某物流客户系统查询快递单的SQL,IO消耗为TOP 1:
SQL代码如下:
select id,
op_code,
to_char(create_time, :"SYS_B_1") as create_time,
……
from T_EXP_OP_RECORD_CONTAINER A
where status <> :"SYS_B_4" and ID = :1 and rownum = :"SYS_B_5";
其中T_EXP_OP_RECORD_CONTAINER 表是一个在Create_time字段按天一级分和op_code字段按地区二级分区的分区表,ID字段保存的是快递单号信息,字段上存在索引。
SQL代码中出现了"SYS_B_n" 字样的绑定变量,这是因为数据库参数的cursor_sharging被设置为FORCE(强烈建议保持默认值EXACT),SQL中使用的常量值被强制转换成了绑定变量。rownum=后面的常量被强制转换成了绑定变量,这个值根据常识可以判断为1,因为只有1才有意义。
快递单号基本上是唯一的,这样的SQL,正常执行时间应该在1毫秒左右。
而下图使用awrsqrpt收集的SQL实际执行情况是:每次执行耗时1.236秒。
SQL执行计划如下:
看到上面的执行计划后,就会明白平均执行时间是1秒多就正常了:这个查询要到6030个local index里面检索数据,平均每个local index至少要扫描3个buffers 才能判断记录是否存在,因为有rownum=1 谓词条件,最好的情况是扫描local index的第一个分支就找到了结果,不再继续扫描下去;最差的情况是扫描到local index的最后一个分支才找到结果,或是没有找到结果。
一般情况下,local index索引的使用,需要配合分区字段一起做谓词条件,才能只扫描少数的索引分支。而这个SQL由于业务原因,不能增加分区字段作为谓词条件。这种情况就需要将local index改成Global index,才会使SQL性能达到最佳。
但是,因为该表非常庞大(表和索引占用的空间达到T级),需要定期删除(转移)历史分区,只保留最近一年的数据,如果创建的是global index,删除历史分区后,需要对global index进行重建,维护时间窗口很难完成(有多个类似表)。这是个两难的问题。
针对快递业务的特点,老虎刘给出的建议是:
1、仍使用local index,重建表,减少分区数量:按天分区改为按月分区,不要子分区;
2、因为很少有用户会查询1个月以上的快递单,该表只保留最近2个月分区数据,其他数据转移到历史分区,正常情况只需要最多扫描2个分区,而不是原来的6030个分区。
3、通过plsql实现查询:当前分区没有查询到结果,再去查询历史分区。这样也能保证超过2个月的快递单也能正常查询。
总结:
分区表,到底选择global index还是local index,需要根据具体的业务和运维的实际需求而定。不需要删除历史分区数据的分区表,可以创建global index(如基础数据表);需要定期删除历史分区的分区表,最好是创建local index,如果遇到分区字段无法成为查询条件时,建议尽量减少分区数,避免过多的local index 扫描,影响SQL性能。
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