인덱스 통계

• 교재 309페이지 그림 8-5 참조

SQL> SELECT index_name AS name,
  2         blevel,
  3         leaf_blocks AS leaf_blks,
  4         distinct_keys AS dst_keys,
  5         num_rows,
  6         clustering_factor AS clust_fact,
  7         avg_leaf_blocks_per_key AS leaf_per_key,
  8         avg_data_blocks_per_key AS data_per_key
  9  FROM USER_IND_STATISTICS
 10  WHERE table_name = 'T';

NAME       BLEVEL LEAF_BLKS DST_KEYS NUM_ROWS CLUST_FACT LEAF_PER_KEY DATA_PER_KEY
---------- ------ --------- -------- -------- ---------- ------------ ------------
T_VAL2_I        1         3        6     1000        187            1           31
T_VAL1_I        1         2       22     1000        510            1           23
T_PK            1         2     1000     1000        982            1            1
SYS_IL0000
093649C000
05$$

• blevel : 리프블록에 도달하기 위해 읽어야할 브랜치 블록의 개수(루트블록 포함)
• leaf_block : 인덱스에 있는 리프 블록의 개수
• distinct_keys : distinct 키의 갯
• num_rows : 키의 개수
• clustering_factor : 인접한 인덱스 항목중에 테이블의 동일 데이터 블록을 참조하지 않는 항목들의 개수(테이블과 인덱스가 비슷하게 정렬되어 있으면 수치가 낮다)
• avg_leaf_blocks_per_key : 단일 키를 저장한 리프 블록의 평균개수
• avg_data_blocks_per_key :단일 키에 의해 참조되는 테이블에 있는 평균 데이터 블록의 개수

파티셔닝된 오브젝트에 대한 통계

SQL> CREATE TABLE t (id NUMBER, p DATE, sp NUMBER, pad VARCHAR2(1000))
  2  PARTITION BY RANGE (p)
  3  SUBPARTITION BY HASH (sp) SUBPARTITION TEMPLATE
  4  (
  5    SUBPARTITION sp1,
  6    SUBPARTITION sp2,
  7    SUBPARTITION sp3,
  8    SUBPARTITION sp4
  9  )
 10  (
 11    PARTITION q1 VALUES LESS THAN (to_date('2013-04-01','YYYY-MM-DD')),
 12    PARTITION q2 VALUES LESS THAN (to_date('2013-07-01','YYYY-MM-DD')),
 13    PARTITION q3 VALUES LESS THAN (to_date('2013-10-01','YYYY-MM-DD')),
 14    PARTITION q4 VALUES LESS THAN (to_date('2014-01-01','YYYY-MM-DD'))
 15  );

• 파티셔닝된 오브젝트는 세그먼트의 집합으로 이루어진 논리적 구조이다.
• 위 16개의 세그먼트는 실제로 테이블스페이스에 데이터를 보유하고 있는 오브젝트인 반면, 4개의 파티션 및 테이블은 메타데이터에만 있는 오브젝트이다.