最近有个同事碰到一个问题,想让我给点思路。我大体了解了一下,是一个系统目前在做压力测试,但是经业务反馈发现某个环节的处理时间有些长,排查了一圈,最后这件事情就落在了DB这边,希望DB能够给点意见,是否存在一些性能瓶颈。 我们从开发同学那里得到的一个基本的SQL语句,根据关键字从v$sql中做了提取,发现对应的SQL语句的执行时间还是OK的。
得到的SQL语句如下:
SQL_ID SQL_FULLTEXT
----------------------------------------------------------------------------------------------------
6h4w0u8stp3z0 select APP_ID,GOODS_ID,ORDER_ID,ORDER_STATUS,GOODS_REGISTER_ID,GOODS_NUMBER,GROUP_ID,GOODS_PRICE,US
ER_ID,ROLE_ID,ROLE_NAME,CHANNEL_ID,PUSH_NUM,PUSH_INFO from TB_ORDER WHERE ORDER_ID=:1 AND USER_ID=:2 AND SUBSTR(CHANNEL_ID,0,4)=:3
这样一个语句,如此来看性能上应该是没有多少改进的空间了。我查看了数据库层面的相关统计信息,发现DB time极低,比如Elapsed time为60分钟,DB time就不到1分钟,
类似下面这样的输出。
Snap Id Snap Time Sessions Curs/Sess
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Begin Snap: 3295 24-Aug-16 13:00:17 38 .9
End Snap: 3296 24-Aug-16 14:00:20 44 .9
Elapsed: 60.05 (mins)
DB Time: 0.03 (mins)
如此之低的情况下,很难和性能问题联系起来。通过得到的数据情况分析,细化到ASH报告也没有发现任何异常,所以我们可以说DB层面没有性能瓶颈,这个问题还需要进一步的确认。
当然交代完这件事情,主要任务就完成了。就简单再看了看这个问题。
执行计划的情况如下,看到这样的执行计划似乎也没有任何可挑剔的。
谓词信息如下:
看到这里我开始有一些疑惑,作为一个订单表,订单号应该是作为主键的,看到索引的情况,发现确实是。
表结构如下所示,在分析之前还是需要说明这些基本情况的。
那么问题就来了,按道理是需要走唯一性索引代价最低,为什么执行计划缺走了另外一个索引,由期望中的唯一性索引扫描变为了范围索引扫描,这是疑点1.
解答这个问题的过程中发现,其实会引出更多的问题,原本的问题只是开始,因为后面要走的路还有很多。
对于这个问题,我们得求助于10053事件,这个诊断事件能够从根本上解释清楚这个原因来。
当然开启10053,我开启了1级,日志量相对要更多一些。
开启10053事件
ALTER SESSION SET EVENTS='10053 trace name context forever, level 1';
运行SQL语句
结束10053事件
ALTER SESSION SET EVENTS '10053 trace name context off';
其中需要说明一点的是,如果采用如下的这种方式开启诊断事件,是不行的。
alter session set current_schema=ordermob;
select 。。。。
from OP_ORDER WHERE ORDER_ID='160824165342672424' AND USER_ID='15000501196112' AND SUBSTR(CHANNEL_ID,0,4)=5046 ;
可以使用如下的方式来代替。
select 。。。
from ordermob.OP_ORDER WHERE ORDER_ID='160824165342672424' AND USER_ID='15000501196112' AND SUBSTR(CHANNEL_ID,0,4)=5046 ;
10053事件中查询转换结果如下:
Final query after transformations:******* UNPARSED QUERY IS *******
SELECT "OP_ORDER"."APP_ID" "APP_ID",。。。。 FROM "ORDERMOB"."TB_ORDER" "OP_ORDER" WHERE "OP_ORDER"."ORDER_ID"='160824165342672424' AND "OP_ORDER"."USER_ID"='15000501196112' AND
TO_NUMBER(SUBSTR(TO_CHAR("OP_ORDER"."CHANNEL_ID"),0,4))=5046
kkoqbc: optimizing query block SEL$1 (#0)
统计信息的一些明细信息如下:比如CLUF是集群因子。
***************************************
BASE STATISTICAL INFORMATION
***********************
Table Stats::
