直方图（histograms）

1、入门
[sql] view plaincopyprint?
SQL> create table t1   
  2  as  
  3  with kilo_row as (  
  4    select /*+ materialize */  
  5      rownum   
  6    from all_objects  
  7    where rownum <= 1000  
  8  )  
  9  select   
 10    trunc(7000 * dbms_random.normal)  normal  
 11  from  
 12    kilo_row  k1,  
 13    kilo_row  k2  
 14  where  
 15    rownum <= 1000000  
 16  ;  
  
表已创建。  
上面将产生一个包含1 000 000个随机数的表。第一行调用了函数seed()，是为了重复执行该示例产生相同的结果。
[sql] view plaincopyprint?
SQL> select tenth tenth,  
  2         min(normal) low_val,  
  3         max(normal) high_val,  
  4         max(normal) - min(normal) width,  
  5         round(100000 / (max(normal) - min(normal)), 2) height  
  from (select normal, ntile(10) over(order by normal) tenth from t1)  
 group by tenth  
  8   order by tenth;  
  
     TENTH    LOW_VAL   HIGH_VAL      WIDTH     HEIGHT  
---------- ---------- ---------- ---------- ----------  
         1     -31491      -8969      22522       4.44  
         2      -8969      -5884       3085      32.41  
         3      -5884      -3661       2223      44.98  
         4      -3661      -1766       1895      52.77  
         5      -1766          3       1769      56.53  
         6          3       1774       1771      56.47  
         7       1775       3674       1899      52.66  
         8       3674       5904       2230      44.84  
         9       5904       8970       3066      32.62  
        10       8970      33974      25004          4  
  
已选择10行。  
ntile() over()子句对数据进行分类，并将这些类别均匀的分成10个部分（桶）——每一部分对应100 000行数据。从-31491和-8969之间（第1个桶）取出任意一个值，直方图中对应的高度表明表中不会有太多的行与之相匹配（高度为4.44）。类似地，表中又不会有太多的数据行能够月8970和33974之间的值相匹配（第10个桶）。绝大部分数据聚集于直方图 
SQL> begin  
  2  dbms_stats.gather_table_stats(  
  3  user,  
  4  't1',  
  5  cascade => true,  
  6  estimate_percent => null,  
  7  method_opt => 'for columns normal size 10'  
  8  );  
  9  end;  
 10  /  
在列normal上创建一个有10个桶的直方图。
[sql]  
SQL> select rownum tenth,  
  2         prev low_val,  
  3         curr high_val,  
  4         curr - prev width,  
  5         round(100000 / (curr - prev), 2) height  
  6    from (select endpoint_value curr,  
  7                 lag(endpoint_value, 1) over(order by endpoint_number) prev  
  8            from user_tab_histograms  
  9           where table_name = 'T1'  
 10             and column_name = 'NORMAL')  
 11   where prev is not null  
 12   order by curr;  
  
     TENTH    LOW_VAL   HIGH_VAL      WIDTH     HEIGHT  
---------- ---------- ---------- ---------- ----------  
         1     -31491      -8969      22522       4.44  
         2      -8969      -5884       3085      32.41  
         3      -5884      -3661       2223      44.98  
         4      -3661      -1766       1895      52.77  
         5      -1766          3       1769      56.53  
         6          3       1774       1771      56.47  
         7       1774       3674       1900      52.63  
         8       3674       5904       2230      44.84  
         9       5904       8970       3066      32.62  
        10       8970      33974      25004          4  
查询user_tab_histograms视图得到的结果与针对原始数据原来的查询得到的结果是一致的。
 
2、频率直方图
创建一个表，其中定义了一个列skew，其定义方式为数值1出现一次，数值2出现两次，以此类推直到80，因此一共有3240行数据。
[sql] 
SQL> create table t1 (  
  2    skew not null,    
  3    padding  
  4  )  
  5  as  
  6  with generator as (  
  7    select  --+ materialize  
  8      rownum   id  
  9    from all_objects

补充：综合编程 , 其他综合 ,