Rumah pangkalan data tutorial mysql Oracle学习之性能优化(四)收集统计信息

Oracle学习之性能优化(四)收集统计信息

Jun 07, 2016 pm 02:56 PM
oracle pengoptimuman maklumat prestasi mengumpul perangkaan

emp表有如下数据。 SQLselectename,deptnofromemp;ENAMEDEPTNO----------------------------------------SMITH20ALLEN30WARD30JONES20MARTIN30BLAKE30CLARK10SCOTT20KING10TURNER30ADAMS20JAMES30FORD20MILLER1014rowsselected. 假设我们有如下简单的查询 se

 emp表有如下数据。

SQL> select ename,deptno from emp;

ENAME				   DEPTNO
------------------------------ ----------
SMITH				       20
ALLEN				       30
WARD				       30
JONES				       20
MARTIN				       30
BLAKE				       30
CLARK				       10
SCOTT				       20
KING				       10
TURNER				       30
ADAMS				       20
JAMES				       30
FORD				       20
MILLER				       10

14 rows selected.
Salin selepas log masuk

假设我们有如下简单的查询

select ename,deptno from emp where ename='RICH' and deptno=10;
Salin selepas log masuk

那么Oracle在执行查询的时候,是先比较ename字段呢?还是先比较deptno字段呢?

显然先比较deptno再比较ename字段的效率明显低于先比较ename,再比较deptno。 那Oracle究竟如何去判断呢?

我们先查询一张表

SQL> COL COLUMN_NAME FOR A30
SQL> SELECT column_name, num_distinct, density
  FROM dba_tab_columns
 WHERE owner = 'SCOTT' AND table_name = 'EMP';

COLUMN_NAME		       NUM_DISTINCT    DENSITY
------------------------------ ------------ ----------
EMPNO					 14 .071428571
ENAME					 14 .071428571
JOB					  5	    .2
MGR					  6 .166666667
HIREDATE				 13 .076923077
SAL					 12 .083333333
COMM					  4	   .25
DEPTNO					  3 .333333333

8 rows selected.
Salin selepas log masuk

Oracle其实知道,你的表中存放数据的一些特征,上面语句显示的只是凤毛麟角。通过这些特征,Oracle优化器就能知道如何去查询,使得执行的效率最高。

以上这些信息,我们称之为对象的统计信息。那么如何收集统计信息呢?


一、 analyze 命令

使用analyze命令可以收集统计信息,如:

  • 收集或删除对象的统计信息

  • 验证对象的结构

  • 确定table 或cluster的migrated 和chained rows。

示例:

SQL> create user anal identified by anal ;

User created.

SQL> grant resource,connect to anal;

Grant succeeded.

SQL> grant select any dictionary to anal;

Grant succeeded.

SQL> conn anal/anal
Connected.
SQL> create table t1 as select * from dba_objects;
SQL> create table t2 as select * from dba_objects;
SQL> create table t3 as select * from dba_objects;
SQL> create table t4 as select * from  dba_objects;
SQL> create table t5 as select * from dba_objects;
SQL> create table t6 as select * from dba_objects;
SQL>  create unique index pk_t1_idx on t1(object_id);
SQL>  create unique index pk_t2_idx on t2(object_id);
SQL>  create unique index pk_t3_idx on t3(object_id);
SQL>  create unique index pk_t4_idx on t4(object_id);
SQL>  create unique index pk_t5_idx on t5(object_id);
SQL>  create unique index pk_t6_idx on t6(object_id);
Salin selepas log masuk

我们先查看一下统计信息是否存在

查看表的统计信息

SQL> select table_name, num_rows, blocks, empty_blocks
      from user_tables
     where table_name in ('T1', 'T2', 'T3', 'T4', 'T5','T6');
Salin selepas log masuk

查看字段统计信息

select table_name,
       column_name,
       num_distinct,
       low_value,
       high_value,
       density
  from user_tab_columns
 where table_name in ('T1', 'T2', 'T3', 'T4','T5','T6');
Salin selepas log masuk

查看索引统计信息

SQL> col table_name for a30
SQL> col index_name for a30
SELECT table_name,
       index_name,
       blevel,
       leaf_blocks,
       distinct_keys,
       avg_leaf_blocks_per_key avg_leaf_blocks,
       avg_data_blocks_per_key avg_data_blocks,
       clustering_factor,
       num_rows
  FROM user_indexes

