基于DB time的调优分析 (r6笔记第79天)

继昨天使用DB time能够快速灵活的定位sql语句之后，发现分析问题更快捷，高效了。今天就牛刀小试，把一个数据库从500%的负载调到不到100%的负载。前提是确实有可提升可改进的空间。 首先查看了在快照57611的时间段里DB time很快，也收到了zabbix的邮件通知，

ZABBIX-监控系统: ------------------------------------ 报警内容: DB time is too high ------------------------------------ 报警级别: PROBLEM ------------------------------------ 监控项目: DBtime：530 % ------------------------------------ 报警时间:2015.10.04-07:58:55

对于OLAP目前设定的阀值是500%,相对来说是一个较高的阀值了。来分析一下看看是否由于sql的影响较大。 $ ksh showsnapsql.sh 57611 SNAP_ID SQL_ID EXECUTIONS_DELTA ELAPSED_TI PER_TOTAL ---------- ------------- ---------------- ---------- ---------- 57611 8tmf11fvxy09j 30 2451s 32% 57611 cy55p6nrd31db 30 2346s 31% 57611 4rhpc838qfsmy 143 655s 8% 57611 c7k4g2urpu1sc 0 426s 5% 57611 29tdwfv5d9s4f 30 441s 5% 可以看到在快照57611的时间段内，有两个sql是尤其需要关注的，占用了60%多的DB time，也就意味着如果这两个语句能够改进，对于DB time的提升就很高了，同理，对于系统的负载也会减轻很多。 我们来看看sql_id 8tmf11fvxy09j这个语句。这个语句一个快照时间范围内执行了近30次，每次执行大概是80秒左右。发现这个语句是一个看似简单的查询。 $ ksh showsql.sh 8tmf11fvxy09j SQL_FULLTEXT ---------------------------------------------------------------------------------------------------- SELECT ROUND(AVG(SUM(END_TIME-START_TIME)*1440)) AVG FROM TES_BILLDETAIL WHERE END_TIME > TRUNC(SYSDATE - 30) AND CN = :1 GROUP BY TRUNC(END_TIME) 而查看执行计划发现，指标还是正常的,可以看到这个表TES_BILLDETAIL是一个分区表，分区有900多个。 Plan hash value: 2129377450 -------------------------------------------------------------------------------------------------------- | Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU) -------------------------------------------------------------------------------------------------------- | 0 | SELECT STATEMENT | | | | 13 (100) | 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 32 | 13 (8) | 2 | HASH GROUP BY | | 1 | 32 | 13 (8) | 3 | PARTITION RANGE ITERATOR | | 1 | 32 | 12 (0) |* 4 | TABLE ACCESS BY LOCAL INDEX ROWID| TES_BILLDETAIL | 1 | 32 | 12 (0) |* 5 | INDEX RANGE SCAN | IND_TES_BILLDETAIL_END_TIME | 49 | | 1 (0) -------------------------------------------------------------------------------------------------------- Query Block Name / Object Alias (identified by operation id): ------------------------------------------------------------- 1 - SEL$1 4 - SEL$1 / TES_BILLDETAIL@SEL$1 5 - SEL$1 / TES_BILLDETAIL@SEL$1 Predicate Information (identified by operation id): --------------------------------------------------- 4 - filter("CN"=:1) 5 - access("END_TIME">TRUNC(SYSDATE@!-30)) 通过谓词信息可以看到走了end_date相关的索引。 执行计划看起来还是不错的，但是执行的情况确实还是不够理想，那么我们怎么查看执行的细节呢，如果是11g的库，sqlmonitor就是一个利器，使用下面的语句抓取了正在执行的sql情况。 set pages 0 set long 99999999 set linesize 150 col comm format a200 set long 99999 SELECT dbms_sqltune.report_sql_monitor( sql_id => '8tmf11fvxy09j', report_level => 'ALL', type=>'HTML' ) comm FROM dual; 可以看到 SQL Plan Monitoring Details (Plan Hash Value=2129377450)

