案例1ORACLE ANALYZE命令的使用

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案例1ORACLEANALYZE命令的使用

案例1ORACLEANALYZE命令的使用ORACLEANALYZE命令是Oracle数据库中一种用于调优和优化数据库性能的工具。

它能够收集数据库对象的统计信息、诊断性能问题并提供解决方案。

在本文中，我们将讨论ORACLEANALYZE命令的使用以及相关的案例。

首先，ORACLEANALYZE命令可以通过以下方式使用：```ANALYZE TABLE table_name [PARTITION partition_name][ESTIMATE [SAMPLE] statistics_sample_size [PERCENT] [FOR PARTITION (partition)][DELETESTATISTICS][FORCE];```ORACLEANALYZE命令的功能主要有两个方面：统计信息收集和性能问题诊断。

1. 统计信息收集：通过使用ORACLEANALYZE命令，可以收集数据库对象的统计信息，例如表、索引和分区等。

统计信息对于查询优化和执行计划的选择非常重要。

通过收集统计信息，我们可以使Oracle优化器更准确地评估查询的成本，并选择效率最高的执行计划。

2. 性能问题诊断：ORACLEANALYZE命令还可以诊断性能问题，并提供相应的解决方案。

它可以识别出表和索引的性能问题，例如表中的高聚簇因子（cluster factor）或者索引的低选择性（selectivity）。

此外，ORACLEANALYZE命令还可以检测到过时的统计信息，以及需要重新收集统计信息的对象。

下面以一个具体的案例来说明ORACLEANALYZE命令的使用。

假设我们有一个名为"orders"的表，用于存储订单信息。

这个表有一个名为"order_date"的列，我们希望通过ORACLEANALYZE命令收集该列的统计信息，并对性能进行诊断。

首先，我们可以使用以下命令来收集统计信息：```ANALYZE TABLE orders ESTIMATE STATISTICS SAMPLE 10 PERCENT FOR COLUMNS (order_date);```上述命令中，我们使用了"ESTIMATE STATISTICS"子句来指定要收集统计信息，"SAMPLE 10 PERCENT"表示我们希望对10%的数据样本进行统计。

oracle数据库hang分析(HanganAnalyze)

HANGANALYZE EventHANGANALYZE事件在分析系统挂住的时候很有用，尤其是会话(session)因为锁的原因挂住的时候。

用法：SQL>alter session set events 'immediate trace name HANGANALYZE level 4';Trace File:Trace file位于udump目录下，文件名可根据文件的生成时间来确定，或者用下面的脚本。

SQL>select spid from v$processwhere addr=(select paddr from v$sessionwhere sid=(select sid from v$mystatwhere rownum<2));比如例子中的文件ut12sup1_ora_14862.trc，其中14682就是spid的值。

分析：Dump file /u40/UT12SUP1/db/tech_st/10.2.0/admin/UT12SUP1_uhddb01/udump/ut12sup1_ora_14862. trcOracle Database 10g Enterprise Edition Release 10.2.0.2.0 - 64bit ProductionWith the Partitioning, OLAP and Data Mining optionsORACLE_HOME = /u40/UT12SUP1/db/tech_st/10.2.0System name: SunOSNode name: uhddb01Release: 5.10Version: Generic_118833-23Machine: sun4uInstance name: UT12SUP1Redo thread mounted by this instance: 1Oracle process number: 23Unix process pid: 14862, image: oracle@uhddb01 (TNS V1-V3)*** SERVICE NAME:(SYS$USERS) 2009-06-03 10:05:18.102*** SESSION ID:(373.3606) 2009-06-03 10:05:18.102*** 2009-06-03 10:05:18.102==============HANG ANALYSIS:==============Open chains found:会话SID=1185在等待1188Chain 1 : <cnode/sid/sess_srno/proc_ptr/ospid/wait_event> :<0/1188/1236/0xe100f590/14813/SQL*Net message from client>-- <0/1185/1177/0xe10134d0/14825/enq: TX - row lock contention>Other chains found:Chain 2 : <cnode/sid/sess_srno/proc_ptr/ospid/wait_event> :<0/336/4555/0x620134d0/14955/read by other session>Chain 3 : <cnode/sid/sess_srno/proc_ptr/ospid/wait_event> :<0/341/3637/0x62013cb8/14961/read by other session>……验证：SQL> select sid,username, status,event from v$session where sid in (1188,1185);SID USERNAME STATUS EVENT---------- ------------------------------ -------- ---------------------------------------------------------------- 1185 SYSTEM ACTIVE enq: TX - row lock contention1188 SYSTEM INACTIVE SQL*Net message from client关于HANGANALYZE Event：The level determines which processes are asked to dump an errorstack. The main levels are:10 => Dump all processes (voluminous data output, not a good idea)5 => Dump all processes involved in wait chains (can still produce a lot of output)4 => Dump leaf nodes in wait chains3 => Dump only processes thought to be in a hang situation2 => Minimal output1 => Very minimal output如果选择的level越高，除了更多的进程会包括近来外，trace的信息也会更多。

使用analyze命令统计信息

使⽤analyze命令统计信息1、以计算、表的所有上的所有的analyze table table_name compute statistics;2、收集表的统计信息，并且以计算模式analyze table table_name compute statistics for table;3、以计算模式收集索引的统计信息analyze index index_name compute statistics;4、以计算模式对表的列收集统计信息analyze table table_name compute statistics for table for columns col1,col2;4、删除表、表的所有列及表的所有索引的统计信息analyze table table_name delete statistics;不要⽤analyze的compute 和estimate收集优化统计信息，analyze命令已经过时，⼀般⽤dbms_stats 来收集优化统计信息，dbms_stats命令可以使⽤parallel，对分区对象收集全局统计信息， fine tune your statistics collection in other ways. 基于成本的优化器取决于统计信息analyze命令收集的统计信息和基于成本优化器所需统计信息⽆关，下列情况⽤analyze⽐dbms_stats要好：2、什么情况下⽤analyze命令（1）收集或者删除索引，分区索引，表，分区表，cluster的统计信息，analyze收集表的统计信息都放在 all_tables dba_tables user_tables 表⾥⾯了，表⾥的统计信息是指 NUM_ROWS、BLOCKS 、EMPTY_BLOCKS 、AVG_SPACE、CHAIN_COUNT、AVG_ROW_LENanalyze table有如下限制：你不能收集数据字典的统计信息你不能收集 external table的统计信息，但是可以⽤dbms_stats收集analyze 不能收集临时表的默认统计信息你不能compute or estimate , REF column types, varrays, nested tables, LOB column types 类型的统计信息analyze 收集索引⾥的统计信息都放在 USER_INDEXES 、dba_indexes 、ALL_INDEXES表⾥，表⾥的统计信息指BLEVEL、LEAF_BLOCKS、DISTINCT_KEYS、AVG_LEAF_BLOCKS_PER_KEY、AVG_DATA_BLOCKS_PER_KEY、CLUSTERING_FACTOR cluster 的统计信息都放在 ALL_CLUSTERS,USER_CLUSTERS, andDBA_CLUSTERS(2)验证索引，分区索引，表，分区表索引组织表对象的结构（3）确定表和cluster 的⾏连接或者迁移3什么情况下⽤dbms_stats命令⼀般⽤dbms_stats 来收集优化统计信息，dbms_stats命令可以使⽤parallel，对分区对象收集全局统计信息， fine tune your statistics collection in other ways. 基于成本的优化器取决于统计信息GATHER_INDEX_STATSGATHER_TABLE_STATSGATHER_SCHEMA_STATSGATHER_DATABASE_STATS4 analyze语法ANALYZE{ { TABLE [ schema. ] table| INDEX [ schema. ] index} [ partition_extension_clause ]| CLUSTER [ schema. ] cluster}{ validation_clauses| LIST CHAINED ROWS [ into_clause ]| DELETE [ SYSTEM ] STATISTICS} ;当我们收集统计信息时，如果表或索引上有⼤量的数据被删除，那么如果采⽤compute或者 estimage 来收集，可以会进⾏full table scan，因此会使⽤很多的时间为了验证表，索引，cluster 物化视图的结构完整性，可以⽤analyze语句加上validate structure 选项来验证，如果是有效的则不返回错误，如果结构有问题，就是返回错误指定 VALIDATE REF UPDATE 去验证指定表的ref值，检测每个ref的rowid和它正在的rowid进⾏⽐较，如果有必要修改，就会修改，这个语句只能在分析表的时候⽤如果⼀个表的⽤户对依赖对象没有select权限，那么oracle会认为他们是不合法的，并且设置成null，随后在查询时ref值也不可⽤，即使对此对象有合适的权限。

