学习oracle交叉统计，拓展技能空间（oracle 交叉统计）

学习Oracle交叉统计，拓展技能空间

Oracle是现今最流行的数据库管理系统之一，它的强大功能和灵活性得到了广泛的应用。学习Oracle技能是当今IT行业的必备技能之一。在学习Oracle过程中，交叉统计是一个非常重要的概念，它是一种非常高效的性能优化技术，可以帮助程序员更快更准确地获取数据。

交叉统计是Oracle中的一个优化工具，它通过收集表的统计信息，包括表大小、块大小、行数、索引、修改时间等信息，来对SQL语句进行优化。在某些情况下，依赖Oracle自动计算的统计信息，我们可能会得出不准确的结果，从而导致查询性能下降。这时候使用交叉统计可以避免这些问题，提高查询效率。

交叉统计本质上是一种数据采样技术，它可以分析少量的数据，从而推断出整个表的数据状况。采样中采用的采样率，即样本数据的比例，将影响最终分析的准确性和性能效率。在预测偏差范围和查询时延之间进行权衡时，选择合适的采样率是非常关键的。

下面，我们来看一个实例说明交叉统计是如何提高SQL查询性能的。

假设我们有一个订单表，有3个索引。现在有一个查询需要返回符合特定条件的订单信息。以下是一个简单的SQL语句：

SELECT *

FROM Order

WHERE customer_id = 1234 AND order_date BETWEEN ‘2021-01-01’ AND ‘2021-01-31’;

我们可以用以下命令手动收集表的统计信息：

ANALYZE TABLE Order COMPUTE STATISTICS;

但是这种方法通常不太适用于大型数据表。在这种情况下，我们可以使用以下命令收集交叉统计信息：

DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(

ownname => ‘schema_name’,

tabname => ‘table_name’,

estimate_percent => DBMS_STATS.AUTO_SAMPLE_SIZE,

method_opt => ‘for all columns size skewonly’

);

在上述的命令中，我们使用了基于表样本的估算(estimate_percent)，这通常是Oracle自动确定的一个采样率。在这种情况下，如果表很大，Oracle就会自动采用一个较小的采样率，而如果表较小，采样率就会适当提高。我们同样使用了“skewonly”选项，这种选项可以确保采样到的数据分布在整个表中是大致均匀的。

一旦我们成功地获得了交叉统计信息，我们就可以比较SQL查询的执行计划。我们可以通过执行以下命令来查看执行计划：

EXPLN PLAN FOR

SELECT *

FROM Order

WHERE customer_id = 1234 AND order_date BETWEEN ‘2021-01-01’ AND ‘2021-01-31’;

在交叉统计的情况下，我们可以看到Oracle使用索引访问方式来执行查询，而不是执行全表扫描。因为我们收集了精确而准确的统计数据，Oracle可以更好地推断索引的使用方式，从而获得更高效的执行计划。

学习Oracle交叉统计是一项非常有价值的技能，可以帮助数据库管理员和开发人员更好地优化SQL查询效率。在实践中，我们可以通过收集不同采样率下的交叉统计信息来比较SQL查询的性能，以便选择最佳的采样率。

附：收集表统计信息的命令

ANALYZE TABLE [table_name] COMPUTE STATISTICS FOR ALL COLUMNS SIZE [sample_size]

其中，[table_name]代表所需收集的表名; [sample_size]代表收集数据的比例。若不输入采样比例将默认为收集整个表的数据。