打印本文 打印本文 关闭窗口 关闭窗口
实例说明sql优化的重要性——(一)
作者:武汉SEO闵涛  文章来源:敏韬网  点击数2053  更新时间:2007/11/14 13:12:51  文章录入:mintao  责任编辑:mintao


接到报告说,某省数据库CPU长时间负载很高,很多时候还经常是cpu idle值为各位数,甚至经常为<5 的各位数,
于是赶紧登陆检查,发现主要的瓶颈是WAIT IO,初步判断是和业务中的SQL语句有关的问题造成的。
HP-UX db01 B.11.11 U 9000/800    02/14/06

09:40:17    %usr    %sys    %wio   %idle
09:40:19      13       3      72      11
09:40:21      10       2      80       8
09:40:23       9       3      71      16
09:40:25      11       3      71      16
09:40:27      12       3      74      12

Average       11       3      74      13


依据STATSPACK和一些维护经验,作出了如下调整策略:
1, 一个业务历史大表,已经将近40G多,有史以来的历史数据全部在线。
  修改策略,将改表重建为时间分区表,按月份存放,并建立相应的local index
 注:
  由于日常对于这个表的操作都是insert,只有在授理投诉的时候会这个表来查找历史数据,
 因此这个表的影响几乎从未在STATSAPCK中体现过。
 影响:这个调整使得wio降低了25%左右
 
2, 根据statspack报告:
                                                     CPU      Elapsd
 Physical Reads  Executions  Reads per Exec %Total Time (s)  Time (s) Hash Value
--------------- ------------ -------------- ------ -------- --------- ----------
      2,996,669           86       34,845.0   26.6   168.34   1363.19 1482568540
Module: JDBC Thin Client
select count(*) from operation_log where 0=0 and OPR_TIME>=to_da
te(''''2006-03-14'''',''''yyyy-mm-dd'''') and OPR_TIME<=to_date(''''2006-03-14''''
,''''yyyy-mm-dd'''')+1

可以看到这个语句的执行计划:
-----------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation            |  Name          | Rows  | Bytes | Cost  |
-----------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT     |                |       |       |       |
|   1 |  SORT AGGREGATE      |                |       |       |       |
|*  2 |   TABLE ACCESS FULL  | OPERATION_LOG  |       |       |       |
-----------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------

   2 - filter("OPERATION_LOG"."OPR_TIME"<=TO_DATE(''''2006-03-15
              00:00:00'''', ''''yyyy-mm-dd hh24:mi:ss'''') AND
              "OPERATION_LOG"."OPR_TIME">=TO_DATE(''''2006-03-14 00:00:00'''', ''''yyyy-mm-dd
              hh24:mi:ss''''))
俨然一个权标扫描,还是没有RBO的!!

检查发现这个表 322M,2074560行数据,只有一个主键索引:
INDEX_NAME             
------------------------
PK_OPERATION_LOG       

于是给它添加基于OPR_TIME字段的索引。
SQL> select COLUMN_NAME from dba_ind_columns where table_name = ''''OPERATION_LOG''''
  2  and index_name=''''IDX_OPERLOG_TIME'''';

COLUMN_NAME
--------------------------------------------------------------------------------
OPR_TIME

SQL>

修改后的执行计划:
--------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation            |  Name             | Rows  | Bytes | Cost  |
--------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT     |                   |     1 |     7 |    37 |
|   1 |  SORT AGGREGATE      |                   |     1 |     7 |       |
|*  2 |   INDEX RANGE SCAN   | IDX_OPERLOG_TIME  | 13038 | 91266 |    37 |
--------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------

   2 - access("OPERATION_LOG"."OPR_TIME">=TO_DATE(''''2006-03-14 00:00:00'''',
              ''''yyyy-mm-dd hh24:mi:ss'''') AND "OPERATION_LOG"."OPR_TIME"<=TO_DATE(''''2006-03-
              15 00:00:00'''', ''''yyyy-mm-dd hh24:mi:ss''''))

现在执行一次这个语句的时间:
SQL> l
  1  SELECT COUNT (*)
  2    FROM OPERATION_LOG
  3   WHERE 0 = 0
  4     AND opr_time >= TO_DATE (''''2006-03-14'''', ''''yyyy-mm-dd'''')
  5*    AND opr_time <= TO_DATE (''''2006-03-14'''', ''''yyyy-mm-dd'''') + 1
SQL> /

  COUNT(*)
----------
     11617
Elapsed: 00:00:00.01
SQL>

 

3, 根据statspack报告,发现BOSSCHARGEINFO 表有1995188行,
                                                     CPU      Elapsd
 Physical Reads  Executions  Reads per Exec %Total Time (s)  Time (s) Hash Value
--------------- ------------ -------------- ------ -------- --------- ----------
        916,933           30       30,564.4   26.7   102.74 

[1] [2]  下一页

打印本文 打印本文 关闭窗口 关闭窗口