— 创建测试表
CREATE TABLE fgedu_employees (
emp_id NUMBER PRIMARY KEY,
emp_name VARCHAR2(100),
department VARCHAR2(100),
salary NUMBER,
hire_date DATE
);

— 插入测试数据
INSERT INTO fgedu_employees VALUES (1, ‘张三’, ‘技术部’, 5000, SYSDATE – 365);
INSERT INTO fgedu_employees VALUES (2, ‘李四’, ‘销售部’, 6000, SYSDATE – 180);
INSERT INTO fgedu_employees VALUES (3, ‘王五’, ‘技术部’, 7000, SYSDATE – 90);
INSERT INTO fgedu_employees VALUES (4, ‘赵六’, ‘销售部’, 8000, SYSDATE – 30);
INSERT INTO fgedu_employees VALUES (5, ‘孙七’, ‘技术部’, 9000, SYSDATE);

— 收集表的统计信息
EXEC DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(‘FGEDU’, ‘FGEDU_EMPLOYEES’);

— 收集表的统计信息（指定采样率）
EXEC DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(‘FGEDU’, ‘FGEDU_EMPLOYEES’, estimate_percent => 100);

— 收集模式的统计信息
EXEC DBMS_STATS.GATHER_SCHEMA_STATS(‘FGEDU’);

— 收集数据库的统计信息
EXEC DBMS_STATS.GATHER_DATABASE_STATS;

— 收集索引的统计信息
EXEC DBMS_STATS.GATHER_INDEX_STATS(‘FGEDU’, ‘PK__FGEDU_EMPLOYEES__EMP_ID’);

— 收集系统统计信息
EXEC DBMS_STATS.GATHER_SYSTEM_STATS;

# DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS参数说明
– ownname: 表所有者
– tabname: 表名
– partname: 分区名（可选）
– estimate_percent: 采样率（0-100，默认值为DBMS_STATS.AUTO_SAMPLE_SIZE）
– block_sample: 是否使用块采样（默认值为FALSE）
– method_opt: 直方图收集选项（默认值为’FOR ALL COLUMNS SIZE AUTO’）
– degree: 并行度（默认值为NULL）
– granularity: 粒度（默认值为’AUTO’）
– cascade: 是否收集索引统计信息（默认值为FALSE）
– stattab: 统计信息表名（可选）
– statid: 统计信息ID（可选）
– options: 收集选项（默认值为’GATHER’）
– objlist: 对象列表（可选）
– statown: 统计信息表所有者（可选）

— 查看表的统计信息
SELECT table_name, num_rows, blocks, avg_row_len
FROM user_tables
WHERE table_name = ‘FGEDU_EMPLOYEES’;

TABLE_NAME NUM_ROWS BLOCKS AVG_ROW_LEN
—————————— ———- ———- ———–
FGEDU_EMPLOYEES 5 1 38

— 查看列的统计信息
SELECT column_name, num_distinct, density, num_nulls, low_value, high_value
FROM user_tab_col_statistics
WHERE table_name = ‘FGEDU_EMPLOYEES’;

COLUMN_NAME NUM_DISTINCT DENSITY NUM_NULLS LOW_VALUE HIGH_VALUE
—————————— ———— ———- ———- ——————————– ————————-
EMP_ID 5 .2 0 C102 C106
EMP_NAME 5 .2 0 78E5849C E5AD99E4B883
DEPARTMENT 2 .5 0 E58C96E68A80E983A8 E99480E594AE
SALARY 5 .2 0 40A0 40F0
HIRE_DATE 5 .2 0 78770C22 78770D6A

— 查看索引的统计信息
SELECT index_name, blevel, leaf_blocks, distinct_keys, num_rows
FROM user_indexes
WHERE table_name = ‘FGEDU_EMPLOYEES’;

INDEX_NAME BLEVEL LEAF_BLOCKS DISTINCT_KEYS NUM_ROWS
—————————— —— ———– ————- ———-
PK__FGEDU_EMPLOYEES__EMP_ID 0 1 5 5

— 验证统计信息的有效性
SELECT table_name, last_analyzed
FROM user_tables
WHERE table_name = ‘FGEDU_EMPLOYEES’;

TABLE_NAME LAST_ANALYZED
—————————— —————
FGEDU_EMPLOYEES 2026-04-11 10:00:00

— 检查统计信息是否过期
SELECT table_name, num_rows, (SELECT COUNT(*) FROM fgedu_employees) AS actual_rows
FROM user_tables
WHERE table_name = ‘FGEDU_EMPLOYEES’;

TABLE_NAME NUM_ROWS ACTUAL_ROWS
—————————— ———- ———–
FGEDU_EMPLOYEES 5 5

— 查看直方图信息
SELECT column_name, histogram, num_buckets
FROM user_tab_col_statistics
WHERE table_name = ‘FGEDU_EMPLOYEES’;

COLUMN_NAME HISTOGRAM NUM_BUCKETS
—————————— ————— ————
EMP_ID NONE 1
EMP_NAME NONE 1
DEPARTMENT FREQUENCY 2
SALARY NONE 1
HIRE_DATE NONE 1

— 优化统计信息收集
— 1. 使用并行收集
EXEC DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(‘FGEDU’, ‘FGEDU_EMPLOYEES’, degree => 4);

— 2. 收集直方图
EXEC DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(‘FGEDU’, ‘FGEDU_EMPLOYEES’, method_opt => ‘FOR ALL COLUMNS SIZE AUTO’);

— 3. 增量收集（对于分区表）
EXEC DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(‘FGEDU’, ‘FGEDU_EMPLOYEES’, granularity => ‘AUTO’);

— 4. 保存统计信息
EXEC DBMS_STATS.CREATE_STAT_TABLE(‘FGEDU’, ‘FGEDU_STATS_TABLE’);
EXEC DBMS_STATS.EXPORT_TABLE_STATS(‘FGEDU’, ‘FGEDU_EMPLOYEES’, stattab => ‘FGEDU_STATS_TABLE’);

— 5. 恢复统计信息
EXEC DBMS_STATS.IMPORT_TABLE_STATS(‘FGEDU’, ‘FGEDU_EMPLOYEES’, stattab => ‘FGEDU_STATS_TABLE’);

— 6. 删除统计信息
EXEC DBMS_STATS.DELETE_TABLE_STATS(‘FGEDU’, ‘FGEDU_EMPLOYEES’);

— 启用自动统计信息收集
— 查看自动统计信息收集任务
SELECT client_name, status
FROM dba_scheduler_jobs
WHERE client_name = ‘DBMS_STATS收集任务’;

— 修改自动统计信息收集任务
EXEC DBMS_SCHEDULER.SET_ATTRIBUTE(
‘SYS.DBMS_STATS收集任务’,
‘repeat_interval’,
‘FREQ=DAILY; BYHOUR=2; BYMINUTE=0; BYSECOND=0’
);

— 手动执行自动统计信息收集任务
EXEC DBMS_SCHEDULER.RUN_JOB(‘SYS.DBMS_STATS收集任务’);