使用dbms_stats包收集統計資料(zt)
dbms_stats能良好地估計統計資料(尤其是針對較大的分割槽表),並能獲得更好的統計結果,最終制定出速度更快的SQL執行計劃。
清單A展示了dbms_stats的一次示範執行情況,其中使用了options子句。
execdbms_stats.gather_schema_stats( -
ownname => 'SCOTT', -
options => 'GATHER AUTO', -
estimate_percent => dbms_stats.auto_sample_size, -
method_opt => 'for all columns size repeat', -
degree => 15 -
)
為了充分認識dbms_stats的好處,你需要仔細體會每一條主要的預編譯指令(directive)。下面讓我們研究每一條指令,並體會如何用它為基於代價的SQL最佳化器收集最高質量的統計資料。
使用4個預設的方法之一,這個選項能控制Oracle統計的重新整理方式:
- gather——重新分析整個架構(Schema)。
- gather empty——只分析目前還沒有統計的表。
- gather stale——只重新分析修改量超過10%的表(這些修改包括插入、更新和刪除)。
- gather auto——重新分析當前沒有統計的物件,以及統計資料過期(變髒)的物件。注意,使用gather auto類似於組合使用gather stale和gather empty。
注意,無論gather stale還是gather auto,都要求進行監視。如果你執行一個alter table xxx monitoring命令,Oracle會用dba_tab_modifications檢視來跟蹤發生變動的表。這樣一來,你就確切地知道,自從上一次分析統計資料以來,發生了多少次插入、更新和刪除操作。
estimate_percent選項以下estimate_percent引數是一種比較新的設計,它允許Oracle的dbms_stats在收集統計資料時,自動估計要取樣的一個segment的最佳百分比:
estimate_percent => dbms_stats.auto_sample_size
要驗證自動統計取樣的準確性,你可檢視dba_tables sample_size列。一個有趣的地方是,在使用自動取樣時,Oracle會為一個樣本尺寸選擇5到20的百分比。記住,統計資料質量越好,CBO做出的決定越好。
dbms_stats的method_opt引數尤其適合在表和索引資料發生變化時重新整理統計資料。method_opt引數也適合用於判斷哪些列需要直方圖(histograms)。
某些情況下,索引內的各個值的分佈會影響CBO是使用一個索引還是執行一次全表掃描的決策。例如,假如在where子句中指定的值的數量不對稱,全表掃描就顯得比索引訪問更經濟。
如果你有一個高度傾斜的索引(某些值的行數不對稱),就可建立Oracle直方圖統計。但在現實世界中,出現這種情況的機率相當小。使用CBO時,最常見的錯誤之一就是在CBO統計中不必要地引入直方圖。根據經驗,只有在列值要求必須修改執行計劃時,才應使用直方圖。
為了智慧地生成直方圖,Oracle為dbms_stats準備了method_opt引數。在method_opt子句中,還有一些重要的新選項,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選項會耗費大量處理時間,因為它要檢查每個索引中的每個列的值的分佈情況。
假如dbms_stat發現一個索引的各個列分佈得不均勻,就會為那個索引建立直方圖,幫助基於代價的SQL最佳化器決定是進行索引訪問,還是進行全表掃描訪問。例如,在一個索引中,假定有一個列在50%的行中,如清單B所示,那麼為了檢索這些行,全表掃描的速度會快於索引掃描。--*************************************************************
-- 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;
重新分析統計資料時,使用repeat選項,重新分析任務所消耗的資源就會少一些。使用repeat選項(清單C)時,只會為現有的直方圖重新分析索引,不再搜尋其他直方圖機會。定期重新分析統計資料時,你應該採取這種方式。--**************************************************************
-- 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;
使用alter table xxx monitoring;命令來實現Oracle表監視時,需要使用dbms_stats中的auto選項。如清單D所示,auto選項根據資料分佈以及應用程式訪問列的方式(例如透過監視而確定的一個列的工作量)來建立直方圖。使用method_opt=>’auto’類似於在dbms_stats的option引數中使用gather auto。begin
dbms_stats.gather_schema_stats(
ownname => 'SCOTT',
estimate_percent => dbms_stats.auto_sample_size,
method_opt => 'for all columns size auto',
degree => 7
);
end;
Oracle允許以並行方式來收集CBO統計資料,這就顯著提高了收集統計資料的速度。但是,要想並行收集統計資料,你需要一臺安裝了多個CPU的SMP伺服器。
更快的執行速度dbms_stats是提高SQL執行速度的一種出色機制。透過使用dbms_stats來收集最高質量的統計資料,CBO能夠正確判斷執行任何SQL查詢時的最快途徑。dbms_stats還在不斷地改進。目前,它的一些令人激動的新特性(自動樣本大小和自動直方圖生成)已經顯著簡化了Oracle專家的工作。
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