動(dòng)態(tài)采樣(Dynamic Sampling)是在ORACLE 9i Release 2中開始引入的一個(gè)技術(shù)，引入它的目的是為了應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)庫對(duì)象沒有分析（統(tǒng)計(jì)信息缺失）的情況下，優(yōu)化器生成更好的執(zhí)行計(jì)劃。簡(jiǎn)單的說，在數(shù)據(jù)庫段（表、索引、分區(qū)）對(duì)象沒有分析的情況下，為了使CBO優(yōu)化器得到足夠多的信息以保證優(yōu)化器做出正確執(zhí)行計(jì)劃而發(fā)明的一種技術(shù)。它會(huì)分析一定數(shù)量段對(duì)象上的數(shù)據(jù)塊獲取CBO需要的統(tǒng)計(jì)信息。動(dòng)態(tài)采樣技術(shù)僅僅是統(tǒng)計(jì)信息的一種補(bǔ)充，它不能完全替代統(tǒng)計(jì)信息分析。
公司主營業(yè)務(wù)：網(wǎng)站制作、成都網(wǎng)站制作、移動(dòng)網(wǎng)站開發(fā)等業(yè)務(wù)。幫助企業(yè)客戶真正實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)宣傳，提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)能力。創(chuàng)新互聯(lián)是一支青春激揚(yáng)、勤奮敬業(yè)、活力青春激揚(yáng)、勤奮敬業(yè)、活力澎湃、和諧高效的團(tuán)隊(duì)。公司秉承以“開放、自由、嚴(yán)謹(jǐn)、自律”為核心的企業(yè)文化，感謝他們對(duì)我們的高要求，感謝他們從不同領(lǐng)域給我們帶來的挑戰(zhàn)，讓我們激情的團(tuán)隊(duì)有機(jī)會(huì)用頭腦與智慧不斷的給客戶帶來驚喜。創(chuàng)新互聯(lián)推出杭錦免費(fèi)做網(wǎng)站回饋大家。
注意：動(dòng)態(tài)采樣在Oracle 11g之前稱為 Dynamic Sampling, ORACLE 12c之后改名為Dynamic Statistic.
Oracle11G R2 默認(rèn)的采樣級(jí)別：
SQL> show parameter optimizer_dynamic_sampling
NAME TYPE VALUE
------------------------------------ ----------- ------------------------------
optimizer_dynamic_sampling integer 2
SQL> show parameter Dynamic Statistic
NAME TYPE VALUE
------------------------------------ ----------- ------------------------------
optimizer_dynamic_sampling integer 2
動(dòng)態(tài)采樣的級(jí)別有11個(gè)級(jí)別：請(qǐng)自行查看官方文檔
http://docs.oracle.com/cd/E11882_01/server.112/e41573/stats.htm#PFGRF30101
動(dòng)態(tài)采樣實(shí)驗(yàn)：
1、創(chuàng)建測(cè)試表test
SQL> create table test as select * from dba_objects;
Table created.
SQL> select count(1) from test;
COUNT(1)
----------
86259
2、不使用動(dòng)態(tài)采樣，查看執(zhí)行計(jì)劃
SQL> set autotrace traceonly explain;
SQL> select /*+ dynamic_sampling(test 0) */ * from test;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1357081020
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 100K| 19M| 336 (1)| 00:00:05 |
| 1 | TABLE ACCESS FULL| TEST | 100K| 19M| 336 (1)| 00:00:05 |
--------------------------------------------------------------------------
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement (level=2)
從上面可以看出，次數(shù)優(yōu)化器估計(jì)表test的行數(shù)顯示為100K，我們?cè)倏聪旅媸褂脛?dòng)態(tài)采樣的執(zhí)行計(jì)劃，優(yōu)化器會(huì)估算多少行：
3、使用動(dòng)態(tài)采樣，查看執(zhí)行計(jì)劃（下面是直接查詢的，因?yàn)樵?1G 是默認(rèn)啟用動(dòng)態(tài)采樣的）
SQL> select * from test;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1357081020
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 72258 | 14M| 336 (1)| 00:00:05 |
| 1 | TABLE ACCESS FULL| TEST | 72258 | 14M| 336 (1)| 00:00:05 |
--------------------------------------------------------------------------
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement (level=2)
如果啟用動(dòng)態(tài)采樣(默認(rèn)情況下，動(dòng)態(tài)采樣級(jí)別為2)，優(yōu)化器根據(jù)動(dòng)態(tài)采樣得到一些數(shù)據(jù)信息猜測(cè)、估計(jì)表TEST的記錄行數(shù)為86259，已經(jīng)接近實(shí)際記錄行數(shù)72258了。比不做動(dòng)態(tài)采樣分析要好很多了。
如果我們將動(dòng)態(tài)采樣的級(jí)別提高為3，如下所示，發(fā)現(xiàn)優(yōu)化器根據(jù)動(dòng)態(tài)采樣得到的信息比默認(rèn)（默認(rèn)情況下，動(dòng)態(tài)采樣級(jí)別為2）情況獲得的信息更準(zhǔn)確。優(yōu)化器估計(jì)表TEST的行數(shù)為92364，比72258又接近實(shí)際情況一步了。
SQL> select /*+ dynamic_sampling(test 3) */ * from test;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1357081020
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 92364 | 18M| 336 (1)| 00:00:05 |
| 1 | TABLE ACCESS FULL| TEST | 92364 | 18M| 336 (1)| 00:00:05 |
--------------------------------------------------------------------------
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement (level=2)
4、在Tom大師的這篇文章中提到，在沒有動(dòng)態(tài)采樣的情況下，如果刪除了該表數(shù)據(jù)，CBO優(yōu)化器估算的結(jié)果集和沒有刪除之前是一樣的。
這是因?yàn)楫?dāng)一個(gè)表的數(shù)據(jù)被刪除后，這個(gè)表所分配的extent和block是不會(huì)自動(dòng)回收的（高水位線不變），所以CBO如果沒有采樣數(shù)據(jù)塊做分析，只是從數(shù)據(jù)字典中獲取extend等信息，就會(huì)誤認(rèn)為任然還有那么多數(shù)據(jù)。下面我們把test表數(shù)據(jù)清空，看看執(zhí)行計(jì)劃如何
SQL> delete from test;
86259 rows deleted.
