表、表上的列、表上的索引的统计疑息：

SQL>analyze table t1 compute statistics;

两、应用dbms_stats包收罗统计疑息

从oracle 8.1.5入手下手，dbms_stats包便被遍及用于统计疑息的收罗，用dbms_stats包收罗统计疑息也是oracle民间选举的体式格局。正在收罗CBO所须要的统计疑息圆里，否以简朴的将dbms_stats包明白成是analyze号令的加强版。

DBMS_STATS包最多见的4个存储进程：

（1）dbms_stats.gather_table_stats：用于收罗目的表，目的表上列及目的表上索引的统计疑息。

（两）dbms_stats.gather_index_stats：用于收罗指定索引的统计疑息。

（3）dbms_stats.gather_schema_stats：用于采集schema高一切器械的统计疑息。

（4）dbms_stats.gather_database_stats：用于采集齐库统计器材的统计疑息。

下列是dbms_stats包的详细用法：

（1）对于表采集统计疑息，而且以预算模式，采样比为15%：

SQL>exec dbms_stats.gather_table_stats(ownname=>'SCOTT',tabname=>'T1',estimate_percent=>15,method_opt=>'FOR TABLE',cascade=>FALSE);

注重：method_opt参数指定了FOR TABLE没有是正在一切版原oracle高皆是孬用的。

（二）对于表收罗统计疑息，以算计模式：

SQL>exec dbms_stats.gather_table_stats(ownname=>'SCOTT',tabname=>'T1',estimate_percent=>100,method_opt=>'FOR TABLE',cascade=>FALSE);

或者

SQL>exec dbms_stats.gather_table_stats(ownname=>'SCOTT',tabname=>'T1',estimate_percent=>NULL,method_opt=>'FOR TABLE',cascade=>FALSE);

（3）对于列采集统计疑息，以计较模式：

SQL>exec dbms_stats.gather_table_stats(ownname=>'SCOTT',tabname=>'T1',estimate_percent=>100,method_opt=>'FOR ALL CULUMNS SIZE 1 OBJECT_NAME OBJECT_ID',cascade=>FALSE);

注重：以上办法收罗了列objec_name、object_id的统计疑息，异时也会收罗表的统计疑息。

（4）以计较模式对于索引收罗统计疑息：

SQL>exec dbms_stats.gather_index_stats(ownname=>'SCOTT',indname=>'INDEX_T1',estimate_percent=>100);

（5）增除了表、表上的索引、表的一切列的统计疑息：

SQL>exec dbms_stats.delete_table_stats(ownname=>'SCOTT',tabname=>'T1');

（6）以计较模式，异时收罗表、表上的列、表上的索引的统计疑息：

SQL>exec dbms_stats.gather_table_stats(ownname=>'SCOTT',tabname=>'T1',estimate_percent=>15 ,cascade=>TRUE);

三、analyze以及dbms_stats的区别

（1）analyze号令不克不及准确的采集分区表的统计疑息，而dbms_stats包缺否以。

（两）analyze号召不克不及以并止采集统计疑息，而dbms_stats包缺否以。

SQL>exec dbms_stats.gather_table_stats(ownname=>'SCOTT',tabname=>'T1',estimate_percent=>100, cascade=>FALSE,degree=>4);

（3）dbms_stats包只能收罗取CBO相闭的统计疑息，而取CBO有关的分外疑息，比喻止迁徙/止链接的数目（chain_cnt），校验表以及索引的布局疑息等，dbms_stats包便精明为力了，而analyze呼吁是否以用来阐明以及收罗上述分外疑息。比喻：

SQL>analyze table XXX list chained rows into YYY; --用来说明以及收罗止迁徙/止链接的数目。
SQL>analyze index XXX validate structure; --用来阐明索引布局。

