优化Shared Pool Latch与Library Cache Latch竞争

这本文章的目的是介绍解决oracle7到oracle11的共享池问题.如果你的系统出现以下任何问题:
对于library cache latch或latch:library cache的闩锁竞争
对于shared pool latch或latch:shared pool的闩锁竞争
高cpu解析时间
v$librarycache的高reloads次数
高版本游标
大量的解析调用
频繁的ora-04031错误

解决问题的步骤
什么是共享池
oracle在sga中的一个区域保留sql语句,包,对象信息和许多其它信息这个区域就叫作共享池.共享池由于一个复杂的缓存和堆管理器组合而成的,它有三个基本的问题要克服:
1.内存分配单元不是一个常量—共享池中的内存分配可以是几个字节到几千字节
2.当用户使用完后不是所有的内存都能释放(这种情况出现在传统的堆管理).共享池的目的是最大化的共享信息.在内存中的信息可能对另外的会话有用—oracle事先并不知道这些信息将来能不能被使用
3.这里没有磁盘page out,所以不象传统的缓存有一个文件备份存储.只会当信息从缓存中消失后当下次需要时进行重建.
基于上面的三点就可以知道管理共享池是一个复杂的工作.下面将介绍影响共享池性能的关键问题和与它相关的闩锁竞争.

Literal SQL
一个literal sql是在谓词中使用了literal值而没有使用绑定变量的sql语句.不同的literal值对于语句来说可能会有不同的执行计划.
例如:
SELECT * FROM emp WHERE ename=’CLARK’;
使用应用程序来调用可能是:
SELECT * FROM emp WHERE ename=:bind1;

例如:
select sysdate from dual;
虽然没有使用绑定变量但不会被认为是一个literal语句,这个语句是能被共享的.

例如:
SELECT version FROM app_version WHERE version>2.0;
如果相同的语句被用来检查应用程序的版本且literal值’2.0’总是相同的那么这个语句会被认为可以被共享.

硬解析
如果一个新调用的sql语句在共享池中不存在那么就要进行全面的解析.oracle会对这个语句从共享池中分配内存,检查语法和语义等等这称为硬解析对于cpu的消耗和latch获取的执行次数来说都是很能昂贵的.

软解析
如果一个会话发出的sql语句它已经在共享池中存在那么对于这个语句能使用一个已经存的版本这称为软解析.对于应用程序来说它已经要求解析这个语句了.

相同的语句
如果两个sql语句的意思相同但有些字符的格式不同oracle会认为这是不同的语句.例如下面是在单个会话中scott用户发出的语句:
SELECT ENAME from EMP;

SELECT ename from emp;
虽然两个语句实际上是相同的但是由于大小写的原因会被认为是不同的语句.例如E与e是不同的.

共享sql
如果两个会话发出相同的语句但是不一定能共享.例如scott用户有一个叫EMP的表并执行以下语句:
SELECT ENAME from EMP;
用户fred也有一个叫EMP的表并执行以下语句:
SELECT ENAME from EMP;
虽然语句的文本相同的但是EMP是来自不同用户的对象.因此对于相同的语句会有不同的游标版本.有许多信息要检查来判断两个语句是否是真的相同包括:
所有的对象名必需是相同的真实对象
发出语句的会话的optimizer goal要相同
任何绑定变量的类型和长度应该是相似的
每个语句的的国示语句支持环境必需相同

语句的版本
在共享sql中如果两个语句的语句文本相同但不能共享那么这些语句就被称作相同语句的版本.在解析期间如果oracle使用多个版本来匹配一个语句那么不得不检查每一个版本来看是否与某个特定的版本语句相同.因此高版本语句最好要通过以下方式来避免:
由客户来指定标准化的绑定变量长度
避免不同用户使用相同的语句
在oracle8.1中将_SQLEXEC_PROGRESSION_COST设置为0

library cache和shared pool latches
共享池闩锁(shared pool latches)是在共享池中分配和释放内存时来保护关键操作的
库缓存闩锁(library cache或oracle7.1中的library cache pin latch)是用来保护库缓存自身的操作

所有的闩锁都是潜在的竞争点.请求闩锁的次数会直接影响共享池中活动的数量,特别是解析操作.任何能够减少共享池中的闩锁请求和真实的活动数量的操作对于性能和可扩展性来说都是有好处的

literal sql与shared sql
literal sql
当语句引用的对象用完全的统计信息和在语句谓词中使用literal值时基于成本的优化器会工作的最好,例如:
SELECT distinct cust_ref FROM orders WHERE total_cost < 10000.0; 与 SELECT distinct cust_ref FROM orders WHERE total_cost < :bindA; 对于第一个语句如果已经收集了直方图信息那么基于成本的优化器会使用直方图信息来判断是对orders表使用全表扫描还是使用total_cost列上的索引进行扫描.对于第二个语句基于成本的优化器不知道小于":bindA"的记录占整个记录的百分比因为在判断 一个执行计划时绑定变量是没有值的例如":bindA"可能是0.0或者99999.9 在这两个语句的两种执行计划的响应时间之间会有数量级的差别.所以你如果想基于成本优化器选择最佳的执行计划最好使用literal sql语句.这是典型的决策支持系统它没有任何标准的语句(发出重复的语句)所以能共享的语句就很少.在解析时消耗的 cpu数量通常占执行语句所消耗cpu数量很小的百分比所以相比减少解析时间来说更重要的是给优化器更多的信息. shared sql 如果一个应用程序使用literal(unshared) sql那么这是非常限制可扩展性和吞吐量的.解析一个新语句在cpu请求和库缓存闩锁 和共享池闩锁方面都是很昂贵的.即使解析一个简单的sql语句可能也需要请求库缓存闩锁20或30次. 最好的方法是使用所有的sql语句被共享除非是很少或不频繁使用的sql语句,给基于成本的优化器更多的住处让其生成一个最佳的执行计划也是很重要的. 减少共享池的加载次数 解析一次/执行多次 到目前为止在OLTP系统中让应用程序对sql语句只解析一次并将游标打开当请求它时就执行.这样做的结果是对于每一个语句只在最初进行解析(可能是软解析也可能是硬解析).很明显有些语句是很少执行的因此对于这些语句保持打开游标会浪费资源. 注意一个会话只有(参数open_cursors)游标可用且保持游标为打开状态时才有可能增加并发打开游标的数量 在预编译程序中hold_cursor参数控制着游标是否保持持开状态而OCI开发者可以直接控制游标. 消除literal sql 如果一个程序你想消除所有的literal sql是不可能的但是在literal sql造成问题时还是要消除造成问题的这些literal sql语 句.通过查看v$sqlarea视图可以看到哪些literal语句是可以转换使用绑定变量.下面的语句查询在sga中有大量相似语句的sql: SELECT substr(sql_text,1,40) "SQL", count(*) , sum(executions) "TotExecs" FROM v$sqlarea WHERE executions < 5 GROUP BY substr(sql_text,1,40) HAVING count(*) > 30
ORDER BY 2
;

对于oracle10g使用以下查询语句:
SET pages 10000
SET linesize 250
column FORCE_MATCHING_SIGNATURE format 99999999999999999999999
WITH c AS
(SELECT FORCE_MATCHING_SIGNATURE,
COUNT(*) cnt
FROM v$sqlarea
WHERE FORCE_MATCHING_SIGNATURE!=0
GROUP BY FORCE_MATCHING_SIGNATURE
HAVING COUNT(*) > 20
)
,
sq AS
(SELECT sql_text ,
FORCE_MATCHING_SIGNATURE,
row_number() over (partition BY FORCE_MATCHING_SIGNATURE ORDER BY sql_id DESC) p
FROM v$sqlarea s
WHERE FORCE_MATCHING_SIGNATURE IN
(SELECT FORCE_MATCHING_SIGNATURE
FROM c
)
)
SELECT sq.sql_text ,
sq.FORCE_MATCHING_SIGNATURE,
c.cnt “unshared count”
FROM c,
sq
WHERE sq.FORCE_MATCHING_SIGNATURE=c.FORCE_MATCHING_SIGNATURE
AND sq.p =1
ORDER BY c.cnt DESC

如果上面的查询出来的sql造成了library cache latches的竞争那么这些语句可能会更进一步的产生更严重的竞争问题.

避免无效游标
有一些特定的操作会将游标的状态改变为invalidate.这些操作会直接修改与游标相关对象的上下文.这些操作比如对表或索引进行truncate,analyze或dbms_stats.gather_xxx操作,或者改变基础对象的授权.这些相关的游标仍然会保留在sqlarea中但是当它们下次被引用时,它们会被重新加载且重新完全解析,所以会影响整个性能.

下面的查询能够帮我们识别这些无效的游标:
SELECT SUBSTR(sql_text, 1, 40) “SQL”,
invalidations
FROM v$sqlarea
ORDER BY invalidations DESC;

cursor_sharing参数(8.1.6及以后版本)
参数cursor_sharing是在oracle8.1.6中引入的.
在这个版本中使用它要谨慎.如果这个参数被设置为force那么literal值将会可能由系统生成的绑定变量来替换.对于多个相似的 且只有literal值不同的语句将会允许语句共享尽管应用程序提供的sql是使用的literal值.这个参数是动态参数可以在实例或会 话级别进行修改.
ALTER SESSION SET cursor_sharing = FORCE;

ALTER SYSTEM SET cursor_sharing = FORCE;
或者在init.ora文件中进行设置

注意:当这个以数设置为force会用系统生成的绑定变量来替换literal值,这时基于成本的优化器可能会选择与原先不同的执行计划因为在优化器计算最佳执行计划时没有了literal值.

在oralce9i中,cursor_sharing可以设置为similar.similar用于语句可能在某些literal值不同的情况下,这会让这些语句允许被 共享除非literal值影响了语句的意思或者影响了被优化的执行计划的并行度.这增强了这个参数的可用性不象设置为force时通 常会造一个不同的不好的执行计划.当cursor_sharing设置为similar时,oracle会判断哪个literal使用绑定变量来替换是安全的这也会造成一些语句因为为了提供一个更好的执行时而不被共享.

cursor_sharing参数在oracle12c中会被丢弃.

session_cached_cursor参数
参数session_cached_cursor是一个数字参数它能在实例或会话级别使用下面的语句来进行修改:
ALTER SYSTEM SET session_cached_cursors = NNN;

ALTER SESSION SET session_cached_cursors = NNN;
这个NNN决定在你的会话中能缓存多少个游标
每当一个语句被解析时oracle首先会检查你的私有会话缓存中有没有这个语句,如果对于这个语句存在一个共享的版本能被使用,
对于频繁解析的语句与软件解析或硬解析相比会使用更少的cpu和更少的闩锁请求次数从而提供了一个快捷访问.

为了能将相同的语句缓存在会话缓存中这个语句必须要使用相同的游标解析3次然后这个共享游标的一个指针会被增加到你的会话缓存中.如要所有的会话缓存游标都在被使用那么最近最少使用的游标会被丢弃.

如果你没有设置这个参数那么建议将给它设置一个初始值50.在bstat/estat报告中的统计部分有一个’session cursor cache hits’信息显示了会话缓存游标带来的好处.这个会话缓存游标的大小可以根据需要增加或减少.

cursor_space_for_time参数
cursor_space_for_time参数在10.2.0.5和11.1.0.7中被丢弃
参数cursor_space_for_time控制着部分游标是否在一个语句的不同执行计划之间保持pinned.如果所有的失败了它能在这些共享 语句被频繁使用时或者在有显著的pinning/unpinning游标时(查看v$latch_misses视图如果大部分的latch等待是由于”kglpnc:child”和”kglupc:child”,这是由于对游标进行pinning/unpinning产生的)能带来一些好处.

