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桂林建设信息网站2022年度关键词

wzjs 2025/8/22 17:06:42

桂林建设信息网站,2022年度关键词,企业建设网站意义,wordpress菜单栏图标统计信息统计信息概述统计信息是数据库中关于表和索引数据的元信息，用于描述数据的分布、唯一性、大小等特征。数据库优化器依赖统计信息来选择最优的执行计划。统计信息对于 CBO（基于代价的优化器）生成执行计划具有直接影响。收集统计…

统计信息

统计信息概述

统计信息是数据库中关于表和索引数据的元信息，用于描述数据的分布、唯一性、大小等特征。数据库优化器依赖统计信息来选择最优的执行计划。统计信息对于 CBO（基于代价的优化器）生成执行计划具有直接影响。

收集统计信息

dm收集统计信息的三种方法：
• 使用dbms_stats包收集
• 使用stat on语句收集
• 使用sp_stat函数收集
–dbms_stats 支持对模式下对象、单个表、单个索引收集统计信息，指定采样率
dbms_stats.gather_table_stats(‘DMTEST’,‘T_TESTTAB’,ESTIMATE_PERCENT=>100);
–查询sp_stat相关的函数
select name from v$ifun t where name like ‘SP%_STAT%_INIT’;
–stat 语句支持对表、索引、列收集统计信息
stat 100 on dmtest.t_testtab(userid);

DM 收集统计信息的方法分为手动收集和自动收集。

手动收集

–收集指定用户下所有表所有列的统计信息：
DBMS_STATS.GATHER_SCHEMA_STATS(‘username’,100,TRUE,‘FOR ALL COLUMNS SIZE AUTO’);
–收集指定用户下所有索引的统计信息：
DBMS_STATS.GATHER_SCHEMA_STATS(‘usename’,1.0,TRUE,‘FOR ALL INDEXED SIZE AUTO’);
–或收集单个索引统计信息：
DBMS_STATS.GATHER_INDEX_STATS(‘username’,‘IDX_T2_X’);
–收集指定用户下某表统计信息：
DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(‘username’,‘table_name’,null,100,TRUE,‘FOR ALL COLUMNS SIZE AUTO’);
–收集某表某列的统计信息：
STAT 100 ON table_name(column_name);

自动收集

DM支持统计信息的自动收集，当全表数据量变化超过设定阈值后可自动更新统计信息
–打开表数据量监控开关，参数值为 1 时监控所有表，2 时仅监控配置表
SP_SET_PARA_VALUE(1,‘AUTO_STAT_OBJ’,2);
–设置 SYSDBA.T 表数据变化率超过 15% 时触发自动更新统计信息
DBMS_STATS.SET_TABLE_PREFS(‘SYSDBA’,‘T’,‘STALE_PERCENT’,15);
–配置自动收集统计信息触发时机
SP_CREATE_AUTO_STAT_TRIGGER(1, 1, 1, 1,‘14:36’, ‘2020/3/31’,60,1);

/*
函数各参数介绍
SP_CREATE_AUTO_STAT_TRIGGER(
TYPE INT, --间隔类型，默认为天
FREQ_INTERVAL INT, --间隔频率，默认 1
FREQ_SUB_INTERVAL INT, --间隔频率，与 FREQ_INTERVAL 配合使用
FREQ_MINUTE_INTERVAL INT, --间隔分钟，默认为 1440
STARTTIME VARCHAR(128), --开始时间，默认为 22:00
DURING_START_DATE VARCHAR(128), --重复执行的起始时间，默认 1900/1/1
MAX_RUN_DURATION INT, --允许的最长执行时间(秒)，默认不限制
ENABLE INT --0 关闭，1 启用 --默认为 1
);
*/

统计信息的基本操作

查看统计信息

–用于经过 GATHER_TABLE_STATS、GATHER_INDEX_STATS 或 GATHER_SCHEMA_STATS 收集之后展示。
dbms_stats.table_stats_show(‘模式名’,‘表名’);

–用于经过 GATHER_TABLE_STATS、GATHER_INDEX_STATS 或 GATHER_SCHEMA_STATS 收集之后展示。返回两个结果集：一个是索引的统计信息；另一个是直方图的统计信息。
dbms_stats.index_stats_show(‘模式名’,‘索引名’);

–用于经过 GATHER_TABLE_STATS、GATHER_INDEX_STATS 或 GATHER_SCHEMA_STATS 收集之后展示。
dbms_stats.COLUMN_STATS_SHOW(‘模式名’,‘表名’,‘列名’);

更新统计信息

–更新已有统计信息
DBMS_STATS.UPDATE_ALL_STATS();

删除统计信息

–表
DBMS_STATS.DELETE_TABLE_STATS(‘模式名’,‘表名’,‘分区名’,…);
–模式
DBMS_STATS.DELETE_SCHMA_STATS(‘模式名’,‘’,‘’,…);
–索引
DBMS_STATS.DELETE_INDEX_STATS(‘模式名’,‘索引名’,‘分区表名’,…);
–字段
DBMS_STATS.DELETE_COLUMN_STATS(‘模式名’,‘表名’,‘列名’,‘分区表名’,…);

测试用例

表数据量大幅变化后未更新统计信息

创建测试表并插入初始数据
CREATE TABLE test_employees (
emp_id INT,
dept_id INT,
emp_name VARCHAR(50)
);

– 插入 1000 条数据，dept_id 均匀分布（1~10）
INSERT INTO test_employees
SELECT LEVEL, MOD(LEVEL, 10) + 1, ‘EMP_’ || LEVEL
FROM DUAL CONNECT BY LEVEL <= 1000;

– 创建非唯一索引
CREATE INDEX idx_dept ON test_employees(dept_id);

收集统计信息
DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(‘SYSDBA’, ‘TEST_EMPLOYEES’, NULL, 100);

查看执行计划（正确使用索引）
EXPLAIN SELECT * FROM test_employees WHERE dept_id = 5;
预期：INDEX RANGE SCAN（dept_id=5 筛选约 100 行）
在这里插入图片描述

插入倾斜数据（不更新统计信息）
– 插入 100000 条数据，dept_id 全部为 5
INSERT INTO test_employees
SELECT 1000 + LEVEL, 5, ‘EMP_’ || (1000 + LEVEL)
FROM DUAL CONNECT BY LEVEL <= 100000;

再次执行查询（CBO 错误选择索引扫描）
EXPLAIN SELECT * FROM test_employees WHERE dept_id = 5;
– 实际结果：INDEX RANGE SCAN
– 预期问题：CBO 仍认为 dept_id=5 仅有约 100 行，实际有 100100 行。
在这里插入图片描述