analyze的用法

analyze的用法什么是analyzeanalyze是一个英文动词，意为“分析”，通常用于描述对某个问题、情况或数据进行详细研究和理解的过程。

在不同的领域和学科中，analyze具有不同的具体含义和应用方式。

analyze的基本用法在日常用语和学术研究中，analyze常常用于指代以下几种意义和用法：1.对事物进行细致的分解和研究。

例如：The scientist is analyzing thechemical composition of the substance.（科学家正在分析物质的化学组成）2.对数据、情况或问题进行详细的研究和评估。

例如：The market analystis analyzing the sales data to identify trends and patterns.（市场分析师正在分析销售数据，以确定趋势和模式）3.对文本或语言进行深入剖析和解释。

例如：The literary critic isanalyzing the symbolism in the novel.（文学评论家正在分析小说中的象征意义）4.对行为、动作或过程进行仔细观察和评估。

例如：The coach is analyzingthe players’ performance on the field.（教练正在分析球员在场上的表现）analyze在不同领域的应用1. 经济学领域在经济学中，analyze的应用非常广泛。

经济学家常常使用各种模型和方法对经济数据和现象进行详细分析，以揭示经济规律和趋势，并为决策者提供参考。

a) 宏观经济分析宏观经济分析旨在研究整个经济体的表现和运行机制，包括国内生产总值（GDP）、通货膨胀率、失业率等指标。

经济学家使用统计数据和经济模型来分析和预测经济增长、通货膨胀、就业率等宏观经济变量的走势，并为政府和企业制定经济政策和战略提供建议。

b) 微观经济分析微观经济分析关注个体经济主体（如企业、家庭）的决策行为和市场交互。

Oracle数据库的数据统计（Analyze）

SQL> analy‎z e table‎emplo‎y ee compu‎t e stati‎s tics‎;表已分析。

SQL> set autot‎r ace onSQL> selec‎t count‎(*) from emplo‎y ee ;COUNT‎(*)----------29999‎9Execu‎t ion Plan----------------------------------------------------------0 SELEC‎T STATE‎M ENT Optim‎i zer=CHOOS‎E (Cost=7 Card=1)1 0 SORT (AGGRE‎G ATE)2 1 BITMA‎P CONVE‎R SION‎(COUNT‎)3 2 BITMA‎P INDEX‎(FAST FULL SCAN) OF 'IDX_B‎M P_EM‎P_SEX‎'Stati‎s tics‎----------------------------------------------------------153 recur‎s ive calls‎0 db block‎gets96 consi‎s tent‎gets11 physi‎c al reads‎0 redo size370 bytes‎sent via SQL*Net to clien‎t425 bytes‎recei‎v ed via SQL*Net from clien‎t2 SQL*Net round‎t rips‎to/from clien‎t0 sorts‎(memor‎y)0 sorts‎(disk)1 rows proce‎s sedSQL> analy‎z e table‎emplo‎y ee delet‎e stati‎s tics‎;表已分析。

SQL> selec‎t count‎(*) from emplo‎y ee;COUNT‎(*)----------29999‎9Execu‎t ion Plan----------------------------------------------------------0 SELEC‎T STATE‎M ENT Optim‎i zer=CHOOS‎E1 0 SORT (AGGRE‎G ATE)2 1 TABLE‎ACCES‎S (FULL) OF 'EMPLO‎Y EE'Stati‎s tics‎----------------------------------------------------------0 recur‎s ive calls‎0 db block‎gets5418 consi‎s tent‎gets3144 physi‎c al reads‎0 redo size370 bytes‎sent via SQL*Net to clien‎t425 bytes‎recei‎v ed via SQL*Net from clien‎t2 SQL*Net round‎t rips‎to/from clien‎t0 sorts‎(memor‎y)0 sorts‎(disk)1 rows proce‎s sedSQL> analy‎z e table‎emppl‎o yee ESTIM‎A TE stati‎s tics‎; analy‎z e table‎emppl‎o yee ESTIM‎A TE stati‎s tics‎*ERROR‎位于第1 行:ORA-00942‎:表或视图不‎存在SQL> analy‎z e table‎emplo‎y ee ESTIM‎A TE stati‎s tics‎;SQL> selec‎t count‎(*) from emplo‎y ee;COUNT‎(*)----------29999‎9Execu‎t ion Plan----------------------------------------------------------0 SELEC‎T STATE‎M ENT Optim‎i zer=CHOOS‎E (Cost=7 Card=1)1 0 SORT (AGGRE‎G ATE)2 1 BITMA‎P CONVE‎R SION‎(COUNT‎)3 2 BITMA‎P INDEX‎(FAST FULL SCAN) OF 'IDX_B‎M P_EM‎P_SEX‎'Stati‎s tics‎----------------------------------------------------------0 recur‎s ive calls‎0 db block‎gets12 consi‎s tent‎gets8 physi‎c al reads‎0 redo size370 bytes‎sent via SQL*Net to clien‎t425 bytes‎recei‎v ed via SQL*Net from clien‎t2 SQL*Net round‎t rips‎to/from clien‎t0 sorts‎(memor‎y)0 sorts‎(disk)1 rows proce‎s sedSQL> analy‎z e table‎emplo‎y ee delet‎e stati‎s tics‎;表已分析。

oracle 收集统计信息语句

oracle 收集统计信息语句在Oracle数据库中，收集统计信息是一项重要的管理任务，它可以帮助优化查询性能、确定索引使用和更新数据库统计信息。

收集统计信息是通过执行统计分析来实现的，Oracle提供了一些语句和工具来完成这项任务。

1. DBMS_STATS包Oracle提供了DBMS_STATS包，它包含了一些程序单元（也称为子程序或函数），用于收集数据库对象的统计信息。

1.1 收集表统计信息使用DBMS_STATS包的GATHER_TABLE_STATS子程序可以收集表的统计信息。

该子程序可以指定需要收集统计信息的表的名字、模式和分区标识等。

```SQLEXECDBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(ownname=>'SCOTT', tabname=>'EMP', cascade=>TRUE);```1.2 收集索引统计信息使用DBMS_STATS包的GATHER_INDEX_STATS子程序可以收集索引的统计信息。

该子程序可以指定需要收集统计信息的索引的名字、模式和分区标识等。