必须确保共享池对于工作负载来说是足够大的否则性能会受到影响且会触发ora-4031错误.
如果你设置此参数要注意:
如果shared_pool对于工作负载来说设置的太小那么可能会经常触发ora-4031错误.
如果你的程序有任何的游标泄漏那么泄漏的游标在经过一段时间的操作后会浪费大量的内存对性能产生影响.
将这个参数设置为true时会出现以下的已知的问题:
Bug:770924 (Fixed 8061 and 8160) ORA-600 [17302] may occur
Bug:897615 (Fixed 8061 and 8160) Garbage Explain Plan over DBLINK
Bug:1279398 (Fixed 8162 and 8170) ORA-600 [17182] from ALTER SESSIONSET NLS…

CLOSE_CACHED_OPEN_CURSORS参数
这个参数在oracle8i中已经废弃了.
参数close_cached_open_cursors控制着当一个事务提交时plsql游标是否关闭.缺省值是false这意味着当事务提交时plsql游标 保持打开这能减少硬解析.如果这个参数设置为true那么这将增加当sql不使用时从共享池中被清除的机会.

SHARED_POOL_RESERVED_SIZE参数
这个参数是在oracle7.1.5引入的对保留共享池大内存分配提供了一种方法.这个共享池保留区来自共享池本身.

从实用的角度shared_pool_reserved_size的大小一般设置为shared_pool_size的10%除非共享池很大或shared_pool_reserved_min_alloc相比于缺省值设置的太小:
如果共享池非常大那么10%可能会浪费大量的内存而实际上只有几MB就够了
如果shared_pool_reserved_min_alloc已经很小那么许多空间请求可能从共享池部分能得到满足那么10%的大小就小了.

可以很容易的监控共享池保留区的使用情况查询v$shared_pool_reserved视图中的free_sapce列.

shared_pool_reserved_min_alloc参数
在oracle8i中这个参数是隐含参数
shared_pool_reserved_min_alloc参数一般使用其缺省值,尽管在特定情况下4100或4200字节可能会帮助解决共享池高负载时的一些竞争.

shared_pool_size参数
参数shared_pool_size控制着共享池本身的大小.共享池的大小会影响性能.如果共享池太小那么它会将一些共享信息从共享池中 清除而后续的请求就要重新加载.如果有大量的literal sql且共享池太大那么长时间的操作会在内部内存的可用列表中创建一些 小的内存块这会导致共享池闩锁会被持有很长时间进而影响性能.在这种情况下小的共享池比大的共享池可能会运行的更好.
注意:共享池它本身不是很大因此会有大量的分页或交换发生那么性能会呈数量级的降低.

_SQLEXEC_PROGRESSION_COST参数
这是一个隐含参数在oracle8.1.5中引入.这个参数的缺省设置会造成一些sql共享的问题,将这个参数设置为0可以避免这个问题 但是又会在共享池中产生多版本语句.

注意如果将这个参数设置为0的另一个问题是在v$session_longops视图中将不会记录长时间执行的查询.

预编译程序的hold_cursor和release_cursor选项
当使用oracle预编译程序共享池的行为可以通过使用参数release_cursor和hold_cursor来进行改变.这些参数将会判断库缓存中游标的状态和会话缓存中一旦执行完成后游标的状态.

在共享池中pinning cursors
dbms_shared_pool.keep
这个过程(它的定义在rdbms/admin目录下的dbmspool.sql脚本中)能被用来将保留对象共享池中.dbms_shared_pool.keep允许保留包,过程,函数,触发器和序列.

一般来说它通常需要标记哪些频繁使用的包这样让它们总是被保留在共享池中.对应该应该在实例启动后不久被保留在共享池中因为数据库在执行重启之后不会自动执行这个操作.

清空共享池
在使用大量literal SQL的系统中,shared pool随时间推移会产生大量碎片进而导致并发能力的下降.Flushing shared pool能 够使得很多小块碎片合并,所以经常能够在一段时间内恢复系统的性能.清空之后可能也会产生短暂的性能下降,因为这个操作同时也会把没造成shared pool碎片的共享SQL也清除了.清空shared pool的命令是:
ALTER SYSTEM FLUSH SHARED_POOL;
注意:如果显式的使用以上命令,即使是用 DBMS_SHARED_POOL.KEEP而被保留的那些对象可能也会被释放掉,包括它们占用的内存.如果是隐式的flush(由于shared pool上的内存压力)这个时候kept”的对象不会被释放.

注意:如果sequence使用了cache选项,冲刷shared pool有可能会使sequence在其范围内产生不连续的记录.使用 DBMS_SHARED_POOL.KEEP(‘sequence_name’,’Q’)来保持sequence会防止这种不连续的情况发生.

DBMS_SHARED_POOL.PURGE

也可以不刷新整个shared pool,而只清空其中的单个对象.

使用 V$ 视图 (V$SQL 和 V$SQLAREA)
注意有一些V$视图需要获取相关的latch来返回查询的数据.用来展示library cache和SQL area的视图就是值得注意的.所以我们建议有选择性的运行那些需要访问这种类型视图的语句.特别需要指出的是,查询V$SQLAREA会在library cache latch上产生大量的负载,所以一般可以使用对latch访问比较少的v$sql做替代——这是因为V$SQLAREA的输出是基于shared pool中所有语句的GROUP BY操作,而V$SQL没有用GROUP BY操作.

MTS, Shared Server 和 XA

由于多线程服务器(MTS)的User Global Area (UGA)是存放在shared pool中的,所以会增加shared pool的负载.在Oracle7上的 XA session也会产生同样的问题,因为他们的UGA也是在shared pool里面(在Oracle8/8i开始XA session不再把UGA放到shared pool中).在Oracle8中Large Pool可以被用来减少MTS对shared pool活动的影响——但是,Large Pool中的内存分配仍然会使 用”shared pool latch”.

使用dedicate connections(专有连接)替代MTS可以使UGA在进程私有内存中分配而不是shared pool.私有内存分配不会使用”shared pool latch”,所以在有些情况下从MTS切换到专有连接可以帮助减少竞争.

在Oracle9i中,MTS被改名为”Shared Server”.但是对于shared pool产生影响的行为从根本上说还是一样的.

使用SQL查看Shared Pool问题
这里展示了一些可以用来帮助找到shared pool中的潜在问题的SQL语句.这些语句的输出最好spool到一个文件中
注意:这些语句可能会使latch竞争加剧
查找literal SQL
SELECT substr(sql_text,1,40) “SQL”,
count(*) ,
sum(executions) “TotExecs”
FROM v$sqlarea
WHERE executions < 5 GROUP BY substr(sql_text,1,40) HAVING count(*) > 30
ORDER BY 2
;
这个语句有助于找到那些经常被使用的literal SQL

检索Library Cache hit ratio
SELECT SUM(PINS) “EXECUTIONS”,
SUM(RELOADS) “CACHE MISSES WHILE EXECUTING”,
SUM(RELOADS)/ SUM(PINS) “MISSES/EXECUTIONS”
FROM V$LIBRARYCACHE;
如果misses/executions高于1%的话,则需要尝试减少library cache miss的发生.

检查 hash chain 的长度:
SELECT hash_value, count(*)
FROM v$sqlarea
GROUP BY hash_value
HAVING count(*) > 5
;
这个语句正常应该返回0行.如果有任何HASH_VALUES存在高的count(两位数)的话,你需要查看是否是bug的影响或者是 literal SQL使用了不正常的形式.建议进一步列出所有有相同HASH_VALUE的语句.例如:
SELECT sql_text FROM v$sqlarea WHERE hash_value= ;
如果这些语句看起来一样,则查询V$SQLTEXT去找完整的语句.有可能不同的SQL文本会映射到相同的hash值,比如:在7.3中, 如果一个值在语句中出现2次而且中间正好间隔32个字节的话,这两个语句会映射出相同的hash值.

检查高版本:
SELECT address, hash_value,
version_count ,
users_opening ,
users_executing,
substr(sql_text,1,40) “SQL”
FROM v$sqlarea
WHERE version_count > 10
;
一个语句的不同”版本”是当语句的字符完全一致但是需要访问的对象或者绑定变量不一致等等造成的.在Oracle8i的不同版本中 因为进度监控的问题也会产生高版本可以把_SQLEXEC_PROGRESSION_COST 设成’0’来禁止进度监控产生高版本
找到占用shared pool 内存多的语句:
SELECT substr(sql_text,1,40) “Stmt”, count(*),
sum(sharable_mem) “Mem”,
sum(users_opening) “Open”,
sum(executions) “Exec”
FROM v$sql
GROUP BY substr(sql_text,1,40)
HAVING sum(sharable_mem) > &MEMSIZE
;
这里MEMSIZE取值为shared pool大小的10%,单位是byte.这个语句可以查出占用shared pool很大内存的那些SQL,这些SQL可 以是相似的literal语句或者是一个语句的不同版本.

导致shared pool 内存’aged’ out的内存分配
SELECT *
FROM x$ksmlru
WHERE ksmlrnum>0
;
注意: 因为这个查询在返回不超过10行记录后就会消除X$KSMLRU的内容,所以请用SPOOL保存输出的内容.X$KSMLRU表显示从上 一次查询该表开始,哪些内存分配操作导致了最多的内存块被清除出shared pool.有些时候,这会有助于找到那些持续的请求 分配空间的session或者语句.如果一个系统表现很好而且共享SQL使用得也不错,但是偶尔会变慢,这个语句可以帮助找到原因

如何诊断与IO相关的性能问题

论断与IO相关的性能问题的方法有:
statspack或awr报告中在top 5等待事件中与IO相关的等待事件,对数据库做sql跟踪显示主要的限制是IO等待事件,操作系统工具显示了很高的利用率或存储数据文件的磁盘正在饱和的使用

诊断IO问题的步骤
在数据库性能调整中一个关键的活动就是响应时间的分析,找出在数据库中时间花在哪了.时间对于性能调整是一个最重要的属性.用户是通过他们运行业务所经历的时间来进行感知的.

oracle数据库的响应时间使用以下的计算公式:
Response Time = Service Time + Wait Time

‘Service Time’就是用统计信息中的’CPU used by this session’来计算’Wait Time’就是等待事件的总时间

性能调优访问就是使用象awr和statspakc一样的工具来评估各种组件对整个响应时间的影响且直接对消耗时间最大的组件进行调整.

确定真正意义的IO等待事件
许多工具包括awr和statspack列出了最有效的等待事件.直到oracle9ir2 statspack包含一个叫”top 5 wait events”部分.
当面对所罗列的等待事件有时间很容易首先处理这些等待事件相关的问题而忘记了它们在整个响应时间中的影响.

在这种情况下’service time’即cpu使用率比’wait time’更有效,很有可能调查等待事件不会对响应时间有影响.因此总是应该拿top等待事件中的各等待事件所用的时间来与’cpu used by this session’的值进行比较并直接对最消耗时间的事件进行调整.

从oracle9ir2开始,”top 5 wait events’部分被重命名为”top 5 timed events” “service time’即”cpu used by this session’称作’cpu time’这意味着现在很容易精确地测量等待事件在整个响应时间中的影响并且能正确的对其进行调整.

