ORACLE的analyze及生成方式

    ORACLE数据库的PL/SQL语句执行的优化器，有基于代价的优化器（CBO）和基于规则的优化器（RBO）。

    RBO的优化方式，依赖于一套严格的语法规则，只要按照规则写出的语句，不管数据表和索引的内容是否发生变化，不会影响PL/SQL语句的"执行计划"。

    CBO自ORACLE7版被引入，ORACLE自7版以来采用的许多新技术都是只基于CBO的，如星型连接排列查询，哈希连接查询，反向索引，索引表，分区表和并行查询等。CBO计算各种可能"执行计划"的"代价"，即cost，从中选用cost最低的方案，作为实际运行方案。各"执行计划"的cost的计算根据，依赖于数据表中数据的统计分布，ORACLE数据库本身对该统计分布是不清楚的，须要分析表和相关的索引，才能搜集到CBO所需的数据。

    CBO是ORACLE推荐使用的优化方式，要想使用好CBO，使SQL语句发挥最大效能，必须保证统计数据的及时性。

    统计信息的生成可以有完全计算法和抽样估算法。SQL例句如下：

    完全计算法： analyze table abc compute statistics;
    抽样估算法(抽样20%)： analyze table abc estimate statistics sample 20 percent;

    对表作完全计算所花的时间相当于做全表扫描，抽样估算法由于采用抽样，比完全计算法的生成统计速度要快，如果不是要求要有精确数据的话，尽量采用抽样分析法。建议对表分析采用抽样估算，对索引分析可以采用完全计算。

    我们可以采用以下两种方法，对数据库的表和索引及簇表定期分析生成统计信息，保证应用的正常性能。

    1. 在系统设置定时任务，执行分析脚本。

    在数据库服务器端，我们以UNIX用户oracle，运行脚本analyze，在analyze中，我们生成待执行sql脚本，并运行。（假设我们要分析scott用户下的所有表和索引）

    Analyze脚本内容如下：

sqlplus scott/tiger << EOF set pagesize 5000 set heading off SPOOL ANALYTAB.SQL SELECT "ANALYZE TABLE SCOTT."||TABLE_NAME||" ESTIMATE STATISTICS SAMPLE 20 PERCENT ;" FROM USER_TABLES； SPOOL OFF SPOOL ANALYIND.SQL SELECT "ANALYZE TABLE SCOTT."||TABLE_NAME||" ESTIMATE STATISTICS SAMPLE 20 PERCENT FOR ALL INDEXES;" FROM USER_TABLES； SPOOL OFF SPOOL ANALYZE.LOG @ANALYTAB.SQL @ANALYIND.SQL SPOOL OFF EXIT

    在UNIX平台上crontab加入，以上文件，设置为每个月或合适的时间段运行。





    2. 利用ORACLE提供的程序包（PACKAGE）对相关的数据库对象进行分析。

    有以下的程序包可以对表，索引，簇表进行分析。

    包中的存储过程的相关参数解释如下：

    TYPE可以是：TABLE，INDEX，CLUSTER中其一。
    SCHEMA为：TABLE，INDEX，CLUSTER的所有者，NULL为当前用户。
    NAME为：相关对象的名称。
    METHOD是：ESTIMATE，COMPUTE，DELETE中其一，当选用ESTIMATE，
    下面两项，ESTIMATE_ROWS和ESTIMATE_PERCENT不能同时为空值。
    ESTIMATE_ROWS是：估算的抽样行数。
    ESTIMATE_PERCENT是：估算的抽样百分比。
    METHOD_OPT是：有以下选项，
    FOR TABLE /*只统计表*/
    [FOR ALL [INDEXED] COLUMNS] [SIZE N] /*只统计有索引的表列*/
    FOR ALL INDEXES /*只分析统计相关索引*/
    PARTNAME是：指定要分析的分区名称。

    1)

    DBMS_DDL.ANALYZE_OBJECT(
    TYPE VARCHAR2,
    SCHEMA VARCHAR2,
    NAME VARCHAR2,
    METHOD VARCHAR2,
    ESTIMATE_ROWS NUMBER DEFAULT NULL,
    ESTIMATE_PERCENT NUMBER DEFAULT NULL,
    METHOD_OPT VARCHAR2 DEFAULT NULL,
    PARTNAME VARCHAR2 DEFAULT NULL ) ;

    该存储过程可对特定的表，索引和簇表进行分析。例如，对SCOTT用户的EMP表，进行50%的抽样分析，参数如下：

    DBMS_DDL.ANALYZE_OBJECT("TABLE", "SCOTT", "EMP", "ESTIMATE", NULL,50);

    2)

    DBMS_UTILITY.ANALYZE_SCHEMA (
    SCHEMA VARCHAR2,
    METHOD VARCHAR2,
    ESTIMATE_ROWS NUMBER DEFAULT NULL,
    ESTIMATE_PERCENT NUMBER DEFAULT NULL,
    METHOD_OPT VARCHAR2 DEFAULT NULL ) ;
    DBMS_UTILITY.ANALYZE_DATABASE (
    METHOD VARCHAR2,
    ESTIMATE_ROWS NUMBER DEFAULT NULL,
    ESTIMATE_PERCENT NUMBER DEFAULT NULL,
    METHOD_OPT VARCHAR2 DEFAULT NULL );

    其中，ANALYZE_SCHEMA用于对某个用户拥有的所有TABLE，INDEX和CLUSTER的分析统计。ANALYZE_DATABASE用于对整个数据库进行分析统计。

    3) DBMS_STATS是在ORACLE8I中新增的程序包，它使统计数据的生成和处理更加灵活方便，并且可以并行方式生成统计数据。在程序包中的以下过程分别分析统计TABLE，INDEX，SCHEMA，DATABASE级别的信息。

    DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS
    DBMS_STATS.GATHER_INDEX_STATS
    DBMS_STATS.GATHER_SCHEMA_STATS
    DBMS_STATS.GATHER_DATABASE_STATS

    在这里，我们以数据库JOB的方式，定时对数据库中SCOTT模式下所有的表和索引进行分析：

    在SQL*PLUS下运行：

VARIABLE jobno number; BEGIN DBMS_JOBS.SUBMIT ( :jobno , " dbms_utility.analyze_schema ( "scott", "estimate", NULL, 20) ; ", sysdate, "sysdate+30"); commit; end; / Statement processed. Print jobno JOBNO ------------- 16

    以上作业，每隔一个月用DBMS_UTILITY.ANALYZE_SCHEMA对用户SCOTT的所有表，簇表和索引作统计分析。



分析前的dba_tables中下列字段是空，分析后得到结果
select   
num_rows,blocks,empty_blocks,avg_space,chain_cnt,avg_row_len,sample_size,  
  last_analyzed     from   dba_tables  
  where   table_name='表名'