如何分析Oracle

參數(shù)說(shuō)明:

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ownname:要分析表的擁有者

tabname:要分析的表名.

partname:分區(qū)的名字,只對(duì)分區(qū)表或分區(qū)索引有用.

estimate_percent:采樣行的百分比,取值范圍[0.000001,100],null為全部分析,不采樣. 常量:DBMS_STATS.AUTO_SAMPLE_SIZE是默認(rèn)值,由oracle決定最佳取采樣值.

block_sapmple:是否用塊采樣代替行采樣.

method_opt:決定histograms信息是怎樣被統(tǒng)計(jì)的.method_opt的取值如下:

for all columns:統(tǒng)計(jì)所有列的histograms.

for all indexed columns:統(tǒng)計(jì)所有indexed列的histograms.

for all hidden columns:統(tǒng)計(jì)你看不到列的histograms

for columns SIZE | REPEAT | AUTO | SKEWONLY:統(tǒng)計(jì)指定列的histograms.N的取值范圍[1,254]; REPEAT上次統(tǒng)計(jì)過(guò)的histograms;AUTO由oracle決定N的大小;SKEWONLY multiple end-points with the same value which is what we define by "there is skew in the data

degree:決定并行度.默認(rèn)值為null.

granularity:Granularity of statistics to collect ,only pertinent if the table is partitioned.

cascace:是收集索引的信息.默認(rèn)為falase.

stattab指定要存儲(chǔ)統(tǒng)計(jì)信息的表,statid假如多個(gè)表的統(tǒng)計(jì)信息存儲(chǔ)在同一個(gè)stattab中用于進(jìn)行區(qū)分.statown存儲(chǔ)統(tǒng)計(jì)信息表的擁有者.以上三個(gè)參數(shù)若不指定,統(tǒng)計(jì)信息會(huì)直接更新到數(shù)據(jù)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:即使表鎖住了也收集統(tǒng)計(jì)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);

Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)表做表分析、索引分析的命令是什么？

analyze table 表名 compute statistics\x0d\x0aanalyze index 索引ID compute statistics\x0d\x0a\x0d\x0a如果想分析所有的表名和index名可以從視圖user_tables，user_indexes取得相關(guān)的信息，自動(dòng)生成SQL命令

如何正確地分析Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)模式，表及索引

在Oracle 數(shù)據(jù)庫(kù)中，我們經(jīng)常需要去手工分析表和索引，還有某個(gè)模式下所有的表和索引等等。oracle 提供了兩種分析方法，分別是dbms_stats 包和analyze 命令。這些是我們?cè)谌粘ｍ?xiàng)目管理中的真實(shí)使用的方法，供參考。

在10g 中分析某一個(gè)用戶(hù)下所有的對(duì)象，如user_miki 用戶(hù)

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sys.dbms_stats.gather_schema_stats(ownname = 'user_miki',estimate_percent = 30,method_opt = 'FOR ALL INDEXED COLUMNS SIZE AUTO',cascade = true,options = 'GATHER');

這是我在項(xiàng)目中分析一個(gè)用戶(hù)所有對(duì)象的分析方法，取樣比例為30% ，分析所有索引字段，生成柱形圖，并且也分析索引。

(miki西游 @mikixiyou 文檔，原文鏈接: )

在10g 中分析某一個(gè)用戶(hù)下某一個(gè)表及其索引，如user_miki 用戶(hù)下info 表和它的索引

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execute dbms_stats.gather_table_stats(ownname = 'user_miki',tabname = 'info',estimate_percent = 30,method_opt = 'for all indexed columns size auto');

這是我在項(xiàng)目中單獨(dú)分析一個(gè)用戶(hù)中一張表的分析方法，取樣比例為30% ，分析所有索引字段，生成柱形圖，并且也分析索引。

我們?cè)趃oogle 時(shí)，還能看到使用analzye 命令分析表的方法。

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analyze table table_name compute statistics;

這個(gè)會(huì)將索引和表一起分析；

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analyze table table_name compute statistics for table;

這個(gè)僅分析表；

analyze table table_name compute statistics for all columns;

這個(gè)僅分析表，和上面所有的字段，生成柱形圖

analyze table table_name compute statistics for all indexed columns;

這個(gè)僅分析表，和上面所有建立索引的字段，生成柱形圖

在9i 中，我們常常使用analyze 方法，在10g 以后，就改為dbms_stats.gather_schema_stats 類(lèi)似的包來(lái)分析數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象了。

10g 的分析函數(shù)包比9i 的analyze 方法更靈活一些。

在10g 中，會(huì)有個(gè)系統(tǒng)的計(jì)劃任務(wù)，每天10 點(diǎn)和周末兩天都自動(dòng)分析新的數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象和它認(rèn)為統(tǒng)計(jì)信息已經(jīng)過(guò)期的數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象。這個(gè)分析結(jié)果有時(shí)候不靠譜。

因此，我都采用10g 中提供的dbms_stats.gather_schema_stats 方法作為補(bǔ)充，設(shè)置一個(gè)計(jì)劃任務(wù)定期去分析業(yè)務(wù)用戶(hù)下所有數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象。

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variable job number;

begin

sys.dbms_job.submit(job = :job,

what = 'sys.dbms_stats.gather_schema_stats(ownname = ''USR_MIKI'',estimate_percent = 30,method_opt = ''FOR ALL INDEXED COLUMNS SIZE AUTO'',cascade = true,options = ''GATHER'');',

next_date = to_date('16-12-2012 00:56:24', 'dd-mm-yyyy hh24:mi:ss'),

interval = 'sysdate+7');

commit;

end;

/

例如，設(shè)置為每周六運(yùn)行一次。

名稱(chēng)欄目：oracle表如何做分析,數(shù)據(jù)庫(kù)表分析該怎么做
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