```SQLEXECDBMS_STATS.GATHER_INDEX_STATS(ownname=>'SCOTT', indname=>'EMP_IDX', cascade=>TRUE);```1.3 收集列统计信息使用DBMS_STATS包的GATHER_COLUMN_STATS子程序可以收集列的统计信息。

该子程序可以指定需要收集统计信息的列所在的表的名字、模式和分区标识等。

```SQLEXECDBMS_STATS.GATHER_COLUMN_STATS(ownname=>'SCOTT', tabname=>'EMP', colname=>'EMP_NAME', cascade=>TRUE);```2. ANALYZE语句除了使用DBMS_STATS包来收集统计信息，Oracle还提供了ANALYZE语句用于收集统计信息。

oracleexplain数据库的用法

oracleexplain数据库的用法一、简介Oracle Explain是Oracle数据库中用于分析查询性能的工具，它可以帮助开发人员和数据库管理员了解查询执行计划，优化查询性能，提高数据库的效率。

二、Explain的使用方法1. 查询性能分析：使用Explain可以分析查询性能，确定查询的执行计划是否合理，是否存在性能瓶颈。

通过Explain生成的报告可以提供查询执行过程中的热点数据和执行时间等信息。

2. 查询优化：通过Explain生成的报告，可以了解查询的执行计划，从而优化查询语句，提高查询性能。

例如，可以通过调整索引、优化数据表结构、减少数据访问等手段来优化查询性能。

3. 使用方式：在Oracle数据库中，可以使用Explain来分析查询性能。

在执行查询之前，可以使用EXPLAIN PLAN语句来生成查询的执行计划。

例如：```sqlEXPLAIN PLAN FOR SELECT * FROM table_name WHERE column_name ='value';```执行上述语句后，系统会生成一个执行计划，并将其存储在数据库中。

可以使用以下语句来查看执行计划：```sqlSELECT * FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY('PLAN_TABLE','PLAN_TABLE_OUTPUT'));```4. 注意事项：在使用Explain分析查询性能时，需要注意以下几点：* Explain只能分析已经执行的查询，无法分析未执行的查询。

* Explain生成的报告是基于当前数据库配置和数据表结构的，可能会随着数据库环境的改变而发生变化。

* Explain生成的报告只能提供一种参考，不能完全依赖它来优化查询性能。

需要结合实际情况进行优化。

三、Explain报告的内容Explain报告提供了关于查询执行计划的信息，包括但不限于以下内容：1. 查询计划：报告中会列出查询的执行计划，包括每个操作的顺序、操作类型、消耗的资源等信息。

explain在oracle中用法

explain在oracle中用法在Oracle数据库中，`EXPLAIN`是一个非常重要的命令，用于分析SQL 语句的执行计划。

执行计划是Oracle优化器为SQL语句生成的一组操作序列，这些操作被用于从数据库中检索数据。

`EXPLAIN`命令可以帮助开发者和DBA理解查询是如何被优化和执行的，从而可以识别潜在的性能问题并进行相应的优化。

以下是`EXPLAIN`命令的基本语法：```sqlEXPLAIN PLAN FOR <SQL语句>;```其中，`<SQL语句>`是您想要分析的SQL查询。

执行上述命令后，Oracle会生成一个包含查询执行计划的匿名表，该表存储在数据库中。

您可以使用以下命令查看该计划：```sqlSELECT * FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY);```或者```sqlSELECT * FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY('PLAN_TABLE','TYPICAL'));```这将显示查询的执行计划。

执行计划中的不同列提供了有关查询执行方式的不同信息，例如每个操作的成本、访问方法、访问对象等。

使用`EXPLAIN`命令时，请注意以下几点：1. **权限**：为了使用`EXPLAIN`命令，您需要具有适当的权限。

通常，您需要具有`SELECT ANY DICTIONARY`权限或`SELECT`权限针对特定的计划表。

2. **输出**：执行计划可能会包含大量信息，因此仔细阅读和理解输出非常重要。

不同的操作和参数可能表示不同的查询执行策略和潜在的性能问题。

3. **索引和统计信息**：为了获得准确的执行计划，确保数据库中的索引和统计信息是最新的。

过时的统计信息可能导致不准确的执行计划，从而影响查询性能。

4. **分析和优化**：使用`EXPLAIN`命令时，您可以识别出可能的性能瓶颈和改进点。

oracle查询数据条数语法

oracle查询数据条数语法【原创版】目录1.Oracle 查询数据条数的方法2.使用 SELECT 语句查询数据条数3.查询统计字段名为 XX 的数据条数4.查询每个表的记录条数5.总结正文在 Oracle 数据库中，查询数据条数有多种方法。

这里我们将介绍几种常用的方法，以帮助你更好地了解如何在 Oracle 中查询数据条数。

首先，你可以使用 SELECT 语句查询数据条数。

在 SELECT 语句中，使用 SUM(numrows) 函数可以得到表中的数据条数。

以下是一个示例：```SELECT SUM(numrows) FROM usertables;```接下来，如果你想查询统计字段名为 XX 的数据条数，可以使用以下SQL 语句：```SELECT COUNT(XX) FROM 表名;```其中，XX 代表你想要查询的统计字段名。

此外，你还可以查询每个表的记录条数。

这可以通过以下两种方法实现：1.系统表中统计：```SELECT SUM(numrows) FROM usertables;```2.存储过程统计：```DECLAREvtName VARCHAR2(50);vsqlanalyze VARCHAR2(500);vnum NUMBER;vsql VARCHAR2(500);CURSOR c1 ISSELECT tablename FROM usertables;BEGINOPEN c1;LOOPFETCH c1 INTO vtName;IF c1%FOUND THENEXECUTE IMMEDIATE "ANALYZE TABLE " || vtName || " ESTIMATE STATISTICS";EXECUTE IMMEDIATE "SELECT NUMROWS FROM usertables WHERE tablename UPPER(" || vtName || ")";EXECUTE IMMEDIATE "SELECT NUMROWS FROM usertables WHERE tablename UPPER(" || vtName || ")";DBMSOUTPUT.PUTLINE("表名： " || vtName || " 行数： " || vnum);END IF;END LOOP;CLOSE c1;END;```总之，Oracle 数据库中查询数据条数的方法有很多，你可以根据自己的需求选择合适的方法。

oracle的表分析

sql 代码ORACLE9以后如果你想用基于成本的优化器，需要定期(每周)对数据库里的表和索引做analyze分析。

数据库参数文件initorasid.ora里默认的优化器optimizer_mode= choose你要改成optimizer_mode =first_rows (OLTP系统)optimizer_mode =all_rows (DSS 系统)下面是一个可以在UNIX环境自动生成分析表和索引的脚本analyze.sh(sys用户的密码password要根据情况修改。