TABLE_NAME		       INDEX_NAME			  BLEVEL LEAF_BLOCKS DISTINCT_KEYS AVG_LEAF_BLOCKS AVG_DATA_BLOCKS CLUSTERING_FACTOR   NUM_ROWS
------------------------------ ------------------------------ ---------- ----------- ------------- --------------- --------------- ----------------- ----------
T6			       PK_T6_IDX			       1	 155	     74564		 1		 1		1174	  74564
T5			       PK_T5_IDX			       1	 155	     74563		 1		 1		1174	  74563
T4			       PK_T4_IDX			       1	 155	     74562		 1		 1		1174	  74562
T3			       PK_T3_IDX			       1	 155	     74561		 1		 1		1174	  74561
T2			       PK_T2_IDX			       1	 155	     74560		 1		 1		1174	  74560
T1			       PK_T1_IDX			       1	 155	     74559		 1		 1		1174	  74559

6 rows selected.
Salin selepas log masuk

表没有任何统计数据,但是索引已经有统计信息,可见在建立表的时候会默认收集统计信息。

先将索引的统计信息删除

SQL> analyze table t1 delete statistics;
analyze table t2 delete statistics;
analyze table t3 delete statistics;
analyze table t4 delete statistics;
analyze table t5 delete statistics;
analyze table t6 delete statistics;
Salin selepas log masuk

验证索引上是否还存在统计信息

SELECT table_name,
       index_name,
       blevel,
       leaf_blocks,
       distinct_keys,
       avg_leaf_blocks_per_key avg_leaf_blocks,
       avg_data_blocks_per_key avg_data_blocks,
       clustering_factor,
       num_rows
  FROM user_indexes
Salin selepas log masuk

执行统计信息命令,并查看统计信息有无变化

analyze table t1 compute statistics for table;

--针对表收集信息,查看user_tables

analyze table t2 compute statistics for all columns;

--针对表字段收集信息,查看user_tab_columns

analyze table t3 compute statistics for all indexed columns;

--收集索引字段信息

analyze table t4 compute statistics;

--收集表,表字段,索引信息

analyze table t5 compute statistics for all indexes;

--收集索引信息

analyze table t6 compute statistics for table for all indexes for all columns;

--收集表,表字段,索引信息


二、DBMS_STATS包

Oracle推荐使用DBMS_STATS这个包来收集统计信息。这个包的功能非常多。可以收集数据库级别、schema级别及表级别的统计信息。还可以对统计信息删除、锁定、导出、导入等。我们以最常用的表级别统计为例说明DBMS_STATS该如何使用。

收集的统计信存储在dba_tab_statistics、dba_ind_statistics和dba_tab_col_statistics表中。

DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS (
   ownname          VARCHAR2, 
   tabname          VARCHAR2, 
   partname         VARCHAR2 DEFAULT NULL,
   estimate_percent NUMBER   DEFAULT to_estimate_percent_type 
                                                (get_param('ESTIMATE_PERCENT')), 
   block_sample     BOOLEAN  DEFAULT FALSE,
   method_opt       VARCHAR2 DEFAULT get_param('METHOD_OPT'),
   degree           NUMBER   DEFAULT to_degree_type(get_param('DEGREE')),
   granularity      VARCHAR2 DEFAULT GET_PARAM('GRANULARITY'), 
   cascade          BOOLEAN  DEFAULT to_cascade_type(get_param('CASCADE')),
   stattab          VARCHAR2 DEFAULT NULL, 
   statid           VARCHAR2 DEFAULT NULL,
   statown          VARCHAR2 DEFAULT NULL,
   no_invalidate    BOOLEAN  DEFAULT  to_no_invalidate_type (
                                     get_param('NO_INVALIDATE')),
   stattype         VARCHAR2 DEFAULT 'DATA',
   force            BOOLEAN  DEFAULT FALSE);
Salin selepas log masuk

参数说明如下:

