Rumah pangkalan data tutorial mysql Oracle 收集统计值 收集统计信息

Oracle 收集统计值 收集统计信息

Jun 07, 2016 pm 04:46 PM

--收集Oracle统计信息BEGIN DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(OWNNAME =gt;

--收集Oracle统计信息
BEGIN
  DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(OWNNAME          => 'OWNER_NAME',  --数据库用户名
                                TABNAME          => 'TABLE_NAME',  --表名
                                PARTNAME        => 'PARTITION_NAME',  --分区名
                                ESTIMATE_PERCENT => DBMS_STATS.AUTO_SAMPLE_SIZE,
                                METHOD_OPT      => 'for all columns size repeat',
                                DEGREE          => DBMS_STATS.AUTO_DEGREE,
                                CASCADE          => TRUE);
END;

--查询表的统计信息
SELECT *
  FROM DBA_TAB_STATISTICS S
 WHERE S.OWNER = 'OWNER_NAME'  --数据库用户名
  AND S.TABLE_NAME = 'TABLE_NAME'  --表名
 ORDER BY S.LAST_ANALYZED DESC;


--Oracle统计信息
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);

/*
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:
for all columns:统计所有列的histograms.
for all indexed columns:统计所有indexed列的histograms.
for all hidden columns:统计你看不到列的histograms
for columns SIZE | REPEAT | AUTO | SKEWONLY:
                                              统计指定列的histograms.N的取值范围[1,254]; R
                                              EPEAT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:              设置收集统计信息的并行度.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falase.
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

*/
--例子:
execute dbms_stats.gather_table_stats(ownname => 'owner',
                                      tabname => 'table_name' ,
                                      estimate_percent => null ,
                                      method_opt => 'for all indexed columns' ,
                                      cascade => true);
--GATHER_INDEX_STATS
--==========================
BEGIN
SYS.DBMS_STATS.GATHER_INDEX_STATS (OwnName => 'ABC',
                                  IndName => 'IDX_FUNC_ABC',
                                  Estimate_Percent => 10,
                                  Degree => SYS.DBMS_STATS.DEFAULT_DEGREE,
                                  No_Invalidate => FALSE);
END;

linux

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
WWE 2K25: Cara Membuka Segala -galanya Di Myrise
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)

Bagaimana anda mengubah jadual di MySQL menggunakan pernyataan Alter Table? Bagaimana anda mengubah jadual di MySQL menggunakan pernyataan Alter Table? Mar 19, 2025 pm 03:51 PM

Artikel ini membincangkan menggunakan pernyataan jadual Alter MySQL untuk mengubah suai jadual, termasuk menambah/menjatuhkan lajur, menamakan semula jadual/lajur, dan menukar jenis data lajur.

Bagaimana saya mengkonfigurasi penyulitan SSL/TLS untuk sambungan MySQL? Bagaimana saya mengkonfigurasi penyulitan SSL/TLS untuk sambungan MySQL? Mar 18, 2025 pm 12:01 PM

Artikel membincangkan mengkonfigurasi penyulitan SSL/TLS untuk MySQL, termasuk penjanaan sijil dan pengesahan. Isu utama menggunakan implikasi keselamatan sijil yang ditandatangani sendiri. [Kira-kira aksara: 159]

Bagaimana anda mengendalikan dataset besar di MySQL? Bagaimana anda mengendalikan dataset besar di MySQL? Mar 21, 2025 pm 12:15 PM

Artikel membincangkan strategi untuk mengendalikan dataset besar di MySQL, termasuk pembahagian, sharding, pengindeksan, dan pengoptimuman pertanyaan.

Apakah beberapa alat GUI MySQL yang popular (mis., MySQL Workbench, phpmyadmin)? Apakah beberapa alat GUI MySQL yang popular (mis., MySQL Workbench, phpmyadmin)? Mar 21, 2025 pm 06:28 PM

Artikel membincangkan alat MySQL GUI yang popular seperti MySQL Workbench dan PHPMyAdmin, membandingkan ciri dan kesesuaian mereka untuk pemula dan pengguna maju. [159 aksara]

Bagaimana anda menjatuhkan jadual di MySQL menggunakan pernyataan jadual drop? Bagaimana anda menjatuhkan jadual di MySQL menggunakan pernyataan jadual drop? Mar 19, 2025 pm 03:52 PM

Artikel ini membincangkan jadual menjatuhkan di MySQL menggunakan pernyataan Jadual Drop, menekankan langkah berjaga -jaga dan risiko. Ia menyoroti bahawa tindakan itu tidak dapat dipulihkan tanpa sandaran, memperincikan kaedah pemulihan dan bahaya persekitaran pengeluaran yang berpotensi.

Terangkan keupayaan carian teks penuh InnoDB. Terangkan keupayaan carian teks penuh InnoDB. Apr 02, 2025 pm 06:09 PM

Keupayaan carian teks penuh InnoDB sangat kuat, yang dapat meningkatkan kecekapan pertanyaan pangkalan data dan keupayaan untuk memproses sejumlah besar data teks. 1) InnoDB melaksanakan carian teks penuh melalui pengindeksan terbalik, menyokong pertanyaan carian asas dan maju. 2) Gunakan perlawanan dan terhadap kata kunci untuk mencari, menyokong mod boolean dan carian frasa. 3) Kaedah pengoptimuman termasuk menggunakan teknologi segmentasi perkataan, membina semula indeks dan menyesuaikan saiz cache untuk meningkatkan prestasi dan ketepatan.

Bagaimana anda mewakili hubungan menggunakan kunci asing? Bagaimana anda mewakili hubungan menggunakan kunci asing? Mar 19, 2025 pm 03:48 PM

Artikel membincangkan menggunakan kunci asing untuk mewakili hubungan dalam pangkalan data, memberi tumpuan kepada amalan terbaik, integriti data, dan perangkap umum untuk dielakkan.

Bagaimana anda membuat indeks pada lajur JSON? Bagaimana anda membuat indeks pada lajur JSON? Mar 21, 2025 pm 12:13 PM

Artikel ini membincangkan membuat indeks pada lajur JSON dalam pelbagai pangkalan data seperti PostgreSQL, MySQL, dan MongoDB untuk meningkatkan prestasi pertanyaan. Ia menerangkan sintaks dan faedah mengindeks laluan JSON tertentu, dan menyenaraikan sistem pangkalan data yang disokong.

See all articles