使用dbms

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_stats gather_schema_stats(

ownname => SCOTT

options => GATHER AUTO

estimate_percent => dbms_stats auto_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（变脏）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视图来跟踪发生变动的表 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 *** 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_stats auto_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skewonly repeat和auto method_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 ysis

Use this method for a first time ysis for skewed indexes

This runs a long time because all indexes are examined

begin

dbms_stats gather_schema_stats(

ownname => SCOTT

estimate_percent => dbms_stats auto_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 re yze histograms for indexes

that have histograms

Following the initial ysis the weekly ysis

job will use the repeat option The repeat option

tells dbms_stats that no indexes have changed and

it will only re yze histograms for

indexes that have histograms

begin

dbms_stats gather_schema_stats(

ownname => SCOTT

estimate_percent => dbms_stats auto_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 auto begin

dbms_stats gather_schema_stats(

ownname => SCOTT

estimate_percent => dbms_stats auto_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 这就显著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）已经显著简化了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index table schema database的统计信息

gather_index_stats

gather_table_stats

gather_schema_stats

gather_database_stats

lishixinzhi/Article/program/Oracle/201311/16499

原始未分页查询Sql代码如下  

select ROWNUM rn t id ID o name YYB u name XM t MC from tZDYSX   t tuser u lbanization o where t cjr=u id and id=code and t gx =    order by ID 

结果如下 RN    ID      YYB       XM     MC        某证券总部     管理员 测试      某证券总部     管理员 持有上港 股以上     某证券总部     管理员 十年规划    某证券总部     管理员 开发渠道为上海    某证券总部     管理员 万科A    某证券总部     管理员    某证券总部     管理员 今天过生日的客户      某证券总部     管理员 客户状态正常     某证券总部     管理员 无交易    某证券总部     管理员 OA     某证券总部     管理员 幸运客户    某证券总部     管理员 风险型    某证券总部     管理员 tst    白沙网上交易   安昌彪 安客户正常     某证券总部     管理员    某证券总部     管理员 客户号包含    某证券总部     管理员 aaa    某证券总部     管理员 ssssssss    某证券总部     管理员    某证券总部     管理员    某证券总部     管理员    某证券总部     管理员 aaaaaa

rows selected

最初我使用如下Sql代码查询  

select from (select ROWNUM rn t id ID o name YYB u name XM t MC    from tZDYSX t tuser u lbanization o where t cjr=u id and id=code and    t gx = order by t ID )Where rn> and rn<= ; 

这种方法能成功分页 结果如下 RN    ID        YYB       XM      MC    某证券总部     管理员 开发渠道为上海    某证券总部     管理员 万科A    某证券总部     管理员    某证券总部     管理员 今天过生日的客户    某证券总部     管理员 客户号包含    某证券总部     管理员 aaa    某证券总部     管理员 ssssssss    某证券总部     管理员    某证券总部     管理员    某证券总部     管理员 aaaaaa

rows selected

从结果看来 有个问题 此语句Sql代码 order by CJSJ DESC  被执行 但是是在分后的第 到 条记录的结果集中再进行排序 而不是先排序后分页 （本来希望显示ID为 到 结果变为 到 ）

后来变为以下Sql代码查询  

SELECT     FROM(    SELECT ROWNUM RN TA     FROM(   select t id ID o name YYB u name XM t MC   from tZDYSX t tuser u lbanization o    where t cjr=u id and id=code and t gx = order by t ID   )TA WHERE ROWNUM <=    )WHERE RN >   SELECT FROM( SELECT ROWNUM RN TA FROM(select t id ID o name YYB u name XM t MCfrom tZDYSX t tuser u lbanization o where t cjr=u id and id=code and t gx = order by t ID)TA WHERE ROWNUM <= )WHERE RN >

