ORACLE 數據庫的統計數據及其生成方式
ORACLE 數據庫的 PL/SQL 語句執行的優化器，有基于代價的優化器（ CBO ）和基于規則的優化器（ RBO ）。
RBO 的優化方式，依賴于一套嚴格的語法規則，只要按照規則寫出的語句，不管數據表和索引的內容是否發生變化，不會影響 PL/SQL 語句的 " 執行計劃 " 。
CBO 自 ORACLE 7 版被引入， ORACLE 自 7 版以來采用的許多新技術都是只基于 CBO
的，如星型連接排列查詢，哈希連接查詢，反向索引，索引表，分區表和并行查詢等。 CBO 計算各種可能 " 執行計劃 " 的 " 代價 " ，即
cost ，從中選用 cost 最低的方案，作為實際運行方案。各 " 執行計劃 " 的 cost 的計算根據，依賴于數據表中數據的統計分布，
ORACLE 數據庫本身對該統計分布是不清楚的，須要分析表和相關的索引，才能搜集到 CBO 所需的數據。
CBO 是 ORACLE 推薦使用的優化方式，要想使用好 CBO ，使 SQL 語句發揮最大效能，必須保證統計數據的及時性。
統計信息的生成可以有完全計算法和抽樣估算法。 SQL 例句如下：
完全計算法： analyze table abc compute statistics;
抽樣估算法 ( 抽樣 20%) ： analyze table abc estimate statistics sample 20 percent;
對表作完全計算所花的時間相當于做全表掃描，抽樣估算法由于采用抽樣，比完全計算法的生成統計速度要快，如果不是要求要有精確數據的話，盡量采用抽樣分析法。建議對表分析采用抽樣估算，對索引分析可以采用完全計算。
我們可以采用以下兩種方法，對數據庫的表和索引及簇表定期分析生成統計信息，保證應用的正常性能。
1. 在系統設置定時任務，執行分析腳本。
在數據庫服務器端，我們以 UNIX 用戶 oracle ，運行腳本 analyze, 在 analyze 中，我們生成待執行 sql 腳本，并運行。（假設我們要分析 scott 用戶下的所有表和索引）
Analyze 腳本內容如下：
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 平臺上 crontab 加入，以上文件，設置為每個月或合適的時間段運行。
2. 利用 ORACLE 提供的程序包（ PACKAGE ）對相關的數據庫對象進行分析。
有以下的程序包可以對表，索引，簇表進行分析。
包中的存儲過程的相關參數解釋如下：
TYPE 可以是： TABLE ， INDEX ， CLUSTER 中其一。
SCHEMA 為： TABLE ， INDEX ， CLUSTER 的所有者， NULL 為當前用戶。
NAME 為：相關對象的名稱。
METHOD 是： ESTIMATE ， COMPUTE ， DELETE 中其一，當選用 ESTIMATE ，
下面兩項， ESTIMATE_ROWS 和 ESTIMATE_PERCENT 不能同
時為空值。
ESTIMATE_ROWS 是：估算的抽樣行數。
ESTIMATE_PERCENT 是：估算的抽樣百分比。
METHOD_OPT 是：有以下選項，
FOR TABLE /* 只統計表 */
[FOR ALL [INDEXED] COLUMNS] [SIZE N] /* 只統計有索引的表列 */
FOR ALL INDEXES /* 只分析統計相關索引 */
PARTNAME 是：指定要分析的分區名稱。
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 ) ;
該存儲過程可對特定的表，索引和簇表進行分析。
例如，對 SCOTT 用戶的 EMP 表，進行 50% 的抽樣分析，參數如下：
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 用于對某個用戶擁有的所有 TABLE ， INDEX 和 CLUSTER 的分析統計。
ANALYZE_DATABASE 用于對整個數據庫進行分析統計。
3) DBMS_STATS 是在 ORACLE8I 中新增的程序包，它使統計數據的生成和處理更加靈活方便，并且可以并行方式生成統計數據。在程序包中的以下過程分別分析統計 TABLE ， INDEX ， SCHEMA ， DATABASE 級別的信息。
DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS
DBMS_STATS.GATHER_INDEX_STATS
DBMS_STATS.GATHER_SCHEMA_STATS
DBMS_STATS.GATHER_DATABASE_STATS
在這里，我們以數據庫 JOB 的方式，定時對數據庫中 SCOTT 模式下所有的表和索引進行分析：
在 SQL*PLUS 下運行：
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
以上作業，每隔一個月用 DBMS_UTILITY.ANALYZE_SCHEMA 對用戶 SCOTT 的所有表，簇表和索引作統計分析