我们大家都知道Oracle数据库中的PL/SQL语句执行的实际应用优化器，其有基于代价的相关优化器（CBO）与基于规则化的优化器（RBO）。RBO的实际优化方式，是依赖于一套严格的语法规则，只要按照规则写出的语句，不管数据表和索引的内容是否发生变化，不会影响PL/SQL语句的"执行计划"。
CBO自Oracle 7版被引入，Oracle自7版以来采用的许多新技术都是只基于CBO的，如星型连接排列查询，哈希连接查询，反向索引，索引表，分区表和并行查询等。CBO计算各种可能"执行计划"的"代价"，即cost，从中选用cost最低的方案，作为实际运行方案。各"执行计划"的cost的计算根据，依赖于数据表中数据的统计分布，Oracle数据库本身对该统计分布是不清楚的，须要分析表和相关的索引，才能搜集到CBO所需的数据。
CBO是Oracle推荐使用的优化方式，要想使用好CBO，使SQL语句发挥最大效能，必须保证统计数据的及时性。
统计信息的生成可以有完全计算法和抽样估算法。SQL例句如下：
完全计算法：
analyze table abc compute statistics;
抽样估算法(抽样20%)：
analyze table abc estimate statistics sample 20 percent;
对表作完全计算所花的时间相当于做全表扫描，抽样估算法因为采用抽样，比完全计算法的生成统计速度要快，假设不是要求要有精确数据的话，尽量采用抽样分析法。建议对表分析采用抽样估算，对索引分析可以采用完全计算。
我们可以采用以下两种方法，对Oracle数据库的表和索引及簇表定期分析生成统计信息，保证应用的正常性能。
1. 在系统设置定时任务，执行分析脚本。
在数据库服务器端，我们以UNIX用户Oracle，运行脚本analyze,在analyze中，我们生成待执行sql脚本，并运行。（假如我们要分析scott用户下的所有表和索引）
Analyze脚本内容如下：
sqlplus scott/tiger << EOF set pagesize 5000 set heading off SPOOL ANALYTAB.SQL SELECT 'ANALYZE TABLE SCOTT.'||TABLE_NAME||' ESTIMATE STATISTICS SAMPLE 20 PERCENT ;' FROM USER_TABLES; SPOOL OFF SPOOL ANALYIND.SQL SELECT 'ANALYZE TABLE SCOTT.'||TABLE_NAME||' ESTIMATE STATISTICS SAMPLE 20 PERCENT FOR ALL INDEXES;' FROM USER_TABLES; SPOOL OFF SPOOL ANALYZE.LOG @ANALYTAB.SQL @ANALYIND.SQL SPOOL OFF EXIT
在UNIX平台上crontab加入，以上文件，设置为每个月或合适的时间段运行。
2. 利用Oracle提供的程序包（PACKAGE）对相关的Oracle数据库对象进行分析。
有以下的程序包可以对表，索引，簇表进行分析。
包中的存储过程的相关参数解释如下：
TYPE可以是：TABLE，INDEX，CLUSTER中其一。
SCHEMA为：TABLE，INDEX，CLUSTER的所有者，NULL为当前用户。
NAME为：相关对象的名称。
METHOD是：ESTIMATE，COMPUTE，DELETE中其一，当选用ESTIMATE，
下面两项，ESTIMATE_ROWS和ESTIMATE_PERCENT不能同
时为空值。
ESTIMATE_ROWS是：估算的抽样行数。
ESTIMATE_PERCENT是：估算的抽样百分比。
METHOD_OPT是：有以下选项，
FOR TABLE /*只统计表*/
[FOR ALL [INDEXED] COLUMNS] [SIZE N] /*只统计有索引的表列*/
FOR ALL INDEXES /*只分析统计相关索引*/
PARTNAME是：指定要分析的分区名称。
1)
DBMS_DDL.ANALYZE_OBJECT( TYPE VARCHAR2, SCHEMA VARCHAR2, NAME VARCHAR2, METHOD VARCHAR2, ESTIMATE_ROWS NUMBER DEFAULT NULL, ESTIMATE_PERCENT NUMBER DEFAULT NULL, METHOD_OPT VARCHAR2 DEFAULT NULL, PARTNAME VARCHAR2 DEFAULT NULL ) ; 该存储过程可对特定的表，索引和簇表进行分析。
比如，对SCOTT用户的EMP表，进行50%的抽样分析，参数如下：
DBMS_DDL.ANALYZE_OBJECT('TABLE', 'SCOTT', 'EMP', 'ESTIMATE', NULL,50);
2)
DBMS_UTILITY.ANALYZE_SCHEMA ( SCHEMA VARCHAR2, METHOD VARCHAR2, ESTIMATE_ROWS NUMBER DEFAULT NULL, ESTIMATE_PERCENT NUMBER DEFAULT NULL, METHOD_OPT VARCHAR2 DEFAULT NULL ) ; DBMS_UTILITY.ANALYZE_DATABASE ( METHOD VARCHAR2, ESTIMATE_ROWS NUMBER DEFAULT NULL, ESTIMATE_PERCENT NUMBER DEFAULT NULL, METHOD_OPT VARCHAR2 DEFAULT NULL ) ; 其中，ANALYZE_SCHEMA用于对某个用户拥有的所有TABLE，INDEX和CLUSTER的分析统计。
ANALYZE_DATABASE用于对整个Oracle数据库进行分析统计。
3) DBMS_STATS是在Oracle8I中新增的程序包，它使统计数据的生成和处理更加灵活方便，并且可以并行方式生成统计数据。在程序包中的以下过程分别分析统计TABLE，INDEX，SCHEMA，DATABASE级别的信息。
DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS DBMS_STATS.GATHER_INDEX_STATS DBMS_STATS.GATHER_SCHEMA_STATS DBMS_STATS.GATHER_DATABASE_STATS 在这里，我们以数据库JOB的方式，定时对Oracle数据库中SCOTT模式下所有的表和索引进行分析：
在SQL*PLUS下运行：
VARIABLE jobno number; BEGIN DBMS_JOBS.SUBMIT ( :jobno , ' dbms_utility.analyze_schema ( "scott", "estimate", NULL, 20) ; ', sysdate, 'sysdate+30'); commit; end; / Statement processed. Print jobno JOBNO ------------- 16 以上作业，每隔一个月用DBMS_UTILITY.ANALYZE_SCHEMA对用户SCOTT的所有表，簇表和索引作统计分析
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