结果如下 RN    ID     YYB           XM     MC    某证券总部     管理员 幸运客户    某证券总部     管理员 风险型    某证券总部     管理员 tst    白沙网上交易   安昌彪 安客户正常    某证券总部     管理员    某证券总部     管理员 客户号包含    某证券总部     管理员 aaa    某证券总部     管理员 ssssssss    某证券总部     管理员    某证券总部     管理员

rows selected

看来结果是正确的

总结 第二种方法其中最内层的查询Sql代码

select t id ID o name YYB u name XM t MC   from tZDYSX t tuser u lbanization o    where t cjr=u id and id=code and t gx = order by t ID 

表示不进行翻页的原始查询语句 ROWNUM <= 和RN > 控制分页查询的每页的范围 第二种方法在大多数情况拥有较高的效率 分页的目的就是控制输出结果集大小 在上面的分页查询语句中 这种考虑主要体现在WHERE ROWNUM <= 这句上

选择第 到 条记录存在两种方法 第二种方法正是在查询的第二层通过ROWNUM <= 来控制最大值 在查询的最外层控制最小值 而第一种方法是去掉查询第二层的WHERE ROWNUM <= 语句 在查询的最外层控制分页的最小值和最大值

一般来说 第二个查询的效率比第一个高得多 这是由于CBO 优化模式下 Oracle可以将外层的查询条件推到内层查询中 以提高内层查询的执行效率 对于第二个查询语句 第 层的查询条件WHERE ROWNUM <= 就可以被Oracle推入到内层查询中 这Oracle查询的结果一旦超过了ROWNUM限制条件 就终止查询将结果返回了

而第一个查询语句 由于查询条件Where rn> and rn<= 是存在于查询的第三层 而Oracle无法将第三层的查询条件推到最内层（即使推到最内层也没有意义 因为最内层查询不知道RN代表什么） 因此 对于第一个查询语句 Oracle最内层返回给中间层的是所有满足条件的数据 而中间层返回给最外层的也是所有数据 数据的过滤在最外层完成 显然这个效率要比第二个查询低得多

lishixinzhi/Article/program/Oracle/201311/17706

CBO是Cost-Based Optimization的缩写，中文叫做“基于成本的优化。”

Oracle的优化器有两种优化方式,即基于规则的优化方式(Rule-Based Optimization，简称为RBO)和基于代价的优化方式(Cost-Based Optimization，简称为CBO)，在Oracle8及以后的版本,Oracle强烈推荐用CBO的方式。

设定选用哪种优化模式：

A、Instance级别我们可以通过在initSIDora文件中设定OPTIMIZER_MODE=RULE/CHOOSE/FIRST_ROWS/ALL_ROWS如果没设定OPTIMIZER_MODE参数则默认用的是Choose方式。

B、Sessions级别通过ALTER SESSION SET OPTIMIZER_MODE=RULE/CHOOSE/FIRST_ROWS/ALL_ROWS来设定。

C、语句级别用Hint（/+ /）来设定。

一、Oracle取随机数据 1、Oracle访问数据的基本方法： 1）、全表扫描(Full table Scan)：执行全表扫描，Oracle读表中的所有记录，考查每一行是否满足WHERE条件。Oracle顺序的读分配给该表的每一个数据块，且每个数据块Oracle只读一次这样全表扫描能够受益于多块读 2）、采样表扫描(sample table scan)：扫描返回表中随机采样数据，这种访问方式需要在FROM语句中包含SAMPLE选项或者SAMPLE BLOCK选项 注：从Oracle8i开始Oracle提供采样表扫描特性

2、使用sample获得随机结果集 21、语法： SAMPLE BLOCK [ SEED (seed_value) ] SAMPLE选项：表示按行采样来执行一个全表扫描，Oracle从表中读取特定百分比的记录，并判断是否满足WHERE子句以返回结果。 BLOCK： 表示使用随机块例举而不是随机行例举。 sample_percent：是随机获取一张表中记录的百分比。比如值为10，那就是表中的随机的百分之10的记录。 值必须大于等于000001，小于100。

SEED：表示从哪条记录返回，类似于预先设定例举结果，因而每次返回的结果都是固定的。该值必须介于0和4294967295之间。

22、举例说明

(1)sample(sample_percent):

