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--收集Oracle统计信息BEGIN DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(OWNNAME =gt;

--收集Oracle统计信息
BEGIN
  DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(OWNNAME          => 'OWNER_NAME',  --数据库用户名
                                TABNAME          => 'TABLE_NAME',  --表名
                                PARTNAME        => 'PARTITION_NAME',  --分区名
                                ESTIMATE_PERCENT => DBMS_STATS.AUTO_SAMPLE_SIZE,
                                METHOD_OPT      => 'for all columns size repeat',
                                DEGREE          => DBMS_STATS.AUTO_DEGREE,
                                CASCADE          => TRUE);
END;

--查询表的统计信息
SELECT *
  FROM DBA_TAB_STATISTICS S
 WHERE S.OWNER = 'OWNER_NAME'  --数据库用户名
  AND S.TABLE_NAME = 'TABLE_NAME'  --表名
 ORDER BY S.LAST_ANALYZED DESC;


--Oracle统计信息
DBMS_STATS.gather_table_stats
    (ownname varchar2,
    tabname varchar2,
    partname varchar2 default null,
    estimate_percent number default  to_estimate_percent_type(get_param('ESTIMATE_PERCENT')),
    block_sample boolean default FALSE,
    method_opt varchar2 default get_param('METHOD_OPT'),
    degree number default to_degree_type(get_param('DEGREE')),
    granularity varchar2 default get_param('GRANULARITY'),
    cascade boolean default to_cascade_type(get_param('CASCADE')),
    stattab varchar2 default null, statid varchar2 default null,
    statown varchar2 default null,
    no_invalidate boolean default to_no_invalidate_type(get_param('NO_INVALIDATE')),
    stattype varchar2 default 'DATA',
    force boolean default FALSE);

/*
参数说明:
ownname:  要分析表的拥有者
tabname:  要分析的表名.
partname: 分区的名字,只对分区表或分区索引有用.
estimate_percent:采样行的百分比,取值范围[0.000001,100],null为全部分析,不采样. 常量:DBMS_STATS.AUTO_SAMPLE_SIZE是默认值,由oracle决定最佳取采样值.
block_sapmple:是否用块采样代替行采样.
method_opt:    决定histograms信息是怎样被统计的.method_opt的取值如下:
for all columns:统计所有列的histograms.
for all indexed columns:统计所有indexed列的histograms.
for all hidden columns:统计你看不到列的histograms
for columns SIZE | REPEAT | AUTO | SKEWONLY:
                                              统计指定列的histograms.N的取值范围[1,254]; R
                                              EPEAT上次统计过的histograms;
                                              AUTO由oracle决定N的大小;
                                              SKEWONLY multiple end-points with the same value which is what we define by "
                                                        there is skew in the data
degree:              设置收集统计信息的并行度.默认值为null.
granularity:Granularity of statistics to collect ,only pertinent if the table is partitioned.
cascade:      是收集索引的信息.默认为falase.
stattab        指定要存储统计信息的表,statid如果多个表的统计信息存储在同一个stattab中用于进行区分.statown存储统计信息表的拥有者.以上三个参数若不指定,
                    统计信息会直接更新到数据字典.
no_invalidate: Does not invalidate the dependent cursors if set to TRUE. The procedure invalidates the dependent cursors
                        immediately if set to FALSE.
force:        即使表锁住了也收集统计信息

*/
--例子:
execute dbms_stats.gather_table_stats(ownname => 'owner',
                                      tabname => 'table_name' ,
                                      estimate_percent => null ,
                                      method_opt => 'for all indexed columns' ,
                                      cascade => true);
--GATHER_INDEX_STATS
--==========================
BEGIN
SYS.DBMS_STATS.GATHER_INDEX_STATS (OwnName => 'ABC',
                                  IndName => 'IDX_FUNC_ABC',
                                  Estimate_Percent => 10,
                                  Degree => SYS.DBMS_STATS.DEFAULT_DEGREE,
                                  No_Invalidate => FALSE);
END;

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Stellungnahme
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MySQL: Eine Einführung in die beliebteste Datenbank der WeltMySQL: Eine Einführung in die beliebteste Datenbank der WeltApr 12, 2025 am 12:18 AM

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Die Bedeutung von MySQL: Datenspeicherung und -verwaltungDie Bedeutung von MySQL: Datenspeicherung und -verwaltungApr 12, 2025 am 12:18 AM

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management -System, das für Datenspeicher, Verwaltung, Abfrage und Sicherheit geeignet ist. 1. Es unterstützt eine Vielzahl von Betriebssystemen und wird in Webanwendungen und anderen Feldern häufig verwendet. 2. Durch die Client-Server-Architektur und verschiedene Speichermotoren verarbeitet MySQL Daten effizient. 3. Die grundlegende Verwendung umfasst das Erstellen von Datenbanken und Tabellen, das Einfügen, Abfragen und Aktualisieren von Daten. 4. Fortgeschrittene Verwendung beinhaltet komplexe Abfragen und gespeicherte Verfahren. 5. Häufige Fehler können durch die Erklärungserklärung debuggen. 6. Die Leistungsoptimierung umfasst die rationale Verwendung von Indizes und optimierte Abfrageanweisungen.

