第一章 Oracle列直方图介绍
众所周知 ，这样，列的直方图主要用于针对数据倾斜的情况，公众号和小程序认证只花300元，能帮助数据库更准确的了解数据的分布情况，不然先注册小程序，从而选择更高效的执行计划。
经过测试，再开通公众号，直方图也是存在很多问题隐患的。致包括：
1.默认的收集参数FOR COLUMNS SIZE AUTO导致未使用列无法准确收集直方图；
2.自动采样率AUTO_SAMPLE_SIZE导致对表的直方图收集信息不完全；
3.过长的列导致直方图记录信息不完整，要花2个300，从而导致预估返回行数不准的问题。
下面分别进行分析及测试：
第二章 FOR COLUMNS SIZE AUTO参数问题
FOR COLUMNS SIZE AUTO参数主要有如下特点：
由Oracle自动根据数据的分布情况，商家一定注意，确定是否收集直方图；
根据相关列的使用情况来决定是否收集直方图。
因此，很多人都是多花了300元！你先注册服务号，只有当sys.col_usage$视图中记录了相关列的使用情况时，然后交300认证费，才会根据列上数据的分布情况对该列收集直方图。
查看当前的默认参数：系统采用默认的AUTO参数。
实验脚本如下：
数据倾斜严重。由于col_usage$的内容并不是实时反映相关列的使用情况，再复用公众号资质注册小程序 就不用交300块钱了。如果你先注册小程序认证 没办法复用资质到公众号。钱也退不了的。只能说下次注意吧。微信小程序制作流程1.注册服务号并且认证2.服务号后台开通小程序3.制作小程序如果自己会代码，所以在对sys.col_usage$查询前，可以自己，需要执行exec dbms_stats.flush_database_monitoring_info 的语句，以确保相关列上的使用情况信息已经刷出到col_usage$表中。
通过以下视图查询：
2.1 直接AUTO参数收集直方图
在列未使用的情况下使用AUTO参数收集直方图：
查询列的统计信息：
可以看到，相应列上均没有收集直方图。
2.2 使用列后收集直方图
是否是使用了列就一定可以收集成功直方图了？答案是否定的。
AUTO参数的判断标准之一是看sys.col_usage$视图中是否有相应列的使用记录。可以看到该视图中没有目标列的使用记录。
sys.col_usage$视图的数据是每隔一段由SMON进程进行刷新。为了确定系统是否记录了列的使用情况，使用如下刷新语句：
重新收集直方图：
查询列的统计信息：
系统成功收集的Frequency类型的直方图。
第三章 AUTO_SAMPLE_SIZE参数问题
AUTO_SAMPLE_SIZE参数主要有如下优点：
指定AUTO抽样小时,系统会自动判断一个合适的抽样百分比;
固定的抽样百分比在有些时候是好的,但是表的数据分布发生变化后可能就不合适了。
但是对表而言，合适的抽样百分比意味着收集的统计信息并不足够准确，尤其是对直方图而言，默认的BUCKETS统计针对分值的返回值估算不够准确。
查看当前的默认参数：系统采用默认的AUTO_SAMPLE_SIZE参数。
实验脚本如下：
表直接采用上述T1表，查询小表上OBJECT_TYPE列和NAMESPACE列列上的数据分布：
数据倾斜严重。为了减少列使用情况的影响。直接对上述两个表指定于最唯一值数量的BUCKETS，数据库会根据实际的数据分布选择建立对应的BUCKETS值。
3.1 分别对两表收集直方图
实验脚本如下：
查询列的统计信息：
系统均收集了Frequency类型直方图。查看对应的BUCKETS数量：
小表T2、OBJECT_TYPE列：
小表T2、NAMESPACE列：
表T1、OBJECT_TYPE列：
表T1、NAMESPACE列：
表的OBJECT_TYPE唯一值：45、NAMESPACE唯一值：21
小表的OBJECT_TYPE唯一值：37、NAMESPACE唯一值：15。
分别对上述两张表按照AUTO_SAMPLE_SIZE收集直方图。小表收集了列中全唯一值的BUCKETS，表仅收集了一分唯一值的BUCKETS。同时查看最BUCKETS，小表记录了全行数9999，表仅记录到5587行。
直方图中不同的记录方式也势必会对预估行数产生一定的影响。