(2)、sample block(sample_percent)

(3)、sample block(sample_percent) seed(seed_value)

注意以下几点:

1sample只对单表生效，不能用于表连接和远程表 2sample会使SQL自动使用CBO

3、使用DBMS_RANDOM包 DBMS_RANDOM有两种主要的使用方法分别是：DBMS_RANDOMVALUE()和DBMS_RANDOMRANDOM

4、使用 内部函数sys_guid()

注:

在使用sys_guid() 这种方法时,有时会获取到相同的记录，即和前一次查询的结果集是一样的，查找相关资料，有些说是和 *** 作系统 有关，在windows平台下正常，获取到的数据是随机的，而在 Linux 等平台下始终是相同不变的数据集，有些说是因为sys_guid()函数本身的问题，即sys_guid()会在查询上生成一个16字节的全局唯一标识符，这个标识符在绝大部分平台上由一个宿主标识符和进程或进程的线程标识符组成，这就是说，它很可能是随机的，但是并不表示一定是百分之百的这样。

所以,为确保在不同的平台每次读取的数据都是随机的,我们大多采用使用sample函数或者DBMS_RANDOM包获得随机结果集，其中使用sample函数更常用，因为其查询时缩小了查询范围，在查询大表，且要提取数据不是很不多的情况下，会对查询速度上有明显的提高。

Join是一种试图将两个表结合在一起的谓词 一次只能连接 个表 表连接也可以被称为表关联 在后面的叙述中 我们将会使用 row source 来代替 表 因为使用row source更严谨一些 并且将参与连接的 个row source分别称为row source 和row source Join过程的各个步骤经常是串行 *** 作 即使相关的row source可以被并行访问 即可以并行的读取做join连接的两个row source的数据 但是在将表中符合限制条件的数据读入到内存形成row source后 join的其它步骤一般是串行的 有多种方法可以将 个表连接起来 当然每种方法都有自己的优缺点 每种连接类型只有在特定的条件下才会发挥出其最大优势

row source(表)之间的连接顺序对于查询的效率有非常大的影响 通过首先存取特定的表 即将该表作为驱动表 这样可以先应用某些限制条件 从而得到一个较小的row source 使连接的效率较高 这也就是我们常说的要先执行限制条件的原因 一般是在将表读入内存时 应用where子句中对该表的限制条件

根据 个row source的连接条件的中 *** 作符的不同 可以将连接分为等值连接(如WHERE A COL = B COL ) 非等值连接(WHERE A COL > B COL ) 外连接(WHERE A COL = B COL (+)) 上面的各个连接的连接原理都基本一样 所以为了简单期间 下面以等值连接为例进行介绍

在后面的介绍中 都已

SELECT A COL B COL

FROM A B

WHERE A COL = B COL ;

为例进行说明 假设A表为Row Soruce 则其对应的连接 *** 作关联列为COL B表为Row Soruce 则其对应的连接 *** 作关联列为COL

连接类型

目前为止 无论连接 *** 作符如何 典型的连接类型共有 种

排序 合并连接(Sort Merge Join (SMJ) )

嵌套循环(Nested Loops (NL) )

哈希连接(Hash Join)

排序 合并连接(Sort Merge Join SMJ)

内部连接过程

) 首先生成row source 需要的数据 然后对这些数据按照连接 *** 作关联列(如l )进行排序

) 随后生成row source 需要的数据 然后对这些数据按照与sort source 对应的连接 *** 作关联列(如l )进行排序

) 最后两边已排序的行被放在一起执行合并 *** 作 即将 个row source按照连接条件连接起来

下面是连接步骤的图形表示

MERGE

/\

SORTSORT

||

Row Source Row Source

如果row source已经在连接关联列上被排序 则该连接 *** 作就不需要再进行sort *** 作 这样可以大大提高这种连接 *** 作的连接速度 因为排序是个极其费资源的 *** 作 特别是对于较大的表 预先排序的row source包括已经被索引的列(如l 或l 上有索引)或row source已经在前面的步骤中被排序了 尽管合并两个row source的过程是串行的 但是可以并行访问这两个row source(如并行读入数据 并行排序)

