收集oracle统计信息 优化器统计范围: 表统计: --行数,块数,行平均长度:all_tables:NUM_ROWS,BLOCKS,AVG_ROW_LEN: 列统计: --列中唯一值的数量(NDV),NULL值的数量,数据分布: --DBA_TAB_COLUMNS:NUM_DISTINCT,NUM_NULLS,HISTOGRAM: 索引统计: --叶块数量,等级,聚簇因子: --DBA_INDEXES:LEAF_BLOCKS,CLUSTERING_FACTOR,BLEVEL: 系统统计:--

Oracle重建所有表的索引的sql: SELECT 'alter index ' || INDEX_NAME || ' rebuild online nologging;' FROM USER_INDEXES WHERE TABLESPACE_NAME = 'xxx' AND STATUS = 'VALID' AND TEMPORARY = 'N' AND INDEX_TYPE = 'NORMAL' AND PARTITIONED = 'NO'; 然后把结果放到PLSQL命令容器执行即可. O

GRANULARITY Determines the granularity of statistics to collect. This value is only relevant for partitioned tables. 参数可选项: GRANULARITY - The value determines granularity of statistics to collect (only pertinent if the table is partitioned). 'ALL' -

Oracle的自动统计信息不收集直方图的信息 在oracle9i中,默认的统计信息收集是不收集直方图信息的,也就是说默认的MOTHOD_OPT模式为FOR ALL COLUMNS SIZE 1 在10g开始,dbms_stats包中默认的METHOD_OPT做了调整,默认的METHOD_OPT值为FOR ALL COLUMNS SIZE AUTO SQL> select * from v$version; BANNER ---------------------- Oracle Database

CREATE OR REPLACE PROCEDURE SchameB.PRC_GATHER_STATS AUTHID CURRENT_USER IS BEGIN SYS.DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS('SchName', 'TableName', CASCADE => TRUE); END; / select owner,table_name,last_analyzed,num_rows from dba_tables where owner='SYSTEM' a

一.问题 Oracle在收集统计信息时默认的采样比例是DBMS_STATS.AUTO_SAMPLE_SIZE,那么AUTO_SAMPLE_SIZE的值具体是多少? 假设采样比例为10%,那么在计算单个列的distinct时与实际的差别大吗? 有哪些采样算法? 二.实验 准备三张实验表,t1/t2/t3,这三张表的数据内容完全一致,我们分别使用100%.10%.AUTO_SAMPLE_SIZE的比例去收集他们的统计信息. SQL> begin 2 dbms_stats.gather_table_s

主题:关于Oracle开启自动收集统计信息的SPA测试 环境:Oracle RAC 11.2.0.4(Primary + Standby) 需求:生产Primary库由于历史原因关闭了自动统计信息的收集,目前客户需求是想要重新开启统计信息的自动收集,虽然一般来说,有了更准确的统计信息,SQL会有更好的执行计划,但由于生产环境数据复杂,实际上还是需要评估哪些SQL会因为重新开启自动统计信息收集性能反而会下降. 方案:本着尽可能减少对生产Primary环境影响的原则,在Standby DG环境临时开

一.什么是统计信息 oracle数据库里的统计信息是如下的一组数据:他们存储在数据字典里,且从多个维度描述了oracle数据库数据对象的详细信息. oracle数据库里的统计信息主要分为以下6种情况: (1)表的统计信息. (2)列的统计信息. (3)索引的统计信息. (4)系统统计信息. (5)数据字典统计信息. (6)内部对象统计信息. 二.oracle收集和查看统计信息的方法 oracle数据库收集统计信息一般有以下2种方法: (1)analyze命令. (2)dbms_stats包. 针

在11g之前,当表的数据量改动超过总数据量的10%,就会晚上自己主动收集统计信息.怎样推断10%.之前的帖子有研究过:oracle自己主动统计信息的收集原理及实验.这个STALE_PERCENT=10%,是无法改动的,假设表很大.10%是许多的数据,很有可能造成统计信息不准确. 在11g之后,STALE_PERCENT=10%是能够改动的,分为全局(DBMS_STATS.SET_GLOBAL_PREFS )和表级别(DBMS_STATS.SET_TABLE_PREFS).表级别的设定: 改动为5

最近在学习Oracle的统计信息这一块,收集统计信息的方法如下: DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS ( ownname VARCHAR2, ---所有者名字 tabname VARCHAR2, ---表名 partname VARCHAR2 DEFAULT NULL, ---要分析的分区名 estimate_percent NUMBER DEFAULT NULL, ---采样的比例 block_sample BOOLEAN DEFAULT FALSE, ---是否块分析