绑定变量值也能抓取到。

带着疑问查看了下数据的情况，发现使用字段CN来过滤，只有1000多条记录，相比通过时间来过滤的900多万记录来说差别实在是太大了。 SQL> select count(*)from TES_BILLDETAIL where cn='582891946'; 1052 Elapsed: 00:00:00.01 关于这个表的索引情况如下：

INDEX_NAME TABLESPACE INDEX_TYPE UNIQUENES PAR COLUMN_LIST TABLE_TYPE STATUS NUM_ROWS LAST_ANALYZED G ------------------------------ ---------- ---------- --------- --- ------------------------------ ---------- ------ ---------- ------------------- - IND_TES_BILLDETAIL_CN NORMAL NONUNIQUE YES CN TABLE N/A 3145619347 2015-06-26 04:52:11 N IND_TES_BILLDETAIL_END_TIME NORMAL NONUNIQUE YES END_TIME TABLE N/A 2926456256 2015-06-26 04:52:23 N 在字段CN上也是有索引的，同时还有一个索引是end_time上，但是通过end_time过滤的数据实在是有点多，尽管相比整张表几十亿的记录来说确实是很大的改进，但是相比于字段CN过滤的数据结果来说，差别更加的悬殊。 所以采用CN来过滤着实是一个不错的选择。可以简单打一个比方，比如我去网上购物，购物的所以记录都存放在一张表里，如果需要把我最近这些天的消费记录抓取出来，肯定是通过我的id号直接关联，然后再过滤时间要好一些，如果直接来过滤时间，先把全国人民购物的这些天的数据都抓出来再过滤，这样的差别着实很大，也不高效。 为什么走了end_time的索引而不是CN字段的索引，一个原因就是分区字段是根据end_time来做的，刚好有prefix的local index，加上直方图的信息，所以优化器做评判的时候根据这些信息分析觉得还是end_time的索引要好一些，而CN字段的信息是non-prefix的，CN的信息在各个分区中就很难评估，这个时候优化器评判的基准也有一定的限制了。 当然，查看这个索引的并行度的时候发现竟然是12，可见之前也有同学尝试改进过这个问题，似乎从并行上下工夫了。 SQL> SELECT DEGREE FROM DBA_INDEXES WHERE INDEX_NAME='IND_TES_BILLDETAIL_CN'; 12 当然这个的效果也有，但是解决的力度还是不大。 我们加入hint先来看看效果。 EXPLAIN PLAN FOR SELECT /* INDEX(TES_BILLDETAIL IND_TES_BILLDETAIL_CN)*/ROUND(AVG(SUM(END_TIME-START_TIME)*1440)) AVG FROM TES_BILLDETAIL WHERE END_TIME > TRUNC(SYSDATE - 30) AND CN = :1 GROUP BY TRUNC(END_TIME) 发现索引能够正常启用，而且cost也不高，就按照这个方子来试试。 如果想有一种更好更全面的改进，就是添加复合索引，但是有一些隐患，一来这个表实在太大了，加索引时间，资源都是很大的消耗，二来更重要的是不确定添加索引之后会对其它的语句有很大的影响，所以为了保险起见，我先修改这两个相关的sql，修改它的执行计划，在线就可以做，如果不合适，撤销就可以。 修改执行计划可以使用sqlt来做，coe提供的这套工具还是很不错的。 因为里面有绑定变量，所以尝试用下面的方式来做。 declare cursor temp_cur is select '582891946' id from dual; begin for i in temp_cur loop execute immediate 'SELECT /* INDEX(TES_BILLDETAIL IND_TES_BILLDETAIL_CN)*/ROUND(AVG(SUM(END_TIME-START_TIME)*1440)) AVG FROM TES_BILLDETAIL WHERE END_TIME > TRUNC(SYSDATE - 30) AND CN = :1 GROUP BY TRUNC(END_TIME) ' using i.id; end loop; end; / SQL> @a.sql PL/SQL procedure successfully completed. 然后从v$sql里面去抓取，可以找到修改后的sql的sql_id SQL_ID SQL_FULLTEXT ------------- ----------------------------------------------------------------------------------- 9h0kr4s3365mt SELECT /* INDEX(TES_BILLDETAIL IND_TES_BILLDETAIL_CN)*/ROUND(AVG(SUM(END_TIME-START_TIME)*1440)) AVG FROM TES_BILLDETAIL WHERE END_TIME > TRUNC(SYSDATE - 30) AND CN = :1 GROUP BY TRUNC(END_TIME) 所以sql_id 9h0kr4s3365mt就是我们努力的目标，使用提供的脚本来得到执行计划的profile信息。