SMJ连接的例子

SQL> explain plan for

select /+ ordered / e deptno d deptno

from emp e dept d

where e deptno = d deptno

order by e deptno d deptno;

Query Plan

SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=

MERGE JOIN

SORT JOIN

TABLE ACCESS FULL EMP [ANALYZED]

SORT JOIN

TABLE ACCESS FULL DEPT [ANALYZED]

排序是一个费时 费资源的 *** 作 特别对于大表 基于这个原因 SMJ经常不是一个特别有效的连接方法 但是如果 个row source都已经预先排序 则这种连接方法的效率也是蛮高的

嵌套循环(Nested Loops NL)

这个连接方法有驱动表(外部表)的概念 其实 该连接过程就是一个 层嵌套循环 所以外层循环的次数越少越好 这也就是我们为什么将小表或返回较小row source的表作为驱动表(用于外层循环)的理论依据 但是这个理论只是一般指导原则 因为遵循这个理论并不能总保证使语句产生的I/O次数最少 有时不遵守这个理论依据 反而会获得更好的效率 如果使用这种方法 决定使用哪个表作为驱动表很重要 有时如果驱动表选择不正确 将会导致语句的性能很差 很差

内部连接过程

Row source 的Row Probe >Row source

Row source 的Row Probe >Row source

Row source 的Row Probe >Row source

……

Row source 的Row n Probe >Row source

从内部连接过程来看 需要用row source 中的每一行 去匹配row source 中的所有行 所以此时保持row source 尽可能的小与高效的访问row source (一般通过索引实现)是影响这个连接效率的关键问题 这只是理论指导原则 目的是使整个连接 *** 作产生最少的物理I/O次数 而且如果遵守这个原则 一般也会使总的物理I/O数最少 但是如果不遵从这个指导原则 反而能用更少的物理I/O实现连接 *** 作 那尽管违反指导原则吧！因为最少的物理I/O次数才是我们应该遵从的真正的指导原则 在后面的具体案例分析中就给出这样的例子

在上面的连接过程中 我们称Row source 为驱动表或外部表 Row Source 被称为被探查表或内部表

在NESTED LOOPS连接中 Oracle读取row source 中的每一行 然后在row sourc 中检查是否有匹配的行 所有被匹配的行都被放到结果集中 然后处理row source 中的下一行 这个过程一直继续 直到row source 中的所有行都被处理 这是从连接 *** 作中可以得到第一个匹配行的最快的方法之一 这种类型的连接可以用在需要快速响应的语句中 以响应速度为主要目标

如果driving row source(外部表)比较小 并且在inner row source(内部表)上有唯一索引 或有高选择性非唯一索引时 使用这种方法可以得到较好的效率 NESTED LOOPS有其它连接方法没有的的一个优点是 可以先返回已经连接的行 而不必等待所有的连接 *** 作处理完才返回数据 这可以实现快速的响应时间

如果不使用并行 *** 作 最好的驱动表是那些应用了where 限制条件后 可以返回较少行数据的的表 所以大表也可能称为驱动表 关键看限制条件 对于并行查询 我们经常选择大表作为驱动表 因为大表可以充分利用并行功能 当然 有时对查询使用并行 *** 作并不一定会比查询不使用并行 *** 作效率高 因为最后可能每个表只有很少的行符合限制条件 而且还要看你的硬件配置是否可以支持并行(如是否有多个CPU 多个硬盘控制器) 所以要具体问题具体对待

NL连接的例子

SQL> explain plan for

select a dname b sql

from dept a emp b

where a deptno = b deptno;

Query Plan

SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=

NESTED LOOPS

TABLE ACCESS FULL DEPT [ANALYZED]

TABLE ACCESS FULL EMP [ANALYZED]

