直方图使用技巧及analyzetable操作对直方图统计的影响

原文：http://www.cnblogs.com/yumiko/p/6060485.html

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前言

针对索引列，尤其是存在严重数据倾斜的索引列，直方图的统计信息，对于CBO优化器更准确地选择执行计划至关重要。
对于初心者，可以从这篇文章中，了解到直方图对于索引列的价值、作用，以及使用技巧。
对于经验者，同样可以从文章中，了解到不同的analyze table操作，对于直方图信息统计的影响。该部分也可以直接查阅本篇文章最后的总结篇。
先强调一句：analyze table table_name compute statistics这个操作要谨慎！

1、直方图概述

直方图作为一种计量数据分布的统计工具，并非ORACLE专有。
对于ORACLE而言，直方图主要用于在分析表以及索引时，统计相关列上的数据，记录该列整体的数据分布情况。

2、直方图的分类

ORACLE的直方图主要有两种，等频直方图以及等高直方图
默认情况下，当列上的唯一值数量低于254个，ORACLE会建立等频直方图。
默认情况下，当列上的唯一值数量高于254个，ORACLE会建立等高直方图。
可以在执行dbms_stats.gather_table_stats收集统计信息时，通过method_opt参数，设置SIZE低于目标列的唯一值数量，从而使用等高直方图。

3、直方图的优势

对于ORACLE而言，CBO优化器可以根据直方图收集的列值分布信息，让选择性高（返回数据行比例少）的列值使用索引，而选择性低（返回数据行比例多）的列值不使用索引。尤其对于存在数据倾斜严重的列而言，直方图很重要。

注：数据倾斜，主要指某列上的一个数值，相较于该列其他数值，出现比例高，如：“性别”列，“男性”占到该列整体数值（男性、女性）的80%，存在明显的数据倾斜现象。

4、直方图适用范围

一般而言，直方图不受是否使用索引的限制，即可以用来统计索引列，也可以统计非索引列。但对于非索引列的统计，意义不大。

5、直方图涉及的主要视图

直方图类型的视图：DBA_TAB_COL_STATISTICS，USER_TAB_COL_STATISTICS，ALL_TAB_COL_STATISTICS

直方图具体信息的视图：DBA_TAB_HISTOGRAMS，USER_TAB_HISTOGRAMS，ALL_TAB_HISTOGRAMS

6、直方图对于执行计划选择影响的示例说明

本示例中使用的数据库版本为ORACLE 11.2.0.4。

首先，准备一张测试表TEST，其中OWNER列存在严重的数据倾斜，具体如下。

Yumiko_sunny@OA01> select distinct owner ,count(*) as col_rows,
(select count(*) from test) as tab_rows,
to_char(round(count(*)/(select count(*) from test)*100,2),'90.99')||'%'
as data_ratio
from test group by owner;

OWNER COL_ROWS TAB_ROWS DATA_RATIO
-------------------- --------------- ---------------- ----------
HR 476 535164 0.09%
OE 1988 535164 0.37%
ORDDATA 3598 535164 0.67%
SCOTT 98 535164 0.02%
SYS 529004 535164 98.85%

从上图中可以看到，该列的SYS值分布占到了整体的98%，表明存在严重的倾斜。

为OWNER列创建索引，并使用ANALYZE TABLE的方法收集统计信息。

--收集统计信息
Yumiko_sunny@OA01> analyze table test compute statistics;
Table analyzed.

--验证最后的统计收集的时间
Yumiko_sunny@OA01> select table_name,
to_char(LAST_ANALYZED,'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') LAST_ANALYZED
from dba_tables where TABLE_NAME='TEST';

TABLE_NAME LAST_ANALYZED
------------------------------ -------------------
TEST 2016-11-13 21:23:19

--查看直方图的统计情况
Yumiko_sunny@OA01> select column_name,histogram from dba_tab_col_statistics where table_name='TEST';

COLUMN_NAME HISTOGRAM
-------------------- ---------------
OWNER NONE
OBJECT_NAME NONE
SUBOBJECT_NAME NONE
OBJECT_ID NONE
DATA_OBJECT_ID NONE
OBJECT_TYPE NONE
CREATED NONE
LAST_DDL_TIME NONE
TIMESTAMP NONE
STATUS NONE
TEMPORARY NONE

COLUMN_NAME HISTOGRAM
-------------------- ---------------
GENERATED NONE
SECONDARY NONE
NAMESPACE NONE
EDITION_NAME NONE

在上面的方法中，虽然通过analyze table table_name compute statistics的方法，收集了表的统计信息，但并未收集直方图的信息。

这里先忽略，后面可以对比for all columns子句的情况再看下。

查看此时索引列执行计划的选择情况，这里以倾斜数据SYS为条件进行检索。

Yumiko_sunny@OA01> select * from test where owner='SYS';
rows selected.

