oracle 统计分析
时间: 2024-09-04 22:03:03 浏览: 50
Oracle统计分析是指在Oracle数据库中对数据进行汇总、计算、预测和优化的过程。它主要包括以下几个方面:
1. **数据字典统计信息**:Oracle自动维护表、索引等对象的统计信息,包括行数估计、碎片信息等,这对于查询优化器选择最佳执行计划至关重要。
2. **静态分区统计**:通过收集分区级别的统计信息,可以帮助优化针对特定分区的查询性能。
3. **动态分区统计**:对于动态分区,用户可以手动更新统计信息,提高查询效率。
4. ** histograms**:类似于频率分布表,用于存储列值的频数,有助于更精确地估计范围和分布。
5. **样本统计**:Oracle允许对大表取样,生成较小的统计信息,减少磁盘空间占用,同时提供估算精度。
6. **CTEs (Common Table Expressions) 和自连接**:在SQL查询中使用统计信息来自适应地调整排序和分组操作。
7. **统计区**:当表非常大时,统计区可以存储压缩后的统计信息,以节省内存。
相关问题
oracle常见分析函数
Oracle数据库中有许多内置的分析函数,用于处理和汇总数据。以下是几个常见的分析函数:
1. COUNT(): 计算行数,如COUNT(*)统计所有非NULL值,COUNT(column_name)只计算指定列的非NULL值。
2. SUM(): 对数值型字段求和,SUM(column_name)返回该列的总和。
3. AVG(): 求平均值,AVG(column_name)计算指定列的平均值。
4. MAX(): 返回最大值,MAX(column_name)获取列中的最大值。
5. MIN(): 返回最小值,MIN(column_name)得到指定列的最小值。
6. GROUP BY: 这不是单独的函数,而是与聚合函数一起使用的,用于将结果集按照一个或多个列分组,然后对每个组分别应用聚合函数。
7. ROLLUP 或 CUBE: 用于生成层次化的汇总,可以提供更详细的分析级别,包括行、列组合及交叉级别的总计。
8. HAVING: 类似于WHERE,但它是在GROUP BY后的分组结果上应用条件的。
9. NTILE() 或 PERCENTILE_CONT/PERCENTILE_DISC: 分区函数,将数据分成等间距或等概率的区间。
10. LAG(), LEAD(), ROW_NUMBER(), NTILE(): 这些都是窗口函数,可以在一行记录的基础上获取前一列或后一列的数据,常用于移动平均、排名等场景。
oracle 收集统计信息
在Oracle数据库中,定期收集统计信息是非常关键的任务,因为它们对数据库优化器生成有效的查询计划起着决定性作用。Oracle提供了几种方法来收集或更新索引的统计信息:
1. **自动统计** (Automatic Statistics): Oracle会自动监控索引并定期更新统计信息,但这种更新并不总是即时的,也不一定精确到所有细节。你可以通过`DBMS_STATS.AUTO_SAMPLE_SIZE`设置自动采样的频率和精度。
2. **手动统计** (Manual Statistics): 使用`ANALYZE TABLE`命令,可以直接指定表或特定索引来获取详细的统计信息。这会立即运行并收集完整的数据分布信息,如行数、分桶等。
```
ANALYZE TABLE table_name COMPUTE STATISTICS;
```
3. **在线分析** (Online Analyze): 如果不需要立刻停止用户活动,可以选择在线分析,即在不影响用户查询的情况下更新统计信息。使用`DBMS_STATS.SET_TABLE_PREFS`可以在后台完成。
4. **全表扫描** (Full Table Scan): 对于某些复杂场景,例如创建新表、分区表重组时,可能会选择做一次全表扫描来收集最精确的统计。
重要提示:过期或不准确的统计可能导致优化器做出错误的决策,降低查询性能。因此,应定期评估和更新统计信息,特别是大规模数据表的情况。