数据库执行计划（Execution Plan）是数据库管理系统在接收到SQL查询语句后，由查询优化器根据数据库的表结构、索引信息以及统计信息生成的一个内部数据访问策略。这个策略详细描述了数据库引擎将如何执行SQL语句以检索请求的数据，包括但不限于以下内容：
通过查看执行计划，数据库管理员或开发人员可以了解SQL查询在底层是如何被执行的，进而识别潜在的性能瓶颈，并据此调整SQL语句、优化索引结构或其他数据库设计元素，以提升查询性能。在不同的数据库系统中，获取执行计划的方法有所不同，例如在MySQL中可以使用EXPLAIN关键字，在SQL Server中可以使用SET SHOWPLAN_ALL ON或Management Studio中的图形化工具等。
在Oracle数据库中，查看SQL查询的执行计划有多种方法。以下是几种常见的查看方式：
使用EXPLAIN PLAN命令：
DBMS_XPLAN.DISPLAY来查看结果。-- 第一步：生成执行计划
EXPLAIN PLAN SET STATEMENT_ID = 'my_plan' FOR
SELECT * FROM your_table WHERE some_column = some_value;
-- 第二步：查看执行计划
SELECT * FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY('PLAN_TABLE', 'my_plan', 'ALL'));
EXPLAIN PLAN INTO PLAN_TABLE FOR
SELECT * FROM your_table WHERE some_column = some_value;
SELECT PLAN_TABLE_OUTPUT FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY());
PL/SQL Developer等第三方数据库开发工具：
设置Autotrace：
SET AUTOTRACE ON;
SELECT * FROM your_table WHERE some_column = some_value;
图形化工具：
Oracle Enterprise Manager (OEM)：
DBMS_SQL_PLAN.DISPLAY函数：
总之，在实际操作中，根据你所使用的客户端工具和环境，选择最方便的方式来查看和分析SQL语句的执行计划。
多表查询的连接方式，Nested Loop Join、Hash Join、Merge Join等，各自效率怎么样？
在数据库查询优化中，多表连接的效率取决于多种因素，包括但不限于表的数据量、索引的存在和分布情况、内存资源以及数据的物理存储顺序等。下面是对Nested Loop Join、Hash Join和Merge Join这三种常见连接方式效率的一般性描述：
Nested Loop Join (NLJ) 嵌套循环连接：
Hash Join (HJ) 哈希连接：
Sort Merge Join (SMJ) 排序合并连接：
总结来说，每种连接方式都有其适用的场合，数据库管理系统中的查询优化器会根据当前的系统状态、表的统计信息和可用资源自动选择最优的连接策略。在实际应用中，应当尽可能为连接字段创建有效的索引，并关注SQL语句的编写及执行计划，以提高查询效率。
确保数据库统计信息与实际数据保持同步，可以采取以下几种策略：
定期更新统计信息：
触发器或事件调度：
基于阈值的自动统计更新：
动态采样率：
DBMS_STATS.AUTO_SAMPLE_SIZE选项，根据表的大小和变化情况动态确定合适的采样率来收集统计信息。监控与调整：
考虑业务负载：
综合以上策略，结合数据库的实际使用情况和资源限制，制定出适合自己的统计信息更新策略是至关重要的。同时，也应密切关注数据库版本更新带来的新特性，因为很多数据库管理系统会不断改进其统计信息管理机制。
在数据库管理系统中，更新统计信息是一个关键的维护操作，以确保查询优化器能够基于准确的数据分布情况来生成最优的执行计划。定时触发和定量触发是两种不同的触发统计信息更新策略：
定时触发：
-- Oracle示例（使用DBMS_STATS.GATHER_DATABASE_STATS）
BEGIN
DBMS_STATS.GATHER_DATABASE_STATS(estimate_percent => NULL,
cascade => TRUE,
blocking => TRUE);
END;
/
-- SQL Server示例（创建SQL Agent作业）
CREATE JOB statistics_update
...
ON SCHEDULE schedule_name = 'NightlyStatsUpdate'
...
TO UPDATE STATISTICS [your_database].[dbo].[your_table];
定量触发：
定量触发则是当数据库表中的数据发生一定数量的变化时自动触发统计信息更新。这种策略通常考虑的是表中行数的增减百分比，或者是由于插入、删除和更新操作导致基数变化达到某个阈值。
在SQL Server中，自动更新统计信息功能可以根据基数的变化动态调整触发更新条件。例如，当表中行数变化超过一定比例时，会自动触发统计信息更新。通过开启特定的跟踪标志（如Trace Flag 2371），可以更灵活地控制这个触发点。
虽然Oracle没有直接的定量触发机制，但可以通过监控表的DML活动，并结合DBMS_STATS.AUTO_SAMPLE_SIZE参数（它尝试根据表的变化自动选择合适的采样率）以及自定义脚本或作业来实现类似的功能。
无论是定时触发还是定量触发，目标都是确保统计信息与实际数据保持同步，从而避免由于统计信息过时而导致的性能问题。在实际应用中，可能需要综合运用这两种策略，以便在保证性能的同时平衡维护开销。