1.     理解什么是统计信息 优化器统计信息就是一个更加详细描述数据库和数据库对象的集合,这些统计信息被用于查询优化器,让其为每条SQL语句选择最佳的执行计划.优化器统计信息包括: ·         表的统计信息 o   行数 o   Block数 o   行平均长度 ·         列的统计信息 o   列中不同值的数量 o   列中null的数量 o   数据分布(柱状图/直方图) ·         索引的统计信息 o   叶子块的数量 o   索引的高度 o   聚簇因子(cl

1.     理解什么是统计信息优化器统计信息就是一个更加详细描述数据库和数据库对象的集合,这些统计信息被用于查询优化器,让其为每条SQL语句选择最佳的执行计划.优化器统计信息包括: ·         表的统计信息o   行数o   Block数 o   行平均长度·         列的统计信息o   列中不同值的数量o   列中null的数量 o   数据分布(柱状图/直方图) ·         索引的统计信息o   叶子块的数量o   索引的高度o   聚簇因子(clustering

direct path read深入解析 前言 最近碰到一件很奇葩的事情,因为某条SQL执行缓慢,原因是走了笛卡尔(两组大数据结果集),而且笛卡尔还是NL的一个部分,要循环31M次. 很容易发现是统计信息没有导致的,收集完就好了. 结果过了个51假期回来有人反馈其他的SQL慢了,看了下慢的SQL涉及到的表就刚好是上次收集统计信息的表. 统计问题SQL的历史执行情况,发现时间刚好在那天收集完后开始变慢.咋回事. 后边发现慢的原因是对收集的那两张表做全表扫描时候用了直接路径读(DPR).暂定为表A和

在11g中,默认自己主动收集统计信息的时间为晚上10点(周一到周五,4个小时),早上6点(周六,周日,20个小时),例如以下所看到的: select a.window_name, a.repeat_interval,a.duration from dba_scheduler_windows a, dba_scheduler_wingroup_members b where a.window_name = b.window_name and b.window_group_name = 'MAINT

今天接到朋友数据库一个case,在DBCA建库时,把自己主动收集统计信息的选项去掉了,数据库执行半年没有收集过统计信息.如今要启用方法例如以下: exec DBMS_AUTO_TASK_ADMIN.ENABLE(); exec DBMS_AUTO_TASK_ADMIN.ENABLE(client_name => 'auto optimizer stats collection',operation =>'auto optimizer stats job',window_name=> nu

overview Oracle's cost-based optimizer (COB) uses statistics to calculate the selectivity (the fraction of rows in a table that the SQL statement's predicate chooses) of predicates and to estimate the "cost" of each execution plan. The COB will

一.什么是统计信息 统计信息主要是描述数据库中表,索引的大小,规模,数据分布状况等的一类信息.例如,表的行数,块数,平均每行的大小,索引的leaf blocks,索引字段的行数,不同值的大小等,都属于统计信息.CBO正是根据这些统计信息数据,计算出不同访问路径下,不同join 方式下,各种计划的成本,最后选择出成本最小的计划.统计信息是存放在数据字典表中的,如tab$,一般可通过察看某些视图来获取统计信息状况,如DBA_TABLES,DBA_INDEXES,DBA_TAB_COL_STATIST

ORACLE的统计信息在执行SQL的过程中扮演着非常重要的作用,而且ORACLE在表的各个层次都会有不同的统计信息,通过这些统计信息来描述表的,列的各种各样的统计信息.下面通过一个复合分区表来说明一些常见的和不常见的统计信息. 搭建测试用例 --创建表. SQL> create table test partition by range(object_id) subpartition (partition p1 ), partition p2 ), partition p3 ), partiti

我们在收集列的统计信息与直方图时,往往都是对某一列的收集.当谓词使用多个相关列时,会导致约束条件的冗余.这几个相关的列也被称作关联列.出现这种情况时,查询优化器也会做出不准确的判断.所以我们必须对这些相关列收集统计信息或直方图来描述这种依赖关系. 幸运的是,从Oracle11g开始,数据库可以收集基于表达式或者一组列上的对象统计信息和直方图,从而解决这种问题.这种新的统计叫做扩展的统计信息(extension statistics). 这种技术实际上是基于表达式或一组列创建一个隐藏列,叫做扩展(

---====================-- Impala 获取hive 的 metadata ---====================Impala 通常和Hive共用同一个metadata 数据库(通常是MySQL/PostgreSQL), 所以Impala 能够读取到Hive的元数据信息. 如果Impala需要访问Hive表, 需要将Hive metadata 刷新到impala中. 在Hive中Create/Drop表后, 或者HDFS rebalance,或者手工删除HDFS