650) this.width=650;" title="02.PNG" alt="wKiom1XTQfjjM5MQAAK5UvU0I1U436.jpg" />

650) this.width=650;" title="03.PNG" alt="wKiom1XTQgPC6wJhAAXhcpo1cG0620.jpg" />

650) this.width=650;" title="04.PNG" alt="wKioL1XTRBujG-h6AAYphtOucrs231.jpg" />

650) this.width=650;" title="05.PNG" alt="wKiom1XTQh6CXHdEAAJ-9MoVv0U797.jpg" />


示例:

SQL> col table_name for a30
SQL> SELECT table_name,
       num_rows,
       blocks,
       empty_blocks,
       avg_row_len
  FROM user_tab_statistics;

TABLE_NAME			 NUM_ROWS     BLOCKS EMPTY_BLOCKS AVG_ROW_LEN
------------------------------ ---------- ---------- ------------ -----------
T1				    74559	1088		0	   98
T2
T3
T4
T5
T6

6 rows selected.
Salin selepas log masuk


删除统计信息

DBMS_STATS.DELETE_TABLE_STATS (
 ownname VARCHAR2,
 tabname VARCHAR2,
 partname VARCHAR2 DEFAULT NULL,
 stattab VARCHAR2 DEFAULT NULL,
 statid VARCHAR2 DEFAULT NULL,
 cascade_parts BOOLEAN DEFAULT TRUE,
 cascade_columns BOOLEAN DEFAULT TRUE,
 cascade_indexes BOOLEAN DEFAULT TRUE,
 statown VARCHAR2 DEFAULT NULL,
 no_invalidate BOOLEAN DEFAULT to_no_invalidate_type (
 get_param('NO_INVALIDATE')),
 force BOOLEAN DEFAULT FALSE);
Salin selepas log masuk

锁定统计信息

DBMS_STATS.LOCK_TABLE_STATS (
 ownname VARCHAR2,
 tabname VARCHAR2);
Salin selepas log masuk

锁定以后就不能再执行统计信息

SQL> exec dbms_stats.lock_table_stats(user,'T1');

PL/SQL procedure successfully completed.

SQL> exec dbms_stats.gather_table_stats(user,'t1',cascade=>true);
BEGIN dbms_stats.gather_table_stats(user,'t1',cascade=>true); END;

*
ERROR at line 1:
ORA-20005: object statistics are locked (stattype = ALL)
ORA-06512: at "SYS.DBMS_STATS", line 23829
ORA-06512: at "SYS.DBMS_STATS", line 23880
ORA-06512: at line 1
Salin selepas log masuk

导出、导入统计信息

  1. 要导出统计信息首先要建立一个统计表

语法:

DBMS_STATS.CREATE_STAT_TABLE (
   ownname  VARCHAR2, 
   stattab  VARCHAR2,
   tblspace VARCHAR2 DEFAULT NULL);
Salin selepas log masuk
SQL> exec DBMS_STATS.CREATE_STAT_TABLE (user,'STAT_TMP','SYSAUX');

PL/SQL procedure successfully completed.
Salin selepas log masuk

2. 将表t1统计信息导出

DBMS_STATS.EXPORT_TABLE_STATS (
   ownname         VARCHAR2, 
   tabname         VARCHAR2, 
   partname        VARCHAR2 DEFAULT NULL,
   stattab         VARCHAR2, 
   statid          VARCHAR2 DEFAULT NULL,
   cascade         BOOLEAN  DEFAULT TRUE,
   statown         VARCHAR2 DEFAULT NULL,
   stat_category   VARCHAR2 DEFAULT DEFAULT_STAT_CATEGORY);
Salin selepas log masuk
SQL> EXEC DBMS_STATS.EXPORT_TABLE_STATS (ownname=>USER,tabname=>'T1',stattab=>'STAT_TMP');

PL/SQL procedure successfully completed.
Salin selepas log masuk

3. 导入统计信息

语法:

DBMS_STATS.IMPORT_TABLE_STATS (
   ownname         VARCHAR2, 
   tabname         VARCHAR2,
   partname        VARCHAR2 DEFAULT NULL,
   stattab         VARCHAR2, 
   statid          VARCHAR2 DEFAULT NULL,
   cascade         BOOLEAN  DEFAULT TRUE,
   statown         VARCHAR2 DEFAULT NULL,
   no_invalidate   BOOLEAN DEFAULT to_no_invalidate_type(
                                    get_param('NO_INVALIDATE')),
   force           BOOLEAN DEFAULT FALSE,
   stat_category   VARCHAR2 DEFAULT DEFAULT_STAT_CATEGORY);
Salin selepas log masuk
SQL> exec dbms_stats.UNlock_table_stats(user,'T1');

PL/SQL procedure successfully completed.

