oracle进行表分析之后怎么做

1。如果你的表经常由几千万变成几百万，又变成几千万那么需要制定分析计划定期表分析，同时可以一并分析索引，计算索引中数据的分布情况，这样CBO会选择更加准确的执行计划。

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2。如果表结构变化了也要做下，也就是经常对表做dml就需要分析，现在推荐使用dbms_stats包。

只知道对Oracle数据库的单表做表分析语句是 analyze table 表名 compute statistics

全表还是全库啊？

全表的话，可以针对某个用户来分析：

SQL exec dbms_stats.gather_schema_stats(ownname='scott',options='gather auto',estimate_percent=dbms_stats.auto_sample_size,degree=6); 具体的参数可以根据实际情况修改，也可以加其他的参数进来

全库的话，10g会自动分析的，但是也可以收到分析，统计分析要消耗大量资源，建议不要在业务繁忙时做：

SQL exec dbms_stats.gather_system_stats('start'); 开始

SQL exec dbms_stats.gather_system_stats('stop'); 结束

SQL exec dbms_stats.gather_system_stats('interval',interval=N); 一直工作N分钟

Oracle数据库表做表分析、索引分析的命令是什么？

analyze table 表名 compute statistics

analyze index 索引ID compute statistics

如果想分析所有的表名和index名可以从视图user_tables，user_indexes取得相关的信息，自动生成SQL命令

ORACLE表分区

一.表分区策略

1.识别大表

采用ANALYZE TABLE语句进行分析，然后查询数据字典获得相应的数据量。

2.大表如何分区

可根据月份，季度以及年份等进行分区；

3.分区的表空间规划

要对每个表空间的大小进行估计

二.创建表分区

a.创建范围分区的关键字是'RANGE'

1.范围分区

create table ware_retail_part --创建一个描述商品零售的数据表

(

id integer primary key,--销售编号

retail_date date,--销售日期

ware_name varchar2(50)--商品名称

)

partition by range(retail_date)

(

--2011年第一个季度为part_01分区

partition par_01 values less than(to_date('2011-04-01','yyyy-mm-dd')) tablespace TEMP01,

--2011年第二个季度为part_02分区

partition par_02 values less than(to_date('2011-07-01','yyyy-mm-dd')) tablespace TEMP01,

--2011年第三个季度为part_03分区

partition par_03 values less than(to_date('2011-10-01','yyyy-mm-dd')) tablespace TEMP01,

--2011年第四个季度为part_04分区

partition par_04 values less than(to_date('2012-01-01','yyyy-mm-dd')) tablespace TEMP01

);

2.创建散列分区

3.组合分区：

4.interval 分区

三.创建索引分区

索引分区分为本地索引分区和全局索引分区，全局索引不反应基础表的结构，要分区只能进行范围分区。

创建索引分区要参照表分区

四.分区技术简介

优点：

1.减少维护工作量

2.增强数据的可用性

3.均衡I/O,提升性能

4.提高查询速度

5.分区对用户保持透明，用户感觉不到分区的存在。

五,管理表分区

1.添加表分区

ALTER TABLE...ALTER PARATITION

2.合并表分区

3.删除分区

ALTER TABLE...DROP PARTITION

删除分区时，里面的数据也会被删除。

-创建表和分区

create table sales--创建一个销售记录表

(

id number primary key,--记录编号

goodsname varchar2(10),--商品名

saledate date--销售日期

)

partition by range(saledate)--按照日期分区

(

--第一季度数据

partition part_sea1 values less than(to_date('2011-04-01','yyyy-mm-dd')) tablespace tbsp_1,

--第二季度数据

partition part_sea2 values less than(to_date('2011-07-01','yyyy-mm-dd')) tablespace tbsp_2,

--第三季度数据

partition part_sea3 values less than(to_date('2011-10-01','yyyy-mm-dd')) tablespace tbsp_1,

--第四季度数据

partition part_sea4 values less than(to_date('2012-01-01','yyyy-mm-dd')) tablespace tbsp_2

);

--创建局部索引

create index index_3_4 on sales(saledate)

local(

partition part_seal tablespace tbsp_1,

partition part_sea2 tablespace tbsp_2,

partition part_sea3 tablespace tbsp_1,

partition part_sea4 tablespace tbsp_2

);

--并入分区

alter table sales merge partitions part_sea3,part_sea4 into partition part_sea4;

--重建局部索引

alter table sales modify partition part_sea4 rebuild unusable local indexes;

六.管理索引分区

删除索引：DROP PARTITION

重建分区：REBUILT PARTITION

更名索引分区：RENAME PARTITION

分割索引分区：SPLIT PARTITION

如何分析Oracle

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]; REPEAT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:决定并行度.默认值为null.

granularity:Granularity of statistics to collect ,only pertinent if the table is partitioned.

cascace: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假如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);

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