哈希连接(Hash Join HJ)

这种连接是在oracle 以后引入的 从理论上来说比NL与SMJ更高效 而且只用在CBO优化器中

较小的row source被用来构建hash table与bitmap 第 个row source被用来被hansed 并与第一个row source生成的hash table进行匹配 以便进行进一步的连接 Bitmap被用来作为一种比较快的查找方法 来检查在hash table中是否有匹配的行 特别的 当hash table比较大而不能全部容纳在内存中时 这种查找方法更为有用 这种连接方法也有NL连接中所谓的驱动表的概念 被构建为hash table与bitmap的表为驱动表 当被构建的hash table与bitmap能被容纳在内存中时 这种连接方式的效率极高

HASH连接的例子

SQL> explain plan for

select /+ use_hash(emp) / empno

from emp dept

where emp deptno = dept deptno;

Query Plan

SELECT STATEMENT[CHOOSE] Cost=

HASH JOIN

TABLE ACCESS FULL DEPT

TABLE ACCESS FULL EMP

要使哈希连接有效 需要设置HASH_JOIN_ENABLED=TRUE 缺省情况下该参数为TRUE 另外 不要忘了还要设置hash_area_size参数 以使哈希连接高效运行 因为哈希连接会在该参数指定大小的内存中运行 过小的参数会使哈希连接的性能比其他连接方式还要低

总结一下 在哪种情况下用哪种连接方法比较好

排序 合并连接(Sort Merge Join SMJ)

a) 对于非等值连接 这种连接方式的效率是比较高的

b) 如果在关联的列上都有索引 效果更好

c) 对于将 个较大的row source做连接 该连接方法比NL连接要好一些

d) 但是如果sort merge返回的row source过大 则又会导致使用过多的rowid在表中查询数据时 数据库性能下降 因为过多的I/O

嵌套循环(Nested Loops NL)

a) 如果driving row source(外部表)比较小 并且在inner row source(内部表)上有唯一索引 或有高选择性非唯一索引时 使用这种方法可以得到较好的效率

b) NESTED LOOPS有其它连接方法没有的的一个优点是 可以先返回已经连接的行 而不必等待所有的连接 *** 作处理完才返回数据 这可以实现快速的响应时间

哈希连接(Hash Join HJ)

a) 这种方法是在oracle 后来引入的 使用了比较先进的连接理论 一般来说 其效率应该好于其它 种连接 但是这种连接只能用在CBO优化器中 而且需要设置合适的hash_area_size参数 才能取得较好的性能

b) 在 个较大的row source之间连接时会取得相对较好的效率 在一个row source较小时则能取得更好的效率

c) 只能用于等值连接中

笛卡儿乘积(Cartesian Product)

当两个row source做连接 但是它们之间没有关联条件时 就会在两个row source中做笛卡儿乘积 这通常由编写代码疏漏造成(即程序员忘了写关联条件) 笛卡尔乘积是一个表的每一行依次与另一个表中的所有行匹配 在特殊情况下我们可以使用笛卡儿乘积 如在星形连接中 除此之外 我们要尽量使用笛卡儿乘积 否则 自己想结果是什么吧！