SQL> exec dbms_stats.delete_table_stats(user,'T1');

PL/SQL procedure successfully completed.

SQL> EXEC DBMS_STATS.IMPORT_TABLE_STATS (ownname=>USER,tabname=>'T1',stattab=>'STAT_TMP');

PL/SQL procedure successfully completed.

SQL> SELECT table_name,
       num_rows,
       blocks,
       empty_blocks,
       avg_row_len
  FROM user_tab_statistics;  2    3    4    5    6  

TABLE_NAME			 NUM_ROWS     BLOCKS EMPTY_BLOCKS AVG_ROW_LEN
------------------------------ ---------- ---------- ------------ -----------
T1				    74559	1088		0	   98
T2
T3
T4
T5
T6
STAT_TMP

7 rows selected.
Salin selepas log masuk


如果是分区表,新的分区来不及收集统计系统,可以使用其它的分区统计信息来生成新分区的统计信息

DBMS_STATS.COPY_TABLE_STATS (
   ownname          VARCHAR2, 
   tabname          VARCHAR2, 
   srcpartname      VARCHAR2,
   dstpartname      VARCHAR2, 
   scale_factor     VARCHAR2 DEFAULT 1,
   force            BOOLEAN DEFAULT FALSE);
Salin selepas log masuk

如果表还没有统计信息,那么在执行sql语句时,Oracle会动态的采样表中的一部分数据,生成统计信息。

SQL> show parameter optimizer_dynamic_sampling ;

NAME				     TYPE			       VALUE
------------------------------------ --------------------------------- ------------------------------
optimizer_dynamic_sampling	     integer			       2
Salin selepas log masuk
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Perbandingan prestasi rangka kerja Java yang berbeza Perbandingan prestasi rangka kerja Java yang berbeza Jun 05, 2024 pm 07:14 PM

Perbandingan prestasi rangka kerja Java yang berbeza: Pemprosesan permintaan REST API: Vert.x adalah yang terbaik, dengan kadar permintaan 2 kali SpringBoot dan 3 kali Dropwizard. Pertanyaan pangkalan data: HibernateORM SpringBoot adalah lebih baik daripada Vert.x dan ORM Dropwizard. Operasi caching: Pelanggan Hazelcast Vert.x lebih unggul daripada mekanisme caching SpringBoot dan Dropwizard. Rangka kerja yang sesuai: Pilih mengikut keperluan aplikasi Vert.x sesuai untuk perkhidmatan web berprestasi tinggi, SpringBoot sesuai untuk aplikasi intensif data, dan Dropwizard sesuai untuk seni bina perkhidmatan mikro.

Pengoptimuman program C++: teknik pengurangan kerumitan masa Pengoptimuman program C++: teknik pengurangan kerumitan masa Jun 01, 2024 am 11:19 AM

Kerumitan masa mengukur masa pelaksanaan algoritma berbanding saiz input. Petua untuk mengurangkan kerumitan masa program C++ termasuk: memilih bekas yang sesuai (seperti vektor, senarai) untuk mengoptimumkan storan dan pengurusan data. Gunakan algoritma yang cekap seperti isihan pantas untuk mengurangkan masa pengiraan. Hapuskan berbilang operasi untuk mengurangkan pengiraan berganda. Gunakan cawangan bersyarat untuk mengelakkan pengiraan yang tidak perlu. Optimumkan carian linear dengan menggunakan algoritma yang lebih pantas seperti carian binari.

Bagaimana untuk mengoptimumkan prestasi program berbilang benang dalam C++? Bagaimana untuk mengoptimumkan prestasi program berbilang benang dalam C++? Jun 05, 2024 pm 02:04 PM

Teknik berkesan untuk mengoptimumkan prestasi berbilang benang C++ termasuk mengehadkan bilangan utas untuk mengelakkan perbalahan sumber. Gunakan kunci mutex ringan untuk mengurangkan perbalahan. Optimumkan skop kunci dan minimumkan masa menunggu. Gunakan struktur data tanpa kunci untuk menambah baik keselarasan. Elakkan sibuk menunggu dan maklumkan urutan ketersediaan sumber melalui acara.

