statistics_level=all

步骤一：ALTER SESSION SET STATISTICS_LEVEL=ALL;
步骤二：执行待分析的SQL
步骤三：select * from table(dbms_xplan.display_cursor(‘sql_id/hash_value’,null,'allstats last'));

SQL> alter session set statistics_level=all;
SQL> select * from employees,jobs where employees.job_id=jobs.job_id and employees.department_id=50;
--输出结果
--...
已选择45行。
 
SQL> set linesize 1000
SQL> select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null,null,'allstats last'));
 
PLAN_TABLE_OUTPUT
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
-----------
SQL_ID d8jzhcdwmd9ut, child number 0
-------------------------------------
select * from employees,jobs where employees.job_id=jobs.job_id and
employees.department_id=50
Plan hash value: 303035560
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
----------------
| Id | Operation | Name | Starts | E-Rows | A-Rows | A-Time | Buffers | Reads | OMem |
1Mem | Used-Mem |
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
----------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | | 45 |00:00:00.01 | 13 | 8 | |
| |
PLAN_TABLE_OUTPUT
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
-------------
| 1 | MERGE JOIN | | 1 | 45 | 45 |00:00:00.01 | 13 | 8 | |
| |
| 2 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| JOBS | 1 | 19 | 19 |00:00:00.01 | 6 | 2 | |
| |
| 3 | INDEX FULL SCAN | JOB_ID_PK | 1 | 19 | 19 |00:00:00.01 | 3 | 1 | |
| |
|* 4 | SORT JOIN | | 19 | 45 | 45 |00:00:00.01 | 7 | 6 | 6144 |
6144 | 6144 (0)|
|* 5 | TABLE ACCESS FULL | EMPLOYEES | 1 | 45 | 45 |00:00:00.01 | 7 | 6 | |
| |
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
----------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
4 - access("EMPLOYEES"."JOB_ID"="JOBS"."JOB_ID")
PLAN_TABLE_OUTPUT
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
-----
filter("EMPLOYEES"."JOB_ID"="JOBS"."JOB_ID")
5 - filter("EMPLOYEES"."DEPARTMENT_ID"=50)
已选择25行。

关键字解读：
1.starts：SQL执行的次数；
2.E-Rows：执行计划预计返回的行数；
3.R-Rows：执行计划实际返回的行数；
4.A-Time：每一步执行的时间(HH:MM:SS.FF)，根据这一行可知SQL耗时在哪些地方；
5.Buffers：每一步实际执行的逻辑读或一致性读；
6.Reads：物理读；

优点：1.可以清晰的从starts得出表被访问多少次；
            2.可以从E-Rows和A-Rows得到预测的行数和真实的行数，从而可以准确判断Oracle评估是否准确；
            3.虽然没有准确的输出运行时的相关统计信息，但是执行计划中的Buffers就是真实的逻辑读的数值；
缺点：1.必须要等执行完后才能输出结果；
            2.无法控制结果打屏输出，不像autotrace可以设置traceonly保证不输出结果；
            3.看不出递归调用，看不出物理读的数值