下面透過一個具體的例子解釋柱狀圖的使用。
SQL> create table tab (a number, b number);
Table created.
SQL> begin
for i in 1..10000 loop
insert into tab values (i, i);
end loop;
commit;
end;
/
PL/SQL procedure successfully completed.
SQL> update tab set b=5 where b between 6 and 9995;
9990 rows updated.
SQL> commit;
Commit complete.
這樣在tab表中，b列有10個不同的值，其中等於的值有9991個。在建立索引之前，無論是查詢b=3或者是b=5，都只能是走全表掃描（FULL TABLE SCAN），因為沒有別的可以使用的訪問路徑。
下面我們在b列上建立一個索引。
SQL> create index ix_tab_b on tab(b);
Index created.
SQL> select index_name, table_name, column_name, column_position, column_length
from user_ind_columns
where table_name='TAB';
INDEX_NAME TABLE_NAME COLUMN_NAME COLUMN_POSITION COLUMN_LENGTH
------------------------------ ------------------------------ -------------------- --------------- -------------
IX_TAB_B TAB B 1 22
現在我們分別來看看下面的查詢。
SQL> select * from tab where b=3;
1 rows selected.
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 439197569
------------------------------------------------
| Id | Operation | Name |
------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | |
| 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| TAB |
|* 2 | INDEX RANGE SCAN | IX_TAB_B |
------------------------------------------------
Statistics
----------------------------------------------------------
178 recursive calls
0 db block gets
30 consistent gets
5 physical reads
116 redo size
462 bytes sent via SQL*Net to client
385 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
5 sorts (memory)
0 sorts (disk)
1 rows processed
SQL> select * from tab where b=5;
9991 rows selected.
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 439197569
------------------------------------------------
| Id | Operation | Name |
------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | |
| 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| TAB |
|* 2 | INDEX RANGE SCAN | IX_TAB_B |
------------------------------------------------
Statistics
----------------------------------------------------------
1 recursive calls
0 db block gets
1370 consistent gets
16 physical reads
0 redo size
206729 bytes sent via SQL*Net to client
7711 bytes received via SQL*Net from client
668 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
9991 rows processed
可以看出這裡走的都是基於RBO的INDEX RANGE SCAN。
接下來，我們使用計算統計對錶進行分析。
SQL> analyze table tab compute statistics;
Table analyzed.
SQL> select num_rows, blocks, empty_blocks, avg_space, chain_cnt, avg_row_len
2 from dba_tables
3 where table_name = 'TAB';
NUM_ROWS BLOCKS EMPTY_BLOCKS AVG_SPACE CHAIN_CNT AVG_ROW_LEN
---------- ---------- ------------ ---------- ---------- -----------
10000 20 4 2080 0 10
SQL> select num_distinct, low_value, high_value, density, num_buckets, last_analyzed, sample_size
from dba_tab_columns
where table_name = 'TAB';
NUM_DISTINCT LOW_VALUE HIGH_VALUE DENSITY NUM_BUCKETS LAST_ANAL SAMPLE_SIZE
------------ -------------------- -------------------- ---------- ----------- --------- -----------
10000 C102 C302 .0001 1 21-DEC-08 10000
10 C102 C302 .1 1 21-DEC-08 10000
SQL> select table_name, column_name, endpoint_number, endpoint_value
from dba_tab_histograms
where table_name = 'TAB';
TABLE_NAME COLUMN_NAME ENDPOINT_NUMBER ENDPOINT_VALUE
------------------------------ -------------------- --------------- --------------
TAB A 0 1
TAB A 1 10000
TAB B 0 1
TAB B 1 10000
再來執行上面的兩個查詢，觀察其執行計劃，發現兩個查詢仍然走的都是INDEX RANGE SCAN，只不過這時的執行計劃是基於CBO的。
現在我們建立tab表b列的柱狀圖統計資訊，使得最佳化器能夠知道該列每個值的具體分佈情況。
SQL> analyze table tab compute statistics for columns b size 10;
Table analyzed.