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3856466897
----------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
----------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 107K| 10M| 1799 (1)| 00:00:22 |
| 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| TEST | 107K| 10M| 1799 (1)| 00:00:22 |
|* 2 | INDEX RANGE SCAN | IND_TEST | 107K| | 228 (1)| 00:00:03 |
----------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
- access("OWNER"='SYS')

从上面返回的结果看，529K行的SYS数据，仅仅返回107K行，显然存在很大的误差。

此外，对于数据倾斜达到98%的SYS而言，显然全表扫描的效率应该更高，这里应该与错误的统计信息有关。

使用dbms_stats.gather_table_stats的方式再次收集表的统计信息。

Yumiko_sunny@OA01> exec dbms_stats.gather_table_stats('SCOTT','TEST',cascade=>true);
PL/SQL procedure successfully completed.

Yumiko_sunny@OA01> select table_name,
to_char(LAST_ANALYZED,'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') LAST_ANALYZED
from dba_tables where TABLE_NAME='TEST';

TABLE_NAME LAST_ANALYZED
------------------------------ -------------------
TEST 2016-11-13 21:50:01

Yumiko_sunny@OA01> select column_name,histogram from dba_tab_col_statistics where table_name='TEST';

COLUMN_NAME HISTOGRAM
-------------------- ---------------
OWNER FREQUENCY
OBJECT_NAME NONE
SUBOBJECT_NAME NONE
OBJECT_ID NONE
DATA_OBJECT_ID NONE
OBJECT_TYPE NONE
CREATED NONE
LAST_DDL_TIME NONE
TIMESTAMP NONE
STATUS NONE
TEMPORARY NONE

COLUMN_NAME HISTOGRAM
-------------------- ---------------
GENERATED NONE
SECONDARY NONE
NAMESPACE NONE
EDITION_NAME NONE

从上图可以看到，此时完成了对表的最新统计，同时收集了索引列的直方图信息，且该直方图为”等频直方图“。

再次查看此时索引列的执行计划选择情况，这里分别以选择性差的倾斜数据SYS为条件，以及以选择性好的SCOTT为条件分别进行检索。

--以SYS为条件进行查询
Yumiko_sunny@OA01> select * from test where owner='SYS';
rows selected.

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1357081020
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 530K| 49M| 2098 (1)| 00:00:26 |
|* 1 | TABLE ACCESS FULL| TEST | 530K| 49M| 2098 (1)| 00:00:26 |
--------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
- filter("OWNER"='SYS')

--以SCOTT为条件进行查询
Yumiko_sunny@OA01> select * from test where owner='SCOTT';
rows selected.

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3856466897
----------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
----------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 98 | 9506 | 5 (0)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| TEST | 98 | 9506 | 5 (0)| 00:00:01 |
|* 2 | INDEX RANGE SCAN | IND_TEST | 98 | | 3 (0)| 00:00:01 |
----------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
- access("OWNER"='SCOTT')

如之前所说，通过直方图收集准确的数据分布信息，

对于选择性差的SYS值，CBO优化器采用了全表扫描的方式进行数据的访问

对于选择性好的SCOTT值，CBO优化器则采用了索引扫描的方式进行数据的访问

如果采用索引的方式访问SYS相关的数据行，真实的代价会是怎样呢，这里，通过hint的方式进行一次索引扫描的访问

Yumiko_sunny@OA01> select /*+index(test,ind_test) */* from test where owner='SYS';
rows selected.