误解等待事件的影响
下面的两个例子当在调查数据库性能问题时最重要的是查看’wait time’和’servie time’

例子1:在oracle9ir2以前的statspack
下面是statspack报告中”top 5 wait events’信息两个快照之间的间隔是46分钟
Top 5 Wait Events
~~~~~~~~~~~~~~~~~ Wait % Total
Event Waits Time (cs) Wt Time
——————————————– ———— ———— ——-
direct path read 4,232 10,827 52.01
db file scattered read 6,105 6,264 30.09
direct path write 1,992 3,268 15.70
control file parallel write 893 198 .95
db file parallel write 40 131 .63
————————————————————-
基于上面的信息我们可能会立即查看造成’direct path read’和’db file scattered read’等待事件并试图对它们进行调整
.但是这种做法没有考虑’service time’.

下面的’service time’信息来自同一个statspack报告:
Statistic Total per Second per Trans
——————————— —————- ———— ————
CPU used by this session 358,806 130.5 12,372.6

下面对这些数字进行一些简单的计算:
‘Wait Time’ = 10,827/ 0.5201 = 20,817 cs
‘Service Time’ = 358,806 cs
‘Response Time’ = 358,806 + 20,817 = 379,623 cs

所以计算后各个组件占所有响应时间的百分比为:
CPU time = 94.52%
direct path read = 2.85%
db file scattered read = 1.65%
direct path write = 0.86%
control file parallel write = 0.05%
db file parallel write = 0.03%

现在很明显IO相关的等待事件不是真正影响整个响应时间(所有的IO等待事件的时间只占整个响应时间的6%)的原因.后续的调整应该直接对服务时间组件即CPU消耗.

例子2:在oracle10gr2以后的awr报告
Top 5 Timed Foreground Events
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Avg
wait % DB
Event Waits Time(s) (ms) time Wait Class
—————————— ———— ———– —— —— ———-
DB CPU 33,615 82.0
db file sequential read 3,101,013 7,359 2 18.0 User I/O
log file sync 472,958 484 1 1.2 Commit
read by other session 46,134 291 6 .7 User I/O
db file parallel read 91,982 257 3 .6 User I/O

在awr中非常容易看出cpu在整个响应时间中占了很大一部分,因为cpu组件已经包含在’top 5 timed foreground events’中
.在上面的信息中我们可以看到等待事件的总时间占整个响应时间不到20%因此后续的调整应该直接对服务时间组件即cpu消耗进行.

一般处理IO问题的方法
在使用statspack或awr分析数据库响应时间后确定性能是由IO相关的等待事件所造成的,那么对于IO问题可能有以下解决方法,有些方法不受限于特定的等待事件,下面将解释说明每一种方法的概念和基本原理.

通过调整sql来减少数据库的IO请求:
一个数据库没有用户sql它将生成极少或没有IO.所有的IO最终都是通过数据库直接或间接的执行sql语句所产生的.这意味着可以通过控制单个sql语句的IO生成量来限制IO请求.这可以通过调整sql语句的执行计划来减少IO操作.通常的情况是数据库中只有少许的sql语句没有使用最佳的执行计划生成了太多的不必要的物理IO影响了数据库的整个性能.从oracle10g开始,addm可能自动识别对性能影响最大的sql语句然后sql调整指导可对其进行自动调整来减少对IO的消耗

通过调整实例参数来减少数据库的IO请求:
1.使用内存缓存来限制IO
通过使用较大的内存缓存象buffer cache,log buffer,各种排序区来限制IO请求的数量.增加buffer cache到一个合适的大小让
数据库进程执行更多的缓存访问(逻辑IO)来代替物理磁盘的访问(物理IO).在内存中使用大的排序区,可能会减少排序操作不得不使用临时表空间的可能性尽让排序在内存中完成.

2.调整多块IO的大小
单个多块IO操作的大小可以通过实例参数来控制.当有大量IO操作要执行时多块IO执行的速度要比更多的小IO操作要快.例如,传输100M的数据执行每次传输1M数据的操作100次要比执行每次传输100KB数据的操作1000次或每次传输10KB数据的操作10000次要快.在这个限制达到后,不同的大小将不再重要:传输1GB的数据执行100次每次传输10MB(如果操作系统允许的最大IO大 小)与一次传输1GB的数据几乎有同样的效率,这是因为IO服务请求所花的时间主要包括两部分:
IO setup time:对于不同的IO大小所花的时间基本上是恒定的且对于小的IO大小它的值趋于总的服务时间
IO transfer time:随着IO的大小而增加且对于小的IO大小通常小于IO setup time
可能通过db_file_multiblock_read_count参数来调整多块IO的大小

在操作系统层优化IO
这涉及到IO能力的使用比如象异步IO或使用带有高级功能的直接IO(跨过操作系统文件缓存)的文件系统.另一个可能的做法是提高每次传输IO最大大小

通过使用oracle asm(自动存储管理)来平衡数据库的IO
在oracle10g中asm被引入.它是一个文件系统且卷管理器被内建在数据库内核中.它能以并行方式跨过所有可用的磁盘设备来自动 进行负载平衡来阻止热点的产生和最大化性能,即使是使用快速变化的数据模式.它能阻止碎片因为这里从来不会为了回收空间来重新放置数据,数据将是平衡且条带化在所有的磁盘.

使用条带化,raid,san或nas来平衡数据库IO
这种方法依赖于存储技术象striping,raid,存储局域网(SAN)和网络连接存储(NAS),当在存储硬件上还有可用的磁盘吞吐量时来自动跨多个可用的物理磁盘来自动平等数据库IO来避免磁盘竞争和IO瓶颈.

通过手动将数据文件跨不同文件系统,控制器和物理设备来存储来重新分配数据库IO
这个方法用于缺少高级存储技术的情况下,当仍有磁盘吞吐量时再次分配数据库IO不使用单个磁盘或控制器达到饱和状态.它很难做到准确无误因此与之前的方法相比很少使用.

最重要的是记住有一些IO将总是存在于大多数数据库中的.在上述方法都已经考虑之后如果性能仍不能满足你可能考虑:
通过移走旧的数据来减少当前数据库的数据量
使用更多或更快的硬件

数据文件IO相关的等待事件
‘df file sequential read’
这是一个最常见的IO相关的等待事件,在大多数情况下是单块读取索引块或通过索引来访问表数据块但也可看作是对数据文件头块的读取.在早期的oracle版本中也可能是从磁盘中的排序段执行多块读在缓冲区缓存中组成连顺的缓存.

如果这个等待事件占了等待时间中的一大部分那么有以下方法可以进行调整:
从statspack或awr报告中的”SQL ordered by Reads”或v$sql视图中找出物理读取的top sql语句,然后对它们进行调整以减少它们的IO请求
如果索引范围扫描被调用,如果索引是非选择性的那么可能与必须要访问的数据块相比会有更多的数据块被访问.

如果索引分布很分散,那么我们将不得不访问更多的数据块因为每一个数据块中的索引数据很少,在这种情况下重建索引让索引数据存放在少理数据块中可以提高性能.

如果被使用的索引有大量的集族因子,那么为了得到每一个索引块会有更多的数据块要求被访问,可以按特定索引列对数据进行排序并按排序的结果重新创建该表来减小集族因子.例如一个表有a,b,c,d四个列且创建一个索引(b,d),那么我们可以使用
CREATE TABLE new AS SELECT * FROM old ORDER BY b,d语句来重建该表.

使用分区让每一个sql语句使用分区修剪功能来减少要被访问的索引数据块和表数据块.

如果没有执行计划很差的特定sql语句执行不必要的物理IO操作的话那么可能出现了以下情况:
特定数据文件的IO由于存储这些数据文件的磁盘上有过度的活动造成了服务缓慢.在这种情况下可以查看statspack或awr报告中的”File I/O Statistics”部分或v$filestat视图来找到哪些热点磁盘并通过手动移到数据文件到其它的存储上或通过使用条带 化,raid和其它自动执行IO负载平衡的技术来分散IO

从oracle9.2开始可以从v$segment_statistics视图中使用新的段统计信息来找到是哪一个段(表或索引)执行了最多的物理读取.
在找出具体的段之后可以对索引,表进行重建或分区来减少IO请求,如果使用statspack来生成”segment statistics”报告需要修 改收集统计的级别为7.
如果没有使用次优执行计划的sql且从所有磁盘执行请求的时间相似IO分布均匀那么设置一个大缓冲区缓存可能有帮助:
在oracle8i中可以通过逐步增加db_block_buffers的值来检测缓冲区缓存的撞击率直到不能再提高缓冲区缓存的撞击率为止.

在oracle9i中我们可以使用缓冲区缓存指导功能来调整缓冲区缓存的大小

在oracle10g中使用自动共享内存管理(asmm)来让数据库自动根据最近的工作负载来设置最佳的缓冲区缓存的大小

对于热点段可以使用多个缓冲池,将哪些热点索引和表放置在保留缓冲池中.

最后你可以考虑减少最频繁访问段中的数据(通过将旧的不需要的数据从数据库中移出)或将这些访问频繁的段移动到新的快速的磁盘上来减少它们IO请求的时间

‘db file scattered read’
这也是一个常见的等待事件,当数据库从执行多块读从磁盘上将数据块读取到缓冲区缓存中不连续的缓存中.这样的读一次能够读取的数据块个数是由db_file_multiblock_read_count参数值所决定的.这样的情况通常是发生在全表扫描和快速完全索引扫描.

如果这个等待事件占了总等待时间中的一大部分那么有以下方法可以进行调整:
找出哪个sql语句执行了全表扫描或快速完全索引扫描并对它们进行调整来确保这些扫描是必需的且不会造成使用一个次优的执行计划.从oracle9i开始新的v$sql_plan视图能帮助找出这些语句.

对于全表扫描:
select sql_text from v$sqltext t, v$sql_plan p
where t.hash_value=p.hash_value and p.operation=’TABLE ACCESS’
and p.options=’FULL’
order by p.hash_value, t.piece;

对于快速完全索引扫描:
select sql_text from v$sqltext t, v$sql_plan p
where t.hash_value=p.hash_value and p.operation=’INDEX’
and p.options=’FULL SCAN’
order by p.hash_value, t.piece;

在oracle8i中可以通过查询v$session_event视图来找出执行多块读取这个等待事件且对它们进行sql跟踪,另外可以查看物理读 取的top sql语句来查看是否它们的执行计划中有没有包含全表扫描或快速完全索引扫描.

在这种情况下当最佳执行计划执行多块读时可以通过设置实例参数db_file_multiblock_read_count来调整多块读的IO大小.因此
db_block_size x db_file_multiblock_read_count=系统的最大IO大小

正如前面所说的,从oracle10gr2开始db_file_multiblock_read_count初始化参数现在是自动调整当这个参数没有被显式设置时 使用缺省值.这个缺省值与能有效执行的最大IO大小有关.这个参数值依赖于平台且对于大多数平台的最大IO大小是1MB.因为这个参数是以数据块为单位的,它能设置成一个等于最大IO大小的值(它的值可以是有效执行最大IO大小的值除以标准块大小)

当使用全表扫描和快速完全索引扫描读取数据块时会将这些数据块放在缓冲区缓存替换列表中的最近最少使用端,有时使用多个缓冲区会有帮助象将段放在保留池中.

当分区修剪能在查询中限制扫描段分区的子集时分区也能被用来减少扫描数据的数量.

最后你可以考虑减少最频繁访问段中的数据(通过将旧的不需要的数据从数据库中移出)或将这些访问频繁的段移动到新的快速的磁盘上来减少它们IO请求的时间

‘db file parallel read’
这个等待事件出现在当oracle以并行读取从多个数据文件中读取数据块到不连续的缓存池时.在恢复操作或当执行缓存预取作为一种优化手段来代替执行多次单块读取是会发生.

如果这个等待事件占了总等待时间中的一大部分,关这个等待事件的优化方法可参考’db file sequential read’事件的优化方法

direct path reads and writes
‘direct path read’
‘direct path write’
‘direct path read(lob)’
‘direct path write(lob)’
这些等待事件当在磁盘和进程pga内存之间执行特定类型的多块IO时会发生.因此跳过了缓冲区缓存.IO可以被同步和异步执行.

它们会在以下情况下出现:
排序IO:当内存排序区已经筋疲力尽且正在使用临时表空间来执行排序操作时.
并行执行(查询和DML)
预取操作(缓冲预取)
直接路径加载操作
LOB段的IO(它们不会被缓存在缓冲区缓存中)

由于这些等待事件的等待时间都被记录(它不检测试执行IO的时间),它们会出现在statspack报告中的”top 5 wait/timed events”中但不能用来评估真实的影响.

调整方法:
当支持异步IO时尽可能的使用异步IO
在oracle8i中最小的IO请求数是通过设置db_file_direct_io_count参数来设置的因此
db_block_size x db_file_direct_io_count=系统的最大IO大小.

在oracle8i中这个缺省值是64个数据块.

在oracle9i中,使用bytes为单位的_db_file_direct_io_count来替换.缺省值是1MB但如果系统的max_io_size较小的话会降低这个值.

调整内存排序区来最小化磁盘IO排序操作,在oracle9i及以后的版本中使用自动sql执行内存管理,在8i中要调整各种排序区的大小.

对于lob段,将它们作为操作系统文件存储在文件系统上,缓冲区缓存能提供一些内存缓存.

通过查询v$session_event来识别执行直接IO的会话或通过v$sesstat来识别统计信息:
‘physical reads direct’,’physical reads direct(lob)’,’physical writes direct’,’physical writes direct(lob)’
并调整这些sql语句.

通过使用v$filestat或statspack或awr报告中的”file io statistics”部分来识别存储数据文件的磁盘是否有瓶颈并将其移到其它磁盘上.

控制文件相关的IO等待事件
这些等待事件是在对控制文件的一个或所有副本执行IO时出现,控制文件的访问频率是由日志文件切换和检查点来控制的.因此它只能通过间接地调整这些活动才能受到影响.
‘control file parallel write’
这个等待事件发生在服务器进程正在更新所有控制文件副本时会出现.如果这个等待事件很严重,检查控制文件所有副本的IO路径(控制器,物理磁盘)的瓶颈.可能的解决方法:
减少控制文件的数量来最小化确保在同一时间不会丢失所有控制文件副本.
在你的平台支持异步IO的情况下使用异步IO
移动控制文件副本到很少达到饱和状态的存储中

‘control file sequential read’和’control file single write’
这些等待事件在对单个控制文件执行驶IO时可能会出现.如果这些等待事件很严重找出这些等待事件是出现在哪些控制文件副本上并查看它们的确良IO路径是否已经达到饱和.

下面的查询可以用来找出哪个控制文件正被访问.当出现这些等待事件时可以运行:
select P1 from V$SESSION where EVENT like ‘control file%’ and STATE=’WAITING’;

select P1 from V$SESSION_WAIT where EVENT like ‘control file%’ and STATE=’WAITING’;
可能的解决方法:
移动有问题的控制文件副本到很少达到饱和状态的存储中
在你的平台支持异步IO的情况下使用异步IO

重做日志相关的IO等待事件
这里有许多的等待事件发生在重做日志活动期间且它们大多数都是与IO相关的.它们中最重要的两个是’log file sync’和
‘log file parallel write’.oracle前台进程等待’log file sync’而lgwr进行等待’log file parallel write’.

虽然在”top 5 wait/timed events”中经常看到’log file sync’等待事件,为了理解它们首先来看’log file parallel write’:

‘log file parallel write’
当lgwr后台进程从内存日志缓存中复制重做条目到磁盘上的当前重做日志组的成员日志文件中时会等待这个事件.如果支持异步IO的话,异步IO被用来保证以并行方式进写操作否则将会按顺序来对重做日志组中的成员日志文件进行写操作.

然而在这个等待完成之前lgwr进程不得不等到所有成员日志文件的所有IO操作完成.因此因为这个原因IO子系统的写入成员日志文件的速度决定了这个等待的时间长短.

为了减少这个等待事件的等待时间一种文学就是通过数据库来减少生成的重做日志的数量
利用unrecoverable/nologging选项
在保证在同一时间不会丢失所有重做日志成员的前提下减少重做日志组的成员
不要让表空间处于备份模式下超过其必要的时间
使用最小级别的supplemental logging来完成你所要请求完成的功能.例如logminer,logical standby或streams

另一种方法就是调整IO本身:
在存储上放置重做日志组成员因此对于每个成员并行写不会产生竞争
对于重做日志文件不要使用raid-5
对于重做日志文件使用裸设备
对于重做日志文件使用快速磁盘
如果启用归档请单独设置重做存储空间因此这样写当前重做日志组的成员时不会与归档进程读取当前组的成员产生竞争.

‘log file sync’
这个等待事件发生在oracle前台进程中当他们发出一个commit或rollback操作时正等待这个等待事件的应该完成部分,因为这个 等待事件包含了lgwr进程对于这个会话事务从重做日志缓存中复制重做条目到磁盘.所以前台进程正等待’log file sync’而lgwr 进程在这个时间正等待’log file parallel write’

理解是什么延迟’log file sync’是关键是比较’log file sync’和’log file parallel write’的平均等待时间:
如果它们平均等待时间几乎相同,那么重做日志IO是造成这个等待的主要原因
如果’log file parallel wirte’的平均等待时间非常小,那么造成这个等待的主要原因是当发出commit或rollback命令时重做日志机制的其它部分(与IO不相关),有时在重做日志闩锁上存在着闩锁竞争,可以通过’latch free’或’lgwr wait for redo copy’ 等待事件来证实这一点.

‘log file sequential read’和’log file single write’
这两个等待事件是与IO相关的如果在重做日志上存在着IO竞争那么它们会与’log file parallel write’一起出现

‘log file switch(checkpoint incomplete)’ 这个等待事件当检查点活动不能够迅速发生时会出现

‘log switch/archive’ and ‘log file switch(archiving needed)’
这些等待事件当归档启用时归档不能快速完成时会出现
调整这些等待事件的方法与前面所描述的相似.

使用awr来诊断数据库性能问题

awr报告是一种极其有效的诊断工具来确定潜在的导致数据库性能问题的原因.

通常当性能问题被检查到时你可以在出现性能问题期间收集一个awr报告.收集awr报告的期间最好不要超过一个小时否则有可能会丢失一些细节.

当数据库性能在可接受期间也可以收集awr报告来作为基线当出现数据库性能问题是可以用来进行比较.要确保性能基线收集的时间与出现性能问题时收集awr的时间相同这样才有可比性.

当我们正在查找性能问题是我们的主要关注点在数据库正在等待什么.当进程等待时它们会被阻止做任何操作.

top等待事件提供了对于问题来说需要我们关注的信息而不用浪费时间去调查其它的原因.

top 5时间事件
注意top等待部分是整个awr报告中的最重要的一个部分它可以用来量化性能和进行诊断比较

Top 5 Timed Events Avg %Total
~~~~~~~~~~~~~~~~~~ wait Call
Event Waits Time (s) (ms) Time Wait Class
—————————— ———— ———– —— —— ———-
db file scattered read 10,152,564 81,327 8 29.6 User I/O
db file sequential read 10,327,231 75,878 7 27.6 User I/O
CPU time 56,207 20.5
read by other session 4,397,330 33,455 8 12.2 User I/O
PX Deq Credit: send blkd 31,398 26,576 846 9.7 Other
————————————————————-

