dbms_stats.gather_table_stats详解

 dbms_stats.gather_table_stats 统计表,列,索引的统计信息(包含该表的自身-表的行数、数据块数、行长等信息;
 
列的分析--列值的重复数、列上的空值、数据在列上的分布情况;索引的分析-索引页块的数量、索引的深度、索引聚合因子).

 

dbms_stats.gather_table_stats (  ownname          VARCHAR2,    

                     tabname          VARCHAR2,    

                     partname         VARCHAR2,  

                     estimate_percent NUMBER,    

                     block_sample     BOOLEAN,  

                     method_opt       VARCHAR2,  

                     degree           NUMBER,  

                     granularity      VARCHAR2,    

                     cascade          BOOLEAN,  

                     stattab          VARCHAR2,    

                     statid           VARCHAR2,  

                     statown          VARCHAR2,  

                     no_invalidate    BOOLEAN,  

                     force            BOOLEAN);

参数说明:

ownname:要分析表的拥有者

tabname:要分析的表名.

partname:分区的名字,只对分区表或分区索引有用.

estimate_percent:采样行的百分比,取值范围[0.000001,100],null为全部分析,不采样. 常量:DBMS_STATS.AUTO_SAMPLE_SIZE是默认值,由oracle决定最佳取采样值.

block_sapmple:是否用块采样代替行采样.

method_opt:决定histograms信息是怎样被统计的.method_opt的取值如下(默认值为FOR ALL COLUMNS SIZE AUTO):

  (1)for all columns:统计所有列的histograms.

  (2)for all indexed columns:统计所有indexed列的histograms.

  (3)for all hidden columns:统计你看不到列的histograms

  (4)for columns <list> SIZE <N> | REPEAT | AUTO | SKEWONLY:统计指定列的histograms.N的取值范围[1,254]; REPEAT上次统计过的histograms;

    AUTO由oracle决定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:决定并行度.默认值为null.

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

cascade:是收集索引的信息.默认为FALSE.

stattab:指定要存储统计信息的表,statid如果多个表的统计信息存储在同一个stattab中用于进行区分.statown存储统计信息表的拥有者.以上三个参数若不指定,

统计信息会直接更新到数据字典.

no_invalidate: Does not invalidate the dependent cursors if set to TRUE. The procedure invalidates the dependent cursors immediately if set to FALSE.

force:即使表锁住了也收集统计信息.

posted @ 2013-09-17 12:07  等风来。。  Views(2531)  Comments(0Edit  收藏  举报
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