创建一个test测试表，

create table test as select * from dba_objects;  

create index idx_owner on test(owner);    

create index idx_object_name on test(object_name);

查看owner列和object_name列的基数

select count(distinct owner),count(distinct object_name) from test;

查看列的基数和选择性，可以使用如下脚本

select count(distinct column_name),count(*) total_rows,count(distinct column_name) / count(*) * 100 selectivity from table_name;  

我们查看test表的owner的基数和选择性

select ,count(*) total_rows,count(distinct owner) / count(*) * 100 selectivity from test;

count(distinct owner)列为基数

total_rows列为总行数

selectivity列为选择性

在做SQL优化的时候，不要急忙运行上面SQL，首先应该检查表的segment_size有多大，如果表的segment_size过大(比如超过SGA的buffer_cache)，你要考虑运行上面SQL

是否对你当前的系统有影响，如果是测试环境，无所谓，如果是生产环境，要小心谨慎。

--其实建议使用统计信息表（dba_tab_col_statistics 、dba_tables ）里的信息来查看选择性和基数，这里注意我们首先要收集统计信息，否则返回的列是空值。

select a.column_name,

b.num_rows,

a.num_distinct Cardinality,

round(a.num_distinct / b.num_rows * 100, 2) selectivity,

a.histogram,

a.num_buckets

from dba_tab_col_statistics a, dba_tables b

where a.owner = b.owner

and a.table_name = b.table_name

and a.owner = upper('&owner')

and a.table_name = upper('&table_name')

and a.column_name = upper('&column_name');

select a.OWNER,

a.INDEX_NAME,

a.TABLE_NAME,

a.DISTINCT_KEYS Cardinality,

a.NUM_ROWS,

round(a.DISTINCT_KEYS / NUM_ROWS * 100, 2) selectivity

from dba_ind_statistics a

where A.OWNER = upper('&owner');

selectivity <5 一般选择性小于5% 就属于选择性差

如果统计信息有可能不是最新的 最好使用下面的语句

select table_name,index_name,round(distinct_keys/num_rows * 100, 2) selectivity from user_indexes;

但是选择性低的列也不一定不需要建索引 要根据业务来 比如有7W行记录 SCOTT的有23行 如果经常根据SCOTT查 要建立索引