一个很好的脚本，用来显示cbo的统计信息

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本文介绍了一个用于展示Oracle数据库中Cost-Based Optimizer (CBO)统计信息的脚本。该脚本可以帮助数据库管理员更好地理解查询优化器如何使用统计信息来选择执行计划。

发表人:www.wwf.co | 发表时间: 2007年一月09日, 19:38

Select to show Optimizer Statistics for CBO，Note:31412.1

Instructions 
Description 
[@more@]
一个很好的脚本，用来显示cbo的统计信息
发表人:www.wwf.co | 发表时间: 2007年一月09日, 19:38
Select to show Optimizer Statistics for CBO，Note:31412.1
Instructions 
References 
Script 
Sample Output 

                                                            

                    

                                                    来自 “ ITPUB博客 ” ，链接：http://blog.itpub.net/82387/viewspace-1016308/，如需转载，请注明出处，否则将追究法律责任。
                                            


                


转载于:http://blog.itpub.net/82387/viewspace-1016308/

                

        




    

  



    

      

        

            

              
                
                  csdn_201601
                
              
            

            

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SCRIPT - Select to show Optimizer Statistics for CBO (Doc ID 31412.1)

				
			

			

				

					u010692693的专栏
				

				

					11-18
					
					976
					
				

			

		

		

			
				
SCRIPT - Select to show Optimizer Statistics for CBO (Doc ID 31412.1)

Abstract
		Show Optimizer Statistics for CBO
		
		Product Name, Product Version
			Oracle Server Enterprise Edition
			Version...

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
科普文：软件架构数据库系列之【MySQL的统计信息】

				
			

			

				

					为无为，事无事，味无味。
				

				

					09-29
					
					1861
					
				

			

		

		

			
				
column_statistics数据字典表存储关于列值的直方图统计信息，优化器在构造查询执行计划时使用。要执行直方图管理，请使用ANALYZE TABLE语句。该表包含除几何类型(空间数据)和JSON之外的所有数据类型列的统计信息。该表是持久的，因此不必在每次服务器启动时创建列统计信息。服务器对表执行更新;用户不。用户不能直接访问column_statistics表，因为它是数据字典的一部分。使用INFORMATION_SCHEMA可以获得直方图信息。

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
Oracle收集统计信息详解

				
			

			

				

					demonson的专栏
				

				

					09-16
					
					2960
					
				

			

		

		

			
				
收集系统 

优化器统计范围：
表统计； --行数，块数，行平均长度；all_tables：NUM_ROWS，BLOCKS，AVG_ROW_LEN；
列统计； --列中唯一值的数量（NDV），NULL值的数量，数据分布；
             --DBA_TAB_COLUMNS：NUM_DISTINCT，NUM_NULLS，HISTOGRAM；
索引统计；--叶块数量，等级，聚簇因

			
		

	





	

		

			

				
					
详解Oracle统计信息

				
			

			

				

					makai5521的博客
				

				

					04-19
					
					5044
					
				

			

		

		

			
				
优化器统计范围：

表统计； --行数，块数，行平均长度；all_tables：NUM_ROWS，BLOCKS，AVG_ROW_LEN；
列统计； --列中唯一值的数量（NDV），NULL值的数量，数据分布；
 --DBA_TAB_COLUMNS：NUM_DISTINCT，NUM_NULLS，HISTOGRAM；
索引统计；--叶块数量，等级，聚簇因子；
...

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
oracle统计信息

				
			

			

				

					kw-home
				

				

					10-09
					
					1371
					
				

			

		

		

			
				
1.定义：
==========================

统计信息主要是描述数据库中表，索引的大小，规模，数据分布状况等的一类信息。比如，表的行数，块数，平均每行的大小，索引的leaf blocks，索引字段的行数，不同值的大小等，都属于统计信息。CBO正是根据这些统计信息数据，计算出不同访问路径下，不同join 方式下，各种计划的成本，最后选择出成本最小的计划。
统计信息是存放

			
		

	





	

		

			

				
					
Oracle收集统计信息

				
			

			

				

					小麦苗DBA宝典
				

				

					06-02
					
					706
					
				

			

		

		

			
				
Oracle收集统计信息 


	
	
	
	
		优化器统计范围：
	
	
		表统计； --行数，块数，行平均长度；all_tables：NUM_ROWS，BLOCKS...

			
		

	





	

		

			

				
					
收集oracle统计信息

				
			

			

				

					w36680130的博客
				

				

					07-27
					
					4891
					
				

			

		

		

			
				
优化器统计范围：
表统计； --行数，块数，行平均长度；all_tables：NUM_ROWS，BLOCKS，AVG_ROW_LEN；列统计； --列中唯一值的数量（NDV），NULL值的数量，数据分

			
		

	





	

		

			

				
					
Oracle中的优化器--CBO和RBO

				
			

			

				

					小麦苗DBA宝典
				

				

					06-13
					
					950
					
				

			

		

		

			
				
Oracle中的优化器--CBO和RBO


	
	
	
		Oracle数据库中的优化器又叫查询优化器（Query Optimizer）。它是SQL分析和执行的优化工具，...

			
		

	





	

		

			

				
					
Oracle统计信息（1）

				
			

			

				

					congcong112233的博客
				

				

					05-15
					
					1598
					
				

			

		

		

			
				
...

			
		

	





	

		

			

				
					
Jonathan Lewis CBO学习代码深度解析

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				
CBO是Oracle数据库中用于查询优化的一个重要组件，它根据收集到的统计信息来估算执行计划的成本，并选择成本最低的执行计划来执行SQL语句。Jonathan Lewis是一位在Oracle领域有深厚造诣的专家，经常分享与CBO相关的...

