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
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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
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