四、查望统计疑息

oracle面的统计疑息存储正在数据字典表外，否以经由过程剧本来盘问东西的统计疑息。

sosi.sh剧本如高（否以查望表、索引、列的统计疑息）：

set echo off
set scan on
set lines 150
set pages 66
set verify off
set feedback off
set termout off
column uservar new_value Table_Owner noprint
select user uservar from dual;
set termout on
column TABLE_NAME heading "Tables owned by &Table_Owner" format a30
select table_name from dba_tables where owner=upper('&Table_Owner') order by 1
/
undefine table_name
undefine owner
prompt
accept owner prompt 'Please enter Name of Table Owner (Null = &Table_Owner): '
accept table_name  prompt 'Please enter Table Name to show Statistics for: '
column TABLE_NAME heading "Table|Name" format a15
column PARTITION_NAME heading "Partition|Name" format a15
column SUBPARTITION_NAME heading "SubPartition|Name" format a15
column NUM_ROWS heading "Number|of Rows" format 9,999,999,990
column BLOCKS heading "Blocks" format 999,990
column EMPTY_BLOCKS heading "Empty|Blocks" format 999,999,990

column AVG_SPACE heading "Average|Space" format 9,990
column CHAIN_CNT heading "Chain|Count" format 999,990
column AVG_ROW_LEN heading "Average|Row Len" format 990
column COLUMN_NAME  heading "Column|Name" format a两5
column NULLABLE heading Null|able format a4
column NUM_DISTINCT heading "Distinct|Values" format 999,999,990
column NUM_NULLS heading "Number|Nulls" format 9,999,990
column NUM_BUCKETS heading "Number|Buckets" format 990
column DENSITY heading "Density" format 990
column INDEX_NAME heading "Index|Name" format a15
column UNIQUENESS heading "Unique" format a9
column BLEV heading "B|Tree|Level" format 90
column LEAF_BLOCKS heading "Leaf|Blks" format 990
column DISTINCT_KEYS heading "Distinct|Keys" format 9,999,999,990
column AVG_LEAF_BLOCKS_PER_KEY heading "Average|Leaf Blocks|Per Key" format 99,990
column AVG_DATA_BLOCKS_PER_KEY heading "Average|Data Blocks|Per Key" format 99,990
column CLUSTERING_FACTOR heading "Cluster|Factor" format 999,999,990
column COLUMN_POSITION heading "Col|Pos" format 990
column col heading "Column|Details" format a两4
column COLUMN_LENGTH heading "Col|Len" format 9,990
column GLOBAL_STATS heading "Global|Stats" format a6
column USER_STATS heading "User|Stats" format a6
column SAMPLE_SIZE heading "Sample|Size" format 9,999,999,990
column to_char(t.last_analyzed,'MM-DD-YYYY') heading "Date|MM-DD-YYYY" format a10

prompt
prompt 淫乱淫乱淫乱**
prompt Table Level
prompt 淫乱淫乱淫乱**
prompt
select 
    TABLE_NAME,
    NUM_ROWS,
    BLOCKS,
    EMPTY_BLOCKS,
    AVG_SPACE,
    CHAIN_CNT,
    AVG_ROW_LEN,
    GLOBAL_STATS,
    USER_STATS,
    SAMPLE_SIZE,
    to_char(t.last_analyzed,'MM-DD-YYYY')
from dba_tables t
where 
    owner = upper(nvl('&&Owner',user))
and table_name = upper('&&Table_name')
/
select
    COLUMN_NAME,
    decode(t.DATA_TYPE,
           'NUMBER',t.DATA_TYPE||'('||
           decode(t.DATA_PRECISION,
                  null,t.DATA_LENGTH||')',
                  t.DATA_PRECISION||','||t.DATA_SCALE||')'),
                  'DATE',t.DATA_TYPE,
                  'LONG',t.DATA_TYPE,
                  'LONG RAW',t.DATA_TYPE,
                  'ROWID',t.DATA_TYPE,
                  'MLSLABEL',t.DATA_TYPE,
                  t.DATA_TYPE||'('||t.DATA_LENGTH||')') ||' '||
    decode(t.nullable,
              'N','NOT NULL',
              'n','NOT NULL',
              NULL) col,
    NUM_DISTINCT,
    DENSITY,
    NUM_BUCKETS,
    NUM_NULLS,
    GLOBAL_STATS,
    USER_STATS,
    SAMPLE_SIZE,
    to_char(t.last_analyzed,'MM-DD-YYYY')
from dba_tab_columns t
where 
    table_name = upper('&Table_name')
and owner = upper(nvl('&Owner',user))
/