)---------------------------------------------------------------------------------------su - oracle -c "sqlplussys/password"<set pages 9999set heading offset echo offset feedback offspool /oracle_backup/bin/analyze.sql;select'analyze table '||owner||'.'||table_name||'estimate statistics sample 5000 rows;'from dba_tableswhere owner not in('SYS','SYSTEM','PERFSTAT');select'analyze index '||owner||'.'||index_name||'compute statistics;'from dba_indexeswhere owner not in('SYS','SYSTEM','PERFSTAT');spool off;set echo onset feedback onspool /oracle_backup/log/analyze.log;@/oracle_backup/bin/analyze.sqlspool off;exit;---------------------------------------------------------------------------------------如果你经常变动的表和索引只属于某个特定的用户(如果是test)可以把上面的owner not in('SYS','SYSTEM','PERFSTAT')改成owner in('TEST')来进行定期的分析。

oracle 收集统计信息语句

oracle 收集统计信息语句【最新版】目录1.Oracle 收集统计信息的重要性2.Oracle 收集统计信息的语句3.Oracle 收集统计信息的步骤4.Oracle 收集统计信息的示例5.Oracle 收集统计信息的作用正文Oracle 收集统计信息语句是 Oracle 数据库管理员和优化者必备的技能之一。

收集统计信息可以帮助我们更好地了解数据库的性能和瓶颈，从而进行优化和调整。

下面我们将详细介绍 Oracle 收集统计信息的步骤和示例。

首先，Oracle 收集统计信息的语句主要包括以下几种：1.收集表空间统计信息：使用`ANALYZE TABLESPACE`语句。

2.收集数据文件统计信息：使用`ANALYZE DATABASE`语句。

3.收集对象（如表、索引等）统计信息：使用`ANALYZE OBJECT`语句。

接下来，我们来看一个收集统计信息的简单示例。

假设我们要收集某个名为`my_table`的表的统计信息，可以执行以下语句：```ANALYZE TABLESPACE my_table;```执行完以上语句后，Oracle 会自动收集`my_table`表空间中的统计信息，包括表的空间使用情况、段的使用情况、索引的使用情况等。

Oracle 收集统计信息的作用主要体现在以下几个方面：1.了解数据库性能：通过收集统计信息，可以直观地了解数据库的性能瓶颈，例如哪些表空间使用率高、哪些索引频繁使用等。

2.优化数据库：收集统计信息后，可以根据统计结果进行针对性的优化，例如重新组织表空间、创建新的索引等。

3.预测数据库容量需求：通过收集统计信息，可以预测数据库未来的容量需求，从而提前进行扩容规划。

analyze table 语法oracle

在Oracle数据库中，ANALYZE TABLE语法是用来收集和存储表或索引的统计信息的。

这些统计信息对于优化查询计划非常重要，因为Oracle查询优化器依赖于这些统计信息来选择最优的执行计划。

在本文中，我将深入探讨ANALYZE TABLE语法的作用、用法和最佳实践，帮助你更好地理解和应用这一重要的数据库管理工具。

1. ANALYZE TABLE的作用ANALYZE TABLE语法的主要作用是收集关于表或索引的统计信息，包括数据分布、数据密度、数据分布的偏斜度以及索引的高度等。

这些统计信息对于查询优化器来说至关重要，它们能够帮助优化器选择最佳的执行计划，提高查询性能和数据库的整体性能。

2. ANALYZE TABLE的用法在实际使用中，ANALYZE TABLE语法的用法通常如下：```sqlANALYZE TABLE table_name COMPUTE STATISTICS;```其中，table_name是需要收集统计信息的表名。

通过这条语句，Oracle数据库会对指定的表进行全表扫描，收集统计信息并存储起来，以便查询优化器使用。

除了上述基本用法外，ANALYZE TABLE语法还可以收集索引的统计信息，或者指定特定的统计信息类型进行收集。

这些灵活的用法能够满足不同的需求，提高数据库的查询性能和可维护性。

3. 最佳实践在使用ANALYZE TABLE语法时，需要注意以下几点最佳实践：- 定期收集统计信息：由于数据的增删改，统计信息会逐渐失效，因此需要定期收集统计信息，以确保查询优化器的准确性和性能。

- 避免在高负载时段执行：ANALYZE TABLE语法需要对表进行全表扫描，可能会对数据库的性能造成一定影响。

建议在低负载时段执行，或者采用在线统计信息收集的方式。

- 结合动态采样：Oracle数据库提供了动态采样的功能，可以在收集统计信息时引入一定的随机性，以提高统计信息的准确性和可靠性。

explain analyze用法

explain analyze用法在数据库查询优化中，EXPLAIN 和 ANALYZE 是两个常用的命令，用于分析和优化 SQL 查询。

这两个命令通常在 PostgreSQL 数据库中使用，但类似的工具在许多其他数据库系统中也有。

EXPLAINEXPLAIN 命令用于显示查询的执行计划。

执行计划是数据库如何执行查询的详细步骤。

通过查看执行计划，你可以了解查询的效率，找出可能的瓶颈，并优化查询。

例如，假设你有一个简单的查询：sqlEXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age > 30;这将返回一个描述数据库如何执行此查询的执行计划。

2. ANALYZEANALYZE 命令与 EXPLAIN 结合使用，用于收集查询的统计信息。

当你运行一个带有 EXPLAIN 的查询时，如果没有先运行 ANALYZE，查询计划可能会基于一些过时的统计信息。

通过运行 ANALYZE，你可以更新这些统计信息，使 EXPLAIN 返回的执行计划更准确。

例如：sqlANALYZE; -- 更新所有表的统计信息EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age > 30; -- 基于最新统计信息的查询计划或者你可以为特定的表收集统计信息：sqlANALYZE users; -- 仅更新“users”表的统计信息使用建议在优化查询之前，首先使用 EXPLAIN 查看查询的执行计划。

使用 ANALYZE 来确保你查看的是基于最新统计信息的执行计划。

根据执行计划的结果，考虑是否需要重新设计查询、添加或删除索引、调整数据库结构等。

注意虽然EXPLAIN 和ANALYZE 是非常有用的工具，但它们只能提供关于查询如何执行的概览。

要深入了解性能问题，可能还需要其他工具和日志文件。

explain在oracle中用法

explain在oracle中用法Oracle是一个关系型数据库管理系统，被广泛应用于企业级应用和大型数据存储中。

在Oracle中，"EXPLAIN"是一个有用的工具，它可以帮助开发人员和数据库管理员优化查询和改善性能。

本文将详细介绍在Oracle中使用"EXPLAIN"的用法，并说明如何解读和分析查询执行计划。

首先，让我们了解一下什么是查询执行计划。

查询执行计划是一种描述数据库如何执行查询的路线图。

它显示了查询的各个步骤、连接方式、使用的索引和表访问方法等关键信息。

通过查看查询执行计划，我们可以评估查询的效率和性能，并作出相应的优化。

在Oracle中，使用"EXPLAIN"关键字可以获取查询执行计划。

可以在查询语句前添加"EXPLAIN PLAN FOR"，然后执行该语句。

例如：EXPLAIN PLAN FORSELECT * FROM employees WHERE department_id = 100;执行完以上命令后，查询执行计划将被存储在Oracle数据字典表中。

接下来，我们可以使用"SELECT"语句从数据字典表中检索查询执行计划。

