我们在写sql语句的时候，有的时候会碰到where子句后面有多个条件的情况，也就是根据多列的条件筛选得到数据。默认情况下，oracle
我们在写sql语句的时候，有的时候会碰到where子句后面有多个条件的情况，也就是根据多列的条件筛选得到数据。默认情况下，oracle会把多列的选择性（selectivity）相乘从而得到where语句的选择性，这样有可能会让oracle的选择性变的不够准确，从而导致优化器做出错误的判断。比如对于汽车厂商和汽车型号，实际上是有关联关系的，一旦你知道了汽车的型号，就能判断出是哪一个厂商的汽车。再比如说酒店星级和酒店价格等级也有类似的对应关系。为了能够让优化器做出准确的判断，从而生成准确的执行计划，oracle在11g数据库中引入了多列统计信息的概念。
选择性：在本例中是 1/唯一值
我们有一张表books，两个列hotel_id,rate_category,我们来看一下这两列的数据分布：
sql> select hotel_id,rate_category,count(1) from books
2 group by hotel_id,rate_category
3 order by hotel_id;
hotel_id rate_category count(1)
---------- ------------- ----------
10 11 19943
10 12 39385
10 13 20036
20 21 5106
20 22 10041
20 23 5039
6 rows selected.
仔细检查数据：hotel_id 10 的 rate_category 列仅包含 11、12 和 13，而 hotel_id 20 的该列仅包含 21、22 和 23（11、12 和 13 一个都不包含)。为什
么？原因可能与酒店的星级有关。酒店 20 是一家定价较高的酒店，而租金等级 11、12 和 13 是较低的等级，因此它们不适用于一家高收费的酒店。同样地，
21、22 和 23 是较高的租金等级，因此它们不适用于酒店 10 这样的经济型酒店。而且，酒店 10 的房间预定数量多于酒店 20。
在表books的两个列上创建索引，并收集表的统计信息。
sql> create index book_idx1 on books(hotel_id);
index created.
sql> create index book_idx2 on books(rate_category);
index created.
sql> analyze table books compute statistics;
table analyzed.
如果我们要找到表中满足条件20号酒店价格等级是21的记录，执行计划会是什么样子呢？
sql> set autotrace trace exp
sql> select hotel_id,rate_category from books where hotel_id=20 and rate_category=21;
execution plan
----------------------------------------------------------
plan hash value: 2688610195
---------------------------------------------------------------------------
| id | operation | name | rows | bytes | cost (%cpu)| time |
---------------------------------------------------------------------------
| 0 | select statement | | 8296 | 33184 | 47 (3)| 00:00:01 |
|* 1 | table access full| books | 8296 | 33184 | 47 (3)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------
predicate information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
1 - filter(rate_category=21 and hotel_id=20)
sql> set autotrace off
sql> select count(1) from books;
count(1)
----------
99550
sql> select 99550/8296 from dual;
99550/8296
----------
11.9997589
从上例中可以看到，oracle选择了走全表扫描，判定的记录条数是8296条，而我么表中真实的数据是5106条，对于整张表99550条记录来说，应当可以使用到索引的。但是oracle没有，因为oracle会把两个列分别考虑，而计算出来的选择性是hotel_id 1/2，rate_category 1/6,从而得到了语句的选择性是1/12,这也就
是我们在执行计划中看到8296（99550*1/12）条记录的原因。
为了能够让oracle得到准确的执行记录，我们可以采取两个方法
1.使用程序包 dbms_stats 中的新函数 create_extended_stats 创建一个虚拟列，然后对表收集统计信息。
大致如下：
dbms_stats.create_extended_stats('scott', 'books','(hotel_id, rate_category)')
下次再收集表的统计信息时，将会自动收集您的列组的多列统计信息。
2.直接在程序包 dbms_stats 指定method_opt，收集统计信息时，把列组合作为单独列使用
在这里我们使用第二种方法
sql> begin
2 dbms_stats.gather_table_stats (
3 ownname => 'scott',
4 tabname => 'books',
5 estimate_percent=> 100,
6 method_opt => 'for all columns size skewonly for columns (hotel_id,rate_category)',
7 cascade => true
8 );
9 end;
10 /
pl/sql procedure successfully completed.
收集完列组统计信息后，再来看一下语句的执行计划
sql> set autotrace trace exp
sql> select hotel_id,rate_category from books where hotel_id=20 and rate_category=21;
execution plan
----------------------------------------------------------
plan hash value: 1484887743
-----------------------------------------------------------------------------------------
| id | operation | name | rows | bytes | cost (%cpu)| time |
-----------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | select statement | | 5106 | 30636 | 19 (0)| 00:00:01 |
|* 1 | table access by index rowid| books | 5106 | 30636 | 19 (0)| 00:00:01 |
|* 2 | index range scan | book_idx2 | 5106 | | 11 (0)| 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------------------------------
predicate information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
1 - filter(hotel_id=20)
2 - access(rate_category=21)
该输出清晰地显示索引 book_idx2 已使用。为什么现在使用了索引？注意“rows”列下方的值 (5106)。优化程序正确地确定了值组合的行数的估计值，而非分开的各个值的行数的估计值。
当然了，对于其他的条件，oracle也可以做出准确的判断
sql> set autotrace trace exp
sql> select hotel_id,rate_category from books where hotel_id=10 and rate_category=12;
execution plan
----------------------------------------------------------
plan hash value: 2688610195