dbms_stats能良好地估量统计数据（尤其是针对较大的分区表），并能取得更好的统计后果，最终制订出速度更快的SQL施行计划。
exec dbms_stats.gather_schema_stats(
ownname => 'SCOTT',
options => 'GATHER AUTO',
estimate_percent => dbms_stats.auto_sample_size,
method_opt => 'for all columns size repeat',
degree => 15
)
为了充沛认识dbms_stats的益处，需要仔细领会每一条次要的预编译指令（directive）。
下面让咱们钻研每一条指令，并领会如何用它为基于代价的SQL优化器搜罗最高品质的统计数据。
options参数
使用4个预设的法子之一，这个选项能把握Oracle统计的刷新方法：
gather ：重新剖析整个架构（Schema）。
gather empty ：只剖析目前还没有统计的表。
gather stale ：只重新剖析修改量超过10%的表（这些修改包含拔出、更新和删除）。
gather auto ：重新剖析以后没有统计的对象，以及统计数据过期（变脏）的对象。注意，使用gather auto相似于组合使用gather stale和gather empty。
注意，不论gather stale还是gather auto，都请求进行监视。假如你施行一个alter table xxx monitoring命令，Oracle会用dba_tab_modifications视图来跟踪发生变动的表。这样一来，你就确实地知道，自从上一次剖析统计数据以来，发生了多少次拔出、更新和删除操作。
estimate_percent选项
estimate_percent参数是一种比照新的设计，它答应Oracle的dbms_stats在搜罗统计数据时，自动估量要采样的一个segment的最佳百分比：
estimate_percent => dbms_stats.auto_sample_size
要考证自动统计采样的准确性，你可检视dba_tables sample_size列。一个有趣的地方是，在使用自动采样时，Oracle会为一个样本尺寸挑选5到20的百分比。记住，统计数据品质越好，CBO做出的抉择越好。
method_opt选项
method_opt：
for table 只统计表
for all indexed columns 只统计有索引的表列
for all indexes 只剖析统计相干索引
for all columns
dbms_stats的method_opt参数尤其合适在表和索引数据发生变动时刷新统计数据。method_opt参数也合适用于判断哪些列需要直方图（histograms）。
某些情形下，索引内的各个值的散播会影响CBO是使用一个索引仍是施行一次全表扫描的决议计划。例如，假如在where子句中指定的值的数量不合错误称，全表扫描就显得比索引走访更经济。
假如你有一个高度倾斜的索引（某些值的行数不合错误称），就可创建Oracle直方图统计。但在现实世界中，出现这种情形的机率相称小。使用 CBO时，最罕见的过失之一就是在CBO统计中不用要地引入直方图。根据经验，只需在列值请求必需修改施行计划时，才应使用直方图。
为了智能地生成直方图，Oracle为dbms_stats准备了method_opt参数。在method_opt子句中，还有一些首要的新选项，包含skewonly，repeat和auto：
method_opt=>'for all columns size skewonly'
method_opt=>'for all columns size repeat'
method_opt=>'for all columns size auto'
skewonly选项会耗损大量处置时间，因为它要检查每个索引中的每个列的值的散播情形。
假如dbms_stat觉察一个索引的各个列散播得不均匀，就会为那个索引创建直方图，辅助基于代价的SQL优化器抉择是进行索引走访，仍是进行全表扫描走访。例如，在一个索引中，假设有一个列在50%的行中，如清单B所示，那么为了检索这些行，全表扫描的速度会快于索引扫描。
--*************************************************************
-- SKEWONLY option—Detailed analysis
--
-- Use this method for a first-time analysis for skewed indexes
-- This runs a long time because all indexes are examined
--*************************************************************
begin
dbms_stats.gather_schema_stats(
ownname => 'SCOTT',
estimate_percent => dbms_stats.auto_sample_size,
method_opt => 'for all columns size skewonly',
degree => 7
);
end;
重新剖析统计数据时，使用repeat选项，重新剖析义务所耗费的资源就会少一些。使用repeat选项（清单C）时，只会为现有的直方图重新剖析索引，不再搜寻其余直方图机会。活期重新剖析统计数据时，你应当采用这种方法。
--*************************************************************
-- REPEAT OPTION - Only reanalyze histograms for indexes
-- that have histograms
--
-- Following the initial analysis, the weekly analysis
-- job will use the “repeat” option. The repeat option
-- tells dbms_stats that no indexes have changed, and
-- it will only reanalyze histograms for
-- indexes that have histograms.
--**************************************************************
begin
dbms_stats.gather_schema_stats(
ownname => 'SCOTT',
estimate_percent => dbms_stats.auto_sample_size,
method_opt => 'for all columns size repeat',
degree => 7
);
end;
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Exec dbms_stats.gather_schema_stats(ownname=>'用户名称',estimate_percent=>100,cascade=> TRUE, degree =>12);
含义解释：
ownname:要分析表的拥有者
tabname:要分析的表名.
partname:分区的名字,只对分区表或分区索引有用.
estimate_percent:采样行的百分比,取值范围[0.000001,100],null为全部分析,不采样. 常量:DBMS_STATS.AUTO_SAMPLE_SIZE是默认值,由Oracle绝定最佳取采样值.
block_sapmple:是否用块采样代替行采样.
method_opt:决定histograms信息是怎样被统计的.method_opt的取值如下:
for all columns:统计所有列的histograms.
for all indexed columns:统计所有indexed列的histograms.
for all hidden columns:统计你看不到列的histograms
for columns <list> SIZE <N> | REPEAT | AUTO | SKEWONLY:统计指定列的histograms.N的取值范围[1,254]; REPEAT上次统计过的histograms;AUTO由oracle决定N的大小;SKEWONLY multiple end-points with the same value which is what we define by

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DBMS_STATS.GATHER_SCHEMA_STATS介绍使用

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