Discussion :

[tropiko]

Salut ,
Je cherche une méthode simple et pratique permettant pour un batch de 5h effectuant beaucoup (plusieurs centaines) de dml (insert , update , delete , merge) et même des truncate d'estimer pour chaque DML/DDL le nombre de lignes mis à jour par rapport au nombre total de lignes de la table en question.

L'objectif est d'appliquer(comme oracle) la règle suivante et si possible l'automatiser (astuce ?) :
Si le DML met à jour plus de 10% de lignes de la table => je calcule les stats juste après ce dml sinon je fais rien.

Avez-vous des idées sur ce point et dans mon contexte précis où les données sont volatiles et les statistiques doivent être mises à jour au fur et à mesure du traitement batch ?

Rq: Le Dynamic Sampling est-il une bonne solution ? quel Level utiliser ? risques ?
Les premiers tests avec DS (level 4)=> KO au niveau des perfs (20h au lieu de 5h !!!).
NB: Le job de nuit de calcul des stats est désactivé.
Merci par avance

[pacmann]

Salut,

Le dynamic sampling peut être une bonne idée. Mais dans ton cas, il faudrait sampler systématiquement (donc par exemple supprimer les stats de ta table).

Mais vu ce que tu lui fais subir ta table est une GTT ?
Peut-être peux tu envisager de travailler sur des tableaux ?

Sinon pour ton idée de conditionner les calculs de stats, tu peux stocker dans une variable le SQL%ROWCOUNT et le comparer à dba_tables.num_rows...

[pachot]

Bonjour,

Je ne pense pas qu'il y ait une solution générique à cela.
10% d'update ne font probablement pas changer le plan d'exécution. Sauf si le plan d'exécution n'était pas optimal dès le départ.
Après un truncate, on va probablement la re-remplir. Donc laisser les stats qui correspondent à l'état plein.

Dans ce genre de cas, je suis plutôt d'avis d'avoir des stats fixes et de ne traiter que les cas particuliers des requêtes où les plan d'exécution ne seraient pas bons. Ou alors pas de stats, dynamic sampling, et s'assurer qu'il n'y a pas la même requête (même textet->même sql_id) qui s'exécute dans 2 contextes très différents.

Cordialement,
Franck.