你还在通过临时收集统计信息的方法处理统计信息不准的问题吗？

作者：广东工业大学普通话_333 | 来源：互联网 | 2023-09-16 12:22

统计信息中最

我们都知道统计信息是CBO能从众多可能的执行路径中选出最优执行计划的最重要的依据来源，因此关于统计信息的重要性不言而喻，对此oracle也有自己的自动job，按照一定的规则去维护并更新统计信息，但是在日常的工作中我们经常能遇到由于统计信息不准确而导致的一系列性能问题，这里统计信息不准确的原因有很多，比如自动收集统计信息的job在窗口期没跑完，自动收集统计信息的job压根就跑失败了，特殊的业务逻辑（delete truncate），谓词越界等，以及统计信息的滞后性等。

如果我们在生产环境中遇到统计信息不准的情况该怎么做呢？并且此时业务的运行的速度已经受到统计信息的影响了，是直接在跑着业务的同时重新收集相关表甚至全库的统计信息吗？当然不是，很多时候也不能！那我们该怎么做呢？这里比如是日期字段发生了越界，那么我们可以直接修改日期字段的统计信息中的最大值、最小值，来避免日期越界带来的负面影响。

接下来笔者就通过一个模拟的案例来实际操作。

基础环境及测试数据准备

conn test/test

drop table TB0821;

create table TB0821 ( a number, b varchar2(128), c date );

insert into TB0821 select object_id, object_name, created from user_objects where rownum <1000;

commit;

由于最大值最小值存储的类型为raw，因此为了更方便的显示，使用dbms_stats.convert_raw_value将raw类型进行转换，创建如下的函数：

create or replace function display_raw(rawval raw, type varchar2)

return varchar2 is

cn number;

cv varchar2(32);

cd date;

cnv nvarchar2(32);

cr rowid;

cc char(32);

begin

if (type = 'NUMBER') then

dbms_stats.convert_raw_value(rawval, cn);

return to_char(cn);

elsif (type = 'VARCHAR2') then

dbms_stats.convert_raw_value(rawval, cv);

return to_char(cv);

elsif (type = 'DATE') then

dbms_stats.convert_raw_value(rawval, cd);

return to_char(cd);

elsif (type = 'NVARCHAR2') then

dbms_stats.convert_raw_value(rawval, cnv);

return to_char(cnv);

elsif (type = 'ROWID') then

dbms_stats.convert_raw_value(rawval, cr);

return to_char(cnv);

elsif (type = 'CHAR') then

dbms_stats.convert_raw_value(rawval, cc);

return to_char(cc);

else

return 'UNKNOWN DATATYPE';

end if;

end;

接下来，在修改列最大值最小值之前，我们先用上面创建的函数去查一下表中目前日期列的最大值和最小值，如下：

col column_name for a30

col low_val for a30

col high_val for a30

col data_type for a30

select

a.column_name,

display_raw(a.low_value,b.data_type) as low_val,

display_raw(a.high_value,b.data_type) as high_val,

b.data_type

from

user_tab_col_statistics a, user_tab_cols b

where

a.table_name='TB0821' and

a.table_name=b.table_name and

a.column_name=b.column_name

可以看到统计信息中日期的最小值和最大值分别为20200103和20200821，接下来我们将日期的最小值修改为20200101，最大值修改为20201231。

DECLARE

srec DBMS_STATS.STATREC;

v_distcnt NUMBER;

v_density NUMBER;

v_nullcnt NUMBER;

v_avgclen NUMBER;

numvals DBMS_STATS.NUMARRAY;

charvals DBMS_STATS.CHARARRAY;

datevals DBMS_STATS.DATEARRAY;

BEGIN

DBMS_STATS.get_column_stats (ownname => user,

tabname => 'TB0821',

colname => 'C',

distcnt => v_distcnt,

density => v_density,

nullcnt => v_nullcnt,

srec => srec,

avgclen => v_avgclen

);

datevals := DBMS_STATS.datearray ('20200101', '20201231');

DBMS_STATS.prepare_column_values (srec, datevals);

DBMS_STATS.set_column_stats (ownname => user,

tabname => 'TB0821',

colname => 'C',

distcnt => v_distcnt,

density => v_density,

nullcnt => v_nullcnt,

srec => srec,

avgclen => v_avgclen

);

COMMIT;

END;

修改完之后，再次查看日期字段的最大值最小值，如下：

可以看到日期字段的最大最小值，被成功的修改为20200101和20201231，虽然这个修改看上去很简单，但他的用处还是不小的，比如生产环境中由于统计信息的滞后性导致日期字段谓词越界，这时候如果临时收集相关表的统计信息，那么这些表所涉及到的所有sql都需要硬解析，如果在业务高峰期，这是一个很危险的动作，并且很多因素是不可控的，所以这时候我们只需要将相关表的统计信息中涉及到某些列的最小值最大值做一个修改就可以，以最小的改动量来解决越界的问题。

以上只演示了修改统计信息中日期字段的最大值，最小值，同样的方法我们也可以修改number型以及字符型的最大值最小值，语句如下：

DECLARE

srec DBMS_STATS.STATREC;

v_distcnt NUMBER;

v_density NUMBER;

v_nullcnt NUMBER;

v_avgclen NUMBER;

numvals DBMS_STATS.NUMARRAY;

charvals DBMS_STATS.CHARARRAY;

datevals DBMS_STATS.DATEARRAY;

BEGIN

-- 数值类型

DBMS_STATS.get_column_stats (ownname => user,

tabname => 'TB0821',

colname => 'A',

distcnt => v_distcnt,

density => v_density,

nullcnt => v_nullcnt,

srec => srec,

avgclen => v_avgclen

);

numvals := DBMS_STATS.numarray (1, 100000);

DBMS_STATS.prepare_column_values (srec, numvals);

DBMS_STATS.set_column_stats (ownname => user,

tabname => 'TB0821',

colname => 'A',

distcnt => v_distcnt,

density => v_density,

nullcnt => v_nullcnt,

srec => srec,

avgclen => v_avgclen

);

-- 字符类型

DBMS_STATS.get_column_stats (ownname => user,

tabname => 'TB0821',

colname => 'B',

distcnt => v_distcnt,

density => v_density,

nullcnt => v_nullcnt,

srec => srec,

avgclen => v_avgclen

);

charvals := DBMS_STATS.chararray ('A_MIN', 'Z_MAX');

DBMS_STATS.prepare_column_values (srec, charvals);

DBMS_STATS.set_column_stats (ownname => user,

tabname => 'TB0821',

colname => 'B',

distcnt => v_distcnt,

density => v_density,

nullcnt => v_nullcnt,

srec => srec,

avgclen => v_avgclen

);

commit;

end;

再来验证一下：

col column_name for a30

col low_val for a30

col high_val for a30

col data_type for a30

select

a.column_name,

display_raw(a.low_value,b.data_type) as low_val,

display_raw(a.high_value,b.data_type) as high_val,

b.data_type

from

user_tab_col_statistics a, user_tab_cols b

where

a.table_name='TB0821' and

a.table_name=b.table_name and

a.column_name=b.column_name

总结：上面所说的修改统计信息中最大值最小值的方法，也是有适用场景的，一般情况下就是针对那些单向增长的列，多出现为范围查询的谓词条件，例如小于部分发生了越界，或者等值查询中等于了一个越界的值，这些情况都可以使用此方法。

最近出差在外，没多少连续的时间写，这次内容虽然很简单，不多文中的几个脚本还是值得大家收藏的。

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广东工业大学普通话_333

这个家伙很懒，什么也没留下！

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