oracle如何自动分析 oracle分析函数详解

oracle sql执行计划怎么分析

在发现一个语句的执行计划有异常的时候，通常会生成一个sqlrpt看看使用的执行计划是否正确，如何来判断执行计划是否正确，将通过以下几个步骤来判断：

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1.先查看sql语句的结构，看语句中连接是union，还是等值连接还是左、右连接,再看连接中的表数量。

2.查看执行计划中出现异常的部分。

3.查看各表的索引情况及表是否是分区的，在where条件上使用的索引列是否正确，看统计分析表中对表的分析结果是否正确

4.分析表的用途，表的数据日增长量。

5.分析为什么会出现异常的执行计划。

跟踪执行计划的方法：

(1) set autotrace on explain 只显示查询结果和执行计划

set autotrace on statistic 只显示查询结果统计信息

set autotrace on 显示前两者

set autotrace traceonly 不显示查询结果，只显示执行计划和统计信息

set autotrace off 关闭跟踪

要使用autotrace，必须在sqlplus里面使用，且使用的是sys用户。

（2）可以使用explain plan for select * from c_cons 可以解析执行计划，然后通过select * from table(dbms_xplain.display(null,null,’outline’,null));来显示执行计划。

（3）使用工具Toad for oracle使用sql_id来生成执行计划

如何分析Oracle

　

从目前来看，分析Oracle日志的唯一方法就是使用Oracle公司提供的LogMiner来进行，

Oracle数据库的所有更改都记录在日志中，但是原始的日志信息我们根本无法看懂，

而LogMiner就是让我们看懂日志信息的工具。从这一点上看，它和tkprof差不多，一个是用来分析日志信息，

一个则是格式化跟踪文件。

通过对日志的分析我们可以实现下面的目的：

1、查明数据库的逻辑更改；

2、侦察并更正用户的误操作；

3、执行事后审计；

4、执行变化分析。

如何正确地分析Oracle数据库模式，表及索引

在Oracle 数据库中，我们经常需要去手工分析表和索引，还有某个模式下所有的表和索引等等。oracle 提供了两种分析方法，分别是dbms_stats 包和analyze 命令。这些是我们在日常项目管理中的真实使用的方法，供参考。

在10g 中分析某一个用户下所有的对象，如user_miki 用户

Sql代码 收藏代码

sys.dbms_stats.gather_schema_stats(ownname = 'user_miki',estimate_percent = 30,method_opt = 'FOR ALL INDEXED COLUMNS SIZE AUTO',cascade = true,options = 'GATHER');

这是我在项目中分析一个用户所有对象的分析方法，取样比例为30% ，分析所有索引字段，生成柱形图，并且也分析索引。

(miki西游 @mikixiyou 文档，原文链接: )

在10g 中分析某一个用户下某一个表及其索引，如user_miki 用户下info 表和它的索引

Sql代码 收藏代码

execute dbms_stats.gather_table_stats(ownname = 'user_miki',tabname = 'info',estimate_percent = 30,method_opt = 'for all indexed columns size auto');

这是我在项目中单独分析一个用户中一张表的分析方法，取样比例为30% ，分析所有索引字段，生成柱形图，并且也分析索引。

我们在google 时，还能看到使用analzye 命令分析表的方法。

Sql代码 收藏代码

analyze table table_name compute statistics;

这个会将索引和表一起分析；

Sql代码 收藏代码

analyze table table_name compute statistics for table;

这个仅分析表；

analyze table table_name compute statistics for all columns;

这个仅分析表，和上面所有的字段，生成柱形图

analyze table table_name compute statistics for all indexed columns;

这个仅分析表，和上面所有建立索引的字段，生成柱形图

在9i 中，我们常常使用analyze 方法，在10g 以后，就改为dbms_stats.gather_schema_stats 类似的包来分析数据库对象了。

10g 的分析函数包比9i 的analyze 方法更灵活一些。

在10g 中，会有个系统的计划任务，每天10 点和周末两天都自动分析新的数据库对象和它认为统计信息已经过期的数据库对象。这个分析结果有时候不靠谱。

因此，我都采用10g 中提供的dbms_stats.gather_schema_stats 方法作为补充，设置一个计划任务定期去分析业务用户下所有数据库对象。

Sql代码 收藏代码

variable job number;

begin

sys.dbms_job.submit(job = :job,

what = 'sys.dbms_stats.gather_schema_stats(ownname = ''USR_MIKI'',estimate_percent = 30,method_opt = ''FOR ALL INDEXED COLUMNS SIZE AUTO'',cascade = true,options = ''GATHER'');',

next_date = to_date('16-12-2012 00:56:24', 'dd-mm-yyyy hh24:mi:ss'),

interval = 'sysdate+7');

commit;

end;

/

例如，设置为每周六运行一次。

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