例如：SELECT * FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY);通过执行以上命令，将会显示查询的执行计划。

查询执行计划将以多行的形式显示，每一行代表一个执行步骤。

在查询执行计划中，以下几个关键列是需要特别关注的：1. OPERATION：表示执行的操作类型，例如表扫描、索引扫描、连接等。

2. OPTIONS：表示操作的附加选项，例如全表扫描、索引范围扫描等。

3. OBJECT_NAME：表示操作的对象名，例如表名、索引名等。

4. ACCESS_PREDICATES和FILTER_PREDICATES：表示访问和过滤的谓词，用于评估操作的效果。

analyze的用法

analyze的用法
Analyze(分析)是一种观察、研究事物的过程，有助于梳理它们之间的关系和改善它们之间的逻辑。

它可以帮助我们深入挖掘所面临问题的本质，以便找到合适的解决方案。

分析的过程可以根据被研究的不同特征而有所不同。

一般来说，分析的过程包括细化、归类、抽象、联想、可能性分析和实施方案。

首先对所要研究的事物进行细化，将其分解为具体的各个部分，细化的过程可以帮助我们更深入地理解这些部分之间的关系。

然后，可以对这些部分进行归类，将其分成不同类别，使得我们能够清晰明确地认识它们之间的内在连接。

接下来，可以对归类的结果进行抽象，即从大的角度分析具体的类别之间的关联，将其划分为更宏观的部分，从而收集更多有关具体细节的信息。

最后，可以进行联想和可能性分析，以及相应的实施方案，根据不同可能性来决定问题的解决办法。

总之，analyze是一种有效的处理问题的方法，可以帮助我们有效地理解问题的本质，确定最合适的解决方案，并有效地改善它们之间的逻辑。

analyze的用法

analyze的用法
Analyze是一个多用途的词，它可以被用来描述不同类型的行为，有时是被用来描述思考或者反思的过程，有时是被用来表示分析或检验一件事物或情况。

最常用的用法是用来更深入地了解某一方面的性质和结构，通常是数字或文本，从而获得结论和发现。

首先，analyze常被应用于深入思考，反思一件事的原因和结果。

例如，一个人可以用analyze来评估自己的行为和想法，分析决定出现在的原因，并思考可能的影响。

这类用法更加关注分析过程和目标背后的原因，探索可能的结果。

其次，analyze也可以被用来分析和检验一件事物或情况。

通过对数据或文本的分析，可以发现不易察觉的细节和特征，从而达到提取出重要信息的目标。

常见的应用包括经济分析、社会科学研究、市场调研、心理学实验等。

这也是在很多商业领域中普遍使用的一个重要方法。

此外，analyze还可以被用来弄清一段文本的内涵，或者对某种信息、概念进行归纳总结。

例如，在读完一本小说之后，人们可以用analyze来回顾整个文本，思考行文作者的意图，分析故事情节发展呈现出的深层含义，甚至探究文章中隐藏的符号意义。

还有一种特殊用法，即将analyze用作抽象的概念，用来指代一种广义的思维过程和探索行为。

例如，比如说一位学生通过学习、观察和思考，对一个复杂的问题进行分析和研究，就可以说他analyze 了那个问题。

总的来说，analyze的用法十分灵活和多样，它可以是一个思考和反思的过程，也可以是一种对事物和文本的分析和检验，甚至是一种抽象的概念，都能用来形容一个人的思考和探索行为。

Oracle Analytics Desktop 用户指南说明书

第一作者：Stefanie Rhone特约作者：Nick FryPete Brownbridge撰稿人：Oracle Analytics development, product managementand quality assurance teamsThis software and related documentation are provided under a license agreement containing restrictions on use and disclosure and are protected by intellectual property laws. Except as expressly permitted in your license agreement or allowed by law, you may not use, copy, reproduce, translate, broadcast, modify, license, transmit, distribute, exhibit, perform, publish, or display any part, in any form, or by any means. Reverse engineering, disassembly, or decompilation of this software, unless required by law for interoperability, is prohibited.The information contained herein is subject to change without notice and is not warranted to be error-free. 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使用数据集连接到数据什么是数据集？3-2关于打开数据集3-2查看可用连接3-3可用于数据集的数据源3-3关于数据集编辑器3-5从连接创建数据集3-8向数据集添加多个连接3-9将文件添加到从连接创建的数据集3-10使用 SQL 语句向数据集中添加表3-10了解数据集表联接3-11在数据集表之间添加联接3-12禁用数据集中的自动联接3-13修改或修复数据集中的联接3-14当表列不匹配时添加联接3-14从数据集中删除联接3-15在数据源查询中包括数据集表3-16什么是保留粒度？3-16指定确定粒度的表3-18重新排列数据集表的顺序3-18什么是质量洞察？3-19使用质量洞察浏览数据3-23关于移除或还原数据集列3-28移除或还原数据集表的列3-28筛选数据集表3-29指定数据集表是高速缓存还是实时3-30查看数据集表的原始格式设置3-32从文件创建数据集3-32关于数据集的文件3-33使用从计算机上载的文件创建数据集3-33使用从 Dropbox 或 Google Drive 上载的文件创建数据集3-34向数据集添加多个文件3-34基于 Oracle Fusion Cloud Applications Suite 中的主题区域创建数据集3-35iv基于 Oracle Fusion Cloud Applications Suite 中的分析创建数据集3-36从 Essbase 连接创建数据集3-364 扩充和转换数据关于 Oracle Analytics 中的数据扩充和转换4-1扩充和转换数据4-3接受扩充建议4-4转换数据4-5使用替换转换数据4-6使用正则表达式的替换转换示例4-7将文本列转换为日期或时间列4-7调整日期或数字列的显示格式4-8在准备数据时创建收集列4-9配置数据集中的列属性4-9隐藏或删除列4-12还原隐藏或删除的列4-13编辑数据准备脚本4-14将列添加到数据集4-14在工作簿中创建计算的数据元素4-15扩充和转换参考4-15转换建议参考4-15数据概要分析和语义建议4-16语义类型类别4-16语义类型建议4-17可识别的基于模式的语义类型4-17基于引用的语义类型4-17建议的扩充4-18需要达到的阈值4-18定制知识库建议4-19一般定制格式字符串4-195 使用数据流创建数据集关于数据流5-1数据流的数据库支持5-2可以使用哪些步骤来组织和集成数据？