Oracle数据库中的统计查询研究（oracle中统计查询）

Oracle数据库中的统计查询研究

随着企业数据量的不断增长，数据查询的效率对于企业的运营效率具有至关重要的意义。在这种情况下，统计查询的方法是可以帮助我们提升查询效率的一种有效方法。本文将介绍Oracle数据库中的统计查询，探讨如何使用统计查询来提升查询效率。

I. 什么是统计查询

统计查询是一种优化查询的方法。通过收集表的统计信息，可以帮助查询优化器做出更好的查询计划，从而提升查询效率。Oracle数据库中提供了多种统计信息，例如表行数、列的离散度、数据分布等等。

具体来说，统计查询所收集的信息包括：

1. 表统计信息：包括表行数、块数、平均行长度等等。

2. 列统计信息：包括列的离散度、数据分布、空值比例等等。

3. 索引统计信息：包括索引的高度、块数、选择性等等。

II. 如何收集统计信息

在Oracle数据库中，我们可以使用dbms_stats包来收集统计信息。该包包含了多个过程，可以分别用于收集表、列、索引等的统计信息。以下是一个示例：

EXEC dbms_stats.gather_table_stats(‘SCOTT’, ‘EMP’, estimate_percent=>100, cascade=>TRUE);

其中，’SCOTT’表示模式名，’EMP’表示表名，estimate_percent表示采样比例，cascade表示是否同时收集相关对象的统计信息。

当然，我们也可以通过Oracle Enterprise Manager或者SQL Developer等工具来收集统计信息。

III. 如何使用统计信息

收集完统计信息后，我们可以使用Oracle的查询优化器来使用这些信息做出更好的查询计划。在Oracle中，查询计划由多个步骤组成，每个步骤都有不同的操作方式和代价。以下是一个查询计划的示例：

SELECT * FROM emp WHERE ename=’SCOTT’;

| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 36 | 2 (0)| 00:00:01 |

|* 1 | TABLE ACCESS FULL| EMP | 1 | 36 | 2 (0)| 00:00:01 |

在这个计划中，我们可以看到查询涉及一个表（EMP），并使用了全表扫描（TABLE ACCESS FULL）的方式进行数据筛选，代价为2个逻辑读（Logical IOs）。

而如果我们没有收集统计信息，查询计划可能会变成这样：

SELECT * FROM emp WHERE ename=’SCOTT’;

| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 198 | 157 (1)| 00:00:02 |

|* 1 | TABLE ACCESS FULL| EMP | 1 | 198 | 157 (1)| 00:00:02 |

在这个计划中，查询同样涉及到EMP表，但使用了聚集器（SORT AGGREGATE）的方式进行数据筛选，代价为157个逻辑读（Logical IOs），相对于全表扫描的代价大大增加。

可以看到，通过收集统计信息，查询优化器可以更好地作出查询计划，从而提升查询效率。

IV. 统计信息的注意事项

虽然统计信息可以提升查询效率，但也有一些需要注意的事项。

1. 统计信息的收集需要考虑代价。如果表数据量较大，收集统计信息可能会消耗大量时间和资源，影响系统的正常运行。因此，我们需要合理设置采样比例等参数，避免影响系统性能。

2. 统计信息的收集需要定期进行。随着数据变化和表结构变化，统计信息可能会变得过时，从而影响查询效率。因此，我们需要定期收集统计信息，通常建议每天收集一次。

3. 统计信息的正确性需要保证。如果统计信息错误或者不准确，就会导致查询优化器做出错误的查询计划，从而影响查询效率。因此，我们需要保证收集统计信息的准确性和正确性。

V. 结论

在企业应用中，查询效率对于运营效率具有至关重要的意义。通过收集统计信息，我们可以提升查询效率，从而为企业提供更好的服务。当然，也需要注意统计信息的收集、合理使用和正确性等问题，以保证查询效率的有效提升。