SQL> commit;
SQL> select /*+ dynamic_sampling(test 0) */ * from test; ----不使用動(dòng)態(tài)采樣
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1357081020
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 100K| 19M| 336 (1)| 00:00:05 |
| 1 | TABLE ACCESS FULL| TEST | 100K| 19M| 336 (1)| 00:00:05 |
--------------------------------------------------------------------------
SQL> select * from test; -----使用動(dòng)態(tài)采樣
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1357081020
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 207 | 335 (0)| 00:00:05 |
| 1 | TABLE ACCESS FULL| TEST | 1 | 207 | 335 (0)| 00:00:05 |
--------------------------------------------------------------------------
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement (level=2)
從上面的查看可以看出，不采用動(dòng)態(tài)采樣和采用動(dòng)態(tài)采樣的區(qū)別；
5、我們對(duì)test表收集下統(tǒng)計(jì)信息：再次查詢，該表的執(zhí)行計(jì)劃就會(huì)少了：dynamic sampling
SQL> select * from test;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1357081020
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 207 | 335 (0)| 00:00:05 |
| 1 | TABLE ACCESS FULL| TEST | 1 | 207 | 335 (0)| 00:00:05 |
--------------------------------------------------------------------------
SQL>
第二種情況：當(dāng)表TEST即使被分析過，如果查詢腳本里面包含臨時(shí)表，就會(huì)使用動(dòng)態(tài)采樣技術(shù)。因?yàn)榕R時(shí)表是不會(huì)被分析，它是沒有統(tǒng)計(jì)信息的。如下所示：
SQL> drop table test;
SQL> create table test as select * from dba_objects;
SQL> exec dbms_stats.gather_table_stats(ownname =>'SYS',tabname =>'TEST',cascade=>TRUE);
SQL> create global temporary table tmp (object_type varchar2(19));
SQL> insert into tmp select distinct object_type from dba_objects;
44 rows created.
SQL> commit;
然后查看下面查詢語句的執(zhí)行計(jì)劃：
SQL> select t.owner,l.object_type from test t inner join tmp l on t.object_type=l.object_type;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 19574435
---------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
---------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 26 | 338 (1)| 00:00:05 |
|* 1 | HASH JOIN | | 1 | 26 | 338 (1)| 00:00:05 |
| 2 | TABLE ACCESS FULL| TMP | 1 | 11 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 3 | TABLE ACCESS FULL| TEST | 86260 | 1263K| 336 (1)| 00:00:05 |
---------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
1 - access("T"."OBJECT_TYPE"="L"."OBJECT_TYPE")
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement (level=2)
SQL>
從上面可以看到 雖然是對(duì)tmp表執(zhí)行的而是全表掃描，但是優(yōu)化器只是估算了1行數(shù)據(jù)
6、動(dòng)態(tài)采樣還有一個(gè)獨(dú)特能力，可以對(duì)不同列之間的相關(guān)性做統(tǒng)計(jì)。
表統(tǒng)計(jì)信息都是相對(duì)獨(dú)立的。當(dāng)查詢涉及列之間的相關(guān)性時(shí),統(tǒng)計(jì)信息就顯得有些不足了,請(qǐng)看Tom大師的例子
6.1、創(chuàng)建一個(gè)特殊的表t，然后對(duì)字段flag1、flag2創(chuàng)建索引t_idx，然后分析收集統(tǒng)計(jì)信息
SQL> create table t as select decode(mod(rownum,2),0,'N', 'Y') flag1, decode(mod(rownum,2),0,'Y', 'N') flag2, a.* from all_objects a;
SQL> create index t_idx on t(flag1, flag2);
SQL> begin
dbms_stats.gather_table_stats(user, 'T',
method_opt =>'for all indexed columns size 254');
end;
/
PL/SQL procedure successfully completed.