输入sql_id和hash_value即可。 SQL>@coe_xfr_sql_profile.sql Parameter 1: SQL_ID (required) Enter value for 1: 8tmf11fvxy09j PLAN_HASH_VALUE AVG_ET_SECS --------------- ----------- 2129377450 70.743 Parameter 2: PLAN_HASH_VALUE (required) Enter value for 2: 2129377450 Values passed to coe_xfr_sql_profile: ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ SQL_ID : "8tmf11fvxy09j" PLAN_HASH_VALUE: "2129377450" 然后输入修改后的sql_id,也得到一个执行计划的proifle信息，我们需要做一个置换。 SQL> @coe_xfr_sql_profile.sql Parameter 1: SQL_ID (required) Enter value for 1: 9h0kr4s3365mt PLAN_HASH_VALUE AVG_ET_SECS --------------- ----------- 3361841277 .003 Parameter 2: PLAN_HASH_VALUE (required) Enter value for 2: 3361841277 Values passed to coe_xfr_sql_profile: ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ SQL_ID : "9h0kr4s3365mt" PLAN_HASH_VALUE: "3361841277" 得到的关于hint部分的信息如下，原来的sql中的信息为： h := SYS.SQLPROF_ATTR( q'[BEGIN_OUTLINE_DATA]', q'[IGNORE_OPTIM_EMBEDDED_HINTS]', q'[OPTIMIZER_FEATURES_ENABLE('11.2.0.3')]', q'[DB_VERSION('11.2.0.3')]', q'[OPT_PARAM('optimizer_index_cost_adj' 30)]', q'[OPT_PARAM('optimizer_index_caching' 90)]', q'[ALL_ROWS]', q'[OUTLINE_LEAF(@"SEL$1")]', q'[INDEX_RS_ASC(@"SEL$1" "TES_BILLDETAIL"@"SEL$1" ("TES_BILLDETAIL"."CN"))]', q'[USE_HASH_AGGREGATION(@"SEL$1")]', q'[END_OUTLINE_DATA]'); 添加了hint之后启用了CN相关的索引的hint信息如下： h := SYS.SQLPROF_ATTR( q'[BEGIN_OUTLINE_DATA]', q'[IGNORE_OPTIM_EMBEDDED_HINTS]', q'[OPTIMIZER_FEATURES_ENABLE('11.2.0.3')]', q'[DB_VERSION('11.2.0.3')]', q'[OPT_PARAM('optimizer_index_cost_adj' 30)]', q'[OPT_PARAM('optimizer_index_caching' 90)]', q'[ALL_ROWS]', q'[OUTLINE_LEAF(@"SEL$1")]', q'[INDEX_RS_ASC(@"SEL$1" "TES_BILLDETAIL"@"SEL$1" ("TES_BILLDETAIL"."CN"))]', q'[USE_HASH_AGGREGATION(@"SEL$1")]', q'[END_OUTLINE_DATA]'); 需要把这部分内容替换原来sqlprofile中的hint部分。 拷贝替换之后，就可以生成sqlprofile了，运行脚本的结果如下： SQL> DECLARE 2 sql_txt CLOB; 3 h SYS.SQLPROF_ATTR; 4 PROCEDURE wa (p_line IN VARCHAR2) IS 5 BEGIN 6 DBMS_LOB.WRITEAPPEND(sql_txt, LENGTH(p_line), p_line); 7 END wa; 8 BEGIN 9 DBMS_LOB.CREATETEMPORARY(sql_txt, TRUE); 10 DBMS_LOB.OPEN(sql_txt, DBMS_LOB.LOB_READWRITE); 11 -- SQL Text pieces below do not have to be of same length. 12 -- So if you edit SQL Text (i.e. removing temporary Hints), 13 -- there is no need to edit or re-align unmodified pieces. 