top 5等待部分报告了一系列有用的相关等待事件.它记录了在遇到性能期间所发生的等待次数和等待总的时间以及每个事件的平均等待时间.

在上面的这个例子中,几乎60%的等待时间是与IO相关的读取操作
事件’db file scattered read’是典型用于全表扫描和索引快速完全扫描时执行多块读相关的等待事件
事件’db file sequential read’是用于块读和通常用于不能执行多块读时相关的等待事件(例如索引读取)

另外的20%的等待时间划CPU time.高cpu利用率通常是低性能sql(执行昂贵的IO操作)的一个标识符(或者sql语句有使用更少资源的潜能)

基于以上的信息我们将会调查这些等待是否指示了性能问题.如果是解决这些问题,如果不是继续查看下一部分信息是否是造成性能问题的原因

有两个原因让IO相关的等待事件成为top等待事件
1.数据库正在执行大量的读取操作
2.单个读取操作很慢

top5等待事件有以下帮助:
1.数据库正在执行大量的读取操作?
这部分信息显示了在这个awr报告期间这些等待事件中每一个执行了1000万次读取,这个读取次数是否是大量读取操作取决于awr报告的持续时间是1小时还是1分钟.检查报告期间来评估这个问题.如果读取操作过度那么为什么数据库还会执行大量的读取操作?数据库只读取数据是因为执行的sql语句指示它进行读取操作为了调整可以查看sql statistics部分的信息.

2.是不是单个读取操作慢?
这部分显示了两个等待<=8ms的IO相关等待事件,这个是快是慢取于硬件底层的IO子系统,但通常低于20ms是可以接受

如果IO慢,那么可以从’Tablespace IO stats’部分得到以下信息:

Tablespace IO Stats DB/Inst: VMWREP/VMWREP Snaps: 1-15
-> ordered by IOs (Reads + Writes) desc

Tablespace
——————————
Av Av Av Av Buffer Av Buf
Reads Reads/s Rd(ms) Blks/Rd Writes Writes/s Waits Wt(ms)
————– ——- —— ——- ———— ——– ———- ——
TS_TX_DATA
14,246,367 283 7.6 4.6 145,263,880 2,883 3,844,161 8.3
USER
204,834 4 10.7 1.0 17,849,021 354 15,249 9.8
UNDOTS1
19,725 0 3.0 1.0 10,064,086 200 1,964 4.9
AE_TS
4,287,567 85 5.4 6.7 932 0 465,793 3.7
TEMP
2,022,883 40 0.0 5.8 878,049 17 0 0.0
UNDOTS3
1,310,493 26 4.6 1.0 941,675 19 43 0.0
TS_TX_IDX
1,884,478 37 7.3 1.0 23,695 0 73,703 8.3
SYSAUX
346,094 7 5.6 3.9 112,744 2 0 0.0
SYSTEM
101,771 2 7.9 3.5 25,098 0 653 2.7

特别注意的是查看RD(ms)的值,如果每次读取时间的值高于20ms,那么你可以从操作系统层开始调查IO屏颈.注意:你应该忽略相关的空闲的表空间/文件当你发现RD(ms)的值较高时可能是因为磁盘的spinup造成的这与性能无关.如果你读取1000万次读取被认为是IO慢这不太可能它可能是表空间/文件只有10个读取操作造成的问题

虽然高等待’db file scattered read’和’db file sequential read’事件可能与IO相关,但是实际上发现大部分这些等待事件基于数据库正在运行的sql语句来说是正常的.实际上,在一个高度优化的数据中,希望它们出现在top等待事件中,因此这意味着数据库没有性能问题.

它们被用来评估是否高等待说明了某些sql语句没有使用最佳的访问路径.如果有大量的’db file scattered read’等待事件,那么sql可能没有使用最佳的访问路径因此使用了全表扫描而不是索引扫描(或者可能是丢失索引或者没有最佳的索引可用).此外,大量的’db file sequential read’等待事件可以说明了sql语句正在使用非选择性索引且因此要读取更多的索引块或者使用了错误的索引.因此这些等待事件可能说明sql语句执行计划性能较低.

不管怎样,都应该从awr报告中检查top资源消耗的情况来判断它们是否过度或是否可以改进

注意上面有20%的等待时间是cpu时间.在查看sql统计时也应该被检查.后面的检查是依据tops等待进行的.例如在上面的top5等待事件中前功尽弃3个是指示有性能不佳的sql语句应该进行调查

同样的如果你没有看到latch等待那么latch就不是造成性能问题的原因所以就不需要继续调查latch等待.

一般来说,如果数据库慢那么top5等待事件中包含”cpu”和”db file sequential read”和”db file scattered read”那么这说明将要注意查看top sql(通过逻辑和物理读取分类的)部分和叫做sql调整指导(或手动调整它们)来确保
它们有效的运行.

SQL Statistics
SQL ordered by Elapsed Time
SQL ordered by CPU Time
SQL ordered by User I/O Wait Time
SQL ordered by Gets
SQL ordered by Reads
SQL ordered by Physical Reads(UnOptimized)
SQL ordered by Executions
SQL ordered by Parse Calls
SQL ordered by Sharable Memory
SQL ordered by Version Count
SQL ordered by Cluster Wait Time
Complete List of SQL Text
上面不同的sql统计信息应该根据top5等待事件中的不同等待事件进行查看.例如在我们的例子中,我们看到有’db file scattered read’,’db file sequential read’和cpu.对于这些我们要重点关注SQL ordered by CPU Time,SQL ordered by Gets和SQL ordered by Reads部分.