注意在下面的语句中 在 个表之间没有连接

SQL> explain plan for

select emp deptno dept deptno

from emp dept

Query Plan

SLECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=

MERGE JOIN CARTESIAN

TABLE ACCESS FULL DEPT

SORT JOIN

TABLE ACCESS FULL EMP

lishixinzhi/Article/program/Oracle/201311/17469

监控Oracle 数据库中长时间运行进程的两种方式,通过这些方 法,我们可以监控单条语句的 长时间 *** 作,监控存储过程的运行进度,甚至自己'生成'进度信息 关键词:监控进度V$SESSION_LONGOPS 当Oracle 存储过程运行时间较长时,我们希望客 户端能了解到它在后台执行的状况或者进度信息(类 似WINDOWS 安装软件时的进度条信息),这样可以知 道运行在后台的应用进程是否终止或者休眠,更近一 步要求,最好能知道进行到哪一步骤,还有多少时间才 能完成 简单到一条SQL 语句的情况,如果执行时间较长, 我们如何得到它的运行状况是否后台还在运行虽 然可以查看SQL 的执行计划了解它的执行步骤,但如 何知道它运行到哪一个步骤了呢如何才能估计出它 的合理的较为精确的执行时间呢 Oracle 数据库前端发出执行命令后,进程在后台 执行,普通开发人员一般无法了解到后台在做什么,一 般采用的方法是用DBMSOUTPUTPUT_LINE 来打印出 来,但DBMS—OUTPUTPUT—LINE 打印的信息受缓冲区 大小限制,如果信息较多就容易溢出,而且如果存储过 程执行时间较长,只有在其执行完后,这些信息才会打 印出来,这就增加了调试周期,影响了调试效果有的 开发人员在存储过程中通过写日志表的形式来记录进 度,但需要COMMIT 后其他进程才能看到这些日志信 息,而在某些控制结构中(如游标CURSOR 循环)COM— MIT,则很容易引起ORA 一01555 错误,造成程序出错 下面介绍两种监控方法 如何监控单条长语句从ORACLE8 开始,出现一个新的动态视图:V $SESSION_LONGOPS,从这个视图可以获知一些 *** 作 (如全表扫描,并行查询,RMAN,排序等)的执行进度, 我们先来了解一下V$SESSION—LONGOPS 视图的一些 重要字段: 列说明 sID 会话标识 5ERIAL#会话序列号 OPfE *** 作的简短描述 TARG 盯 *** 作的对象,如xx TAR~_DESC目标描述 SOFAR 目前已执行单位数目 ToTAIWORK 总单位数目 UNlTS 单位 START_TIME 开始执行时间 LAST_ UPDATE_TIME 统计数据最后更新时间 TIME_ REMAINING 估计剩余时间c ELAPSED_SECONDS 已执行时间(秒) MEsSAGE 统计数据汇总信息 USERA^^E 用户名 ~L_ADDRES5 语句的地址,,用于和V$sql_text 等关联 语句的hash 地址,用于和V$sql_texlSQLHASH VALUE等关联 这个动态视图显示各个运行时间超过6 程这些进程包含许多备份和恢复功能,统计数据收集,查询等 执行以下语句就可以得到数据库中各个长时间 *** 作的进程信息: select'Icfromv$sesslon_ longopswheretime_ re- malnlng>0 我们也可以用图形化工具查看,如TOAD,OEM中 均可查看长 *** 作进程进度信息 Oracle 自带的管理工具OracleEnterpriseManager (OEM)提供了图形化查看长 *** 作的功能,如: 计算机系统应用2007 Quest公司的数据库管理工具TOAD 也可以看到 长 *** 作信息,如: 表的统计信息 长时问运行的SQL 语句可以用V$SESSION—LON 为了能监控到查询进程执行的进度,必需使用 CBO 优化器并且: 设置TlMED—STATISTICS或者SQL—TRACE 用ANALYZE语句或者DBMS—STAT 包收集相关 108 实践经验P 帕cficalExpen GOPS来监控实际上,长时间运行的存储过程也可以 监控那是否任何 *** 作都可以通过这个视图来监控进 度呢很遗憾,V$SESSION—LONGOPS 只会报告它认为 耗时长的 *** 作对于NEsTEDLOOP/UNIQUEINDEX READS/INDEXRANGEScANS 等执行速度很快的 *** 作, 2007 期计算机系统应用由于它们执行一般不超过6 秒,因此将不会出现在V $SESSION—LONGOPS 如何监控自定义存储过程单条长语句可以用上面的方法监控,Oracle 动生成V$SESSION— LONGOPS 记录那么存储过程中 有许多小 *** 作,如何监控进度呢其实,我们也可以手 工生成V$SESSION—LONGOPS 记录,方法是调用DBMS APPLICATION—INFO 包来生成自定义进度信息 从Oracle72 开始,提供了DBMS—APPLICATION— INFo 包,通过调用这个包,应用可以将自己的名字和 动作填写到V$SESSION 和V$SQLAREA 的MODULE ACTION列中V$SESSION 列出每个会话的用户名, *** 作系统机器名,终端名,程序名等 应用可以在执行模块时设置模块名和动作名,模 块名一般是甩户自定义的而动作名一般描述模块中 的当前执行的事务的名字 DBMSAPPLICATION_INFO 包包含以下过程 SET_ MODULE 设置当前运行程序的模块名 SET__AEl'ION 设置当前模块的当前动作名 SESSION—LON-在V$SESSIONLONGOPS视图中 GoPS 插入一行进度信息 SETMODULE过程设置模块名和动作名: createorreplaceproceduredel—cust(v_cust—Id varchar2) begindbms—— application—— infoset— module(module—— name=>"delcust" actlon_name=>"deletetablecust)i deletefromcustwherecustld=v_ cusLId; dbms_appllcatlon— InfoseLmodule(,); end;以上设置的模块名和动作名可以通过查询V $sqlarea 获取 如:selectsql—text,module,actionfromv $sqlareawheremodule="del_cust: sql_textmoduleadion Deletefr0mcustdel_ custdeletetableoust 1rowselected SET_SESSION—LONGOPS 过程用于在V$session— longops 中插入一行,开发人员可以调用此过程设置长 时间 *** 作的状态信息,这样,任何其他其他会话都可以 看到这个进度信息如下例所示: declare nohlntnumberdefaultdbmsapplicatlon_infoset_ session— Iongops_ nohint; IdndexnumberdefaultInohlnt: slnonumber;begin forlIn18888888888 loop update; dbms_ appllcaflon— Infosetsesslon_ longops (rlndex=>l_rlndex, slno=>I_slno op_name=>"updateahugetable target=>126, target_desc=>'msgdescription context=>0sOfar=>j totalwork=>8888888888 units=>loops endloop;end; 然后,从另一个会话来执行以下语句selectfromv$sesslon_ longopswheretlmere malnlng>0; 也可以用图形化工具TOAD 或OEM来查看 因此,采用本文说明的方法,Oracle 开发人员可以 比较方便的监控长 *** 作进程的进度信息,也可以自己 设置监控信息,来了解后台存储过程的运行效率甚 至,可以在存储过程或SQL 语句提交执行后马上观察 其执行进度,如果比较缓慢,则可以中断其执行,进行 调优,从而缩短调试周期,提高开发效率