3.2 测试对预估行数的影响：
首先采用如下SQL获得相应条件值的所有数据分布情况：
分别对上述表选择对应条件过滤，查看预估行数是否准确：
表T1，选择popular value:
执行计划如下：
预估行数314。与实际行数基本一致。
由于只采集了一分数据，因此分析预估值时需要按比例扩。
带入计算公式：
(28-8)*(87726/5587)=314.03。符合预估值。
表T1，选择非popular value:
执行计划如下：
预估行数8。与实际行数存在一定差异。
带入计算公式：
1/2*(87726/5587)=7.85≈8。符合预估值。
如果是对采用了100%采用的小表T2，做上述查询。则能避免预估不准确的情况：
可以看到预估与实际保持一致。主要来源于计算公式的差异：
FUNCTION:(122-44)(87726/87726)=78
DESTINATION:(32-30)(87726/87726)=2
分析结论：AUTO_SAMPLE_SIZE采样比例的不同，对直方图可能造成预估行数的差异。
第四章 列宽过长导致的问题
对于文本型超过32位、数量型超过15位的列，直方图收集后都会产生一定的问题，从而导致可选择率的不准确问题。
4.1 文本型列过宽
如果针对文本型的列收集直方图，Oracle只会将该文本型字段的头32个字节给取出来（实际上只取头15个字节），并转换为一个浮点数。这种机制的缺陷就在于，对于那些超过32个字节的文本型字段，只要其头32个字节相同，直方图中记录的值就会是相同的，从而影响CBO对可选择率即返回结果的预估值。
实验脚本如下：
该列包含45个唯一值，收集了Frequency类型直方图。
查看直方图的BUCKETS情况：
该列包含45个唯一值，采用率100，但是确仅使用了22个BUCKETS。
该列为40个字符，而直方图仅按照前32个字符进行记录。
对该列取前32个字符：
正好符合直方图中记录的22个BUCKETS。
如果在拼接上后面的8个字符：
正好对应与表中的全唯一值数量。但有分数据的前32个字符完全相同。
分析相应的数据选择性：
可以看到，由于在dba_tab_histograms视图中仅记录了前32个字符的信息，
而前32个字符中，如果其对应的ENDPOINT_ACTUAL_VALUE完全一致，就造成了数据分布差异很的两个值的选择率完全一样。从而造成了评估行数的不准确问题。
因此，对列宽过长的列（于32个字符）收集直方图时，要注意其可能对可选择率造成的影响。
4.2 数量型列过宽
如果针对数量型的列收集直方图，Oracle只会针对该数量型字段的前15位取ROUND。记录在直方图中。这种机制的缺陷同上，对于那些超过15个字节的数量型字段，只要其头15个字节相同，直方图中记录的值就会是相同的，从而影响CBO对可选择率即返回结果的预估值。
实验脚本如下：
该列包含99个唯一值，收集了Frequency类型直方图。
查看直方图的BUCKETS情况：
该列为20个整数位，而直方图仅按照前15位取ROUND进行记录。
下面验证一下：
直方图中的ENDPOINT_NUMBER值正好对应于表中数据的前15位取ROUND值。
继续分析相应列上的选择性：
采用上述数据分布出现差异的50-70区间段。
采用非popular值计算：
采用非popular值计算，进而与实际的差异较。造成预估行数不准。
采用popular值计算，与实际值比较接近。
采用popular值计算，与实际值比较接近。
总结结论：
1.过长的数量型导致直方图中只会记录数量型的前15位ROUND值。
2.进而可能出现更多的非popular值，增加可选择率不准的问题。
第五章 总结
通过上述的测试，列的直方图容易受很多方面的影响：
AUTO_SAMPLE_SIZE、FOR COLUMNS SIZE AUTO等参数都可能给需要收集直方图的列带来性能隐患。
同时，还要注意相应列的列类型和列宽。很可能造成预估行数远远小于实际行数的情况，从而造成SQL的低效执行计划。定位出问题并分析列分布后，可以采用：删除列上的直方图、HINT固定执行计划等方式，来避免后续产生低效的查询。
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