如果多数 SQL 引用了具有高 clustering_factor、大 db_block_size 和小 avg_row_len 的列，则 DBA 有时会周期性地对表的行进行重排序或使用单表集簇来维持行的顺序。这种方法将所有相邻的行放置在同一数据块中，消除了全表扫描，使查询速度的增加高达 30 倍。?
相反，高 clustering_factor 的数值达到表中的行数 (num_rows)，表明这些行的顺序与索引中的顺序不同，索引范围扫描将会需要额外的 I/O。由于 clustering_factor 达到表中的行数，这些行与索引不同步。
但是，即使列具有高度的选择性，高 clustering_factor 和小 avg_row_len 也会表示列值在表中随机分布，而获取这些行需要额外的 I/O。在此情况下，索引范围扫描会导致大量不必要的 I/O（参见图 ）；全表扫描则会高效得多。
总而言之，clustering_factor、db_block_size 和 avg_row_len 全都影响优化器有关执行全表扫描或是索引范围扫描的决策，理解优化器如何使用这些统计信息非常重要。?
我们已经注意到，每个新版本的优化器都有改进，并且 Oracle Database 10g 提供的最新增强特性在确定执行计划时会考虑外部的影响。Oracle 称此特性为外部成本核算，并包括对 CPU 和 I/O 成本的评估。