通常查看’SQL ordered by gets’部分指示sql语句有较高的缓存获取通常需要进行合适的调优:

SQL ordered by Gets
-> Resources reported for PL/SQL code includes the resources used by all SQL
statements called by the code.
-> Total Buffer Gets: 4,745,943,815
-> Captured SQL account for 122.2% of Total

Gets CPU Elapsed
Buffer Gets Executions per Exec %Total Time (s) Time (s) SQL Id
————– ———— ———— —— ——– ——— ————-
1,228,753,877 168 7,314,011.2 25.9 8022.46 8404.73 5t1y1nvmwp2
SELECT ADDRESSID”,CURRENT$.”ADDRESSTYPEID”,CURRENT$URRENT$.”ADDRESS3″,
CURRENT$.”CITY”,CURRENT$.”ZIP”,CURRENT$.”STATE”,CURRENT$.”PHONECOUNTRYCODE”,
CURRENT$.”PHONENUMBER”,CURRENT$.”PHONEEXTENSION”,CURRENT$.”FAXCOU

1,039,875,759 62,959,363 16.5 21.9 5320.27 5618.96 grr4mg7ms81
Module: DBMS_SCHEDULER
INSERT INTO “ADDRESS_RDONLY” (“ADDRESSID”,”ADDRESSTYPEID”,”CUSTOMERID”,”
ADDRESS1″,”ADDRESS2″,”ADDRESS3″,”CITY”,”ZIP”,”STATE”,”PHONECOUNTRYCODE”,”PHONENU

854,035,223 168 5,083,543.0 18.0 5713.50 7458.95 4at7cbx8hnz
SELECT “CUSTOMERID”,CURRENT$.”ISACTIVE”,CURRENT$.”FIRSTNAME”,CURRENT$.”LASTNAME”,CU<
RRENT$.”ORGANIZATION”,CURRENT$.”DATEREGISTERED”,CURRENT$.”CUSTOMERSTATUSID”,CURR
ENT$.”LASTMODIFIEDDATE”,CURRENT$.”SOURCE”,CURRENT$.”EMPLOYEEDEPT”,CURRENT$.

调整可以手动进行也可以通过sql调整指导来进行

对上面的信息进行分析:
Total Buffer Gets: 4,745,943,815
我们假设这是一个时间间隔为1小时的awr报告,这是对于buffer get来说是一个重要的数字因此这证实了为了确保它们正使用最佳的访问路么它们是值得调查的top sql语句.

单个 buffer gets
对于单个语句的buffer gets是非常高得最小的也有854,035,223次.这三个语句实际上指出了有大量buffer gets的两大原因:
过度的buffer gets/exectuion sql_id ‘5t1y1nvmwp2’和’4at7cbx8hnz’仅仅只执行了168次,但每一次执行读取超过500万的buffer.这个语句是要被进行调优的主要对象因为buffer在太高了.

过度的执行
另一方面sql_id ‘grr4mg7ms81’每次执行只读取16个buffer.调整这个语句不能有效的减少buffer 读.然而这个问题可能是由这个语句的执行次数造成的—执行62,959,363次.改变这个语句的调用方式–它很可能在一个循环中一次获取一行记录,可以修改成一次执行获取多条记录那么这样就会有效的减少buffer读取.

记住这些数字对于繁忙的工作环境可能是正常的.可通通过使用这个时间的awr报告与性能基线awr报告进行比较,你可以看看这些语句在数据库性能良好的情况下是不是也执行了这么多的buffer读取.如果也是那么就不用关注这个问题了可以忽略它们(因为改进这些语句可以提高一些性能)

其它的sql统计信息部分
在sql统计信息部分有不同的报告部分用于指示不同的原因,如果你没有特定问题那么查看这部分信息的作用有限.
Waits for ‘Cursor: mutex/pin’
如果在这有mutex等待象”Cursor:pin S wait on X’ or ‘Cursor:mutex X’,这些象征着解析问题.
最基本的就是查看有高解析次数’SQL ordered by Parse Cllas’ 或高版本次数的sql语句 ‘SQL ordered by Version Count’
这是最有可能造成问题的原因.