5-2数据库分析函数5-5图形分析函数5-6用于训练机器学习模型的数据流步骤5-7使用数据流创建数据集5-7v使用数据流生成或更新数据集5-8重用数据流5-8在数据流中配置增量处理5-8为数据源指定新的数据指示符5-9在数据流中应用增量处理5-9使用一系列数据流处理数据5-10管理数据流5-116 管理数据集数据集类型图标6-1查看数据集列表及其相关信息6-2重新加载数据集的数据6-2关于重新加载数据集的数据6-2重新加载数据集中的单个表6-3重新加载数据集中的所有表6-4重新加载数据集的文件6-5检查数据集的属性6-6重命名数据集及更改其说明6-6复制数据集的对象 ID6-6查看数据集的数据元素6-7下载数据集的源文件6-7复制数据集6-7删除数据集6-87 可视化和分析数据开始构建工作簿并创建可视化7-2在编辑模式下打开工作簿7-2将工作簿配置为在编辑模式下打开7-2处理工作簿的数据集7-3将数据集添加到工作簿7-3替换工作簿中的数据集7-4从工作簿中删除数据集7-4修改工作簿的数据集7-5混合数据集7-6了解混合7-6关于混合数据中的不匹配值7-7混合数据集7-9更改可视化中的数据混合7-10通过添加数据来构建可视化7-10vi用来添加数据的不同方法7-10为所选数据元素创建最佳可视化7-11向可视化添加数据7-11使用分配面板将数据添加到可视化7-14从一个可视化创建另一个可视化7-15修改可视化的工具提示7-15关于可视化类型7-16条形图7-16筛选器和其他可视化类型7-17地理空间图7-17网格图7-17线形图7-18网络图7-18饼图和树状图7-19散点图7-19使用统计分析增强可视化中的数据7-19开始使用统计分析之前7-19可以向可视化添加哪些统计分析？7-21向可视化添加统计分析7-23将参照线添加到可视化7-24使用迷你图检查趋势7-25对可视化中的数据进行排序7-25撤消和重做编辑7-26创建定制错误消息，以在可视化中没有数据时显示7-26关于刷新工作簿的数据7-26刷新工作簿的数据7-27暂停工作簿中的数据查询7-27使用画布属性7-28更新画布属性7-28关于画布布局属性7-28使用画布网格参考线来对齐可视化7-29关于画布中可视化的刷取7-30关于在画布中同步可视化7-30关于画布数据刷新属性7-31复制并粘贴可视化或画布7-31复制并粘贴可视化的数据7-32在画布上处理多个可视化7-32更新画布上多个可视化的常见属性7-32在画布上复制并粘贴多个可视化7-32删除画布上的多个可视化7-33vii更改可视化类型7-33关于可视化属性7-33调整可视化属性7-34设置可视化边框属性7-36设置可视化阴影属性7-36更改表和数据透视表中的显示名称7-36更改可视化中数据点的大小7-37使用条件格式设置突出显示重要数据事件7-37我可以使用条件格式设置做什么？7-37使用现有条件格式规则设置数据格式7-40为数据添加条件格式设置7-40示例—将度量与一组阈值进行比较7-43示例—将度量与目标（或目的）进行比较7-44示例—将度量与复杂表达式值进行比较7-45示例—将度量与值的百分比进行比较7-46向可视化应用颜色7-47关于可视化中的颜色分配7-48访问颜色选项7-48更改调色板7-49为列分配颜色7-50设置列的数值的格式7-51设置可视化的数值格式7-51为可视化设置货币符号7-51向可视化添加注释7-51向可视化添加注释7-52将注释连接到可视化中的数据点7-52显示或隐藏注释的数据点连接器7-53删除注释的数据连接器7-53显示或隐藏可视化的注释7-54在可视化中排序、钻探和选择数据7-55“我的计算”概览7-55基于聚类或非正常值创建计算7-57使用“解释”分析数据7-59什么是“解释”？7-59什么是“洞察”？7-59使用“解释”来发现数据洞察7-60有关可视化中数据问题的警告7-61设置工作簿缩略图7-61设置可视化加载叠加不透明度7-62viii8 筛选数据关于筛选器和筛选器类型8-1数据集如何与筛选器交互8-2数据集数量如何影响筛选器8-2关于自动应用的过滤器8-4筛选工作簿中的数据8-5指定筛选器的选择值8-9从筛选器栏启用或禁用“限制值的方式”设置8-10筛选可视化中的数据8-10定制可视化筛选器的标签8-11禁用可视化列表筛选器的多选功能8-12使用仪表盘筛选器8-12关于仪表盘筛选器8-12使用仪表盘筛选器可视化筛选数据8-13使用滑块仪表盘筛选器筛选可视化以及制作可视化动画概览8-15使用滑块仪表盘筛选器筛选可视化以及制作可视化动画8-19在主筛选器栏与可视化之间更改筛选器范围8-21将可视化用作筛选器8-22应用不同的筛选器类型8-22应用范围筛选器8-22应用前/后 N 个筛选器8-23应用列表筛选器8-24应用日期范围筛选器8-24应用相对时间筛选器8-25使用表达式筛选器筛选数据8-25应用基于规则的筛选器8-26使用基于角色的筛选器概览8-26根据应用程序角色筛选数据集8-29示例一—在工作簿中应用基于角色的简单筛选器8-31示例二—在工作簿中应用多个基于角色的筛选器8-339 创建和使用参数什么是参数？9-1关于系统参数9-1关于参数属性9-2关于修改和删除参数9-3创建参数9-3引用参数的语法9-5将参数绑定到筛选器9-5ix关于将参数绑定到筛选器9-6创建参数并将其绑定到筛选器9-6创建参数并将其绑定到双列类型筛选器9-7将一个参数绑定到筛选器9-8使用参数9-9在筛选器栏中使用参数9-10将参数用作仪表盘筛选器控件9-10在可视化的标题中使用参数9-11将参数用作可视化的轴标签9-12在磁贴可视化的度量标签中使用参数9-13在表达式筛选器中使用参数9-14在计算中使用参数9-15使用分析链接数据操作传递参数值9-15使用 URL 导航数据操作传递参数值9-1610 应用地图背景和地图层来增强可视化效果关于地图背景10-1使用地图背景增强可视化10-2在工作簿中使用不同的地图背景10-2在地图可视化中使用颜色和大小来解释数据值10-3添加定制地图层10-3更新定制地图层10-4切换为使用另一个地图层10-5将多个数据层应用于单个地图可视化10-5将图像用作地图背景并在图像上绘制地图层形状10-5将图像上载为地图背景10-6在上载的图像上绘制定制地图层形状10-6将数据集与在上载的图像上绘制的地图层形状相关联10-7将地图层分配给数据列10-7适用于地图可视化的自动聚焦到数据10-8在地图可视化中配置缩放10-8检查地图可视化的位置匹配10-8在地图可视化上创建热图层10-9在地图可视化上创建聚类层10-10在地图上使用定制图标表示点数据10-10选择地图上的点或区域10-11在地图上使用大小和颜色呈现线条数据10-11使地图层和背景可供用户使用10-12将地图背景用作默认值10-12添加地图背景10-12x添加 Google 地图背景10-12添加百度地图背景10-13添加 Web 地图服务 (Web Map Service, WMS) 背景10-13添加平铺 Web 地图 (XYZ) 背景10-14Web 地图背景故障排除技巧10-15向地图添加数据标签10-1511 使用数据操作创建数据操作以连接可视化画布11-1创建数据操作以从可视化画布连接到外部 URL11-2关于创建 HTTP API 数据操作11-3创建 HTTP 数据操作11-3使用数据操作连接到 Oracle Business Intelligence Publisher 报表11-4关于创建数据操作以连接到 Oracle Business Intelligence Publisher 报表11-4创建数据操作以连接到 Oracle Business Intelligence Publisher 报表11-5在数据操作中创建定制列名以在 Oracle Business Intelligence Publisher 报表 URL 中传递11-5从可视化画布调用数据操作11-6数据操作如何影响筛选器11-612 创建定制数据操作插件关于数据操作插件和数据操作框架12-1数据操作类别12-2数据操作上下文12-3数据操作代码设计12-4数据操作模型类12-4数据操作服务类12-5数据操作代码交互12-7数据操作 plugin.xml 文件示例12-8数据操作插件文件和文件夹12-9选择最适合扩展的数据操作类12-9 AbstractDataAction 类12-10DataActionKOModel 类12-10CanvasDataAction 类12-11EventDataAction 类12-12AbstractHTTPDataAction 类12-12URLNavigationDataAction 类12-13HTTPAPIDataAction 类12-13基于模板生成数据操作插件12-14生成的文件夹和文件12-14扩展数据操作基类12-15选择要覆盖的数据操作继承的方法12-16测试、打包和安装数据操作12-19使用升级处理程序进行 Knockout 模型更改12-20升级数据操作插件12-20数据操作插件文件参考12-21数据操作 plugin.xml 文件示例12-21数据操作 plugin.xml 文件属性部分— tns:obiplugin 12-22数据操作 plugin.xml 文件资源部分— tns:resources 12-22数据操作 plugin.xml 文件扩展部分— tns:extension12-2413 使用其他函数来可视化数据使用工具提示识别内容13-1管理定制插件13-1编写表达式13-2从主页可视化数据13-2查找数据、工作簿和可视化13-3如何为数据编制索引？