Oracleデータベースで統計情報を収集する主な目的は、効率的で正確なSQLクエリの実行計画を作成するためです。これを通じて、データベースのパフォーマンスを最適化し、リソースの無駄遣いを防ぐことができます。具体的な理由としては以下の点が挙げられます。
- コストベースの最適化:
Oracleデータベースは、SQLクエリの実行計画を生成する際に「コストベースの最適化」を使用しています。この最適化手法は、各クエリの実行コストを評価し、最も効率的な実行方法を選定するものです。この評価には、テーブルやインデックスの行数、データの分布、カーディナリティ（ユニークな値の数）といった情報が必要です。 - キャッシュヒット率の向上:
統計情報が古くなったり不正確になると、データベースのキャッシュ管理も非効率になります。これにより、ディスクI/Oが増え、パフォーマンスが低下する可能性があります。統計情報を定期的に更新することで、キャッシュヒット率を高め、全体のパフォーマンスを向上させることができます。 - パーティション管理:
パーティション化されたテーブルでは、パーティションごとに統計情報を収集し、それらを元にして最適なアクセスパスを決定することが重要となります。 - ヒューリスティックな最適化の補助:
一部のケースでは、ヒューリスティック（経験則）に基づいた最適化も行われますが、この場合でも統計情報があることでより適切な判断が可能になります。 - 異常検出とパフォーマンス診断:
実行計画が想定と大きく異なる場合、統計情報の確認が最初の診断手順となることがあります。統計情報が正確であれば、問題の特定と解決が容易になります。
全体として、統計情報はデータベース管理者や最適化エンジンがデータへのアクセス効率を高めるための重要な指標となるため、定期的な収集と更新が推奨されます。
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