什么是动态采样

动态采样（Dynamic Sampling）是一种在数据库优化和统计信息处理中广泛应用的技术，尤其在Oracle数据库中被广泛使用。它主要用于在缺乏或缺失统计信息的情况下，帮助优化器（CBO）生成更准确的执行计划。以下是对动态采样的详细解释：

1. 定义与背景

动态采样是一种在数据库中用于补充统计信息的技术，尤其在Oracle数据库中被广泛采用。它最初在Oracle 9i R2版本中引入，用于在段（表、索引、分区）未分析的情况下，通过采样数据块来获取CBO需要的统计信息，以生成更准确的执行计划。

2. 工作原理

动态采样通过从数据库对象（如表、索引）中采样数据块，获取统计信息，以补充缺失的统计信息。这些统计信息包括表的行数、列的分布、选择性等，帮助优化器生成更准确的执行计划。

3. 应用场景

动态采样适用于以下场景：

• 未分析的表或临时表：当表未进行统计信息分析时，动态采样可以提供必要的统计信息，帮助优化器生成更准确的执行计划。
• 复杂查询和OLAP环境：在OLAP（数据仓库）环境中，动态采样可以显著提高查询性能，尤其是在数据量大、统计信息不准确的情况下。
• OLTP环境中的限制：在OLTP（在线事务处理）环境中，由于资源消耗较大，动态采样通常不推荐使用，建议降低采样级别。

4. 配置与参数

动态采样的配置可以通过以下方式控制：

• 参数设置：通过参数OPTIMIZER_DYNAMIC_SAMPLING控制动态采样的级别，级别从0到10，级别越高，采样块数越多，但资源消耗也越大。
• Hint使用：可以通过DYNAMIC_SAMPLING(T LEVEL)提示显式启用动态采样。

5. 优缺点

• 优点：
  • 提高优化器的准确性，尤其是在统计信息缺失或过时的情况下。
  • 适用于OLAP和数据仓库环境，提高查询性能。
• 缺点：
  • 资源消耗较大，尤其是在高采样级别下。
  • 采样数据有限，可能导致估算偏差，尤其是在海量数据中。
  • 在OLTP环境中不推荐使用。

6. 与其他技术的比较

动态采样是统计信息的一种补充手段，不能完全替代传统的统计信息分析。它与传统的统计信息分析结合使用，以提供更全面的优化支持。

7. 其他领域的应用

虽然动态采样在数据库领域应用广泛，但“动态采样”这一术语在其他领域也有不同含义，例如：

• 半导体制造中的动态采样：用于缺陷检测和风险评估，提高产品质量。
• 图形模型中的动态采样：用于生成样本和处理动态更新。
• 其他领域的采样方法：如化学、统计学等领域的采样方法。

结论

动态采样是一种在数据库优化中重要的技术，尤其在Oracle数据库中被广泛应用。它通过采样数据块来补充统计信息，帮助优化器生成更准确的执行计划。尽管存在资源消耗和局限性，但在适当的应用场景下，动态采样可以显著提高查询性能和系统效率。