使用Oracle技术提升全库统计数据更新效率（oracle全库统计更新）

使用Oracle技术提升全库统计数据更新效率

在进行数据分析和查询优化时，Oracle数据库中的统计数据更新非常重要。在Oracle 10g及以上版本中，Oracle提供了一种自动任务——“自动任务统计信息收集任务（Gather Stats Job）”，该任务可自动为数据库中的所有相关对象收集统计信息。但在大型数据库中，该任务可能导致系统出现性能问题，因为它会在系统闲置时收集统计信息。为了提高全库统计数据更新效率，我们需要采用其他措施。

以下是一些方法，可以使用Oracle技术来提高全库统计数据的更新效率。

1. 使用dbms_stats包中的函数而不是analyze language 对象

Oracle提供了一些在dbms_stats包中的统计数据更新函数，如dbms_stats.gather_table_stats和dbms_stats.gather_schema_stats等。与analyze language对象相比，这些函数可以更精确地掌握实际情况，同时收集更全面的统计数据。使用这些函数收集的统计数据可以用于更好的分析和优化查询操作，从而提高性能。

下面是一些示例代码：

EXEC dbms_stats.gather_table_stats(ownname=>'HR', tabname=>'EMPLOYEES', estimate_percent=>100, cascade=>TRUE);

这个例子中，我们收集了HR模式下，EMPLOYEES表的统计信息，并将结果级联到外部参照表中。

2. 将统计数据更新分成更小的工作单元

在大型数据库中，分批收集统计数据比一次性收集更有效。这将降低锁定表的时间，同时防止数据库在高负载期间访问峰值时卡顿。为此，我们可以将统计数据的更新分成更小的工作单元，通过系统或用户自定义的Cron任务在闲置期间收集。

示例代码：

DECLARE
  cursor c1 is select distinct owner,table_name from all_tab_columns where num_nulls>0 and owner not in ('SYS','SYSTEM');
  v_cnt NUMBER :=0;
BEGIN
  FOR rec IN c1 LOOP
    v_cnt:=v_cnt+1;
    dbms_stats.gather_table_stats(ownname=>rec.owner, tabname=>rec.table_name, estimate_percent=>100, cascade=>TRUE);
    IF MOD(v_cnt,1000)=0 THEN
      COMMIT;
    END IF;
  END LOOP;
END;

这个例子将统计数据的更新划分为1000个工作单位。在更新完每个工作单元之后，通过COMMIT命令将更改数据写入磁盘。

3. 提高统计数据更新的优先级

自动任务收集统计信息任务低优先级的原因是它不应该占用系统在高负载期间的资源。但是，如果我们知道什么时候系统最不繁忙，我们可以利用Oracle的DBMS_SCHEDULER技术来在指定时间自动进行统计数据更新，从而提高其优先级并降低执行时间。

示例代码：

DECLARE
    jobno NUMBER;
BEGIN
    dbms_scheduler.create_job(
        job_name => 'update_stats',
        job_type => 'PLSQL_BLOCK',
        job_action => 'BEGIN
            dbms_stats.gather_database_stats();
        END;',
        start_date => to_timestamp_tz('2021-01-01 02:00:00 US/Eastern', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS TZR'),
        repeat_interval => 'FREQ=DLY;BYHOUR=2;BYMINUTE=0;BYSECOND=0;',
        enabled => TRUE,
        comments => 'Update stats every day at this hour');
END;

这个例子将每天早上2点更新统一数据。通过设置适当的重复间隔，我们可以更改完成当天更新任务的时间。

总结

在本文中，我们介绍了使用Oracle技术提高全库统计数据更新效率的三种方法：使用dbms_stats包中的函数而不是analyze language对象、将统计数据更新分成更小的工作单元和提高统计数据更新的优先级。通过这些技术，我们可以更好地了解和优化Oracle数据库的性能。