Load Profile 负载概要
根据等待事件,负载概要部分也提供有用的后台信息或与问题相关的特定信息

Load Profile
~~~~~~~~~~~~ Per Second Per Transaction
————— —————
Redo size: 4,585,414.80 3,165,883.14
Logical reads: 94,185.63 65,028.07
Block changes: 40,028.57 27,636.71
Physical reads: 2,206.12 1,523.16
Physical writes: 3,939.97 2,720.25
User calls: 50.08 34.58
Parses: 26.96 18.61
Hard parses: 1.49 1.03
Sorts: 18.36 12.68
Logons: 0.13 0.09
Executes: 4,925.89 3,400.96
Transactions: 1.45

% Blocks changed per Read: 42.50 Recursive Call %: 99.19
Rollback per transaction %: 59.69 Rows per Sort: 1922.64

在这个例子中,等待事件部分显示的问题是sql语句执行的问题所以负载概要也能检查出相关的信息.

如果你正在为了通常的调整在看awr报告,你可以查看负载部分来显示相关的有高物理写的高重做活动.在上面的信息中写与读的负载比值高达到了43.50%.

此外这里硬解析与软解析比较低.如果在top等待事件中有’library cache:mutex X’,那么整个解析率的统计信息与这些等待事件息息相关

与性能基线awr报告进行比较将提供最好的信息,例如,可以通过比较重做的大小,用户的调用和解析来看负载的改变

Instance Efficiency实例的效率
实例的效率统计信息对于通常的调整来定位特定的问题是很有用的(除非等待事件已经指示出问题的原因)

Instance Efficiency Percentages (Target 100%)
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Buffer Nowait %: 99.91 Redo NoWait %: 100.00
Buffer Hit %: 98.14 In-memory Sort %: 99.98
Library Hit %: 99.91 Soft Parse %: 94.48
Execute to Parse %: 99.45 Latch Hit %: 99.97
Parse CPU to Parse Elapsd %: 71.23 % Non-Parse CPU: 99.00

在上面的这个例子中这部分最重要的统计信息是”% Non-Parse CPU”,因为这指示了在top等待事件中几乎所有的CPU时间
都花在了执行操作上而不是解析操作,这意味着调整sql可能提高性能.

如果我们正在调整,那么94.48%的软解析率显示了硬解析率是较小的.这么高的解析率说明很好的使用了共享游标.通常我们希望这个统计值接近100%,但记住有一小部分的百分比不是依赖于应用程序的.例如在一个数据仓库环境中,硬解析可能由于使用了物化视图或直方图变得比较高.所以在出现性能问题时与性能基线awr报告进行比较是很重要的.

Latch Activity 闩锁活动
在这个例子中我们不能看到有效的闩锁等待可以忽略此部分信息.然而,如果闩锁等待很严重那么我们将基于

Latch Sleep Breakdown来查看闩锁等待相关的信息
Latch Sleep Breakdown

* ordered by misses desc

Latch Name
—————————————-
Get Requests Misses Sleeps Spin Gets Sleep1 Sleep2 Sleep3
————– ———– ———– ———- ——– ——– ——–
cache buffers chains
2,881,936,948 3,070,271 41,336 3,031,456 0 0 0
row cache objects
941,375,571 1,215,395 852 1,214,606 0 0 0
object queue header operation
763,607,977 949,376 30,484 919,782 0 0 0
cache buffers lru chain
376,874,990 705,162 3,192 702,090 0 0 0

这里的顶级闩锁是cache buffers chains,cache buffers chains闩锁是用来保护从磁盘读取到缓冲区缓存中的数据.当看到数据正在被读取时这是很正常的闩锁.当这个出现压力时闩锁sleeps数据就会趋向于这些查询请求的等待次数这些竞争可能是由于低效的sql读取相同的buffer造成的.

在上面的例子中虽然buffer gets中的get请求的次数是2,881,936,948但sleeps次数是41,336是较低的.sleeps与misses的平均比率(avg slps/miss)是较低的.原因是服务器能够处理这样规模的数据因此这里对于cache buffers chains闩锁来说没有什么竞争.

cpu等待事件
仅仅因为cpu等待出现在awr报告中的top等待事件中不能说明什么问题.然而如果性能慢且cpu使用率高那么可以调查cpu等待事件,首先可以检查awr报告中的消耗cpu较多的sql语句
SQL ordered by CPU Time
-> Resources reported for PL/SQL code includes the resources used by all SQL
statements called by the code.
-> % Total is the CPU Time divided into the Total CPU Time times 100
-> Total CPU Time (s): 56,207
-> Captured SQL account for 114.6% of Total

CPU Elapsed CPU per % Total
Time (s) Time (s) Executions Exec (s) % Total DB Time SQL Id
———- ———- ———— ———– ——- ——- ————-
20,349 24,884 168 121.12 36.2 9.1 7bbhgqykv3cm9
Module: DBMS_SCHEDULER
DECLARE job BINARY_INTEGER := :job; next_date TIMESTAMP WITH TIME ZONE := :myda
te; broken BOOLEAN := FALSE; job_name VARCHAR2(30) := :job_name; job_subname
VARCHAR2(30) := :job_subname; job_owner VARCHAR2(30) := :job_owner; job_start
TIMESTAMP WITH TIME ZONE := :job_start; job_scheduled_start TIMESTAMP WITH TIME

总的cpu时间:56,207,大概为15分钟.这个信息是否有效依据报告的持续的时间周期.消耗cpu的顶级sql使用了20,349秒大约5分钟占整个数据库时间的9.1%.执行了168次.

诊断ORA-00060 Deadlock Detected错误

什么是死锁
当一个会话A想要获得另一个会话B所持有的资源,但是会话B也想要获得会话A所持有的资源时就会出现死锁.

下面将演示一个死锁的例子:

jy@JINGYONG> insert into test_jy values(1,'First');

已创建 1 行。

jy@JINGYONG> insert into test_jy values(2,'Second');

已创建 1 行。

jy@JINGYONG> commit;

提交完成。

jy@JINGYONG> select rowid,num,txt from test_jy;

ROWID                     NUM TXT
------------------ ---------- ----------
AAASNsAAEAAAAIlAAA          1 First
AAASNsAAEAAAAIlAAB          2 Second

session#1:

SQL> update test_jy set txt='session1' where num=1;

1 row updated.

session#2:
jy@JINGYONG> update test_jy set txt='session2' where num=2;

已更新 1 行。

jy@JINGYONG> update test_jy set txt='session2' where num=1;

现在session#2正等待session#1所持有的TX锁

session#1:

SQL> update test_jy set txt='session1' where num=2;

现在session#1正等待这一行的TX锁,这个锁被session#2所持有,然而session#2也正等待session#1这就形成了死锁,当出现死锁时一个会话会抛出一个ORA-00060错误.
session#2:

       *
第 1 行出现错误:
ORA-00060: 等待资源时检测到死锁

这时session#1仍然被锁直接到session#2提交或回滚出错的ORA-00060的语句它只会回滚当前的语句而不是整个事务.

诊断信息由ora-00060提供
ora-00060错误通常会将错误信息写入alert.log文件并同时创建一个跟踪文件.跟踪文件会根据创建跟踪文件的进程的类型写入user_dump_dest或background_dump_dest目录中.

跟踪文件包含死锁图表信息和其它信息.

Deadlock graph:
                       ---------Blocker(s)--------  ---------Waiter(s)---------
Resource Name          process session holds waits  process session holds waits
TX-00030004-000002c7        22      26     X             24      29           X
TX-00040014-0000022b        24      29     X             22      26           X
 
session 26: DID 0001-0016-00000073	session 29: DID 0001-0018-000000BE 
session 29: DID 0001-0018-000000BE	session 26: DID 0001-0016-00000073 
 
Rows waited on:
  Session 26: obj - rowid = 0001236C - AAASNsAAEAAAAIlAAA
  (dictionary objn - 74604, file - 4, block - 549, slot - 0)
  Session 29: obj - rowid = 0001236C - AAASNsAAEAAAAIlAAB
  (dictionary objn - 74604, file - 4, block - 549, slot - 1)
 
----- Information for the OTHER waiting sessions -----
Session 29:
  sid: 29 ser: 94 audsid: 410112 user: 91/JY flags: 0x45
  pid: 24 O/S info: user: oracle, term: UNKNOWN, ospid: 3753
    image: oracle@jingyong (TNS V1-V3)
  client details:
    O/S info: user: oracle, term: pts/1, ospid: 3746
    machine: jingyong program: sqlplus@jingyong (TNS V1-V3)
    application name: SQL*Plus, hash value=3669949024
  current SQL:
  update test_jy set txt=:"SYS_B_0" where num=:"SYS_B_1"
 
----- End of information for the OTHER waiting sessions -----
 
Information for THIS session:
 
----- Current SQL Statement for this session (sql_id=b8gxacbadupu7) -----
update test_jy set txt=:"SYS_B_0" where num=:"SYS_B_1"
===================================================
PROCESS STATE
-------------
....

第一部分:Deadlock graph

Deadlock graph:
                       ---------Blocker(s)--------  ---------Waiter(s)---------
Resource Name          process session holds waits  process session holds waits
TX-00030004-000002c7        22      26     X             24      29           X
TX-00040014-0000022b        24      29     X             22      26           X
 
session 26: DID 0001-0016-00000073	session 29: DID 0001-0018-000000BE 
session 29: DID 0001-0018-000000BE	session 26: DID 0001-0016-00000073 

这上面的信息显示了哪个进程持有的锁和哪个进程正等待的的锁资源的情况.对于每一个资源都有两部分信息与相关的进程相关联
Blockers(s)
Waiters(s)
在Deadlock graph中的信息
Resource Name:被持有或被等待的锁名称
Resource Name由三部分组成:Lock Type_ID1_ID2,ID1和ID2依赖于锁类型会有所不同
TX-00030004-000002c7
Lock Type:TX
ID1(00030004)和ID2(000002c7)指示回滚段和事务的事务表条目.

process 锁/等待会话的v$process.pid
session 锁/等待会话的v$session.sid
holds 持有的锁模式
waits 等待的锁模式

因此
sid 26(process 22)在排他模式下持有TX-00030004-000002c7锁并在排他模式下等待锁TX-00040014-0000022b

sid 29(process 24)在排他模式下持有TX-00040014-0000022b锁并在排他模式下等待TX-00030004-000002c7锁

最重要的是要注意对于每种资源的锁类型,模式的持有者和模式的请求指示了造成死锁的原因

第二部分:Rows waited on

Rows waited on:
  Session 26: obj - rowid = 0001236C - AAASNsAAEAAAAIlAAA
  (dictionary objn - 74604, file - 4, block - 549, slot - 0)
  Session 29: obj - rowid = 0001236C - AAASNsAAEAAAAIlAAB
  (dictionary objn - 74604, file - 4, block - 549, slot - 1)

如果死锁是由于以不同的顺序来获得行级锁造成的那么每个会话都正等待锁定自己的所持有的行源.如果请求的
TX模式 X等待那么’Rows waited on’可能是很有用的信息.而对于其它类型的锁’Rows waited on’通常会显示为”no row”
在上面的例子中
sid 26 was waiting for rowid ‘AAASNsAAEAAAAIlAAA’ of object 74604
sid 29 was waiting for rowid ‘AAASNsAAEAAAAIlAAB’ of object 74604
它们可能来检查实行的行记录:

jy@JINGYONG> select owner,object_name,object_type from dba_objects where object_
id=74604;

OWNER                          OBJECT_NAME                     OBJECT_TYPE
------------------------------ -----------------------------   --------------
JY                             TEST_JY                          TABLE




jy@JINGYONG> select * from test_jy where rowid='AAASNsAAEAAAAIlAAA';

       NUM TXT
---------- ----------
         1 First

第三部分:Information for the OTHER waiting sessions

----- Information for the OTHER waiting sessions -----
Session 29:
  sid: 29 ser: 94 audsid: 410112 user: 91/JY flags: 0x45
  pid: 24 O/S info: user: oracle, term: UNKNOWN, ospid: 3753
    image: oracle@jingyong (TNS V1-V3)
  client details:
    O/S info: user: oracle, term: pts/1, ospid: 3746
    machine: jingyong program: sqlplus@jingyong (TNS V1-V3)
    application name: SQL*Plus, hash value=3669949024
  current SQL:
  update test_jy set txt='session1' where num=2;
 
----- End of information for the OTHER waiting sessions -----

这一部分显示了参与死锁的其它会话的信息,这些信息包括:
会话信息
客户端信息
当前的sql语句
update test_jy set txt=’session1′ where num=2;

第四部分:Information for THIS session

Information for THIS session:
 
----- Current SQL Statement for this session (sql_id=b8gxacbadupu7) -----
update test_jy set txt='session2' where num=1

显示了这个会话造成ora-00060错误的语句

避免死锁
上面死锁发生是因为程序没有限制行被更新的顺序引起的.程序可以避免行级死锁通过强制行更新的顺序例如使用下面的限制就不会发生死锁

Session #1:          update test_jy set txt='session1' where num=1;


Session #2:          update test_jy set txt='session2' where num=1;
                           > Session #2 is now waiting for the 
                             TX lock held by Session #1

Session #1:          update test_jy set txt='session1' where num=2;
                           > Succeeds as no-one is locking this row
                     commit;
                           > Session #2 is released as it is no 
                             longer waiting for this TX

Session #2:          update test_jy set txt='session2' where num=2;
                     commit;

限制行被更新的顺序可以保证不会发生死锁.上面只是一个简单的产生死锁的情况.死锁不一定要是相同表之间的行,也可能是不同表中的行.因此最重要的是限制表更新的顺序和表中行被更新的顺序.

不同锁类型与模式
最常见的死锁类型是TX和TM锁.它们可能出现许多持有/请求模式.
锁模式 模式请求 可能的原因
TX X(mode 6) 程序行级冲突
通过重新编写程序确保行以特定的顺序被锁定
TX S(mode 4)
TM SSX(mode 5) 这通常与存在外键约束但在子表中没有在外键列上创建索引有关

S(mode 4)

TM锁
TM锁中的ID1指示了哪个对象正被锁定.这使得当TM锁发生时隔离与死锁相关的对象是非常容易的
TM锁的格式是TM-0001236C-00000000其中0001236C是对象编号的十六进制表示.
1.转换0001236c为十进制
0001236c的十进制是74604
2.定位对象

jy@JINGYONG> select owner,object_name,object_type from dba_objects where object_
id=74604;

OWNER                          OBJECT_NAME                     OBJECT_TYPE
------------------------------ -----------------------------   --------------
JY                             TEST_JY                          TABLE

怎么样获得其它的信息
可以通过在init.ora文件中设置
event=”60 trace name errorstack level 3;name systemstate level 266″
或者通过alter system来设置这个事件
ALTER SYSTEM SET events’60 trace name errorstack level 3;name systemstate level 266′;
注意这个事件会生成很大的跟踪文件你要确保max_dump_file_size的值有足够大来生成跟踪文件

SQL* Net message to client 和SQL * Net more data to client等待事件