SQL> select table_name, column_name, endpoint_number, endpoint_value
from dba_histograms
where table_name = 'TAB';
TABLE_NAME COLUMN_NAME ENDPOINT_NUMBER ENDPOINT_VALUE
------------------------------ -------------------- --------------- --------------
TAB B 1 1
TAB B 2 2
TAB B 3 3
TAB B 4 4
TAB B 9995 5
TAB B 9996 9996
TAB B 9997 9997
TAB B 9998 9998
TAB B 9999 9999
TAB B 10000 10000
直方圖中的ENDPOINT_VALUE表示列值，ENDPOINT_NUMBER表示累積的行數。比如ENDPOINT_VALUE=2，ENDPOINT_NUMBER=2，因為ENDPOINT_NUMBER是個累積值，實際上2的ENDPOINT_NUMBER應該是2減去上一個值的ENDPOINT_NUMBER，也即是2-1=1。同理，5的ENDPOINT_NUMBER=9995-4=9991。
SQL> select * from tab where b=3;
1 rows selected.
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 439197569
----------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
----------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 6 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| TAB | 1 | 6 | 2 (0)| 00:00:01 |
|* 2 | INDEX RANGE SCAN | IX_TAB_B | 1 | | 1 (0)| 00:00:01 |
----------------------------------------------------------------------------------------
Statistics
----------------------------------------------------------
178 recursive calls
0 db block gets
28 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
462 bytes sent via SQL*Net to client
385 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
5 sorts (memory)
0 sorts (disk)
1 rows processed
SQL> select * from tab where b=5;
9991 rows selected.
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1995730731
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 9991 | 59946 | 6 (0)| 00:00:01 |
|* 1 | TABLE ACCESS FULL| TAB | 9991 | 59946 | 6 (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------
Statistics
----------------------------------------------------------
1 recursive calls
0 db block gets
689 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
174757 bytes sent via SQL*Net to client
7711 bytes received via SQL*Net from client
668 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
9991 rows processed
這時可以看出，不同值的分佈導致了Oracle最佳化器選擇了不同執行計劃。對於b=5的查詢來說，全表掃描的一致性讀比之前的索引範圍掃描要降低很多。可以看出此時的全表掃描比之索引範圍掃描更加的合理，最佳化器正是根據直方圖的統計資訊做出的正確的判斷。
上述的例子描述了一種理想的狀況，因為我們為每一個不同的值建立了bucket。在實際的生產系統中，一張表可能包含很多的唯一值，我們不可能為每一個唯一值建立bucket，這樣開銷將是巨大的。
下面的例子描述了唯一值大於buckets的情況。
SQL> analyze table tab compute statistics for columns b size 8;
Table analyzed.
SQL> select table_name, column_name, endpoint_number, endpoint_value
from dba_histograms
where table_name = 'TAB';
TABLE_NAME COLUMN_NAME ENDPOINT_NUMBER ENDPOINT_VALUE
------------------------------ -------------------- --------------- --------------
TAB B 0 1
TAB B 7 5
TAB B 8 10000
ENDPOINT_NUMBER是實際的bucket編號，ENDPOINT_VALUE是根據列值決定的該bucket的endpoint值。上面的輸出中，bucket 0存放著b列的低值，為了節省空間沒有顯示出1-6號的bucket。但是我們能夠理解，bucket[1-7]裡存放著的endpoint=5，而bucket8裡存放endpoint=10000。因此，實際上bucket0裡包含了1-5之間的所有值，而bucket8裡包含了5-10000之間的所有值，在本例中也就是9996-10000這5個數值。
綜上所述，假如資料是均衡的，沒有必要使用直方圖。如果使用唯一值數量來建立直方圖，Oracle為每個值建立一個bucket；但是假如實際的生產系統中，不能夠為每一個唯一值分配一個bucket時，Oracle採用合適的演算法儘可能將值平均分佈到每個bucket中，剩餘的值放入到最後的bucket。