關于每一列的解釋聯機文檔上都有，這里blocks是高水位以下的數據塊數，empty_blocks是高水位以上的數據塊數。Dbms_stats不計算EM

我們在分析某些語句的性能時，會分析一些信息。像表、列、索引、直方圖等等，本篇主要講表與列的統計信息收集與分析。

首先創建一個測試表，，更新一些數據，加入一些約束：

CREATE TABLE t
AS
SELECT rownum AS id,
round(dbms_random.normal*1000) AS val1,
100 + round(ln(rownum/3.25+2)) AS val2,
100 + round(ln(rownum/3.25+2)) AS val3,
dbms_random.string('p',250) AS pad
FROM All_Objects
WHERE ROWNUM<=1000
ORDER BY dbms_random.value;

UPDATE T SET VAL1 = NULL WHERE VAL1 < 0;

ALTER TABLE t ADD CONSTRAINT t_pk PRIMARY KEY(ID);

CREATE INDEX t_val1_i ON t(val1);
CREATE INDEX t_val2_i ON t(val2);

BEGIN
DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(OWNNAME => USER,
TABNAME => 'T',
ESTIMATE_PERCENT => 100,
METHOD_OPT => 'for all columns size skewonly',
CASCADE => TRUE);
END;

此時表已經搜集了統計信息，查看表的統計信息用user_tab_statistics。

SELECT NUM_ROWS, BLOCKS, EMPTY_BLOCKS, AVG_SPACE, CHAIN_CNT, AVG_ROW_LEN
FROM USER_TAB_STATISTICS
WHERE TABLE_NAME = 'T';

NUM_ROWS

BLOCKS

EMPTY_BLOCKS

AVG_SPACE

CHAIN_CNT

AVG_ROW_LEN

1000

44

0

0

0

265

關于每一列的解釋聯機文檔上都有，這里blocks是高水位以下的數據塊數，empty_blocks是高水位以上的數據塊數。Dbms_stats不計算EMPTY_BLOCKS、AVG_SPACE、CHAIN_CNT。

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