Perbandingan prestasi C++ dengan bahasa lain Perbandingan prestasi C++ dengan bahasa lain Jun 01, 2024 pm 10:04 PM

Apabila membangunkan aplikasi berprestasi tinggi, C++ mengatasi bahasa lain, terutamanya dalam penanda aras mikro. Dalam penanda aras makro, kemudahan dan mekanisme pengoptimuman bahasa lain seperti Java dan C# mungkin berprestasi lebih baik. Dalam kes praktikal, C++ berprestasi baik dalam pemprosesan imej, pengiraan berangka dan pembangunan permainan, dan kawalan langsungnya terhadap pengurusan memori dan akses perkakasan membawa kelebihan prestasi yang jelas.

Perbandingan prestasi rangka kerja Java Perbandingan prestasi rangka kerja Java Jun 04, 2024 pm 03:56 PM

Mengikut penanda aras, untuk aplikasi kecil dan berprestasi tinggi, Quarkus (permulaan pantas, memori rendah) atau Micronaut (TechEmpower cemerlang) adalah pilihan yang ideal. SpringBoot sesuai untuk aplikasi bertindan penuh yang besar, tetapi mempunyai masa permulaan dan penggunaan memori yang lebih perlahan.

Sejauh manakah prestasi penjana nombor rawak di Golang? Sejauh manakah prestasi penjana nombor rawak di Golang? Jun 01, 2024 pm 09:15 PM

Cara terbaik untuk menjana nombor rawak dalam Go bergantung pada tahap keselamatan yang diperlukan oleh aplikasi anda. Keselamatan rendah: Gunakan pakej matematik/rand untuk menjana nombor pseudo-rawak, sesuai untuk kebanyakan aplikasi. Keselamatan tinggi: Gunakan pakej crypto/rand untuk menjana bait rawak selamat secara kriptografi, sesuai untuk aplikasi yang memerlukan rawak yang lebih kuat.

'Black Myth: Wukong ' Versi Xbox telah ditangguhkan kerana 'kebocoran memori', pengoptimuman versi PS5 sedang dijalankan 'Black Myth: Wukong ' Versi Xbox telah ditangguhkan kerana 'kebocoran memori', pengoptimuman versi PS5 sedang dijalankan Aug 27, 2024 pm 03:38 PM

Baru-baru ini, "Mitos Hitam: Wukong" telah menarik perhatian besar di seluruh dunia. Bilangan pengguna dalam talian serentak pada setiap platform telah mencapai tahap tertinggi yang baharu. Versi Xbox "Black Myth: Wukong" telah ditangguhkan Walaupun "Black Myth: Wukong" telah dikeluarkan pada platform PC dan PS5, tidak ada berita pasti tentang versi Xboxnya. Difahamkan, pegawai itu mengesahkan bahawa "Mitos Hitam: Wukong" akan dilancarkan di platform Xbox. Bagaimanapun, tarikh pelancaran khusus masih belum diumumkan. Baru-baru ini dilaporkan bahawa kelewatan versi Xbox adalah disebabkan oleh isu teknikal. Menurut seorang blogger yang berkaitan, dia belajar daripada komunikasi dengan pembangun dan "orang dalam Xbox" semasa Gamescom bahawa versi Xbox "Black Myth: Wukong" wujud.

Mengoptimumkan seni bina pelayan C++ untuk meningkatkan daya pemprosesan Mengoptimumkan seni bina pelayan C++ untuk meningkatkan daya pemprosesan Jun 01, 2024 pm 01:14 PM

Strategi untuk mengoptimumkan daya pemprosesan pelayan C++: Kumpulan benang: Cipta kumpulan benang terlebih dahulu untuk membalas permintaan dengan cepat. I/O tidak menyekat: Laksanakan tugas lain sementara menunggu I/O meningkatkan daya pemprosesan. HTTP/2: Menggunakan protokol binari, menyokong pemultipleksan dan pemampatan kandungan serta meningkatkan prestasi.

See all articles