14 wa(q'[ SELECT ROUND(AVG(SUM(END_TIME-START_TIME)*1440)) AVG FROM TES_B]'); 15 wa(q'[ILLDETAIL WHERE END_TIME > TRUNC(SYSDATE - 30) AND CN ]'); 16 wa(q'[= :1 GROUP BY TRUNC(END_TIME) ]'); 17 DBMS_LOB.CLOSE(sql_txt); 18 h := SYS.SQLPROF_ATTR( 19 q'[BEGIN_OUTLINE_DATA]', 20 q'[IGNORE_OPTIM_EMBEDDED_HINTS]', 21 q'[OPTIMIZER_FEATURES_ENABLE('11.2.0.3')]', 22 q'[DB_VERSION('11.2.0.3')]', 23 q'[OPT_PARAM('optimizer_index_cost_adj' 30)]', 24 q'[OPT_PARAM('optimizer_index_caching' 90)]', 25 q'[ALL_ROWS]', 26 q'[OUTLINE_LEAF(@"SEL$1")]', 27 q'[INDEX_RS_ASC(@"SEL$1" "TES_BILLDETAIL"@"SEL$1" ("TES_BILLDETAIL"."CN"))]', 28 q'[USE_HASH_AGGREGATION(@"SEL$1")]', 29 q'[END_OUTLINE_DATA]'); 30 :signature := DBMS_SQLTUNE.SQLTEXT_TO_SIGNATURE(sql_txt); 31 :signaturef := DBMS_SQLTUNE.SQLTEXT_TO_SIGNATURE(sql_txt, TRUE); 32 DBMS_SQLTUNE.IMPORT_SQL_PROFILE ( 33 sql_text => sql_txt, 34 profile => h, 35 name => 'coe_8tmf11fvxy09j_2129377450', 36 description => 'coe 8tmf11fvxy09j 2129377450 '||:signature||' '||:signaturef||'', 37 category => 'DEFAULT', 38 validate => TRUE, 39 replace => TRUE, 40 force_match => FALSE /* TRUE:FORCE (match even when different literals in SQL). FALSE:EXACT (similar to CURSOR_SHARING) */ ); 41 DBMS_LOB.FREETEMPORARY(sql_txt); 42 END; 43 / PL/SQL procedure successfully completed. SQL> WHENEVER SQLERROR CONTINUE SQL> SET ECHO OFF; SIGNATURE --------------------- 4228059721940760383 SIGNATUREF --------------------- 4228059721940760383 ... manual custom SQL Profile has been created COE_XFR_SQL_PROFILE_8tmf11fvxy09j_2129377450 completed sql profile已经启用了，再次查看就可以看到已经生效了。 SQL> SELECT *FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY); PLAN_TABLE_OUTPUT --------------------------------------------------------------------- Plan hash value: 3361841277 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | Pstart| Pstop | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 32 | 41 (3)| 00:00:01 | | | | 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 32 | 41 (3)| 00:00:01 | | | | 2 | HASH GROUP BY | | 1 | 32 | 41 (3)| 00:00:01 | | | | 3 | PARTITION RANGE ITERATOR | | 1 | 32 | 40 (0)| 00:00:01 | KEY | 970 | |* 4 | TABLE ACCESS BY LOCAL INDEX ROWID| TES_BILLDETAIL | 1 | 32 | 40 (0)| 00:00:01 | KEY | 970 | |* 5 | INDEX RANGE SCAN | IND_TES_BILLDETAIL_CN | 42 | | 35 (0)| 00:00:01 | KEY | 970 | PLAN_TABLE_OUTPUT Predicate Information (identified by operation id): --------------------------------------------------- 4 - filter("END_TIME">TRUNC(SYSDATE@!-30)) 5 - access("CN"=:1) Note ----- - SQL profile "coe_8tmf11fvxy09j_2129377450" used for this statement 按照这个思路，又对另外两个sql进行类类似的分析，结果也是使用Hint来调整，使用sql monitor来查看实时的执行计划情况，使用sqlt来修改执行计划。 调优之后的效果还是很明显的。DB time大大降低.

逻辑读的效果更加明显。