13-3搜索内容13-3搜索选项13-4搜索提示13-5自动保存更改13-5对页中的项排序13-514 构建演示流什么是演示流？14-1什么是“演示”页的自动模式和手动模式？14-1在“演示”页的自动模式和手动模式之间切换14-2打开工作簿的演示流14-2指定演示流的画布布局14-3重新排列演示流的画布14-3在演示流中复制画布14-3从演示流中删除复制的画布14-4在演示流中隐藏画布14-4在演示流中显示隐藏的画布14-4在演示流中更改可视化在画布上的位置14-5在演示流中重置画布14-5设置演示流的工作簿属性14-5指定工作簿导航14-6显示或隐藏工作簿标题栏14-7修改工作簿标题和文本14-7修改工作簿标题颜色14-7向工作簿标题添加图像14-7在工作簿上显示或隐藏筛选器栏14-8指定用户是否可以与工作簿交互14-8更改可视化在工作簿画布上的对齐方式14-9设置演示流的画布属性14-9在演示流画布上使用筛选器14-9指定用户与画布的交互方式14-10在画布上显示或隐藏可视化14-11在工作簿画布上显示或隐藏注释14-12预览工作簿14-1215 使用 Oracle Analytics 预测模型和 Oracle 机器学习模型创建和使用 Oracle Analytics 预测模型15-1什么是 Oracle Analytics 预测模型？15-1如何选择预测模型算法？15-2使用 Oracle Autonomous Data Warehouse 中的 AutoML 训练预测模型15-4创建和训练预测模型15-5检查预测模型15-6查看预测模型详细信息15-7评估预测模型的质量15-7什么是预测模型的相关数据集？15-7查找预测模型的相关数据集15-11将预测模型添加到工作簿15-11使用提升和增益图表评估机器学习模型15-12使用提升和增益图表概览15-12为提升和增益图表生成预测数据15-13使用提升和增益图表评估机器学习模型15-14在 Oracle Analytics 中使用 Oracle 机器学习模型15-15如何在 Oracle Analytics 中使用 Oracle 机器学习模型？15-15在 Oracle Analytics 中注册 Oracle 机器学习模型15-16检查注册的 Oracle 机器学习模型15-16查看已注册模型的详细信息15-16什么是已注册模型的视图？15-17查看已注册模型的视图列表15-17可视化注册的 Oracle 机器学习模型视图15-18向数据集应用预测模型或已注册的 Oracle 机器学习模型15-1916 导入、导出和共享导入工作簿文件16-1将工作簿或文件夹导出为文件16-2在选中特定画布的情况下共享工作簿 URL16-2从“可视化”或“演示”页导出可视化16-3将可视化的数据导出到 CSV 文件16-3通过电子邮件发送工作簿和文件夹16-4通过电子邮件发送可视化、画布或仪表盘的文件16-4打印可视化、画布或仪表盘16-5A 常见问题Oracle Analytics Desktop 安装常见问题A-1 Oracle Analytics Desktop 工作簿和数据源常见问题A-1 Oracle Analytics Desktop 打印和导出常见问题A-2B 排除可视化问题C 可访问性功能和提示在启动 Oracle Analytics Desktop 时启用可访问性功能C-1可视化的键盘快捷方式C-1数据流的键盘快捷方式C-2D 数据源和数据类型参考支持的数据源D-1关于 Oracle 应用产品连接器D-5认证—支持的数据类型D-5支持的基本数据类型D-5数据库支持的数据类型D-6E 数据准备参考转换建议参考E-1快速数据转换的列菜单选项E-1F 表达式编辑器参考SQL 运算符F-1函数F-3聚合函数F-3分析函数F-6转换函数F-7日期和时间函数F-8日期提取函数F-9显示函数F-12求值函数F-13数学函数F-13运行聚合函数F-15字符串函数F-16系统函数F-19时间序列函数F-19常数F-21类型F-21条件表达式F-21在分析和可视化中使用 CASE 语句的最佳实践F-23 G Oracle Analytics Desktop SDK 参考Oracle Analytics Desktop SDK G-1脚本G-1其他资源G-2创建可视化插件开发环境G-2创建大纲可视化插件G-3创建大纲皮肤或未分类插件G-3开发可视化插件G-4在 SDK 模式下运行 Oracle Data Visualization 并测试插件G-4验证可视化插件G-4构建、打包和部署可视化插件G-5从开发环境中删除插件G-5前言前言了解如何使用 Oracle Analytics Desktop 浏览数据。

Analyze命令的使用方法

Analyze命令的使⽤⽅法1、三⼤功能搜集和删除索引、表和簇的统计信息验证表、索引和簇的结构鉴定表和簇和⾏迁移和⾏联接针对analyze的搜集和删除统计信息功能⽽⾔，oracle推荐使⽤DBMS_STATS包来搜集优化信息，DBMS_STATS可以并⾏的搜集信息，可以搜集分区表的全局信息，进⼀步来说，按成本的优化器只会使⽤DBMS_STATS包所统计出来的信息。

2、先决条件必须在你⾃⼰的⽅案中或有ANALYZE ANY system 的权限，3、语法ANALYZE{ TABLE [ schema.]table[ PARTITION ( partition ) | SUBPARTITION ( subpartition ) ]| INDEX [ schema. ]index[ PARTITION ( partition ) | SUBPARTITION ( subpartition ) ]| CLUSTER [ schema. ]cluster}{ COMPUTE [ SYSTEM ] STATISTICS [for_clause]| ESTIMATE [ SYSTEM ] STATISTICS [for_clause][SAMPLE integer { ROWS | PERCENT }]| validation_clauses| LIST CHAINED ROWS [ into_clause ]| DELETE [ SYSTEM ] STATISTICS} ;INDEX index：对索引进⾏分析，分析的结果会放在USER_INDEXES, ALL_INDEXES,或 DBA_INDEXES中分析的内容：Depth of the index from its root block to its leaf blocks (BLEVEL)Number of leaf blocks (LEAF_BLOCKS)Number of distinct index values (DISTINCT_KEYS)Average number of leaf blocks for each index value (AVG_LEAF_BLOCKS_PER_KEY)Average number of data blocks for each index value (for an index on a table) (AVG_DATA_BLOCKS_PER_KEY)Clustering factor (how well ordered the rows are about the indexed values) (CLUSTERING_FACTOR)TABLE table：对表进⾏分析，分析的结果会放在USER_TABLES, ALL_TABLES, and DBA_TABLES表中，在分析表的时候，oracle也会分析基于函数的index所引⽤的表达式分析的内容：Number of rows (NUM_ROWS) *Number of data blocks below the high water mark (that is, the number of data blocks that have been formatted to receive data, regardless whether they currently