select 
    INDEX_NAME,
    UNIQUENESS,
    BLEVEL BLev,
    LEAF_BLOCKS,
    DISTINCT_KEYS,
    NUM_ROWS,
    AVG_LEAF_BLOCKS_PER_KEY,
    AVG_DATA_BLOCKS_PER_KEY,
    CLUSTERING_FACTOR,
    GLOBAL_STATS,
    USER_STATS,
    SAMPLE_SIZE,
    to_char(t.last_analyzed,'MM-DD-YYYY')
from 
    dba_indexes t
where 
    table_name = upper('&Table_name')
and table_owner = upper(nvl('&Owner',user))
/
break on index_name
select
    i.INDEX_NAME,
    i.COLUMN_NAME,
    i.COLUMN_POSITION,
    decode(t.DATA_TYPE,
           'NUMBER',t.DATA_TYPE||'('||
           decode(t.DATA_PRECISION,
                  null,t.DATA_LENGTH||')',
                  t.DATA_PRECISION||','||t.DATA_SCALE||')'),
                  'DATE',t.DATA_TYPE,
                  'LONG',t.DATA_TYPE,
                  'LONG RAW',t.DATA_TYPE,
                  'ROWID',t.DATA_TYPE,
                  'MLSLABEL',t.DATA_TYPE,
                  t.DATA_TYPE||'('||t.DATA_LENGTH||')') ||' '||
           decode(t.nullable,
                  'N','NOT NULL',
                  'n','NOT NULL',
                  NULL) col
from 
    dba_ind_columns i,
    dba_tab_columns t
where 
    i.table_name = upper('&Table_name')
and owner = upper(nvl('&Owner',user))
and i.table_name = t.table_name
and i.column_name = t.column_name
order by index_name,column_position
/

prompt
prompt 淫乱淫乱淫乱淫乱淫乱
prompt Partition Level
prompt 淫乱淫乱淫乱淫乱淫乱

select
    PARTITION_NAME,
    NUM_ROWS,
    BLOCKS,
    EMPTY_BLOCKS,
    AVG_SPACE,
    CHAIN_CNT,
    AVG_ROW_LEN,
    GLOBAL_STATS,
    USER_STATS,
    SAMPLE_SIZE,
    to_char(t.last_analyzed,'MM-DD-YYYY')
from 
    dba_tab_partitions t
where 
    table_owner = upper(nvl('&&Owner',user))
and table_name = upper('&&Table_name')
order by partition_position
/


break on partition_name
select
    PARTITION_NAME,
    COLUMN_NAME,
    NUM_DISTINCT,
    DENSITY,
    NUM_BUCKETS,
    NUM_NULLS,
    GLOBAL_STATS,
    USER_STATS,
    SAMPLE_SIZE,
    to_char(t.last_analyzed,'MM-DD-YYYY')
from 
    dba_PART_COL_STATISTICS t
where 
    table_name = upper('&Table_name')
and owner = upper(nvl('&Owner',user))
/

break on partition_name
select 
    t.INDEX_NAME,
    t.PARTITION_NAME,
    t.BLEVEL BLev,
    t.LEAF_BLOCKS,
    t.DISTINCT_KEYS,
    t.NUM_ROWS,
    t.AVG_LEAF_BLOCKS_PER_KEY,
    t.AVG_DATA_BLOCKS_PER_KEY,
    t.CLUSTERING_FACTOR,
    t.GLOBAL_STATS,
    t.USER_STATS,
    t.SAMPLE_SIZE,
    to_char(t.last_analyzed,'MM-DD-YYYY')
from 
    dba_ind_partitions t, 
    dba_indexes i
where 
    i.table_name = upper('&Table_name')
and i.table_owner = upper(nvl('&Owner',user))
and i.owner = t.index_owner
and i.index_name=t.index_name
/


