Oracle数据库字典表优化小技巧

字典表一般是比较常用的，可以设置这些表使用keep池。 先分析一下方案中的字典表，以便计算空间，简单起见，所有表都分析一下，调

一、
字典表一般是比较常用的，可以设置这些表使用keep池。
先分析一下方案中的字典表，以便计算空间，简单起见，所有表都分析一下，调用存储过程：
dbms_stats.gather_schema_stats(ownname=>'Schema名称')
计算一下所需的空间：
select sum(blocks)*8 from user_tables where name like 'DICT\_%' escape '\';
注：8是数据块的大小，8k，有的是4k。假定字典表是以DICT_开头的表。
得到所需空间的大小，，单位为k，根据统计结果设置一下keep池的大小。keep池默认是0，不启用。
alter system set db_keep_cache_size=80m;

二、
一般系统里的字典表都是比较稳定的，不常修改的，因此可以设置pctfree为0，可节省空间、提高访问速度。

针对以上两个优化思路，写了个简单的存储过程，仅在测试库上测试了一下，如果数据量巨大、存储空间紧张，请谨慎使用。
CREATE OR REPLACE procedure KeepDictTab is
/******************************************************************************
2012-01-04设置小表的pctfree为0、且使用keep池，提高效率
******************************************************************************/
begin
    for rec_tab in (select table_name from user_tables where table_name like 'DICT\_%' escape '\') loop
        execute immediate 'alter table ' || rec_tab.table_name ||' pctfree 0 storage (buffer_pool keep)';
        execute immediate 'alter table ' || rec_tab.table_name || ' move tablespace tbs2';
        --切换表空间，可使用新存储特性保存数据，切换后，重建一下索引，不然移不回来了。
        for rec_idx in (select index_name from user_indexes where table_name =rec_tab.table_name) loop
            execute immediate 'alter index '||rec_idx.index_name ||' rebuild';
        end loop;
        --切换回原来的表空间，再重建一下索引       
        execute immediate 'alter table ' || rec_tab.table_name || ' move tablespace tbs1';
        for rec_idx in (select index_name from user_indexes where table_name =rec_tab.table_name) loop
            execute immediate 'alter index '||rec_idx.index_name ||' rebuild';
        end loop;
        --分析表
        execute immediate 'analyze table ' || rec_tab.table_name || ' estimate statistics';
    end loop;

    for rec_idx in (select index_name from user_indexes where table_name like 'DICT\_%' escape '\') loop
        --分析相关的索引
        execute immediate 'analyze index '||rec_idx.index_name ||' estimate statistics';
    end loop;
end KeepDictTab;
/

设置完成后，可以用执行计划看一下，读取的数据块有所减少，COST有所降低、速度有一点点儿变快。