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3856466897
----------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
----------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 529K| 49M| 8885 (1)| 00:01:47 |
| 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| TEST | 529K| 49M| 8885 (1)| 00:01:47 |
|* 2 | INDEX RANGE SCAN | IND_TEST | 529K| | 1115 (1)| 00:00:14 |
----------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
- access("OWNER"='SYS')

从上图中可以看到，在信息收集无误的情况下，若采用索引扫描，其真实开销是全表扫描的4倍。

通过上面这个执行计划，也说明了，对于CBO优化器，准确无误的统计信息对于执行计划选择的重要性。

通过DBA_TAB_HISTOGRAMS视图，查看此时直方图的详细信息

Yumiko_sunny@OA01> select TABLE_NAME,COLUMN_NAME,ENDPOINT_NUMBER,
to_char(ENDPOINT_VALUE,'999999999999999999999999999999999999')
as ENDPOINT_VALUE,ENDPOINT_ACTUAL_VALUE
from DBA_TAB_HISTOGRAMS
where TABLE_NAME='TEST' and COLUMN_NAME='OWNER';

TABLE_NAME COLUMN_NAME ENDPOINT_NUMBER ENDPOINT_VALUE ENDPOINT_ACTUAL_VALU
----------------------------------------------------------------------------------------
TEST OWNER 19 41159093808690300000000000
TEST OWNER 61 41186001805076000000000000
TEST OWNER 62 43232584582496500000000000
TEST OWNER 5 37550853140200700000000000
TEST OWNER 5518 43277234965060400000000000

可以看到，虽然ENDPOINT_VALUE收集到了唯OWNER列唯一值的hash值，但真实列ENDPOINT_ACTUAL_VALUE显示为空。

后面对比analyze table for all columns操作后再看。

删除SYS值相关的数据行，观察直方图统计的变化

Yumiko_sunny@OA01> delete from test where owner='SYS';
rows deleted.

Yumiko_sunny@OA01> commit;
Commit complete.

Yumiko_sunny@OA01> select TABLE_NAME,COLUMN_NAME,ENDPOINT_NUMBER,
to_char(ENDPOINT_VALUE,'999999999999999999999999999999999999')
as ENDPOINT_VALUE,ENDPOINT_ACTUAL_VALUE
from DBA_TAB_HISTOGRAMS
where TABLE_NAME='TEST' and COLUMN_NAME='OWNER';
TABLE_NAME COLUMN_NAME ENDPOINT_NUMBER ENDPOINT_VALUE ENDPOINT_ACTUAL_VALU
----------------------------------------------------------------------------------------
TEST OWNER 19 41159093808690300000000000
TEST OWNER 61 41186001805076000000000000
TEST OWNER 62 43232584582496500000000000
TEST OWNER 5 37550853140200700000000000
TEST OWNER 5518 43277234965060400000000000

可以看到，对表数据的DML操作，直方图信息并未自动更改。

再次使用dbms_stats.gather_table_stats收集统计信息，此时直方图得到了更新，如下图：

Yumiko_sunny@OA01> exec dbms_stats.gather_table_stats('SCOTT','TEST',cascade=>true);
PL/SQL procedure successfully completed.

Yumiko_sunny@OA01> select TABLE_NAME,COLUMN_NAME,ENDPOINT_NUMBER,
to_char(ENDPOINT_VALUE,'999999999999999999999999999999999999')
as ENDPOINT_VALUE,ENDPOINT_ACTUAL_VALUE
from DBA_TAB_HISTOGRAMS
where TABLE_NAME='TEST' and COLUMN_NAME='OWNER';
TABLE_NAME COLUMN_NAME ENDPOINT_NUMBER ENDPOINT_VALUE ENDPOINT_ACTUAL_VALU
-------------------- ---------------------------- ---------------------------------------
TEST OWNER 476 37550853140200700000000000
TEST OWNER 2464 41159093808690300000000000
TEST OWNER 6062 41186001805076000000000000
TEST OWNER 6160 43232584582496500000000000

上述说明了，对于直方图的信息，需要定期进行收集工作。

7、ANALYZE TABLE操作对直方图统计影响的示例说明

本示例承接上面示例内容，数据库版本一致。

在上面内容中，已经演示了analyze table table_name compute statistics无法针对表进行直方图的信息收集。

那么，对于已存在直方图的表，该操作又会有何影响呢。

首先，承接上面内容，再次执行analyze table table_name compute statistics的操作，观察直方图信息的变化。

Yumiko_sunny@OA01> analyze table test compute statistics;
Table analyzed.