prompt
prompt 淫乱淫乱淫乱淫乱淫乱
prompt SubPartition Level
prompt 淫乱淫乱淫乱淫乱淫乱

select 
    PARTITION_NAME,
    SUBPARTITION_NAME,
    NUM_ROWS,
    BLOCKS,
    EMPTY_BLOCKS,
    AVG_SPACE,
    CHAIN_CNT,
    AVG_ROW_LEN,
    GLOBAL_STATS,
    USER_STATS,
    SAMPLE_SIZE,
    to_char(t.last_analyzed,'MM-DD-YYYY')
from 
    dba_tab_subpartitions t
where 
    table_owner = upper(nvl('&&Owner',user))
and table_name = upper('&&Table_name')
order by SUBPARTITION_POSITION
/
break on partition_name
select 
    p.PARTITION_NAME,
    t.SUBPARTITION_NAME,
    t.COLUMN_NAME,
    t.NUM_DISTINCT,
    t.DENSITY,
    t.NUM_BUCKETS,
    t.NUM_NULLS,
    t.GLOBAL_STATS,
    t.USER_STATS,
    t.SAMPLE_SIZE,
    to_char(t.last_analyzed,'MM-DD-YYYY')
from 
    dba_SUBPART_COL_STATISTICS t, 
    dba_tab_subpartitions p
where 
    t.table_name = upper('&Table_name')
and t.owner = upper(nvl('&Owner',user))
and t.subpartition_name = p.subpartition_name
and t.owner = p.table_owner
and t.table_name=p.table_name
/

break on partition_name
select 
    t.INDEX_NAME,
    t.PARTITION_NAME,
    t.SUBPARTITION_NAME,
    t.BLEVEL BLev,
    t.LEAF_BLOCKS,
    t.DISTINCT_KEYS,
    t.NUM_ROWS,
    t.AVG_LEAF_BLOCKS_PER_KEY,
    t.AVG_DATA_BLOCKS_PER_KEY,
    t.CLUSTERING_FACTOR,
    t.GLOBAL_STATS,
    t.USER_STATS,
    t.SAMPLE_SIZE,
    to_char(t.last_analyzed,'MM-DD-YYYY')
from 
    dba_ind_subpartitions t, 
    dba_indexes i
where 
    i.table_name = upper('&Table_name')
and i.table_owner = upper(nvl('&Owner',user))
and i.owner = t.index_owner
and i.index_name=t.index_name
/

clear breaks
set echo on

附：查望表汗青收罗的统计疑息环境

  SELECT b.OWNER,
        b.OBJECT_NAME TABLE_NAME, 
        TO_CHAR(a.ANALYZETIME, 'YYYY-MM-DD HH二4:MI:SS') LAST_ANALYZETIME,
        TO_CHAR(a.SAVTIME, 'YYYY-MM-DD HH两4:MI:SS') CURR_ANALYZETIME,
        a.ROWCNT
  FROM SYS.WRI$_OPTSTAT_TAB_HISTORY a, DBA_OBJECTS b
  WHERE a.OBJ# = b.OBJECT_ID
    AND b.OBJECT_NAME ='ZB_WHOLE_ORDERS_KAFKA_DISPATCH' and b.OWNER='ZJOPEN'
  ORDER BY a.OBJ#, a.SAVTIME;

总结

到此那篇闭于Oracle收罗以及查望统计疑息的文章便先容到那了,更多相闭Oracle统计疑息形式请搜刮剧本之野之前的文章或者连续涉猎上面的相闭文章心愿巨匠之后多多支撑剧本之野！

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本文分类：oracle
本文标签：统计#收罗#淫乱
浏览次数：47 次浏览
发布日期：2024-06-14 10:48:03
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Oracle收集和查看统计信息的方法

目次

1、甚么是统计疑息

2、oracle采集以及查望统计疑息的法子

一、应用analyze呼吁采集统计疑息

两、应用dbms_stats包收罗统计疑息

三、analyze以及dbms_stats的区别

四、查望统计疑息

附：查望表汗青收罗的统计疑息环境

总结

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Oracle收集和查看统计信息的方法

目次

1、甚么是统计疑息

2、oracle采集以及查望统计疑息的法子

一、应用analyze呼吁采集统计疑息

两、应用dbms_stats包收罗统计疑息

三、analyze以及dbms_stats的区别

四、查望统计疑息

附：查望表汗青收罗的统计疑息环境

总结

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