Table: OP_ORDER Alias: OP_ORDER
#Rows: 2143 #Blks: 50 AvgRowLen: 157.00 ChainCnt: 0.00
Index Stats::
Index: IDX_OP_ORDER_PUSH_STATE Col#: 25
LVLS: 1 #LB: 6 #DK: 1 LB/K: 6.00 DB/K: 50.00 CLUF: 50.00
Index: IND_ORDER_USERID Col#: 15
LVLS: 1 #LB: 10 #DK: 230 LB/K: 1.00 DB/K: 2.00 CLUF: 625.00
Index: SYS_C0011155 Col#: 4
LVLS: 1 #LB: 9 #DK: 2143 LB/K: 1.00 DB/K: 1.00 CLUF: 1271.00
而下面的这段内容就让人更加疑惑了。Density代表列的密度,可以看到Density的值ORDER_ID对应的为0.000467,而USER_ID对应的为0.000233,
表中目前存在2000多条记录,在Oracle中,表里没有直方图信息的时候,是按照1/NDV的形式来计算的。而这里OERDER_ID对应的值,其实就是1/2143得到的值就是0.000467
而user_id的值如果按照1/NDV的形式的话,应该是0,0043478这样的值,很显然这里不是这个值。
***************************************
1-ROW TABLES: OP_ORDER[OP_ORDER]#0
Access path analysis for OP_ORDER
***************************************
SINGLE TABLE ACCESS PATH
Single Table Cardinality Estimation for OP_ORDER[OP_ORDER]
Column (#4): ORDER_ID(
AvgLen: 19 NDV: 2143 Nulls: 0
Density: 0.000467
Column (#15):
NewDensity:0.000233, OldDensity:0.000233 BktCnt:2143, PopBktCnt:2084, PopValCnt:171, NDV:230
Column (#15): USER_ID(
AvgLen: 15 NDV: 230 Nulls: 0
Density: 0.000233
Histogram: Freq #Bkts: 230 UncompBkts: 2143 EndPtVals: 230
这是为什么呢,我们来看看直方图的信息。可以看到ORDER_ID列是没有直方图信息的,而USER_ID列却含有。
SQL> SELECT COLUMN_NAME,NUM_DISTINCT,NUM_BUCKETS,HISTOGRAM
FROM DBA_TAB_COL_STATISTICS WHERE OWNER='ORDERMOB' AND TABLE_NAME='OP_ORDER'
COLUMN_NAME NUM_DISTINCT NUM_BUCKETS HISTOGRAM
------------------------------ ------------ ----------- ---------------
APP_ID 1 1 FREQUENCY
CHANNEL_ID 6 6 FREQUENCY
ACCOUNT 230 1 NONE
ORDER_ID 2143 1 NONE
GOODS_ID 28 1 NONE
USER_ID 230 230 FREQUENCY
CREATE_DATE 2010 254 HEIGHT BALANCED
这里需要提一下直方图分为两种,一种是频率直方图,显示为:FREQUENCY,另外一种是高度平衡直方图,显示为:HEIGHT BALANCED
高度均衡直方图适用于 数据分布不均匀 ,由于列中数据很多,这时数据比较密集,不利于分析和评估,这时直方图需要均衡化。
频率直方图适用于数据分布很均匀的情况。当然如果数据很平均,其实也没有太大的意义,直方图本身就是适用于对应列中数据分布比较倾斜的列(不均匀)
那么问题似乎有了一些眉目,我们知道在Oracle中收集统计信息的时候是推荐使用FOR ALL COLUMNS SIZE AUTO的选项的。
收集统计信息的语句大概是这样的形式。
exec dbms_stats.gather_table_stats(tabname => 'OP_ORDER',ownname => 'ORDERMOB',method_opt => 'FOR ALL COLUMNS SIZE AUTO');
所以我大胆做了一个测试,那就是取消直方图的信息。
exec dbms_stats.gather_table_stats(tabname => 'OP_ORDER',ownname => 'ORDERMOB',method_opt => 'FOR ALL COLUMNS SIZE 1');
再次查看执行计划,发现就会采用唯一性索引扫描了,达到了我们预期的效果。
当然问题来了,这个是为什么呢,收集统计信息中的auto选项是什么含义呢。为什么两个数据类型一样的(varchar2(64))的列,境遇却大大不同。且听我下回慢慢道来。