Oracle数据库中的DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS详解

在Oracle数据库中，DBMS_STATS是一个强大的包，它提供了多种用于收集数据库对象统计信息的函数。其中，DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS函数是最常用的一种，用于收集表、列和索引的统计信息。本文将详细解析该函数的语法、参数和使用方法，并探讨其在实际应用中的价值和意义。

一、DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS函数概述

DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS函数的主要作用是收集指定表、列和索引的统计信息，这些信息对Oracle的优化器非常重要，因为它可以帮助优化器制定更有效的查询计划。通过收集统计信息，Oracle可以更好地理解数据的分布和特征，从而更准确地评估查询的成本和效率。

二、DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS函数语法

DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS函数的语法如下：

DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS (
   ownname          VARCHAR2,
   tabname          VARCHAR2,
   partname         VARCHAR2,
   estimate_percent NUMBER,
   block_sample     BOOLEAN,
   method_opt       VARCHAR2,
   degree           NUMBER,
   granularity      VARCHAR2,
   cascade          BOOLEAN,
   stattab          VARCHAR2,
   statid           VARCHAR2,
   statown          VARCHAR2,
   no_invalidate    BOOLEAN
);

接下来，我们将逐一解析这些参数的含义和作用：

1. ownname：指定表所在的模式名。如果为NULL，则默认为当前模式。
2. tabname：指定要收集统计信息的表名。
3. partname：指定要收集统计信息的分区名。如果为NULL，则收集整个表的统计信息。
4. estimate_percent：指定要收集的样本百分比。如果为NULL，则默认为100，即收集整个表的统计信息。
5. block_sample：指定是否使用块采样来收集统计信息。如果为TRUE，则使用块采样；如果为FALSE，则使用完全采样。默认为FALSE。
6. method_opt：指定收集统计信息的方法选项。例如，’FOR ALL COLUMNS SIZE AUTO’表示自动为所有列收集大小统计信息。
7. degree：指定并行度，即用于收集统计信息的并行进程数。如果为NULL，则使用数据库的默认并行度。
8. granularity：指定收集统计信息的粒度。例如，’AUTO’表示自动选择粒度；’ALL’表示收集所有级别的统计信息。
9. cascade：指定是否级联收集相关对象的统计信息，如索引、触发器等。如果为TRUE，则级联收集；如果为FALSE，则只收集指定表的统计信息。
10. stattab：指定存储统计信息的表名。如果为NULL，则使用默认的统计信息表。
11. statid：指定统计信息的ID。如果为NULL，则Oracle会自动生成一个唯一的ID。
12. statown：指定存储统计信息的模式名。如果为NULL，则使用当前模式。
13. no_invalidate：指定是否使现有的统计信息无效。如果为TRUE，则使现有的统计信息无效；如果为FALSE，则保留现有的统计信息。

三、DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS函数的应用场景

DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS函数在以下场景中非常有用：

1. 数据库迁移：在将数据库从一个环境迁移到另一个环境时，需要收集源数据库的统计信息，并在目标数据库中重新收集统计信息，以确保优化器能够制定正确的查询计划。
2. 数据表修改：当数据表的结构或数据发生重大变化时（例如，添加新列、删除列、大量数据插入或删除等），需要重新收集统计信息，以确保优化器能够准确评估查询的成本和效率。
3. 定期维护：为了保持数据库性能的稳定和高效，需要定期收集统计信息。这可以通过设置自动化任务或使用Oracle提供的自动收集统计信息的特性来实现。

四、如何优化DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS的执行

为了优化DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS的执行效果，可以考虑以下几点：

1. 选择合适的样本百分比：如果数据表非常大，可以考虑使用较低的样本百分比来减少收集统计信息所需的时间和资源。但是，过低的样本百分比可能导致统计信息不准确，从而影响优化器的决策。
2. 使用并行度：通过设置合适的并行度，