Yumiko_sunny@OA01> select column_name,histogram from dba_tab_col_statistics where table_name='TEST';

COLUMN_NAME HISTOGRAM
-------------------- ---------------
OWNER NONE
OBJECT_NAME NONE
SUBOBJECT_NAME NONE
OBJECT_ID NONE
DATA_OBJECT_ID NONE
OBJECT_TYPE NONE
CREATED NONE
LAST_DDL_TIME NONE
TIMESTAMP NONE
STATUS NONE
TEMPORARY NONE

COLUMN_NAME HISTOGRAM
-------------------- ---------------
GENERATED NONE
SECONDARY NONE
NAMESPACE NONE
EDITION_NAME NONE

可以明显的发现，OWNER列的直方图信息消失了，说明该操作会删除已存在的直方图信息。

如果这是一个生产环境，对于这样一张存在数据倾斜列的表，可能会带来不可预估的影响。

对于analyze table table_name compute statistics for all indexes的操作，这里不再演示，会在下面的总结中，直接给出对直方图影响的结论。

下面看一下analyze table table_name compute statistics for all indexes for all columns操作的影响。

Yumiko_sunny@OA01> analyze table test compute statistics for all indexes for all columns;
Table analyzed.

Yumiko_sunny@OA01> select column_name,histogram from dba_tab_col_statistics where table_name='TEST';

COLUMN_NAME HISTOGRAM
-------------------- ---------------
OWNER FREQUENCY
OBJECT_NAME HEIGHT BALANCED
SUBOBJECT_NAME NONE
OBJECT_ID HEIGHT BALANCED
DATA_OBJECT_ID HEIGHT BALANCED
OBJECT_TYPE FREQUENCY
CREATED FREQUENCY
LAST_DDL_TIME FREQUENCY
TIMESTAMP FREQUENCY
STATUS FREQUENCY
TEMPORARY FREQUENCY

COLUMN_NAME HISTOGRAM
-------------------- ---------------
GENERATED FREQUENCY
SECONDARY FREQUENCY
NAMESPACE FREQUENCY
EDITION_NAME NONE

从上面可以看到，当执行for all columns子句的时候，不但收集了索引列的直方图信息，还收集了非索引列的直方图信息。

再看下此时DBA_TAB_HISTOGRAMS视图的详细信息

Yumiko_sunny@OA01> select TABLE_NAME,COLUMN_NAME,ENDPOINT_NUMBER,
to_char(ENDPOINT_VALUE,'999999999999999999999999999999999999')
as ENDPOINT_VALUE,ENDPOINT_ACTUAL_VALUE
from DBA_TAB_HISTOGRAMS
where TABLE_NAME='TEST' and COLUMN_NAME='OWNER';

TABLE_NAME COLUMN_NAME ENDPOINT_NUMBER ENDPOINT_VALUE ENDPOINT_ACTUAL_VALU
-------------------- ---------------------------- ---------------------------------------
TEST OWNER 476 37550853140200700000000000 HR
TEST OWNER 2464 41159093808690300000000000 OE
TEST OWNER 6062 41186001805076000000000000 ORDDATA
TEST OWNER 6160 43232584582496500000000000 SCOTT

可以看到，此时可以看见DBA_TAB_HISTOGRAMS视图上，ENDPOINT_ACTUAL_VALUE列真实值的信息。

8、总结

直方图可以为CBO优化器提供准确的数据分布参考，以便选择正确的执行计划。

默认情况下，使用dbms_stats.gather_table_stats得到的直方图信息，只会收集索引列的直方图信息。
默认情况下，使用dbms_stats.gather_table_stats得到的直方图信息，无法在DBA_TAB_HISTOGRAMS视图中看到真实值，但不影响CBO优化器的选择。

使用analyze table table_name compute statistics进行统计分析，对于尚未存在直方图信息的表，不会收集直方图信息。
使用analyze table table_name compute statistics进行统计分析，对于已经存在直方图信息的表，会删除之前的直方图信息。

使用analyze table table_name compute statistics for all indexes进行统计分析，对于尚未存在直方图信息的表，不会收集直方图信息。
使用analyze table table_name compute statistics for all indexes进行统计分析，对于已经存在直方图信息的表，不会删除之前的直方图信息。

使用analyze table table_name compute statistics for all indexes for all columns进行统计分析，对于尚未存在直方图信息的表，会收集直方图信息，且包括索引列以及非索引列。
使用analyze table table_name compute statistics for all indexes for all columns进行统计分析，对于已经存在直方图信息的表，会收集最新的直方图信息。

最后一点，起码从直方图的收集情况看：analyze table table_name compute statistics并不等价于analyze table table_name compute statistics for all indexes for all columns

谨慎使用analyze table table_name compute statistics这个操作。

重要的事情说三遍！！！

名称栏目：直方图使用技巧及analyzetable操作对直方图统计的影响
文章来源：http://pwwzsj.com/article/ijccdp.html

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