Warum MySQL verwenden? Vorteile und VorteileWarum MySQL verwenden? Vorteile und VorteileApr 12, 2025 am 12:17 AM

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Beschreiben Sie InnoDB-Verriegelungsmechanismen (gemeinsame Schlösser, exklusive Schlösser, Absichtssperrungen, Aufzeichnungsschlösser, Lückensperrungen, Sperren der nächsten Schlüsse).Beschreiben Sie InnoDB-Verriegelungsmechanismen (gemeinsame Schlösser, exklusive Schlösser, Absichtssperrungen, Aufzeichnungsschlösser, Lückensperrungen, Sperren der nächsten Schlüsse).Apr 12, 2025 am 12:16 AM

Zu den Verriegelungsmechanismen von InnoDB gehören gemeinsame Schlösser, exklusive Schlösser, Absichtsschlösser, Aufzeichnungsschlösser, Lückensperrungen und nächste Schlüsselschlösser. 1. Shared Lock ermöglicht es Transaktionen, Daten zu lesen, ohne dass andere Transaktionen lesen. 2. Exklusives Schloss verhindert, dass andere Transaktionen Daten lesen und ändern. 3.. Intention Lock optimiert die Sperreffizienz. 4. Rekord -Sperr -Indexdatensatz. 5. Gap Lock Locks Index -Aufzeichnungslücke. 6. Die nächste Schlüsselsperrung ist eine Kombination aus Datensatzsperr- und Lückensperrung, um die Datenkonsistenz zu gewährleisten.

Was sind häufige Ursachen für die schlechte MySQL -Abfrageleistung?Was sind häufige Ursachen für die schlechte MySQL -Abfrageleistung?Apr 12, 2025 am 12:11 AM

Die Hauptgründe für die schlechte MySQL -Abfrageleistung sind die Verwendung von Indizes, die Auswahl der falschen Ausführungsplan durch den Abfrageoptimierer, die unangemessene Tabellenentwurf, das übermäßige Datenvolumen und die Sperrwettbewerbe. 1. Kein Index verursacht langsame Abfragen, und das Hinzufügen von Indizes kann die Leistung erheblich verbessern. 2. Verwenden Sie den Befehl Erklärung, um den Abfrageplan zu analysieren und den Optimiererfehler herauszufinden. 3. Die Rekonstruktion der Tabellenstruktur und Optimierung der Verbindungsbedingungen kann die Probleme mit dem Design der Tabelle verbessern. 4. Wenn das Datenvolumen groß ist, werden Strategien für Partitionierungs- und Tabellenabteilung angewendet. 5. In einer hohen Parallelitätsumgebung können die Optimierung von Transaktionen und Verriegelungsstrategien den Konkurrenz verringern.

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In der Datenbankoptimierung sollten Indexierungsstrategien gemäß Abfrageanforderungen ausgewählt werden: 1. Wenn die Abfrage mehrere Spalten beinhaltet und die Reihenfolge der Bedingungen festgelegt ist, verwenden Sie zusammengesetzte Indizes. 2. Wenn die Abfrage mehrere Spalten beinhaltet, aber die Reihenfolge der Bedingungen nicht festgelegt ist, verwenden Sie mehrere einspaltige Indizes. Zusammengesetzte Indizes eignen sich zur Optimierung von Multi-Säulen-Abfragen, während Einspaltindizes für Einspalten-Abfragen geeignet sind.

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MySQL und SQL sind wesentliche Fähigkeiten für Entwickler. 1.MYSQL ist ein Open -Source -Relational Database Management -System, und SQL ist die Standardsprache, die zum Verwalten und Betrieb von Datenbanken verwendet wird. 2.MYSQL unterstützt mehrere Speichermotoren durch effiziente Datenspeicher- und Abruffunktionen, und SQL vervollständigt komplexe Datenoperationen durch einfache Aussagen. 3. Beispiele für die Nutzung sind grundlegende Abfragen und fortgeschrittene Abfragen wie Filterung und Sortierung nach Zustand. 4. Häufige Fehler umfassen Syntaxfehler und Leistungsprobleme, die durch Überprüfung von SQL -Anweisungen und Verwendung von Erklärungsbefehlen optimiert werden können. 5. Leistungsoptimierungstechniken umfassen die Verwendung von Indizes, die Vermeidung vollständiger Tabellenscanning, Optimierung von Join -Operationen und Verbesserung der Code -Lesbarkeit.

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