在实际的系统中，目标列的数据分布有可能极度倾斜的。对于这样的列，如果还用均匀分布的原则计算可选择率，进而计算cardinality，然后再计算成本，最后选择执行计划，那么这个执行计划肯定是有问题的，因为在第一步计算的时候，就已经错了。
下面举个例子模拟下场景：

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create table t1 (a number(5),b varchar2(5));
declare
cnt number(5) := 1;
begin
loop
insert into t1 values (1,1);
if cnt=10000 then
exit;
end if;
cnt :=cnt+1;
end loop;
insert into t1 values (2,2);
commit;
end;

create index t1_ix_b on t1(b);

在b上创建索引。

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begin
dbms_stats.gather_table_stats('MEPF_DEV','T1',estimate_percent => 100,method_opt => 'for all columns size 1');
end;

for all colums size 1表示不收集直方图。
运行如下语句：

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select count(*) from t1 where b='2';

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select *
from dba_tab_col_statistics T
where table_name = 'T1'
AND column_name = 'B';

都显示直方图没有收集。

因为没有直方图，oracle默认，数据在该列的分布是均匀分布的，对该列实行等值查询的时候，用到的公式计算结果如下：

根据这个基数，oracle下面会计算各种执行计划的cost，此返回的基数已经占了总数据量的一般了，如果用index range scan则消耗的io代价很高。index fast full scan 和table access full 两个方式都是离散度，但是索引的块比较密，所以就用了index fast full scan。
    评估一开始就错了，结果也就错了。
    直方图就是为了解决上面的问题而存在的。它也是一种列的统计信息，直方图实际上存储在数据字典基表 HISTGRM$中，可以通过数据字典DBA_TAB_HISTOGRAMS,DBA_PART_HISTOGRAMS,DBA_SUBPART_HISTOGRAMS来分别查看表，分区表，分区表的子分区的直方图统计信息。

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begin
dbms_stats.gather_table_stats('MEPF_DEV',
'T1',
estimate_percent => 100,
method_opt => 'for columns size auto b');
end;

收集下直方图。

列b上已经有了直方图的信息。
此时再次运行下该语句。

如果对目标列收集了直方图，则意味着cbo将不在默认数值在该目标列上是均匀分布的了，CBO会用该目标列上的直方图统计信息来计算对该列施加
查询条件后的可选则率和返回结果集的cardinality，进而根据基数算出成本，选择相应的执行计划。
那么直方图有哪几种类型呢，直方图是怎么影响cbo的计算呢，下一节会详细讲述。

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