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oracle 表分析需要多久

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那么，问题来了:甲骨文的表分析需要经常做吗？Oracle应该何时表分析？Oracle table 分析是做什么的？请问oracle11g创建一个300G的表空间需要多长时间？oracle提供了两个分析方法，即dbms_stats包和analyze命令 。如何正确分析Oracle数据库模式 。
1、Oracle数据库和MySQL,SQLServer,ACCESS大概需要学多长时间?Oracle数据库，MySQL，SQLServer，ACCESS，DB2目前应用广泛，本人从事IT行业五年多 。幸运的是，这五个数据库已经联系上了 。下面说说我个人的理解 。一般来说，ACCESS和MySQL是个人应用或者小网站，而Oracle、DB2和SQLSERVER广泛应用于大型企业应用系统中 。其实Oracle、DB2、SQLSERVER一直都很受欢迎，只是还需要细分 。最受欢迎的ERP(企业资源计划的英文缩写)系统oracle占据半壁江山 ， 最大的两家ERP供应商分别是SAP(德国)和oracleERP(美国)；世界十大银行(包括工商银行和建设银行)60%的系统由IBM提供软硬件企业解决方案(知名的IBM小型机AS400方案配备DB2数据库)，因此银行和金融系统多为DB2；全世界的人都知道微软和windows，90%以上的PC都是windows垄断的，但是很多人不知道微软在服务器操作系统领域 。
2、如何正确地 分析Oracle数据库模式,表及索引在Oracle数据库中，我们经常需要手动分析表和索引 ， 以及某种模式下的所有表和索引等等 。oracle提供了两个分析方法，即dbms_stats包和analyze命令 。这些都是我们在日常项目管理中借鉴的真实方法 。在10g 分析某个用户下的所有对象，比如user_miki用户Sql代码集合代码sys . DBMS _ stats . gather _ schema _ stats(own name >user _ Miki )，
3、请问 oracle11g创建300G表空间需要多长时间啊?1 。表空间的大小由表空间中数据文件的数量和大小决定 。所以要考虑创建多少数据文件，每个数据文件有多大 。2.数据文件可以自动扩展(只要磁盘上有空间)，不需要一次创建300G的表空间 。3.管理300G的表空间不方便 。它应该根据托管服务进行分类，并且应该为一种类型的业务创建一个表空间 。4.如果存储大型对象数据(多媒体数据)，应该创建一个CREATEBIG表空间 。
需要充分考虑数据库管理的服务类型，设置要构建多少个表空间以及每个表空间承担的服务 。(2)表空间的分配 。通过counting 分析 ， 计算出每个表空间的数据量，合理分配表空间大小 。(3)数据备份和恢复 。在划分表空间时，我们需要考虑数据备份的问题 。应该可以在数据库操作期间逐步脱机备份一些表空间 。当数据库容量比较大的时候 ， 利用Oracle数据库支持的热备份功能，根据不同的业务将数据分成多个表空间进行存储，然后规划每个表空间的备份时间 。
4、Oracle应该在什么时候 分析表,索引不一定 。作为日常管理，要监控几个核心业务表 。比如大表，DML操作频繁的表要定期分片分析，空间要排序 。其他业务表的监控时间可以稍微长一点 。另外，当发现某条sql执行慢或者某个数据库性能慢是由某条sql引起的时候，要详细看一下他们的执行计划，进一步看分析是不是索引和表的问题 。
5、Oracle的表 分析是做什么的? 分析的结果被Oracle用来生成基于成本优化的更好的查询计划 。那么，问题来了:甲骨文的表分析需要经常做吗？还是只运行一次就一直有效？答:当前表的查询或其他性能不好时，可以对相应的表执行一次分析 。1 。表的Dml往往需要分析 ， 现在推荐dbms_stats包 。
6、如何 分析Oracle 分析 table语句:DBMS _ stats 。gather _ table _ stats (user，table ，method _ opt >forallindexedcolumns size 254 ，granularity > all ，cascade > true)；dbms_stats.gather_index_stats(用户，索引，
粒度>‘全部’)；函数:DBMS_STATS 。GATHER_TABLE_STATS统计表 ， 索引的统计信息 。DBMS_STATS的语法 。GATHER_TABLE_STATS如下:DBMS _ stats 。gather _ table _ stats(own name varchar 2，tabname varchar2 ， 
Oracle中的7、 oracle段管理 分析【oracle 表分析需要多久】 () segment segment是一个占用磁盘存储空间的对象 。从逻辑上讲，一个数据库由几个表空间组成 ， 每个表空间有几个表，每个表又可以分成几个数据段、索引段等，每个段可以分成几个数据库范围 。每个间隔由几个数据块组成，区是最小的分配单元 。块是最小的存储单位，()常见的段类型聚类分为哈希聚类和B*聚类 。树聚类通常用于存储多个表上的相关数据，表可以构建在聚类段中，此时，该表可能与其他表位于同一个集群段中 。表表段是存储数据库表数据最常用的段类型 ， 表分区或子分区通常与索引段结合使用，主要用于分区和表段类型索引 。该段类型用于存储索引结构Lob分区细分 ， 区域索引的Lob段用于存储大型对象的结构 。每个LOB列需要创建两个段，一个用于存储CLOB或BLOB的实际数据块logsegment，另一个用于跟踪这些LOB块的位置 。

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