			
		

	





	

		

			

				
					
【硬刚大数据之面试篇】2021年从零到大数据专家面试篇之SparkSQL篇

				
			

			

				

					微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者
				

				

					07-28
					
					1731
					
				

			

		

		

			
				
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????本文由【王知无】原创，首发于 优快云博客！
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本文是对《【硬刚大数据之学习路线篇】2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)》的面试部分补充。
硬刚大数据系列文章链接：


2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)



2021年从零到大数据专家面试篇之H

			
		

	





	

		

			

				
					
Oracle面试题集锦（2020大厂秋招真题）

					
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1，范式
7大范式：1NF, 2NF,3NF,BCNF,4NF,5NF,6NF
什么叫normalization？Denormalization?
Normalization是数据库规范化，denormalization是数据库逆规范化。
在设计和操作维护数据库时，关键的步骤就是要确保数据正确地分布到数据库的表中。使用正确的数据结构，不仅便于对数据库进行相应的存取操作，而且可以极大地简化应用程序的...

			
		

	





	

		

			

				
					
如何搭建一个数据库服务器平台

				
			

			

				

					塞尔达的传说
				

				

					04-07
					
					3204
					
				

			

		

		

			
				
原 如何搭建一个数据库服务器平台https://blog.youkuaiyun.com/tianlesoftware/article/details/5602291版权声明： https://blog.youkuaiyun.com/tianlesoftware/article/details/5602291
玩Oracle 2年多了，从接触Oracle 到现在，一直没有停止过学习。 要学的东西太多，刚入门的时候是这样的...

			
		

	





	

		

			

				
					
【若泽大数据实战第十六天】Hive的安装部署 + 课程一个月总结

				
			

			

				

					强悍de巨人
				

				

					06-02
					
					1422
					
				

			

		

		

			
				
前言：Hadoop的课程已经告一段落，基本上在零基础课程里不会再出现了，接下来的课程由若总来上，第一讲Have。复习前一个月的课程内容：1、LinuxLinux：
	文件(*****)
	权限(*****)
	压缩/解压(*****)
	软件安装: JDK/MySQL/Hadoop/...(*****)2、MySQLDDL/DML(GROUP BY/JOIN:是大数据处理中的超级杀手:shuffl...

			
		

	





	

		

			

				
					
基于GEC6818平台的五子棋人机对战系统设计与实现

				
			

			

				

					11-25
				

			

		

		

			
				
五子棋作为一种广为人知的策略性棋盘游戏，其基本规则易于掌握。在选定人机对战模式后，由程序执黑先行，用户执白应对。双方依次在棋盘上落子，任何一方在横向、纵向或斜向形成连续五个或更多同色棋子即获胜。

项目资源涵盖多个技术领域的程序代码，涉及前后端开发、移动终端应用、操作系统、智能系统、物联网技术、信息管理系统、数据存储方案、硬件设计、大数据处理、教学资料、多媒体处理及网站构建等多个方向。具体技术实例包括嵌入式平台如STM32与ESP8266，编程语言如PHP、QT、C++、Java、Python、C#，系统开发如Linux与iOS，以及电子设计自动化工具和实时操作系统等。

主要技术栈包含服务端开发语言Java、Python及Node.js，后端框架Spring Boot与Django，前端技术React、Angular与Vue，界面设计框架Bootstrap与Material-UI，数据库系统MySQL、PostgreSQL和MongoDB，缓存工具Redis，以及容器化部署方案Docker与Kubernetes。
资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

			
		

	





	

		

			

				
					
lv_0_20251125195629.mp4

				
			

			

				

					11-25
				

			

		

		

			
				
lv_0_20251125195629.mp4

			
		

	





	

		

			

				
					
numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧

				
			

			

				

					11-25
				

			

		

		

			
				
NumPy数组操作实战技巧
numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧

			
		

	





	

		

			

				
					
中国Cassandra数据库用户组开源社区项目-专注于Apache-Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践-提供技术文档下载与源码解析-集成Titan图数据库与Lu.zip

					
最新发布

				
			

			

				

					11-25
				

			

		

		

			
				
Buffer内存管理实战技巧中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip

			
		

	





	

		

			

				
					
图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）

				
			

			

				

					11-25
				

			

		

		

			
				
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO）的多阈值图像分割方法，并通过Matlab代码实现。该方法借鉴电磁学中电荷间相互作用的机制，将图像分割问题转化为优化问题，利用EMO算法搜索最优阈值组合，以最大化分割效果的评价指标（如Otsu法或多级别熵）。文中详细介绍了EMO算法的基本原理、实现步骤及其在图像多阈值分割中的具体应用流程，展示了该算法能够有效避免传统方法易陷入局部最优的问题，从而获得更精确的分割结果。;  
适合人群：具备图像处理基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。;  
使用场景及目标：①解决复杂背景下图像的多目标分割问题，提升医学影像、遥感图像等领域的分割精度；②学习智能优化算法（如EMO）在图像处理中的实际应用，为研究新型分割算法提供技术参考和实现范例。;  
阅读建议：在学习过程中应结合Matlab代码，深入理解EMO算法的寻优机制与图像分割评价函数的构建方法，建议自行调试不同参数对分割效果的影响，以加深对算法性能的理解。

			
		

	





	

		

			

				
					

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

            领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝
            规则
          

        

      

      

        

          

            
              
            
            

              
hope_wisdom
 发出的红包
            

          

        

        

          

          

          

        

      

    

    

  



      
      

      
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