观察analyze table compute statistics 都对什么对象统计了信息
analyze table compute statistics = analyze table compute statistics for table for all indexes for all columns; 比analyze table compute statistics for table for all indexes for all indexed columns 分析了更多的信息但这里并不是鼓励使用 analyze table 的方法进行分析。
SQL> create table t as select * from all_objects;Table created.
SQL> create index t_idx on t(object_id);Index created.
SQL> analyze table t compute statistics for table 2 for all indexes for all indexed columns;
Table analyzed.
SQL> select t.num_rows, i.num_rows, c.cnt 2 from (select num_rows from user_tables where table_name = 'T') t, 3 (select num_rows from user_indexes where table_name = 'T' ) i, 4 (select count(distinct column_name) cnt from user_tab_histograms where table_name = 'T' ) c 5 /
NUM_ROWS NUM_ROWS CNT---------- ---------- ---------- 31213 31213 1 《------在这里 因为只有1列建立有索引，因此user_tab_histograms 只统计了object_id列的数据分布，这里object_id因为唯一，所以是均匀分布的
SQL> analyze table t delete statistics;
Table analyzed.
SQL> select t.num_rows, i.num_rows, c.cnt 2 from (select num_rows from user_tables where table_name = 'T') t, 3 (select num_rows from user_indexes where table_name = 'T' ) i, 4 (select count(distinct column_name) cnt from user_tab_histograms where table_name = 'T' ) c;
NUM_ROWS NUM_ROWS CNT---------- ---------- ---------- 0
SQL> analyze table t compute statistics;
Table analyzed.
SQL> select t.num_rows, i.num_rows, c.cnt 2 from (select num_rows from user_tables where table_name = 'T') t, 3 (select num_rows from user_indexes where table_name = 'T' ) i, 4 (select count(distinct column_name) cnt from user_tab_histograms where table_name = 'T' ) c;
NUM_ROWS NUM_ROWS CNT---------- ---------- ---------- 31213 31213 13 〈------统计了所有的列，但这些列并不是都用在 where col='X' 上的，因此很多信息其实都没有实际意义。
DBMS_STATS 和TABLE的MONITOR结合，可以当表数据量发生10%的变化的时候，自动重新收集统计信息。我平常更喜欢使用SIZE SKEWONLY 分析histograms
==========================================================================analyze table t compute statistics = analyze table t compute statistics for table for all indexes for all columns for table的统计信息存在于视图：user_tables 、all_tables、dba_tables for all indexes的统计信息存在于视图: user_indexes 、all_indexes、dba_indexesfor all columns的统计信息存在于试图：user_tab_columns、all_tab_columns、dba_tab_columns当analyze table t delete statistics 会删除所有的statistics
===========================================================================[Q]怎么样分析表或索引[A]命令行方式可以采用analyze命令如Analyze table tablename compute statistics;Analyze index|cluster indexname estimate statistics;ANALYZE TABLE tablename COMPUTE STATISTICSFOR TABLEFOR ALL [LOCAL] INDEXESFOR ALL [INDEXED] COLUMNS;ANALYZE TABLE tablename DELETE STATISTICSANALYZE TABLE tablename VALIDATE REF UPDATEANALYZE TABLE tablename VALIDATE STRUCTURE [CASCADE]|[INTO TableName]ANALYZE TABLE tablename LIST CHAINED ROWS [INTO TableName] 等等。如果想分析整个用户或数据库，还可以采用工具包，可以并行分析Dbms_utility(8i以前的工具包)Dbms_stats(8i以后提供的工具包)如dbms_stats.gather_schema_stats(User,estimate_percent=>100,cascade=> TRUE);dbms_stats.gather_table_stats(User,TableName,degree => 4,cascade => true);这是对命令与工具包的一些总结1、对于分区表，建议使用DBMS_STATS，而不是使用Analyze语句。 a) 可以并行进行，对多个用户，多个Table b) 可以得到整个分区表的数据和单个分区的数据。 c) 可以在不同级别上Compute Statistics：单个分区，子分区，全表，所有分区 d) 可以倒出统计信息 e) 可以用户自动收集统计信息 2、DBMS_STATS的缺点 a) 不能Validate Structure b) 不能收集CHAINED ROWS, 不能收集CLUSTER TABLE的信息，这两个仍旧需要使用Analyze语句。 c) DBMS_STATS 默认不对索引进行Analyze，因为默认Cascade是False，需要手工指定为True 3、对于oracle 9里面的External Table，Analyze不能使用，只能使用DBMS_STATS来收集信息。
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