直方图基数选择性群集因子
Posted 张冲andy
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了直方图基数选择性群集因子相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
基本概念
基数(Cardinality) 列唯一键(Distinct_keys)的数量,比如性别,该列只有男女之分,所以这一列基数是2。
选择性(Selectivity) 列唯一键(Distinct_Keys)与行数(Num_Rows)的比值。
直方图 (Histogram)是一种对数据分布质量情况进行描述的工具。它会按照某一列不同值出现数量多少,以及出现的频率高低来绘制数据的分布情况,以便能够指导优化器根据数据的分布做出正确的选择。
频率直方图(FREQUENCY HISTOGRAM),当列中Distinct_keys 较少(小于254),如果不手工指定直方图桶数(BUCKET),Oracle就会自动的创建频率直方图,并且桶数(BUCKET)等于Distinct_Keys。
高度平衡直方图(HEIGHT BALANCED),当列中Distinct_keys大于254,如果不手工指定直方图桶数(BUCKET),Oracle就会自动的创建高度平衡直方图。
集群因子(Clustering Factor) 描述一个表中的列是否是规则排序的。
我们知道可以通过dbms_rowid.rowid_block_number(rowid)找到记录对应的block 号。索引中记录了rowid,因此oracle 就可以根据索引中的rowid来判断记录是否是在同一个block 中。举个例子,比如说索引中有a,b,c,d,e五个记录,首先比较a,b 是否在同一个block,如果不在同一个block 那么Clustering Factor +1,然后继续比较b,c 同理,如果b,c 不在同一个block,那么Clustering Factor+1,这样一直进行下去,直到比较了所有的记录。根据算法我们就可以知道clustering factor 的值介于block 数和表行数之间。如果clustering factor 接近block 数,说明表的存储和索引存储排序接近,也就是说表中的记录很有序,这样在做index range scan 的时候能,读取少量的data block 就能得到我们想要的数据,代价比较小。如果clustering factor 接近表记录数,说明表的存储和索引排序差异很大,在做index range scan 的时候,会额外读取多个block,因为表记录分散,代价较高。
1. 创建实验表
SQL> show user;
USER is "ANDY"
SQL>create table test as select * from dba_objects;
2. 先收集统计信息
BEGIN
DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(ownname => ‘ANDY‘,
tabname => ‘TEST‘,
estimate_percent => 100,
method_opt => ‘for all columns size skewonly‘,
no_invalidate => FALSE,
degree => 1,
cascade => TRUE);
END;
/
说明:对于大表 estimate_percent 参数一般指定为 30% ,够CBO用就行。
补充内容
删统计信息 (这里不要操作,作为了解)
BEGIN
DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(ownname => ‘ANDY‘,
tabname => ‘TEST‘,
estimate_percent => 100,
method_opt => ‘for all columns size 1‘,
no_invalidate => FALSE,
degree => 1,
cascade => TRUE);
END;
/
3.查询统计信息 (基数和选择性)
select a.column_name,
b.num_rows,
a.num_distinct Cardinality,
round(a.num_distinct / b.num_rows * 100, 2) selectivity,
a.histogram,
a.num_buckets
from dba_tab_col_statistics a, dba_tables b
where a.owner = b.owner
and a.table_name = b.table_name
and a.owner = ‘ANDY‘
and a.table_name = ‘TEST‘;
COLUMN_NAME NUM_ROWS CARDINALITY SELECTIVITY HISTOGRAM NUM_BUCKETS
------------------------------ ---------- ----------- ----------- --------------- -----------
OWNER 74770 30 .04 FREQUENCY 30
OBJECT_NAME 74770 46694 62.45 HEIGHT BALANCED 254
SUBOBJECT_NAME 74770 51 .07 FREQUENCY 51
OBJECT_ID 74770 74770 100 NONE 1
DATA_OBJECT_ID 74770 9792 13.1 HEIGHT BALANCED 254
OBJECT_TYPE 74770 43 .06 FREQUENCY 43
CREATED 74770 1120 1.5 HEIGHT BALANCED 254
LAST_DDL_TIME 74770 1185 1.58 HEIGHT BALANCED 254
TIMESTAMP 74770 1240 1.66 HEIGHT BALANCED 254
STATUS 74770 2 0 FREQUENCY 2
TEMPORARY 74770 2 0 FREQUENCY 2
COLUMN_NAME NUM_ROWS CARDINALITY SELECTIVITY HISTOGRAM NUM_BUCKETS
------------------------------ ---------- ----------- ----------- --------------- -----------
GENERATED 74770 2 0 FREQUENCY 2
SECONDARY 74770 2 0 FREQUENCY 2
NAMESPACE 74770 20 .03 FREQUENCY 20
EDITION_NAME 74770 0 0 NONE 0
15 rows selected.
观察得到:
如果 CARDINALITY 基数小于254 ,那么 NUM_BUCKETS 桶数 就= 列基数 CARDINALITY。
总结:
1.
在OLTP系统中,基数/选择性高的列,适合建立B-Tree索引,选择性低的列不适合建立索引。
在OLAP环境中,基数低的列根据需求,可能会建立bitmap索引。
2.
没有直方图,CBO认为这个数据是分布均匀的,执行计划中估算返回的行数是基于列基数的平均值,
与实际返回的行数不符,可能产生错误的执行计划。
3.
什么时候该执行统计直方图操作 -> 执行计划估算的行数和实际查询返回的行数进行比较,如果相差很大,则需。
以上是关于直方图基数选择性群集因子的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
R语言ggplot2可视化:可视化连续(数值)变量的堆叠的直方图自定义堆叠直方图中不同分组条形的色彩自定义直方图bin的宽度基于宽度自动选择bin的个数(Histogram for Contin