dbms_stats包问世以后Oracle专家可通过一种简单的方式来为CBO收集统计数据目前已经不再推荐你使用老式的分析表和dbms_utility方法来生成CBO统计数据那些古老的方式甚至有可能危及SQL的性能因为它们并非总是能够捕捉到有关表和索引的高质量信息CBO使用对象统计为所有SQL语句选择最佳的执行计划
dbms_stats能良好地估计统计数据（尤其是针对较大的分区表）并能获得更好的统计结果最终制定出速度更快的SQL执行计划
清单A展示了dbms_stats的一次示范执行情况其中使用了options子句
execdbms_statsgather_schema_stats(
ownname => SCOTT
options => GATHER AUTO
estimate_percent => dbms_statsauto_sample_size
method_opt => for all columns size repeat
degree =>
)
为了充分认识dbms_stats的好处你需要仔细体会每一条主要的预编译指令（directive）下面让我们研究每一条指令并体会如何用它为基于代价的SQL优化器收集最高质量的统计数据
options参数
使用个预设的方法之一这个选项能控制Oracle统计的刷新方式
gather——重新分析整个架构（Schema）
gather empty——只分析目前还没有统计的表
gather stale——只重新分析修改量超过%的表（这些修改包括插入更新和删除）
gather auto——重新分析当前没有统计的对象以及统计数据过期（变髒）的对象注意使用gather auto类似于组合使用gather stale和gather empty
注意无论gather stale还是gather auto都要求进行监视如果你执行一个alter table xxx monitoring命令Oracle会用dba_tab_modifications视图来跟蹤发生变动的表这样一来你就确切地知道自从上一次分析统计数据以来发生了多少次插入更新和删除操作
estimate_percent选项
以下estimate_percent参数是一种比较新的设计它允许Oracle的dbms_stats在收集统计数据时自动估计要采样的一个segment的最佳百分比
estimate_percent => dbms_statsauto_sample_size
要验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会为一个样本尺寸选择到的百分比记住统计数据质量越好CBO做出的决定越好
method_opt选项
dbms_stats的method_opt参数尤其适合在表和索引数据发生变化时刷新统计数据method_opt参数也适合用于判断哪些列需要直方图（histograms）
某些情况下索引内的各个值的分布会影响CBO是使用一个索引还是执行一次全表扫描的决策例如假如在where子句中指定的值的数量不对称全表扫描就显得比索引访问更经济
如果你有一个高度倾斜的索引（某些值的行数不对称）就可创建Oracle直方图统计但在现实世界中出现这种情况的机率相当小使用CBO时最常见的错误之一就是在CBO统计中不必要地引入直方图根据经验只有在列值要求必须修改执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子句中还有一些重要的新选项包括skewonlyrepeat和automethod_opt=>for all columns size skewonly
method_opt=>for all columns size repeat
method_opt=>for all columns size auto
skewonly选项会耗费大量处理时间因为它要检查每个索引中的每个列的值的分布情况
假如dbms_stat发现一个索引的各个列分布得不均匀就会为那个索引创建直方图帮助基于代价的SQL优化器决定是进行索引访问还是进行全表扫描访问例如在一个索引中假定有一个列在%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*************************************************************
SKEWONLY option—Detailed analysis
Use this method for a firsttime analysis for skewed indexes
This runs a long time because all indexes are examined
*************************************************************
begin
dbms_statsgather_schema_stats(
ownname => SCOTT
estimate_percent => dbms_statsauto_sample_size
method_opt => for all columns size skewonly
degree =>
);
end;
重新分析统计数据时使用repeat选项重新分析任务所消耗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分析索引不再搜索其他直方图机会定期重新分析统计数据时你应该采取这种方式**************************************************************
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_statsgather_schema_stats(
ownname => SCOTT
estimate_percent => dbms_statsauto_sample_size
method_opt => for all columns size repeat
degree =>
);
end;
使用alter table xxx monitoring;命令来实现Oracle表监视时需要使用dbms_stats中的auto选项如清单D所示auto选项根据数据分布以及应用程序访问列的方式（例如通过监视而确定的一个列的工作量）来创建直方图使用method_opt=>auto类似于在dbms_stats的option参数中使用gather autobegin
dbms_statsgather_schema_stats(
ownname => SCOTT
estimate_percent => dbms_statsauto_sample_size
method_opt => for all columns size auto
degree =>
);
end;
并行收集
Oracle允许以并行方式来收集CBO统计数据这就显着提高了收集统计数据的速度但是要想并行收集统计数据你需要一台安装了多个CPU的SMP服务器
更快的执行速度
dbms_stats是提高SQL执行速度的一种出色机制通过使用dbms_stats来收集最高质量的统计数据CBO能够正确判断执行任何SQL查询时的最快途径dbms_stats还在不断地改进目前它的一些令人激动的新特性（自动样本大小和自动直方图生成）已经显着简化了Oracle专家的工作
一般在周末的时候使用dbms_stats和estimate
２％的DB Cache
指表的块数(hwm之下的blocks)为db_cache_size的%
这个包的下面四个存储过程分别收集indextableschemadatabase的统计信息
gather_index_stats
gather_table_stats
gather_schema_stats
gather_database_stats
