dbms_stats.gather_schema_stats

    There has been many discussion on the differences between analyze command and dbms_stats package on the internet.In this article ,my point is what should be done before gathering statistics. To prevent optimizer from choosing the bad plan after collecting the statistics,the original statistics should be saved!

 

step 1 : create a table to store the current statistics

       

      exec dbms_stats.create_stat_table(ownname=>'scott',stattab=>'stat_table');

 

step 2 : gather the statistics and save the original statistics as follows:

 

      begin

      dbms_stats.gather_schema_stats(

             ownname => 'test',

             options => 'GATHER',                        --Gathers statistics on all objects in the schema

             estimate_percent => dbms_stats.auto_sample_size,

             method_opt => 'all indexed columns size auto', --default 'FOR ALL COLUMNS SIZE AUTO'

             cascade => true, --this option is equivalent to running GATHER_INDEX_STATS procedure on each index

             statown => 'scott',

             stattab => 'stat_table'

             );

      end;

 

step 3 :

      If the user believes that the new statistics are causing the optimizer to generate poor plans,

      then the original statistics can be restored as follows:

 

      begin

             dbms_stats.delete_schema_stats(ownname => 'test');

             dbms_stats.import_schema_stats(

                    ownname => 'test',

                    statown => 'scott',

                    stattab => 'stat_table'

             );

      end;

 

 

from:http://space.itpub.net/1698901/viewspace-218032

 

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　　dbms_stats能良好地估量统计数据（尤其是针对较大的分区表），并能取得更好的统计后果，最终制订出速度更快的SQL施行计划。
　　exec dbms_stats.gather_schema_stats(
　　ownname          => 'SCOTT',
　　options          => 'GATHER AUTO',
　　estimate_percent => dbms_stats.auto_sample_size,
　　method_opt       => 'for all columns size repeat',
　　degree           => 15
　　)      
为了充沛认识dbms_stats的益处，需要仔细领会每一条次要的预编译指令（directive）。上面让咱们钻研每一条指令，并领会如何用它为基于代价的SQL优化器搜罗最高品质的统计数据。
　　options参数
　　使用4个预设的法子之一，这个选项能把握Oracle统计的刷新方法：
　　gather——重新剖析整个架构（Schema）。
　　gather empty——只剖析目前还没有统计的表。
　　gather stale——只重新剖析修改量超过10%的表（这些修改包含拔出、更新和删除）。
　　gather auto——重新剖析以后没有统计的对象，以及统计数据过期（变脏）的对象。注意，使用gather auto相似于组合使用gather stale和gather empty。
　　注意，不论gather stale仍是gather auto，都请求进行监视。假如你施行一个alter table xxx monitoring命令，Oracle会用dba_tab_modifications视图来跟踪发生发火变动的表。这样一来，你就确实地知道，自从上一次剖析统计数据以来，发生发火了多少次拔出、更新和删除操作。

　　estimate_percent选项
　　estimate_percent参数是一种比照新的设计，它答应Oracle的dbms_stats在搜罗统计数据时，自动估量要采样的一个segment的最佳百分比：
　　estimate_percent => dbms_stats.auto_sample_size
　　要考证自动统计采样的准确性，你可检视dba_tables sample_size列。一个有趣的地方是，在使用自动采样时，Oracle会为一个样本尺寸挑选5到20的百分比。记住，统计数据品质越好，CBO做出的抉择越好。

　　method_opt选项
　　method_opt：for table --只统计表
　　for all indexed columns --只统计有索引的表列
　　for all indexes --只剖析统计相干索引
　　for all columns
　　dbms_stats的method_opt参数尤其合适在表和索引数据发生发火变动时刷新统计数据。method_opt参数也合适用于判断哪些列需要直方图（histograms）。
　　某些情形下，索引内的各个值的散播会影响CBO是使用一个索引仍是施行一次全表扫描的决议计划。例如，假如在where子句中指定的值的数量不合错误称，全表扫描就显得比索引走访更经济。
　　假如你有一个高度歪斜的索引（某些值的行数不合错误称），就可创建Oracle直方图统计。但在现实世界中，出现这种情形的机率相称小。使用 CBO时，最罕见的过失之一就是在CBO统计中不用要地引入直方图。根据经验，只需在列值请求必需修改施行计划时，才应使用直方图。
　　为了智能地生成直方图，Oracle为dbms_stats准备了method_opt参数。在method_opt子句中，还有一些首要的新选项，包含skewonly，repeat和auto：
　　method_opt=>'for all columns size skewonly'
　　method_opt=>'for all columns size repeat'
　　method_opt=>'for all columns size auto'

　　skewonly选项会耗损大量处置时间，因为它要检查每个索引中的每个列的值的散播情形。
　　假如dbms_stat觉察一个索引的各个列散播得不均匀，就会为那个索引创建直方图，辅助基于代价的SQL优化器抉择是进行索引走访，仍是进行全表扫描走访。例如，在一个索引中，假设有一个列在50%的行中，如清单B所示，那么为了检索这些行，全表扫描的速度会快于索引扫描。
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　　-- SKEWONLY option—Detailed analysis
　　--
　　-- Use this method for a first-time analysis for skewed indexes
　　-- This runs a long time because all indexes are examined
　　--*************************************************************
　　begin
　　dbms_stats.gather_schema_stats(
　　ownname          => 'SCOTT',
　　estimate_percent => dbms_stats.auto_sample_size,
　　method_opt       => 'for all columns size skewonly',
　　degree           => 7
　　);
　　end;

　　重新剖析统计数据时，使用repeat选项，重新剖析义务所耗费的资源就会少一些。使用repeat选项（清单C）时，只会为现有的直方图重新剖析索引，不再搜寻其余直方图机会。活期重新剖析统计数据时，你应当采用这种方法。
　　--*************************************************************
　　-- REPEAT OPTION - Only reanalyze histograms for indexes
　　-- that have histograms
　　--
　　-- Following the initial analysis, the weekly analysis
　　-- job will use the “repeat” option. The repeat option
　　-- tells dbms_stats that no indexes have changed, and
　　-- it will only reanalyze histograms for
　　-- indexes that have histograms.
　　--**************************************************************
　　begin
　　dbms_stats.gather_schema_stats(
　　ownname          => 'SCOTT',
　　estimate_percent => dbms_stats.auto_sample_size,
　　method_opt       => 'for all columns size repeat',
　　degree           => 7
　　);
　　end;

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Exec dbms_stats.gather_schema_stats(ownname=>'用户名称',estimate_percent=>100,cascade=> TRUE, degree =>12);

含义解释 ownname:填写需要分析的用户（该用户下所有表都将被分析）
              estimate_percent:分析抽样的力度
              cascade:是否对索引进行分析
              degree:并行处理的cpu数量

 

from：http://blog.csdn.net/cnham/archive/2010/07/02/5709232.aspx