Oracle 10g及以后的版本均采用CBO，而取消了之前的RBO。在CBO中数据库会对数据表的统计信息进行收集，并且基于收集的结果进行执行计划的选择。执行计划中的Cost的计算方式默认为CPU+I/O两者之和。 所以一般我们看执行计划时，Cost越低，SQL的性能就越好。
下面主要介绍统计信息收集的内容 ：
1.表的统计信息
包含表行数，使用的块数，空的块数，块的使用率，行迁移和链接的数量，pctfree，pctused的数据，行的平均大小：
SELECT
NUM_ROWS, --表中的记录数
BLOCKS, --表中数据所占的数据块数
EMPTY_BLOCKS, --表中的空块数
AVG_SPACE, --数据块中平均的使用空间
CHAIN_CNT, --表中行连接和行迁移的数量
AVG_ROW_LEN --每条记录的平均长度
FROM USER_TABLES;
2.索引列的统计信息
包含索引的深度（B-Tree的级别），索引叶级的块数量，集群因子（clustering_factor), 唯一值的个数。
SELECT
BLEVEL, --索引的层数
LEAF_BLOCKS, --叶子结点的个数
DISTINCT_KEYS, --唯一值的个数
AVG_LEAF_BLOCKS_PER_KEY, --每个KEY的平均叶块个数
AVG_DATA_BLOCKS_PER_KEY, --每个KEY的平均数据块个数
CLUSTERING_FACTOR --群集因子
FROM USER_INDEXES;
clustering factor反映的是数据块顺序程度和索引叶子节点的相合程度。索引叶子节点是有序的，clustering factor反映了索引对应的数据行在数据块里面的离散程度，即相同或者相邻的索引值行是不是在相同的数据块上。可见通过通过索引重建无法改变这个因子。这个因子主要影响index range scan和对于 index equal的查询影响相对小些。
3.列的统计信息
包含唯一的值个数，列最大小值，密度（选择率），数据分布（直方图信息），NULL值个数
SELECT
NUM_DISTINCT, --唯一值的个数
LOW_VALUE, --列上的最小值
HIGH_VALUE, --列上的最大值
DENSITY, --选择率因子（密度）
NUM_NULLS, --空值的个数
NUM_BUCKETS, --直方图的BUCKET个数
HISTOGRAM --直方图的类型
FROM USER_TAB_COLUMNS;
4.直方图
直方图就是用来分析数据在列上的分布。直方图参数有如下几个：统计比例（采样率，一般为20%），要统计的列，直方图bucket的个数（为1相当于不统计直方图），并发度。
直方图可以反映列值的分布，在oracle中分为两种：1.频率直方图（针对列的NUM_DISTINCT较少时使用）。2.高度平衡直方图（针对NUM_DISTINCT大于BUCKET的情况）。oracle支持的BUCKET最大为254。
oracle在做统计更新时会根据直方图的统计信息来进行COST值的计算进而影响执行计划的选择，一般建议在当Where子句引用了列值分布存在明显偏差的列时，导致oracle执行计划选择错误时使用（这种情况也可以采用hint的方式来优化）。更多直方图的信息见。实际上由于对于表很大时才会遇到执行计划选择问题，但是由于统计信息采样率一般很低(生产甚至是5%，这也是因为统计信息搜集也很消耗资源和时间)，这种情况下采用直方图效果不好，一般不采用。
参考资料：