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

exec dbms_stats gather_schema_stats(

ownname          => SCOTT

options          => GATHER AUTO

estimate_percent => dbms_stats auto_sample_size

method_opt       => for all columns size repeat

degree           =>

)       为了充分认识dbms_stats的好处 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（变脏）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视图来跟踪发生变动的表 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 *** 作

estimate_percent选项

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_stats auto_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

method_opt for table 只统计表

for all indexed columns 只统计有索引的表列

for all indexes 只分析统计相关索引

for all columns

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skewonly repeat和auto

method_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 ysis

Use this method for a first time ysis for skewed indexes

This runs a long time because all indexes are examined

begin

dbms_stats gather_schema_stats(

ownname          => SCOTT

estimate_percent => dbms_stats auto_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 re yze histograms for indexes

that have histograms

Following the initial ysis the weekly ysis

job will use the repeat option The repeat option

tells dbms_stats that no indexes have changed and

it will only re yze histograms for

indexes that have histograms

begin

dbms_stats gather_schema_stats(

ownname          => SCOTT

estimate_percent => dbms_stats auto_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 auto

begin

dbms_stats gather_schema_stats(

ownname          => SCOTT

estimate_percent => dbms_stats auto_sample_size

method_opt       => for all columns size auto

degree           =>

);

end;

并行统计收集degree参数

Oracle推荐设置DBMS_STATS的DEGREE参数为DBMS_STATS AUTO_DEGREE 该参数允许Oracle根据对象的大小和并行性初始化参数的设置选择恰当的并行度

