ORACLE 数据库的统计数据及其生成方式
ORACLE 数据库的 PL/SQL 语句执行的优化器，有基于代价的优化器（ CBO ）和基于规则的优化器（ RBO ）。
RBO 的优化方式，依赖于一套严格的语法规则，只要按照规则写出的语句，不管数据表和索引的内容是否发生变化，不会影响 PL/SQL 语句的 " 执行计划 " 。
CBO 自 ORACLE 7 版被引入， ORACLE 自 7 版以来采用的许多新技术都是只基于 CBO
的，如星型连接排列查询，哈希连接查询，反向索引，索引表，分区表和并行查询等。 CBO 计算各种可能 " 执行计划 " 的 " 代价 " ，即
cost ，从中选用 cost 最低的方案，作为实际运行方案。各 " 执行计划 " 的 cost 的计算根据，依赖于数据表中数据的统计分布，
ORACLE 数据库本身对该统计分布是不清楚的，须要分析表和相关的索引，才能搜集到 CBO 所需的数据。
CBO 是 ORACLE 推荐使用的优化方式，要想使用好 CBO ，使 SQL 语句发挥最大效能，必须保证统计数据的及时性。
统计信息的生成可以有完全计算法和抽样估算法。 SQL 例句如下：
完全计算法： analyze table abc compute statistics;
抽样估算法 ( 抽样 20%) ： analyze table abc estimate statistics sample 20 percent;
对表作完全计算所花的时间相当于做全表扫描，抽样估算法由于采用抽样，比完全计算法的生成统计速度要快，如果不是要求要有精确数据的话，尽量采用抽样分析法。建议对表分析采用抽样估算，对索引分析可以采用完全计算。
我们可以采用以下两种方法，对数据库的表和索引及簇表定期分析生成统计信息，保证应用的正常性能。
1. 在系统设置定时任务，执行分析脚本。
在数据库服务器端，我们以 UNIX 用户 oracle ，运行脚本 analyze, 在 analyze 中，我们生成待执行 sql 脚本，并运行。（假设我们要分析 scott 用户下的所有表和索引）
Analyze 脚本内容如下：
sqlplus scott/tiger << EOF
set pagesize 5000
set heading off
SPOOL ANALYTAB.SQL
SELECT 'ANALYZE TABLE SCOTT.'||TABLE_NAME||' ESTIMATE STATISTICS SAMPLE 20 PERCENT ;' FROM USER_TABLES ；
SPOOL OFF
SPOOL ANALYIND.SQL
SELECT 'ANALYZE TABLE SCOTT.'||TABLE_NAME||' ESTIMATE STATISTICS SAMPLE 20 PERCENT FOR ALL INDEXES;' FROM USER_TABLES ；
SPOOL OFF
SPOOL ANALYZE.LOG
@ANALYTAB.SQL
@ANALYIND.SQL
SPOOL OFF
EXIT
在 UNIX 平台上 crontab 加入，以上文件，设置为每个月或合适的时间段运行。
2. 利用 ORACLE 提供的程序包（ PACKAGE ）对相关的数据库对象进行分析。
有以下的程序包可以对表，索引，簇表进行分析。
包中的存储过程的相关参数解释如下：
TYPE 可以是： TABLE ， INDEX ， CLUSTER 中其一。
SCHEMA 为： TABLE ， INDEX ， CLUSTER 的所有者， NULL 为当前用户。
NAME 为：相关对象的名称。
METHOD 是： ESTIMATE ， COMPUTE ， DELETE 中其一，当选用 ESTIMATE ，
下面两项， ESTIMATE_ROWS 和 ESTIMATE_PERCENT 不能同
时为空值。
ESTIMATE_ROWS 是：估算的抽样行数。
ESTIMATE_PERCENT 是：估算的抽样百分比。
METHOD_OPT 是：有以下选项，
FOR TABLE /* 只统计表 */
[FOR ALL [INDEXED] COLUMNS] [SIZE N] /* 只统计有索引的表列 */
FOR ALL INDEXES /* 只分析统计相关索引 */
PARTNAME 是：指定要分析的分区名称。
1)
DBMS_DDL.ANALYZE_OBJECT(
TYPE VARCHAR2,
SCHEMA VARCHAR2,
NAME VARCHAR2,
METHOD VARCHAR2,
ESTIMATE_ROWS NUMBER DEFAULT NULL,
ESTIMATE_PERCENT NUMBER DEFAULT NULL,
METHOD_OPT VARCHAR2 DEFAULT NULL,
PARTNAME VARCHAR2 DEFAULT NULL ) ;
该存储过程可对特定的表，索引和簇表进行分析。
例如，对 SCOTT 用户的 EMP 表，进行 50% 的抽样分析，参数如下：
DBMS_DDL.ANALYZE_OBJECT('TABLE', 'SCOTT', 'EMP', 'ESTIMATE', NULL,50);
2)
DBMS_UTILITY.ANALYZE_SCHEMA (
SCHEMA VARCHAR2,
METHOD VARCHAR2,
ESTIMATE_ROWS NUMBER DEFAULT NULL,
ESTIMATE_PERCENT NUMBER DEFAULT NULL,
METHOD_OPT VARCHAR2 DEFAULT NULL ) ;
DBMS_UTILITY.ANALYZE_DATABASE (
METHOD VARCHAR2,
ESTIMATE_ROWS NUMBER DEFAULT NULL,
ESTIMATE_PERCENT NUMBER DEFAULT NULL,
METHOD_OPT VARCHAR2 DEFAULT NULL ) ;
其中， ANALYZE_SCHEMA 用于对某个用户拥有的所有 TABLE ， INDEX 和 CLUSTER 的分析统计。
ANALYZE_DATABASE 用于对整个数据库进行分析统计。
3) DBMS_STATS 是在 ORACLE8I 中新增的程序包，它使统计数据的生成和处理更加灵活方便，并且可以并行方式生成统计数据。在程序包中的以下过程分别分析统计 TABLE ， INDEX ， SCHEMA ， DATABASE 级别的信息。
DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS
DBMS_STATS.GATHER_INDEX_STATS
DBMS_STATS.GATHER_SCHEMA_STATS
DBMS_STATS.GATHER_DATABASE_STATS
在这里，我们以数据库 JOB 的方式，定时对数据库中 SCOTT 模式下所有的表和索引进行分析：
在 SQL*PLUS 下运行：
VARIABLE jobno number;
BEGIN
DBMS_JOBS.SUBMIT ( :jobno ,
' dbms_utility.analyze_schema ( "scott", "estimate", NULL, 20) ; ',
sysdate, 'sysdate+30');
commit;
end;
/
Statement processed.
Print jobno
JOBNO
-------------
16
以上作业，每隔一个月用 DBMS_UTILITY.ANALYZE_SCHEMA 对用户 SCOTT 的所有表，簇表和索引作统计分析