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Oracle的查询优化器（CBO）依赖于统计信息来生成和执行SQL语句的最佳执行计划。统计信息包括表的行数、块数、平均行长度等，以及索引的层级、叶子块数量、聚簇因子等。这些信息对于优化器来说至关重要，因为它们帮助优化器评估不同执行路径的成本，并选择成本最低的执行计划。
统计信息的收集方法
- 自动收集：Oracle默认会自动维护统计信息，这通常是通过数据库的自动维护任务完成的。
- 手动收集：可以使用
DBMS_STATS包来手动收集和更新统计信息。
索引统计信息的重要性
索引统计信息对于优化器的决策尤为重要，因为它们提供了关于索引结构和数据分布的详细信息。这些信息帮助优化器决定是否使用索引，以及如何使用索引来提高查询性能。例如，聚簇因子是衡量索引和数据实际存储顺序相似程度的一个指标，对于索引范围扫描的成本计算有直接影响。
统计信息对索引使用的影响
- 数据分布：统计信息描述了数据在表中的分布情况，这对于优化器决定是否使用索引以及使用哪种类型的索引（如B树索引、位图索引等）至关重要。
- 索引选择性：统计信息中的列统计信息，如不同值的数量（NDV）和空值的数量，帮助优化器估计查询的结果集大小，从而影响索引的选择性。
- 直方图信息：直方图提供了列值分布的详细信息，这对于优化器在存在数据倾斜时做出更准确的执行计划选择非常关键。
通过定期收集和更新统计信息，可以确保优化器有最新的数据来做出最佳的执行计划决策，从而提高查询性能。