contain data or are empty) (BLOCKS)* Number of data blocks allocated to the table that have never been used (EMPTY_BLOCKS) Average available free space in each data block in bytes (AVG_SPACE)Number of chained rows (CHAIN_COUNT) Average row length, including the row's overhead, in bytes (AVG_ROW_LEN)分析表的限制不可以分析数据字典表不可以分析扩展表，但可以⽤DBMS_STATS来实现这个⽬的不可以分析临时表不可以计算或估计下列字段类型REFs, varrays, nested tables, LOBs (LOBs are not analyzed, they are skipped), LONGs, or object types.PARTITION | SUBPARTITION：对分区表或索引进⾏分析CLUSTER cluster:对簇进⾏分析，分析的结果会放在ALL_CLUSTERS, USER_CLUSTERS and DBA_CLUSTERS.compute_statistics_clause语法：COMPUTE [ SYSTEM ] STATISTICS [for_clause]对分析对像进⾏精确的统计，然后把信息存储的数据字典中。

analyze 语句

analyze 语句
在计算机编程中，analyze语句是一种用于分析和调试程序的常见语句。

它通常用于检查程序中的变量、函数和算法，以便找出程序中的错误和瓶颈。

使用analyze语句可以帮助程序员快速定位问题并提高程序的效率。

analyze语句可以用于多种编程语言，如C++、Java和Python 等。

在C++中，可以使用系统自带的GDB工具来执行analyze语句。

在Java中，可以使用Eclipse或IntelliJ IDEA等集成开发环境来执行analyze语句。

在Python中，可以使用pdb调试器来执行analyze 语句。

通常，analyze语句的语法类似于以下代码：
```
analyze(变量或函数名);
```
使用analyze语句时，需要指定要分析的变量或函数名称。

然后，程序会将该变量或函数的值和其他相关信息输出到控制台或调试器中。

分析结果通常包括变量的类型、值、地址和内存使用情况等信息。

除了分析变量和函数外，analyze语句还可以用于检查程序中的算法和数据结构。

例如，在排序算法中，可以使用analyze语句来检查每一步操作的执行时间和内存使用情况，以确定算法的效率和优化点。

总之，analyze语句是程序员在调试和优化程序时常用的工具之
一。

通过使用analyze语句，程序员可以快速定位问题，并加快程序的开发和调试过程。

案例1ORACLEANALYZE命令的使用

oracle 中ANALYZE的使用知识背景：1、优化器的优化方式oracle的优化器共有两种的优化方式,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)。

A、RBO方式：优化器在分析SQL语句时,所遵循的是Oracle内部预定的一些规则。

比如我们常见的,当一个where子句中的一列有索引时去走索引。

B、CBO方式：依词义可知,它是看语句的代价(Cost)了,这里的代价主要指Cpu和内存。

优化器在判断是否用这种方式时,主要参照的是表及索引的统计信息。

统计信息给出表的大小、有少行、每行的长度等信息。

这些统计信息起初在库内是没有的,是你在做analyze 后才出现的,很多的时侯过期统计信息会令优化器做出一个错误的执行计划,因些我们应及时更新这些信息。

在Oracle8及以后的版本,Oracle列推荐用CBO的方式。

我们要明了,不一定走索引就是优的 ,比如一个表只有两行数据,一次IO就可以完成全表的检索,而此时走索引时则需要两次IO,这时对这个表做全表扫描(full table scan)是最好的。

2、优化器的优化模式(Optermizer Mode)优化模式包括Rule,Choose,First rows,All rows这四种方式,也就是我们以上所提及的。

如下我解释一下：Rule:不用多说,即走基于规则的方式。

Choolse:这是我们应观注的,默认的情况下Oracle用的便是这种方式。

指的是当一个表或或索引有统计信息,则走CBO的方式,如果表或索引没统计信息,表又不是特别的小,而且相应的列有索引时,那么就走索引,走RBO的方式。

First Rows:它与Choose方式是类似的,所不同的是当一个表有统计信息时,它将是以最快的方式返回查询的最先的几行,从总体上减少了响应时间。

All Rows:也就是我们所说的Cost的方式,当一个表有统计信息时,它将以最快的方式返回表的所有的行,从总体上提高查询的吞吐量。

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oracle 中ANALYZE的使用
知识背景：
1、优化器的优化方式
oracle的优化器共有两种的优化方式,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)。

A、RBO方式：优化器在分析SQL语句时,所遵循的是Oracle内部预定的一些规则。

比如我们常见的,当一个where子句中的一列有索引时去走索引。

B、CBO方式：依词义可知,它是看语句的代价(Cost)了,这里的代价主要指Cpu和内存。

优化器在判断是否用这种方式时,主要参照的是表及索引的统计信息。

统计信息给出表的大小、有少行、每行的长度等信息。

在Oracle8及以后的版本,Oracle列推荐用CBO的方式。

2、优化器的优化模式(Optermizer Mode)
优化模式包括Rule,Choose,First rows,All rows这四种方式,也就是我们以上所提及的。

如下我解释一下：
Rule:不用多说,即走基于规则的方式。

Choolse:这是我们应观注的,默认的情况下Oracle用的便是这种方式。

指的是当一个表或或索引有统计信息,则走CBO的方式,如果表或索引没统计信息,表又不是特别的小,而且相应的列有索引时,那么就走索引,走RBO的方式。

First Rows:它与Choose方式是类似的,所不同的是当一个表有统计信息时,它将是以最快的方式返回查询的最先的几行,从总体上减少了响应时间。

All Rows:也就是我们所说的Cost的方式,当一个表有统计信息时,它将以最快的方式返回表的所有的行,从总体上提高查询的吞吐量。

没有统计信息则走基于规则的方式。

3、为什么有时一个表的某个字段明明有索引,当观察一些语的执行计划确不走索引呢？如何解决呢？
A、不走索引大体有以下几个原因
你在Instance级别所用的是all_rows的方式
你的表的统计信息(最可能的原因)
你的表很小,上文提到过的,Oracle的优化器认为不值得走索引。

B、解决方法
可以修改init.ora中的OPTIMIZER_MODE这个参数,把它改为Rule或Choose,重起数据库。

也可以使用4中所提的Hint.
删除统计信息，重新分析。

SQL>analyze table table_name delete statistics;
表小不走索引是对的,不用调的。

4、其它相关
A、如何看一个表或索引是否是统计信息
SQL>SELECT * FROM user_tables
2 WHERE table_name=
3 AND num_rows is not null;
SQL>SELECT * FROM user_indexes
2 WHERE table_name=
3 AND num_rows is not null;
b、如果我们先用CBO的方式,我们应及时去更新表和索引的统计信息,以免生形不切合实的执行计划。

SQL> ANALYZE TABLE table_name COMPUTE STATISTICS;
SQL> ANALYZE INDEX index_name ESTIMATE STATISTICS;
上述问题的查询语句之所以不走索引就是因为分析表改变了执行计划而引起的。