什么是SQL* Net message to client 和SQL * Net more data to client等待事件?
SQL * Net message to client等待事件发生在当一个服务器进程已经发送数据或消息到客户端并正等待回复的时候.这个等待时间是等待从TCP(Transparent Network Substrate)等待响应的时间.这个等待事件通常被认为是一个空闲等待事件,它被看作是服务器进程正在等待其它的回复.在性能调整中如果个别的等待时间很高那么在服务器进行调整的可能性不大而是在其它方面进行调整,如果总的等待时间很高但个别的等待时间较小那么等待可能是由于收集数据所引起的

对于SQL * Net more data to client等待事件,oracle使用SDU(session data unit)会话数据单元将SDU缓存写入到TCP套接字缓存中.如果数据比会话数据单元的初始大小大那么数据需要被多次的发送.如果有大量的数据被发送然后在每批数据发送后这个会话将会等待’SQL * Net more data to client’等待事件.

oracle net允许通过参数SDU(会话数据单元)和TDU(传输数据单元)来控制数据包的大小.它们分别控制’Session’和’Transport’层的缓存大小.TDU在数在oracle net v8.0中已经被废弃.

数据包大小
SDU是会话数据单元它控制着发送和收接数据的大小.SDU值的范围从512到31767字节缺省大小是2048bytes(这个值依赖于数据库的版本).为了最小化oracle net 数据包头的开销和消息碎片.设置SDU的大小作为一个多重的MSS(网络协议被使用的最大段大小).TDU是最大传输单元(MTU)

计算MSS:
MSS=MTU-TCP header size-IP header size

MTU(or TDU)-1500 bytes for Ethernet
TCP-20 bytes
IP-20 bytes
对于以太网的TCP/IP协议的MSS这里还有1460bytes,传输网络底层(TNS)头是额外的30bytes.所以能被发送的数据大小是1430 bytes.国灰TNS头被包含在TCP数据包中,所以在SDU中包含了TNS头的大小.对于实例来说,如果你有5720 bytes的数据要发送,它将分成四个TCP包(5720/1430=4)那么这将有四个TNS包要发送.对于每个包的TNS头要增加30 bytes(1430+30=1460),增加TCP/IP头的大小40 bytes,你将得到四个完全以太网包的发送大小(1460+40=1500).为了得到TCP/IP的最佳效果,应该要配置TCP发送和接收的缓存大小.

TDU是传输数据单元它控制着传输网络层发送和读取数据的大小.TDU缺省的大小是32767 bytes在oracle v8.0和以后的版本中不用配置.TDU值的范围从0到32767.如果不设置TDU那么它将使用缺省值.例如TDU的值如果为1,这将造成在网络层读写数据只有1 bytes.

在SQL *Plus中的arraysize参数决定每一次网络传输获取多少行记录.

对于一个SDU大小大于2048的连接,客户端和服务端必需指定一个较大的SDU值.数据库将选择两者中最低的哪一个.

SDU配置
为了配置SDU,要确保SDU值出现在所有相关的地方
1.客户端的TNSNAMES.ora:这个参数必需出现在DESCRIPTION子句中:
TEST =
(DESCRIPTION =
(SDU=8192)
(TDU=8192) < – 8.0 TDU position
(ADDRESS =(PROTOCOL = TCP)(HOST = jy)(PORT = 1521))
(CONNECT_DATA = (SID = V920)))

LISTENER.ora:这个参数必需出现在SID_DESC子句中:
SID_LIST_LISTENER =
(SID_LIST =
(SID_DESC =
(SDU = 8192) (TDU = 8192) (SID_NAME = V920)
(ORACLE_HOME = /oracle/product/9.2.0)))

2.从oracle的9.0.1.5,9.2.04和10.2.0.1开始这个缺省的SDU大小对于连接改成使用动态注册了.
在SQLNET.ora中
DEFAULT_SDU_SIZE = 8192
上面的参数,SDU可以在客户端的sqlnet.ora文件和服务端的sqlnet.ora文件中进行设置而不用连接描述符

对于共享服务器的配置
如果使用共享服务器,在DISPATCHERS参数中设置SDU的大小:
DISPATCHERS=”(DESCRIPTION=(ADDRESS=(PROTOCOL=TCP))(SDU=8192))”
对于oracle8使用MTS_DISPATCHERS参数
为了确保SDU的大小与客户端配置的大小相匹配,服务端将选择较小的一个.有些客户端的SDU必需要小于服务端的SDU值

怎样诊断SQL* Net message to client 和SQL * Net more data to client等待事件
诊断SQL* Net message to client 和SQL * Net more data to client等待事件最好的方法就是运行10046跟踪.

sys@JINGYONG> oradebug setmypid
已处理的语句
sys@JINGYONG> alter session set events '10046 trace name context forever,level 1
2';

会话已更改。

sys@JINGYONG> select * from scott.emp;

     EMPNO ENAME      JOB              MGR HIREDATE              SAL       COMM    DEPTNO
---------- ---------- --------- ---------- -------------- ---------- ----------    ----------
      7369 SMITH      CLERK           7902 17-12月-80            800               20
      7499 ALLEN      SALESMAN        7698 20-2月 -81           1600        300    30
      7521 WARD       SALESMAN        7698 22-2月 -81           1250        500    30
      7566 JONES      MANAGER         7839 02-4月 -81           2975               20
      7654 MARTIN     SALESMAN        7698 28-9月 -81           1250       1400    30
      7698 BLAKE      MANAGER         7839 01-5月 -81           2850               30
      7782 CLARK      MANAGER         7839 09-6月 -81           2450               10
      7788 SCOTT      ANALYST         7566 19-4月 -87           3000               20
      7839 KING       PRESIDENT            17-11月-81           5000               10
      7844 TURNER     SALESMAN        7698 08-9月 -81           1500          0    30
      7876 ADAMS      CLERK           7788 23-5月 -87           1100               20
      7900 JAMES      CLERK           7698 03-12月-81            950               30
      7902 FORD       ANALYST         7566 03-12月-81           3000               20
      7934 MILLER     CLERK           7782 23-1月 -82           1300               10

已选择14行。

sys@JINGYONG> alter session set events '10046 trace name context off';

会话已更改。

sys@JINGYONG> oradebug tracefile_name
/u01/app/oracle/diag/rdbms/jingyong/jingyong/trace/jingyong_ora_2745.trc

使用tkprof对跟踪文件格式化后可以得到以下内容:

select * 
from
 scott.emp

call     count       cpu    elapsed       disk      query    current        rows
------- ------  -------- ---------- ---------- ---------- ----------  ----------
Parse        1      0.03       0.04          0          0          0           0
Execute      1      0.00       0.00          0          0          0           0
Fetch        2      0.01       0.02          6          8          0          14
------- ------  -------- ---------- ---------- ---------- ----------  ----------
total        4      0.05       0.07          6          8          0          14

Misses in library cache during parse: 1
Optimizer mode: ALL_ROWS
Parsing user id: SYS

Rows     Row Source Operation
-------  ---------------------------------------------------
     14  TABLE ACCESS FULL EMP (cr=8 pr=6 pw=0 time=94 us cost=3 size=532 card=14)

Elapsed times include waiting on following events:
  Event waited on                             Times   Max. Wait  Total Waited
  ----------------------------------------   Waited  ----------  ------------
  SQL*Net message to client                       2        0.00          0.00
  Disk file operations I/O                        1        0.00          0.00
  db file sequential read                         1        0.01          0.01
  db file scattered read                          1        0.00          0.00
  SQL*Net message from client                     2        0.00          0.01
********************************************************************************

我们可以看到单个SQL*Net message to client等待事件通常是非常短的(在上面的例子总的等待小于1毫秒).等待时间被记录为0毫秒,这个等待事件不会造成性能问题.

如果当发现这个等待事件的等待时间不同寻常的高.例如在statspack或awr报告中出现在top等待事件中,那么可以通过跟踪程序或sql来进行调整

潜在的几种解决方法
1.SDU大小
记住SQL* Net message to client等待事件通常不是一个网络问题,它基于TCP包的吞吐量.第一阶段发送SDU缓存的内容将其写入TCP缓存中,第二阶段就是等待SQL* Net message to client等待事件,这个等待与下面的原因有关:
orace sdu大小
返回给客户端的数据大小
一种解决方法增加SDU的大小,增加大小的方法上面提到过

2.数组大小
如果程序正在处理大量数据库,可以考虑在程序中增加数组的大小.如果使用较小的数组来获取数据那么查询将会执行多批次的调用,它们的每一次调用都会等待SQL* Net message to client等待事件.使用较小的数组来处理大量的数据SQL* Net message to client等待事件会大量增加.

如果从sqlplus中运行查询,在sqlplus中可以使用”set”命令来增加数组的大小
set arrayzie 1000

从10046跟踪文件中可以从fetch行看到获取的缓存大小或数组大小
FETCH #6:c=1000,e=793,p=0,cr=1,cu=0,mis=0,r=13,dep=0,og=1,plh=3956160932,tim=1381994001395851
上面的r=13指示数组大小是13,13可能太小了所以如果SQL* Net message to client等待事件时间长的话就可考虑增加
数组的大小

3.TCP
调整TCP连接确保TCP配置正确

oracle查询语句执行计划中的表消除

oracle查询语句执行计划中的表消除
在10gR2中,引入的新的转换表消除(也可以叫连接消除),它将从查询中移除冗余的表.如果一个表的列仅仅只在连接谓词中出现那么这个表是冗余的且它被用来保证这些连接既不执行过滤也不扩展结果集.oracle在以下几种情况下将会消除冗余表.
主键-外键表消除
从10gr2开始,优化器能将由于主键-外键约束造成的冗余表消除例如:

jy@JINGYONG> create table jobs
  2  ( job_id NUMBER PRIMARY KEY,
  3  job_title VARCHAR2(35) NOT NULL,
  4  min_salary NUMBER,
  5  max_salary NUMBER );

表已创建。

jy@JINGYONG> create table departments
  2  ( department_id NUMBER PRIMARY KEY,
  3  department_name VARCHAR2(50) );

表已创建。


jy@JINGYONG> create table employees
  2  ( employee_id NUMBER PRIMARY KEY,
  3    employee_name VARCHAR2(50),
  4    department_id NUMBER REFERENCES departments(department_id),
  5    job_id NUMBER REFERENCES jobs(job_id) );

表已创建。

然后执行下面的查询:

jy@JINGYONG> select e.employee_name
  2  from employees e, departments d
  3  where e.department_id = d.department_id;

未选定行

jy@JINGYONG> select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null,null,'typical'));

PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
SQL_ID  91p4shqr32mcy, child number 0
-------------------------------------
select e.employee_name from employees e, departments d where
e.department_id = d.department_id

Plan hash value: 1445457117

-------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation         | Name      | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT  |           |       |       |     2 (100)|          |
|*  1 |  TABLE ACCESS FULL| EMPLOYEES |     1 |    40 |     2   (0)| 00:00:01 |
-------------------------------------------------------------------------------

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

   1 - filter("E"."DEPARTMENT_ID" IS NOT NULL)


在上面的查询中,连接department表是冗余的.department表中只有一列出现在连接谓词中且主键-外键约束保证了对于employees表中的每一行在department表中最多只有一行与之匹配.因此,上面的查询与下面的查询是等价的:

jy@JINGYONG> select e.employee_name
  2  from employees e
  3  where e.department_id is not null;

未选定行

jy@JINGYONG> select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null,null,'typical'))
;

PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
SQL_ID  4dk02pkcxh604, child number 0
-------------------------------------
select e.employee_name from employees e where e.department_id is not
null

Plan hash value: 1445457117

-------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation         | Name      | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT  |           |       |       |     2 (100)|          |
|*  1 |  TABLE ACCESS FULL| EMPLOYEES |     1 |    40 |     2   (0)| 00:00:01 |
-------------------------------------------------------------------------------

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

   1 - filter("E"."DEPARTMENT_ID" IS NOT NULL)

注意如果表employees中的department列上有not null约束上面的is not null谓词不是必需的.从oracle11gr开始,优化器将会消除哪些半连接或反连接的表,例如下面的查询:

jy@JINGYONG> select e.employee_id, e.employee_name
  2  from employees e
  3  where not exists (select 1
  4                    from jobs j
  5                    where j.job_id = e.job_id);

未选定行

jy@JINGYONG> select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null,null,'typical'))
;

PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
SQL_ID  2swr3q3drtycz, child number 0
-------------------------------------
select e.employee_id, e.employee_name from employees e where not exists
(select :"SYS_B_0"                   from jobs j
where j.job_id = e.job_id)

Plan hash value: 1445457117

-------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation         | Name      | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT  |           |       |       |     2 (100)|          |
|*  1 |  TABLE ACCESS FULL| EMPLOYEES |     1 |    53 |     2   (0)| 00:00:01 |
-------------------------------------------------------------------------------

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

   1 - filter("E"."JOB_ID" IS NULL)

因为employees.job_id是引用jobs.job_id的一个外键,对于employees.job_id中的任何不为null的值在jobs表中必需有一个值与之匹配.所以只有employees.job_id为null值的记录才会出现在结果集中.因此上面的查询与下面的查询是等价的:

jy@JINGYONG> select e.employee_id, e.employee_name
  2  from employees e
  3  where job_id is null;

未选定行

jy@JINGYONG> select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null,null,'typical'))
;

PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
SQL_ID  6uh0534dch5m3, child number 0