聚簇索引 域索引 位图连接索引不能并行收集

如何使用dbms_stats分析统计信息？

创建统计信息历史保留表

sql> exec dbms_stats create_stat_table(ownname => scott stattab => stat_table ) ;

导出整个scheme的统计信息

sql> exec dbms_stats export_schema_stats(ownname => scott stattab => stat_table ) ;

分析scheme

Exec dbms_stats gather_schema_stats(

ownname => scott

options => GATHER AUTO

estimate_percent => dbms_stats auto_sample_size

method_opt => for all indexed columns

degree => )

分析表

sql> exec dbms_stats gather_table_stats(ownname => scott tabname => work_list estimate_percent => method_opt=> for all indexed columns ) ;

分析索引

SQL> exec dbms_stats gather_index_stats(ownname => crm indname => IDX_ADM_PERMISSION_PID_MID estimate_percent => degree => ) ;

如果发现执行计划走错 删除表的统计信息

SQL>dbms_stats delete_table_stats(ownname => scott tabname => work_list ) ;

导入表的历史统计信息

sql> exec dbms_stats import_table_stats(ownname => scott tabname => work_list stattab => stat_table ) ;

如果进行分析后 大部分表的执行计划都走错 需要导回整个scheme的统计信息

sql> exec dbms_stats import_schema_stats(ownname => scott stattab => stat_table );

导入索引的统计信息

SQL> exec dbms_stats import_index_stats(ownname => crm indname => IDX_ADM_PERMISSION_PID_MID stattab => stat_table )

检查是否导入成功

SQL> select table_name num_rows a blocks a last_ yzed from all_tables a where a table_name= WORK_LIST ;

分析数据库（包括所有的用户对象和系统对象） gather_database_stats

分析用户所有的对象（包括表 索引 簇） gather_schema_stats

分析表 gather_table_stats

分析索引 gather_index_stats

删除数据库统计信息 delete_database_stats

删除用户方案统计信息 delete_schema_stats

删除表统计信息 delete_table_stats

删除索引统计信息 delete_index_stats

删除列统计信息 delete_column_stats

设置表统计信息 set_table_stats

设置索引统计信息 set_index_stats

设置列统计信息 set_column_stats

从Oracle Database g开始 Oracle在建库后就默认创建了一个名为GATHER_STATS_JOB的定时任务 用于自动收集CBO的统计信息

这个自动任务默认情况下在工作日晚上 和周末全天开启 调用DBMS_STATS GATHER_DATABASE_STATS_JOB_PROC收集统计信息

该过程首先检测统计信息缺失和陈旧的对象 然后确定优先级 再开始进行统计信息

可以通过以下查询这个JOB的运行情况

select from Dba_Scheduler_Jobs where JOB_NAME = GATHER_STATS_JOB

其实同在 点运行的Job还有一个AUTO_SPACE_ADVISOR_JOB

SQL> select JOB_NAME LAST_START_DATE from dba_scheduler_jobs;

JOB_NAME                       LAST_START_DATE

AUTO_SPACE_ADVISOR_JOB        DEC PM + :

GATHER_STATS_JOB              DEC PM + :

FGR$AUTOPURGE_JOB

PURGE_LOG                      DEC AM PRC

然而这个自动化功能已经影响了很多系统的正常运行 晚上 点对于大部分生产系统也并非空闲时段

而自动分析可能导致极为严重的闩锁竞争 进而可能导致数据库Hang或者Crash

所以建议最好关闭这个自动统计信息收集功能

方法之一:

exec dbms_scheduler disable( SYS GATHER_STATS_JOB );

恢复自动分析:

exec dbms_scheduler enable( SYS GATHER_STATS_JOB );

方法二

alter system set _optimizer_autostats_job =false scope=spfile;

alter system set _optimizer_autostats_job =true scope=spfile;

lishixinzhi/Article/program/Oracle/201311/18864

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