Oracle中收集表与列统计信息
关于每一列的解释联机文档上都有,这里blocks是高水位以下的数据块数,empty_blocks是高水位以上的数据块数。Dbms_stats不计算EM
我们在分析某些语句的性能时,会分析一些信息。像表、列、索引、直方图等等,本篇主要讲表与列的统计信息收集与分析。
一、表统计信息首先创建一个测试表,,更新一些数据,加入一些约束:
CREATE TABLE t
AS
SELECT rownum AS id,
round(dbms_random.normal*1000) AS val1,
100 + round(ln(rownum/3.25+2)) AS val2,
100 + round(ln(rownum/3.25+2)) AS val3,
dbms_random.string('p',250) AS pad
FROM All_Objects
WHERE ROWNUMORDER BY dbms_random.value;
UPDATE T SET VAL1 = NULL WHERE VAL1
ALTER TABLE t ADD CONSTRAINT t_pk PRIMARY KEY(ID);
CREATE INDEX t_val1_i ON t(val1);
CREATE INDEX t_val2_i ON t(val2);
BEGIN
DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(OWNNAME => USER,
TABNAME => 'T',
ESTIMATE_PERCENT => 100,
METHOD_OPT => 'for all columns size skewonly',
CASCADE => TRUE);
END;
此时表已经搜集了统计信息,查看表的统计信息用user_tab_statistics。
SELECT NUM_ROWS, BLOCKS, EMPTY_BLOCKS, AVG_SPACE, CHAIN_CNT, AVG_ROW_LEN
FROM USER_TAB_STATISTICS
WHERE TABLE_NAME = 'T';
NUM_ROWS
BLOCKS
EMPTY_BLOCKS
AVG_SPACE
CHAIN_CNT
AVG_ROW_LEN
1000
44
0
0
0
265
关于每一列的解释联机文档上都有,这里blocks是高水位以下的数据块数,empty_blocks是高水位以上的数据块数。Dbms_stats不计算EMPTY_BLOCKS、AVG_SPACE、CHAIN_CNT。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック









この記事では、MySQLのAlter Tableステートメントを使用して、列の追加/ドロップ、テーブル/列の名前の変更、列データ型の変更など、テーブルを変更することについて説明します。

記事では、証明書の生成と検証を含むMySQL用のSSL/TLS暗号化の構成について説明します。主な問題は、セルフ署名証明書のセキュリティへの影響を使用することです。[文字カウント:159]

記事では、MySQLで大規模なデータセットを処理するための戦略について説明します。これには、パーティション化、シャード、インデックス作成、クエリ最適化などがあります。

記事では、MySQLワークベンチやPHPMyAdminなどの人気のあるMySQL GUIツールについて説明し、初心者と上級ユーザーの機能と適合性を比較します。[159文字]

この記事では、ドロップテーブルステートメントを使用してMySQLのドロップテーブルについて説明し、予防策とリスクを強調しています。これは、バックアップなしでアクションが不可逆的であることを強調し、回復方法と潜在的な生産環境の危険を詳述しています。

INNODBのフルテキスト検索機能は非常に強力であり、データベースクエリの効率と大量のテキストデータを処理する能力を大幅に改善できます。 1)INNODBは、倒立インデックスを介してフルテキスト検索を実装し、基本的および高度な検索クエリをサポートします。 2)一致を使用してキーワードを使用して、ブールモードとフレーズ検索を検索、サポートします。 3)最適化方法には、単語セグメンテーションテクノロジーの使用、インデックスの定期的な再構築、およびパフォーマンスと精度を改善するためのキャッシュサイズの調整が含まれます。

記事では、外部キーを使用してデータベース内の関係を表すことで、ベストプラクティス、データの完全性、および避けるべき一般的な落とし穴に焦点を当てています。

この記事では、クエリパフォーマンスを強化するために、PostgreSQL、MySQL、MongoDBなどのさまざまなデータベースでJSON列にインデックスの作成について説明します。特定のJSONパスのインデックス作成の構文と利点を説明し、サポートされているデータベースシステムをリストします。
