Oracle CBO 统计信息的收集与执行计划的选择

--概要

主要总结一下Oracle是如何收集统计信息的是如何选择的,有一些好的Ref可以看看

柱状图(Histogram)，绑定变量,bind peeking，cursor_sharing 之间的关系

--基本概念

首先要明确系统的自动收集机制如果insert update delete truncate发生的数据量变化大于总记录的10%系统就会自动重新统计信息.如果统计信息为null时系统蚕食OPTOMIZER_DYNAMIC_SAMPLING 能够控制如何进行收集. Hint是 /*+ dynamic_sampling (table integer) */ 详见TOP第五章1.3节

以下为收集后用来存储统计信息的视图:

user_tab_statistics --统计之后用来显示表的统计信息 3.1.2

user_tables --查看schames下所有表的统计信息

exec dbms_stats.gather_schema_stats(ownname => user, estimate_percent => 0.5);
SELECT table_name, sample_size, num_rows, round(sample_size/num_rows*100,1) AS "%" 
  FROM user_tables WHERE num_rows > 0 ORDER BY table_name;
TABLE_NAME                     SAMPLE_SIZE NUM_ROWS          %
------------------------------ ----------- -------- ----------
BIG_TABLE                            12435   ######          5
COLOCATED                             5087    98484        5.2
T                                     1001     1001        100

user_tab_col_statistics --统计之后用来显示列的统计信息 3.1.3
user_tab_histograms --统计之后用来显示直方图的统计信息 3.1.4
user_ind_statistics --统计之后用来显示索引的统计信息 3.1.5
user_indexes

Oracle的CBO的执行计划选择是基于柱状图(Histogram)的,柱状图用于记录表中的列的分布情况,有了柱状图CBO就可以选择最优的执行计划,否则就需要根据索引的选择性(selectivity)来判断是否使用该索引. 以下是建立测试环境

CREATE TABLE t
AS
SELECT rownum AS id,
       round(dbms_random.normal*1000) AS val1,
       100+round(ln(rownum/3.25+2)) AS val2,
       100+round(ln(rownum/3.25+2)) AS val3,
       dbms_random.string('p',250) AS pad
FROM dual
CONNECT BY level <= 1000
ORDER BY dbms_random.value;

UPDATE t SET val1 = NULL WHERE val1 < 0;
ALTER TABLE t ADD CONSTRAINT t_pk PRIMARY KEY (id);
CREATE INDEX t_val1_i ON t (val1);
CREATE INDEX t_val2_i ON t (val2);

--收集方法 dbms_stats.gather_table_stats vs Analyze

众所周知，Table是分区的时候，analyze根据所有partition上的已有的统计信息“计算”出整个表级别上的统计信息；而 dbms_stats是实际去计算整个表范围的统计信息，因此表级别的统计信息比analyze更精确，反映表上真实的情况.

alter system flush shared_pool;

analyze table t compute statistics;
analyze table t delete statistics;
analyze table ljb_test compute statistics for table for all indexes for all indexed columns;

exec dbms_stats.gather_table_stats(user,'t');
exec dbms_stats.gather_table_stats(user,'t',method_opt=>'for columns size 1 status');

--直方图 (n<6是等高度直方图 n>=6 是频率直方图(精准)) 我的一个讨论帖http://www.itpub.net/viewthread.php?tid=1247685&page=2#pid14860199

method_opt=>'FOR ALL COLUMNS SIZE n' -- n<6是等高度直方图 n>=6 是频率直方图(精准) 但是列的唯一值大于254还是要使用等高直方图。其中n定义了bucket的取值范围1~254,oralce 根据这个列的distinct值来计算bucket的个数(size 1例外它表示不创建直方图)
如果distinct > n 那么就使用等高直方图,就是说当有一列的唯一值大于254(最大允许的桶的数量)就不能够使用频率直方图了如果distinct <=n 那么就是用频率直方图，bucket数目是distinct~除了这个选项还有几个可选：

size repeat 刷新可用直方图
size skewonly 只收集非均匀分布的直方图，系统自动决定桶数
size auto 类似skewonly加上where短语引用的列根据一个列使用历史P115 col_usage.sql统计表决定是否收集

