dbms_stats能良好地估计统计数据（尤其是针对较大的分区表），并能获得更好的统计结果，最终制定出速度更快的sql执行计划。
granularity =>'partition',---分析的粒度
cascade=> TRUE,
为了充分认识dbms_stats的好处，需要仔细体会每一条主要的预编译指令（directive）。下面让我们研究每一条指令，并体会如何用它为基于代价的sql优化器收集最高质量的统计数据。
options参数
使用4个预设的方法之一，这个选项能控制Oracle统计的刷新方式：
gather――重新分析整个架构（Schema）。
gather empty――只分析目前还没有统计的表。
gather stale――只重新分析修改量超过10%的表（这些修改包括插入、更新和删除）。
gather auto――重新分析当前没有统计的对象，以及统计数据过期（变脏）的对象。注意，使用gather auto类似于组合使用gather stale和gather empty。
注意，无论gather stale还是gather auto，都要求进行监视。如果你执行一个alter table xxx monitoring命令，Oracle会用dba_tab_modifications视图来跟踪发生变动的表。这样一来，你就确切地知道，自从上一次分析统计数据以来，发生了多少次插入、更新和删除操作。
estimate_percent选项
estimate_percent参数是一种比较新的设计，它允许Oracle的dbms_stats在收集统计数据时，自动估计要采样的一个segment的最佳百分比：
estimate_percent => dbms_stats.auto_sample_size
要验证自动统计采样的准确性，你可检视dba_tables sample_size列。一个有趣的地方是，在使用自动采样时，Oracle会为一个样本尺寸选择5到20的百分比。记住，统计数据质量越好，CBO做出的决定越好。
method_opt选项
method_opt：for table --只统计表
for all indexed columns --只统计有索引的表列
for all indexes --只分析统计相关索引
for all columns
dbms_stats的method_opt参数尤其适合在表和索引数据发生变化时刷新统计数据。method_opt参数也适合用于判断哪些列需要直方图（histograms）。
某些情况下，索引内的各个值的分布会影响CBO是使用一个索引还是执行一次全表扫描的决策。例如，假如在where子句中指定的值的数量不对称，全表扫描就显得比索引访问更经济。
如果你有一个高度倾斜的索引（某些值的行数不对称），就可创建Oracle直方图统计。但在现实世界中，出现这种情况的机率相当小。使用CBO时，最常见的错误之一就是在CBO统计中不必要地引入直方图。根据经验，只有在列值要求必须修改执行计划时，才应使用直方图。
为了智能地生成直方图，Oracle为dbms_stats准备了method_opt参数。在method_opt子句中，还有一些重要的新选项，包括skewonly，repeat和auto：
method_opt=>'for all columns size skewonly'
method_opt=>'for all columns size repeat'
method_opt=>'for all columns size auto'
skewonly选项会耗费大量处理时间，因为它要检查每个索引中的每个列的值的分布情况。
Granularit选项