6.2、查看表的行數(shù)：
SQL> select num_rows, num_rows/2, num_rows/2/2 from user_tables where table_name='T';
NUM_ROWS NUM_ROWS/2 NUM_ROWS/2/2
---------- ---------- ------------
84396 42198 21099
6.3、看看對(duì)flag1過濾條件的SQL語句的執(zhí)行計(jì)劃：
SQL> select * from t where flag1='N';
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1601196873
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 42937 | 4276K| 342 (1)| 00:00:05 |
|* 1 | TABLE ACCESS FULL| T | 42937 | 4276K| 342 (1)| 00:00:05 |
--------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
1 - filter("FLAG1"='N')
從上面的執(zhí)行計(jì)劃可以看出：CBO優(yōu)化器猜測(cè)、估計(jì)的行數(shù)42937， 相當(dāng)接近42198記錄數(shù)了
6.4、看看對(duì)flag2過濾條件的SQL語句的執(zhí)行計(jì)劃：
SQL> select * from t where flag2='N';
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1601196873
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 41459 | 4129K| 342 (1)| 00:00:05 |
|* 1 | TABLE ACCESS FULL| T | 41459 | 4129K| 342 (1)| 00:00:05 |
--------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
1 - filter("FLAG2"='N')
從上面的執(zhí)行計(jì)劃可以看出：CBO優(yōu)化器猜測(cè)、估計(jì)的行數(shù)41459， 相當(dāng)接近42198記錄數(shù)了
6.5、如果條件flag1 = 'N' and flag2 = 'N',我們根據(jù)邏輯推理判斷這樣的記錄肯定是不存在的，這也是苦心構(gòu)造這個(gè)特例的初衷。下面看看CBO優(yōu)化器怎么探測(cè)、預(yù)測(cè)的
SQL> select * from t where flag1 = 'N' and flag2 = 'N';
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1601196873
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 21093 | 2101K| 342 (1)| 00:00:05 |
|* 1 | TABLE ACCESS FULL| T | 21093 | 2101K| 342 (1)| 00:00:05 |
--------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
1 - filter("FLAG2"='N' AND "FLAG1"='N')
從上面看：CBO估計(jì)的記錄數(shù)為12468，和實(shí)際情況相差非常遠(yuǎn)。其實(shí)是CBO優(yōu)化器這樣估算來的：
flag1=‘N' 的記錄數(shù)占總數(shù)的1/2
flag2= 'N' 的記錄數(shù)占總數(shù)的1/2
6.6、根據(jù)NUM_ROWS/2/2 =12468.這樣顯然是不合理的。下面我們通過提升動(dòng)態(tài)采樣級(jí)別，來看看動(dòng)態(tài)采樣是否能避免CBO的錯(cuò)誤：
SQL> select /*+ dynamic_sampling(t 3) */ * from t where flag1 = 'N' and flag2 = 'N';
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 470836197
-------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
-------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 6 | 612 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| T | 6 | 612 | 2 (0)| 00:00:01 |
|* 2 | INDEX RANGE SCAN | T_IDX | 6 | | 1 (0)| 00:00:01 |
-------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
2 - access("FLAG1"='N' AND "FLAG2"='N')
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement (level=2)
注意：
①：采樣級(jí)別越高，采樣的數(shù)據(jù)塊越多，得到的分析數(shù)據(jù)就越接近于真實(shí)，但同時(shí)伴隨著資源消耗的開銷也增加了。這時(shí)一個(gè)需要權(quán)衡考慮的東西。ORACLE 10 g & 11g的默認(rèn)采樣級(jí)別都為2,一般使用在會(huì)話中使用dynamic_sampling提示來修改動(dòng)態(tài)采樣級(jí)別。
②：凡事有利必有弊，動(dòng)態(tài)采樣也不是神器。它采樣的數(shù)據(jù)塊越多，系統(tǒng)開銷就越大，這樣會(huì)增加SQL硬解析的時(shí)間，如果是數(shù)據(jù)庫倉庫（DW、OLAP）環(huán)境，SQL執(zhí)行時(shí)間相當(dāng)長，硬解析時(shí)間只占整個(gè)SQL執(zhí)行時(shí)間的一小部分，那么可以適當(dāng)?shù)奶岣邉?dòng)態(tài)采樣級(jí)別，這樣是有利于優(yōu)化器獲取更加正確的信息。一般設(shè)置為3或4比較合適。
③：在并發(fā)比較嚴(yán)重的OLTP系統(tǒng)中，每秒中有成千上萬的SQL語句執(zhí)行，它要求SQL語句短小、執(zhí)行時(shí)間短，所以在OLTP系統(tǒng)中應(yīng)該減低動(dòng)態(tài)采樣級(jí)別或不用動(dòng)態(tài)采樣。
重慶分公司
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