cascade=>true DBMS_STATS will collect for all columns and the indexes

select id , count(*) from t group by id order by id; 
....................
     19978          1 
     19979          1
     19982          1
     19996          1
     19997          1
12500 rows selected.
exec dbms_stats.gather_table_stats(user,'T',method_opt=>'FOR ALL COLUMNS SIZE 6'); 
-- n>=6 选择使用频率直方图
Select TABLE_NAME, COLUMN_NAME, NUM_DISTINCT, NUM_BUCKETS, HISTOGRAM 
  From user_tab_col_statistics where table_name = 'T' and column_name = 'ID';
--这里的distinct是12500远远大于254所以如果distinct > n 那么就使用等高直方图
TABLE_NAME COLUMN_NAME NUM_DISTINCT NUM_BUCKETS HISTOGRAM
---------- ----------- ------------ ----------- -----------------   
T          ID          12500        6           HEIGHT BALANCED 
SELECT TABLE_NAME, COLUMN_NAME, ENDPOINT_NUMBER, ENDPOINT_VALUE 
  FROM USER_TAB_HISTOGRAMS WHERE TABLE_NAME = 'T' AND COLUMN_NAME = 'ID';
TABLE_NAME  COLUMN_NAME  ENDPOINT_NUMBER ENDPOINT_VALUE
--------------------------------------------------------
T           ID           0               1
T           ID           1               1563
T           ID           2               3126
T           ID           3               4689
T           ID           4               6252 
T           ID           5               7814
T           ID           6               9376
T           ID           7               13809
T           ID           8               19997
0~1 第一个桶 
1~2 第二个桶
....
3~4 第四个桶
等高直方图中endpoint_number就是每个通的端点号,而不是桶号说白了就是桶号从0开始
频率直方图中endpoint_number就是桶中的累计个数每一个endpoint_number代表一个桶说白了就是桶号从1开始 
--频率直方图能够精准的返回基数cardinality，比等高直方图精准
DELETE plan_table; 
EXPLAIN PLAN SET STATEMENT_ID '101' FOR SELECT * FROM t WHERE val2 = 101;
EXPLAIN PLAN SET STATEMENT_ID '102' FOR SELECT * FROM t WHERE val2 = 102;
EXPLAIN PLAN SET STATEMENT_ID '103' FOR SELECT * FROM t WHERE val2 = 103;
EXPLAIN PLAN SET STATEMENT_ID '104' FOR SELECT * FROM t WHERE val2 = 104;
EXPLAIN PLAN SET STATEMENT_ID '105' FOR SELECT * FROM t WHERE val2 = 105;
EXPLAIN PLAN SET STATEMENT_ID '106' FOR SELECT * FROM t WHERE val2 = 106;
COLUMN statement_id FORMAT A12 
SELECT statement_id, cardinality FROM plan_table WHERE id = 0 ORDER BY statement_id;
--频率直方图能够精准的返回基数cardinality使用method_opt => 'for all columns size skewonly'进行收集
STATEMENT_ID CARDINALITY 
------------ -----------
101                    8
102                   25
103                   68
104                  185
105                  502
106                  212
STATEMENT_ID CARDINALITY --等高直方图不准确的基数cardinality  使用method_opt =>5进行收集 
------------ -----------
101                   50
102                   50
103                   50
104                   50
105                   400
106                   300

-- 绑定变量

这里涉及到几个概念,Bind Peeking:第一次硬解析,如果收集了直方图,并且使用了绑定变量或者设置了Cursor_Sharing这个变量,这时Bind Peeking就会开动了.
- Exact书写完全一致
- Similar非绑定变量自动转为绑定变量还会有peeking,where条件中没有柱状图就会peeking否则认为SQL不安全
- Force不理会柱状图直接共享

测试

SELECT count(pad) FROM t WHERE id < 990; --查询表中大部分数据，所以全表扫描
SELECT * FROM table(dbms_xplan.display_cursor(NULL, NULL, 'basic'));

SELECT count(pad) FROM t WHERE id < 10; --而这个是Index Range Scan
SELECT * FROM table(dbms_xplan.display_cursor(NULL, NULL, 'basic'));

With bind variables the same execution plan is used. Depending on the 
peeked value (10 or 990), a full table scan or an index range scan is used.

----------第一次Bind Peeking 为全表扫描那么之后都是用这个执行计划-----------
variable id number;

EXECUTE :id := 990;
SELECT count(pad) FROM t WHERE id < :id;
SELECT * FROM table(dbms_xplan.display_cursor(NULL, NULL, 'basic'));

EXECUTE :id := 10;
SELECT count(pad) FROM t WHERE id < :id;
SELECT * FROM table(dbms_xplan.display_cursor(NULL, NULL, 'basic'));

----------第一次Bind Peeking 为 Index Range Scan 那么之后都是用这个执行计划-----------

ALTER SYSTEM FLUSH SHARED_POOL;
variable id number;

EXECUTE :id := 10;
SELECT count(pad) FROM t WHERE id < :id; 
SELECT * FROM table(dbms_xplan.display_cursor(NULL, NULL, 'basic'));

EXECUTE :id := 990;
SELECT count(pad) FROM t WHERE id < :id;
SELECT * FROM table(dbms_xplan.display_cursor(NULL, NULL, 'basic'));

--验证一下Library Cache中的执行计划也是Index Range Scan
Select operation,options,object_name,id,parent_id,cost 
  From v$sql_plan where object_name='T';
OPERATION     OPTIONS         OBJECT_NAME ID  PARENT_ID  COST
------------- --------------- ----------- --- ---------- ----
TABLE ACCESS  BY INDEX ROWID  T           2   1          11

SELECT sql_id, child_number, is_bind_sensitive, is_bind_aware, is_shareable
FROM v$sql
WHERE sql_text = 'SELECT count(pad) FROM t WHERE id < :id'
ORDER BY child_number;
SQL_ID        CHILD_NUMBER I I I
------------- ------------ - - -
asth1mx10aygn            0 Y N Y

--自适应游标 11g

11g的自适应游标解决了上边的问题, 字典视图 v$SQL 已经修改，添加了两列：IS_BIND_SENSITIVE 和 IS_BIND_AWARE

测试

Select is_bind_sensitive, is_bind_aware, sql_id, child_number 
  From v$sql where sql_text = 'select * from t where id < 990;'

select * from v$sql_cs_histogram where sql_id = '7cv5271zx2ttg'

posted @ 2010-03-29 10:13 xxd 阅读(3213) 评论(0) 编辑收藏举报

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