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oracle中怎么确定性能差的SQL语句

程序员文章站 2024-02-17 11:23:46
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oracle中怎么确定性能差的SQL语句,当涉及 SQL 时,性能不佳有两方面:CPU 密集型语句(CPU-intensive statements)和 I/O 密集型语句(I/O-intensive statements)。

oracle中怎么确定性能差的SQL语句,当涉及 SQL 时,性能不佳有两方面:CPU 密集型语句(CPU-intensive statements)和 I/O 密集型语句(I/O-intensive statements)。

前者很容易定位。所有的操作系统都可以让我们查看 CPU 密集型任务。这些任务可以追溯到一个特定用户,一个特定应用程序模块。 CPU 密集型模块一般都是由较差的代码和/或结构造成,而不是性能差的 SQL。一旦确定模块,你必须试图使之更有效率。一个可能的解决方案是将把某些处理移除程序,让数据库处理(高明点的 SQL,存储对象,内联函数,数组处理等)。

第二个是 I/O 密集型的 SQL 语句。这些语句会导致大量的数据库 I/O(全表扫描,排序,更新等),并以很高代价运行几个小时。从 Oracle 7 开始,解决了 SQL 识别问题。通过查询数据库共享池区域,我们可以很容易确定大多数 I/O 密集型 SQL 语句。

下面 SQL 语句演示了如何确定 I/O 命中率低于 80%的 SQL 语句。这个命中率是,自从 SQL 语句第一次被解析到共享池,通过所有执行的语句反应整体 I/O。下面可能是最近几分钟或几天的结果:

代码如下 复制代码

sql> SELECT executions,

2 disk_reads,

3 buffer_gets,

4 ROUND((buffer_gets - disk_reads) / buffer_gets, 2) hit_ratio,

5 sql_text

6 FROM v$sqlarea

7 WHERE executions > 0

8 AND buffer_gets > 0

9 AND (buffer_gets - disk_reads) / buffer_gets

10 order by 4 desc ;

EXECUTIONS DISK_READS BUFFER_GETS HIT_RATIO SQL_TEXT

---------- ---------- ----------- ---------- -----------------------------------------------------------------------

16 180 369 .51 SELECT SKU,PREPACK_IND,CASE_ID,TRANSFER_QTY,UNIT_COST,UNIT_RETAIL,ROWID

FROM TSF_DETAIL WHERE transfer = :1 order by sku

16 30 63 .52 SELECT TRANSFER,TO_STORE,TO_WH FROM TSFHEAD WHERE TRANSFER = :b1 AND

TRANSFER_STATUS = 'A'

2 3 7 .57 SELECT SKU FROM UPC_EAN WHERE UPC = :b1

12 14 35 .60 SELECT SUBSTR(DESC_UP,1,30),DEPT,SYSTEM_IND FROM DESC_LOOK WHERE

SKU = :b1

14 13 35 .63 SELECT UNIT_COST,UNIT_RETAIL,SUBCLASS FROM WIN_SKUS WHERE SKU = :b1

事实上,我们发现对特定的 SQL,上面的数据有些误导,其实语句没有问题。考虑下面 v$sqlarea 输出:

Executions Disk_Reads Buffer_Gets Hit_Ratio Sql_Text

---------- ---------- ----------- --------- --------------------

2 6 19 0.68 SELECT A.EMP_NO, ...

该语句的命中率很低,但事实上它很有效。因为,SQL 是通过 UNIQUE 索引操作的,物理磁盘读取的数量几乎与逻辑读取一样。UNIQUE 索引显著减少了整体的物理和逻辑磁盘 I/O 数量,导致了一个令人误解的低命中率。

下面例子,命中率很好。但是真的很好吗?

代码如下 复制代码

Executions Disk_Reads Buffer_Gets Hit_Ratio Sql_Text

---------- ---------- ----------- --------- --------------------

2 3625 178777 0.98 SELECT A.EMP_NO, ...

这个 SQL 语句看上去很有效。但是, 当我们仔细看时,事情就不是那么回事了。命中率并没有透露出,该语句存在五个表连接,并且每次执行进行了超过 3600 个物理磁盘读取。这是否太多了?是否有效?若不进一步研究,无法回答这两个问题。事实上,这个实例中,五个表的中其一个错误地执行了全表扫描。通过重新构造 SQL,我们可以减少物理磁盘 I/O 到小于 50,同时,也显著减少逻辑磁盘 I/O。巧合的是,命中率也下降到不到 70%。

我们首选 V$SQLAREA 查询是每个语句执行的物理磁盘 I/O 的真实报告。命中率是信息性的,但有时会产生误导。逻辑 I/O 相关的很少。如果语句执行 1,000,000 个逻辑 I/O,但只用了不到十分之一秒,这就没人在乎了。这是总的物理 I/O,几乎消耗了所有的时间,和确定潜在不正确的 SQL。例如:

代码如下 复制代码

sql> SELECT sql_text, executions,

ROUND(disk_reads / executions, 2) reads_per_run,

disk_reads, buffer_gets,

ROUND((buffer_gets - disk_reads)

/ buffer_gets, 2) hit_ratio,

sql_text

FROM v$sqlarea

WHERE executions > 0

AND buffer_gets > 0

AND (buffer_gets - disk_reads) / buffer_gets

ORDER by 3 desc ;

前两个语句会报告更具启发性的结果:

代码如下 复制代码

Executions Reads_Per_Run Disk_Reads Buffer_Gets Hit_Ratio Sql_Text

---------- ------------- ---------- ----------- --------- ------------

2 3 6 19 0.68 SELECT ...

2 1812.5 3625 178777 0.98 SELECT ...

从视图 V$SQLAREA 中,我们可以立即隔离所有具有高物理读取的语句。这些语句可能并不一定低效或写得不好,但恰恰是它们需要进一步调查或调整。

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