我们先叙述一个经典老问题，也就是在批处理中由于统计信息不准确，而导致的错误执行计划问题。如下图所示：

上图是一个时间轴，基本流程如下：假设某系统每天凌晨3：00要进行批处理，其中T1表是一个中间结果表，每次在批处理开始之前已经被清空为0，在批处理中将加载大量数据，例如100万记录，在批处理结束时又清空为0。

此时，针对T1表这样数据量发生陡变表的统计信息采集成了一大问题。因为每天晚上22：00 Oracle在自动收集统计信息时，T1表为清空状态，这样Oracle在收集T1表的统计信息时记录数为0，与3：00批处理时的实际数据大相径庭。错误的统计信息，必然导致Oracle优化器产生错误的执行计划。怎么办？

在本人的《品悟性能优化》一书的12.5.4“批处理中的统计信息采集”小节中，针对上述情况，基于Oracle公司最佳实践经验，曾经提出过如下三种办法：

• 锁住统计信息

即针对这些数据量陡变的表，将其在批处理业务中的典型数据状态的统计信息进行采集和锁定。这样，无论这些表的记录如何变化，Oracle始终根据典型数据状态的统计信息进行SQL语句执行计划的产生，从而基本确保执行计划的最优化和稳定性。

• 实时采集统计信息

在批处理流程中，在这些表数据量发生陡变之后，在应用程序中实时进行统计信息采集，这样每次执行计划都应该是最优的。

• 使用HINT技术

通过在SQL语句中使用HINT，强行指定Oracle采用一种应用开发人员认为最优的执行计划。

但是，上述三种策略均存在不足。

首先，锁住统计信息策略很可能导致统计信息并不准确，例如锁住的信息为100万条，而实际数据量只有10万条，这样很可能还是导致优化器产生非最优的执行计划。这种策略也迫使DBA需要监控数据实际变化情况，从而决定是否解锁统计信息，并重新采集统计信息。这无疑加大了DBA的工作难度。

其次，实时采集统计信息策略必然导致对表进行重复扫描，资源消耗过大，而且对应用不透明。是啊，应用程序逻辑中怎么突然增加一段统计信息采集的语句？的确有点不伦不类的。

第三，使用HINT技术策略也非良策。因为Oracle早就说过：尽量不要使用HINT。再者，需要修改程序，对应有也不透明。更何况，通过HINT强行指定执行计划，也不能适应数据变化而灵活选择最优执行计划。

事实上，该问题更折射出更深层次的问题：那就是开发团队与运维团队的沟通和合作问题。是啊，开发团队只负责应用逻辑的实现，所谓统计信息采集完全是DBA的工作，开发人员才不关心什么统计信息采集和准确性呢。而数据量陡变又是应用逻辑问题，DBA又难以把握。在一些开发和运维两个部门泾渭分明的大型企业，该问题更是难上加难，难以协商和解决。

12c有新的解决方案吗？特别是针对这些数据量陡变的表能自动进行统计信息采集吗？

有了！这就是12c针对批量数据加载的在线统计信息采集功能，原文叫“Online Statistics Gathering for Bulk-Load”。该功能只针对如下两种批量数据加载语句：

• CREATE TABLE AS SELECT

• INSERT INTO ... SELECT到一张空表，并且采用Direct Path Insert技术。

在上述两条语句完成的同时，Oracle将自动收集这些表的统计信息。令人叫绝的是：Oracle并不需要再扫描一遍表来收集统计信息，而是在上述两条语句执行过程中，Oracle通过内部机制就收集统计信息了，避免了多余的资源开销。因此，上述经典问题就有如下的解决方案了：

也就是说，每天3：00批量加载之后，12c自动收集最新的统计信息，确保Oracle优化器产生最优的执行计划。这样，无需DBA，更无需应用开发人员修改程序，Oracle自己就能解决这种因数据量陡变而无法保证执行计划最优的问题了。

但是，目前Online Statistics Gathering for Bulk-Load不能自动收集索引和Histogram统计信息。虽然可以在批量加载之后，通过手工调用DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS可以收集索引和Histogram统计信息，甚至Oracle在收集过程中只会收集索引和Histogram统计信息，而不再重复收集表的统计信息，但毕竟还是需要DBA干预。以本人之见，这应该是该特性的美中不足了。

尽管略有瑕疵，但针对该新技术，本人还是充满感慨：

• 感慨之一：Oracle 12c的C代表Cloud，即云计算。无论是Oracle公司在对外市场宣传中，还是广大客户在接触Oracle 12c中，都是被CDB、PDB等云计算的新概念、新架构一通轰炸，甚至令客户出现审美疲劳。而本人多年的切身感受是，往往是类似上述Online Statistics Gathering for Bulk-Load这样一些小功能更实用、更能解决一些经典老问题，甚至更令我兴奋不已，进而大肆鼓动客户升级，从而充分享用这些IT新技术。

• 感慨之二：Oracle公司真不愧是一个既富有创新精神，又非常接地气的公司。上述数据量陡变问题非常典型，也是困扰很多客户多年的问题。Oracle公司不仅在产品的大方向上非常大气，例如在云计算方面锐意进取，引领时代潮流。同时，也非常关注一线系统的实际问题，倾心听取广大客户的实际需求，对Oracle数据库这部庞大的机器仍然在精雕细琢，精神可嘉！

• 感慨之三：从Oracle服务角度出发，我们以往也是过于关注客户IT系统大的架构方面需求，例如升级、迁移、容灾、双中心建设等。须不知，类似本文介绍的这种新特性其实更实用、更对客户胃口，虽然技术并非深奥无比，但客户往往自己发现不了Oracle隐藏很深的这些好东西。因此，如何积极、主动、深入、细致地去将客户需求和Oracle众多好东西结合起来，不仅是我们服务团队未来面临的课题，也是加深和拓展Oracle服务市场的重要策略。真可谓：勿以善小而不为，积少成多变大单。