-------------------------------------
select e.employee_id, e.employee_name from employees e where job_id is
null

Plan hash value: 1445457117

-------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation         | Name      | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT  |           |       |       |     2 (100)|          |
|*  1 |  TABLE ACCESS FULL| EMPLOYEES |     1 |    53 |     2   (0)| 00:00:01 |
-------------------------------------------------------------------------------

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

   1 - filter("JOB_ID" IS NULL)

如果employees.job_id有一个not null约束的话:

jy@JINGYONG> alter table employees modify job_id not null;

表已更改。

那么在这种情况下对于上面的查询语句在employees表中没有满足条件的记录,查询优化器可能会选下面的执行执行:

jy@JINGYONG> select e.employee_id, e.employee_name
  2  from employees e
  3  where job_id is null;

未选定行

jy@JINGYONG> select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null,null,'typical'))
;

PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
SQL_ID  6uh0534dch5m3, child number 0
-------------------------------------
select e.employee_id, e.employee_name from employees e where job_id is
null

Plan hash value: 72609621

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

| Id  | Operation          | Name      | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |

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

|   0 | SELECT STATEMENT   |           |       |       |     1 (100)|          |

|*  1 |  FILTER            |           |       |       |            |          |

|   2 |   TABLE ACCESS FULL| EMPLOYEES |     1 |    53 |     2   (0)| 00:00:01 |

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


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

   1 - filter(NULL IS NOT NULL)

上面谓词中的”NULL IS NOT NULL”过滤是一个虚假的常量谓词它将阻止即将发生的表扫描.

在oracle11gR1中对于ANSI兼容的连接优化器也能正确的执行表消除,例如:

jy@JINGYONG> select employee_name
  2  from employees e inner join jobs j
  3  on e.job_id = j.job_id;

未选定行

jy@JINGYONG> select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null,null,'typical'))
;

PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
SQL_ID  6m6g9pfuvpb69, child number 0
-------------------------------------
select employee_name from employees e inner join jobs j on e.job_id =
j.job_id

Plan hash value: 1445457117

-------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation         | Name      | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT  |           |       |       |     2 (100)|          |
|   1 |  TABLE ACCESS FULL| EMPLOYEES |     1 |    27 |     2   (0)| 00:00:01 |
-------------------------------------------------------------------------------

从上面的执行计划可知优化器正确的消除了冗余表jobs

外连接表消除
在oracle11gr1中对于外连接引入了一种新的表消除,它不要求主键-外键约束.例如:先创建一个新的表projects并向employees表中增加project_id列

jy@JINGYONG> create table projects
  2  ( project_id NUMBER UNIQUE,
  3  deadline DATE,
  4  priority NUMBER );

表已创建。

jy@JINGYONG> alter table employees add project_id number;

表已更改。

现在来执行一个外连接查询:

jy@JINGYONG> select e.employee_name, e.project_id
  2  from employees e, projects p
  3  where e.project_id = p.project_id (+);

未选定行

jy@JINGYONG> select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null,null,'typical'))
;

PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
SQL_ID  bdzav4h1rzn6n, child number 0
-------------------------------------
select e.employee_name, e.project_id from employees e, projects p where
e.project_id = p.project_id (+)

Plan hash value: 1445457117

-------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation         | Name      | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT  |           |       |       |     2 (100)|          |
|   1 |  TABLE ACCESS FULL| EMPLOYEES |     1 |    40 |     2   (0)| 00:00:01 |
-------------------------------------------------------------------------------

外连接保证employees表中的每一行将会至少在结果集中出现一次.这唯一约束projects.project_id用来保证在employees中的每一行在projects表中最多有一行与之匹配.这两个属性一起保证了employees表中的每一行正好在结果集中出现一次.因为表projects中没有其它列被引用,projects表能被消除所以优化器选择了上面的查询.

在上面执行的查询都是非常简单的查询,在实际情况不可能都是那样简单的查询.但是在实际情况下表消除也是有好处的包括机器生成的查询和视图中的表消除.例如,一组表可能通过视图来提供访问,其中可能包含连接.通过视图来访问所有的列这个连接可能是必需的.但是有些用户可能只访问这个视图中的一部分列,在这种情况下有些连接表可能会被消除:

jy@JINGYONG> create view employee_directory_v as
  2  select e.employee_name, d.department_name, j.job_title
  3  from employees e, departments d, jobs j
  4  where e.department_id = d.department_id
  5  and e.job_id = j.job_id;

视图已创建。

如果要从上面的视图中通过职称来查看雇员的名字可以使用类似下面的查询:

jy@JINGYONG> select employee_name
  2  from employee_directory_v
  3  where department_name = 'ACCOUNTING';

未选定行

jy@JINGYONG> select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null,null,'typical'))

  2  ;

PLAN_TABLE_OUTPUT
---------------------------------------------------------------------------------------------
SQL_ID  4dfdc0m1d05c0, child number 0
-------------------------------------
select employee_name from employee_directory_v where department_name =
:"SYS_B_0"

Plan hash value: 2170245257

---------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                    | Name         | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
---------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT             |              |       |       |     3 (100)|          |
|   1 |  NESTED LOOPS                |              |       |       | |          |
|   2 |   NESTED LOOPS               |              |     1 |    80 |     3   (0)| 00:00:01 |
|   3 |    TABLE ACCESS FULL         | EMPLOYEES    |     1 |    40 |     2   (0)| 00:00:01 |
|*  4 |    INDEX UNIQUE SCAN         | SYS_C0011146 |     1 |       |     0   (0)|          |
|*  5 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| DEPARTMENTS  |     1 |    40 |     1   (0)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------------------------

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

   4 - access("E"."DEPARTMENT_ID"="D"."DEPARTMENT_ID")
   5 - filter("D"."DEPARTMENT_NAME"=:SYS_B_0)

由于job_title列没有被select子句引用,jobs表从这个查询中被消除了所以优化器选择了上面的执行计划.

目前对于表消除有以下限制:
1.多列的主键-外键约束不支持
2.在查询中引用其它的连接键将阻止表消除.对于一个内联连接,连接键在连接的每一边都是等价的,但是如果
查询通过连接键在select子句中引用了表中其它的列这将不会执行表消除.一个解决办表是重写查询.

参考:
https://blogs.oracle.com/optimizer/entry/why_are_some_of_the_tables_in_my_query_missing_from_the_plan

oracle 11g中auto_sample_size是如何工作的

在oracle 11g中auto_sample_size是如何工作的?
当要准备收集统计信息时,一个最重要的决定是你将使用什么样的抽样大小.一个100%的抽样大小能确保生成准确的统计数据但是它可能要收集很长时间.如是执行1%的抽样将会快速完成收集但是可能会生产不准确的统计数据.

在dbms_stats.gather_*_stats过程中estimate_percent参数当收集统计信息时控制着抽样大小,而且它的缺省值是auto_sample_size

首先来看看auto抽样大小在oracle 11g中的增强
oracle管理统计信息是通过pl/sql包dbms_stats来管理的.dbms_stats包提供了一些pl/sql过程来对表,方案或数据库收集统计信息.这些过程有一个estimate_percent参数,它用来指定收集统计信息时抽样大小的百分比.用户可以指定0到100的任何数字.例如,有一个表TEST,可以对它指定1%的抽样百分比:

exec dbms_stats.gather_table_stats(user,'TEST',estimate_percent => 1);

用户要指定一个合适的抽样百分比是不容易的.如果你指定的抽样百分比太高,那么收集统计信息会花费很长的时间.相反如果数据极端的倾斜且指定的抽样大小太低,那么生成的统计信息可能是不准确的.由于这个原因,oracle对estimate_percent参数引入用auto抽样大小.例如,可以对表TEST指定auto抽样大小:

exec dbms_stats.gather_table_stats(null,'TEST',estimate_percent => dbms_stats.auto_sample_size);

使用auto抽样大小比使用固定的抽样大小有两个优势.第一,当指定auto抽样大小时,系统会自动判断一个合适的抽样百分比.第二,auto抽样大小与固定的抽样大小更灵活.一个固定的抽样百分比在有些时候是好的,但是表的数据分布发生变化后可能就不合适了.换句话说当auto值被使用时当数据分布发生改变后oracle将会自动调整抽样大小.

当oracle使用auto抽样大小来让oracle选择一个合适的抽样大小时生成的统计信息是足够准确的.然而,它在数据极端倾斜的情况下收集统计信息是不准确的.在oracle11g中,当使用auto抽样时已经改变了它的行为.第一,auto抽样现在能生成确定性的统计信息.第二也是更重要的是,auto抽样生成的统计信息与100%抽样生成的统计信息几乎是一样的准确但是auto抽样比100%抽样花费的时间要少.下面做一个测试比较使用固定抽样大小的性能,和在oracle10g和oracle11g中比较auto抽样的情况.我们收集的表名为KCR5,表大小有35G,627228900行.

 desc kcr5
Name   Type                      
------ ------------ 
AKB020 VARCHAR2(20)                                   
AAZ218 VARCHAR2(20)                                   
PKA001 NUMBER(5)                                        
PKA438 VARCHAR2(1)                   
PKA435 VARCHAR2(30)                                             
AAE100 VARCHAR2(1)                         
PKA439 VARCHAR2(20) Y                                     
PKA044 VARCHAR2(1)  Y                

下面的表格给出了不同抽样百分比收集统计信息的时间
抽样百分比 运行时间(秒)
1%抽样大小 154
100%抽样大小 3404
oracle10g的auto抽样大小 503
oracle11g的auto抽样大小 356

对35G的表KCR5使用不同抽样百分比收集统计后可以比较收集统计信息的质量.在一个列的所有统计数据中,不重复值的数量的准确性以前是一个问题.列的不重复值的准确率的计算公式定义如下:
accuracy rate=1-(estimated ndv -actual ndv)/actual ndv.
这个accuracy rate准确率从0%到100%.这个准确率越高,收集的统计信息越准确.因此100%的抽样的准确率总是100%.我们不用关注准确率100的数据,只要关注准确率小于99.9%的下面的是使用不同抽样百分比抽样的数据
列名 实际不重复值数量 11g中的auto抽样 1%抽样
AKB020 34000000 98.3% 49.7%
PKA001 12048687 98.7% 23.4%
PKA438 7000458 99.1% 98.4%
PKA435 5084956 99.5% 99.3%
PKA439 3075965 99.6% 99.4%

从上面的信息可以知道,在oracle11g中使用auto抽样大小的收集时间只有使用100%抽样大小的十分之一,但是收集的统计信息准确率是接近的.

在oracle11g中使用auto_sample_size收集统计信息时收集时间和准确性与oracle10g相比都有提高.

这里我们主要是讨论一个与oracle11g中新auto_sample-size算法相近的算法和这个算法是如何影响收集统计信息的准确性的.

在研究新的收集算法之前,先来看一下旧的算法:
第一步:oracle在开始收集统计信息时使用一个较小的抽样百分比,如果有直方图需要被收集,oracle可能会根据抽样的百分比物化这个抽样

第二步:oracle收集基本列的统计信息样本时.例如,表T只有一个列c1,那么基本的统计收集查询语句就类似下面的(它不是一个真实的语法)

select count(*),count(c1),count(distinct c1),sum(sys_op_opnsize(c1)),min(c1),max(c1)
from T sample(x.0000000000);

查询是在oracle10G中使用auto_sample_size来收集基本的列的统计信息.这个查询的select列表中的项目对应查询表t中的行数,不为null值的记录数,不重复值的记录数,总的列长,C1列的最小值和最大值.在from子句中的”x.0000000000″由于oracle决定的抽样百分比.

第三步:如果直方图需要收集,oracle会对每一个请求直方图的列使用sql查询来抽样.

第四步:对于每个列要求直方图时oracle使用几个指标来判断当前抽样是否满足要求.
非重复值指标:对于这个列抽取的样品中是否包含了足够的非重复值
重复值指标:重复值的数量是否能够适当的从抽到的样品是进行扩展

第五步:如果在第四步中的所有指标都通过了,oracle认为当前的抽样大小是足够的且会对列完成直方图的创建.否则会认为抽样大小不够要增加抽样大小且重复上而后步骤直到找到一个满足条件的抽样大小或接近100%的抽样大小.

注意第三步到第五步对于每一个列都要进行.例如,如果表中有3个列请求创建直方图,在第一次迭代中我们得到一个样本并物化它,我们会使用3个查询,每个列一个,在相同的物化样本中收集直方图信息.假设oracle认为抽样大小对于第一列和第二列是足够的但对于第三列是不够的,那么会增加抽样大小.在第二次迭代中只有一个查询在修改抽样大小后的样品中对第三列收集直方图.

就如我们看到的如果有几次迭代被请求时旧的auto_sample_size可能会失效.几次迭代的主要原因是不能使用小的抽样来收集真实的重复值的数量.如果数据有倾斜,那么大量的低频率的值不会被抽取到样品中因为对于重复值指标来说抽样是失败的.

在oracle11g中我们对于基本列统计使用完不同的收集方法.我们使用下面的查询来收集列基本的列统计

select count(c1),min(c1),max(c1) from T;

查询是在oracle11g中使用auto_sample_size选项收集基本列统计信息的查询.注意在新的基本列统计收集查询中,没有抽样子句被使用.替代它的是执行一个全表扫描.所以这里没有count(distinct c1)来收集c1的重复值数量,相反当执行这个查询时会注入特殊的统计信息收集行资源.这个特殊的收集行资源使用一次通过基于哈希的不重复算法来收集重复值的信息.这个算法要求完全扫描数据,使用有限期数量的内存来生成高度精确的重复值数据与100%抽样几乎接近.这种特殊统计收集行资源的方法也收集行的数量,null值的数量和列的平均长度.因为对表执行了完全扫描,行的数量,列的平均长度,最小值和最大值都是100%的准确.

auto_sample_size也会影响直方图和索引统计信息的收集

auto_sample_size对直方图收集的影响
使用新的auto_sample_size算法时,直方图的收集是脱离基本列统计收集的(它们以前是在相同的抽样样品中进行收集的).因此当判断我们是否要增加抽样大小时,新的auto_sample_size算法不再执行重复值指标检查,因为不能从这个样品中得到重复值.对于直方图来说只有当抽样样品包含太多的null值或太少的行源时才需要增加抽样大小.这能够减少创建直方图所需要的迭代次数.

如果最小(或最大)值出现在用于收集直方图的样品中它不是在基本统计信息中被收集的最小(或最大)值,将会修改直方图因此在基本统计中收集的最小(或最大)值在直方图中会作为最一个(或最后一个)桶的端点而出现.

auto_sample_size对索引统计收集的影响
新的auto_sample_size算法也会影响索引统计信息的收集.索引统计信息收集是抽样的基础.它可能要经过几次迭代因为它要么包含太少的数据块要么为了收集重复键值抽样的大小太小.使用新的auto_sample_size算法,如果这个索引定义在一个单列上,或者索引定义在多列(一组列)上,那么列或列组的重复值将会被用作索引的重复键.那么在这种情况下索引统计收集查询将不会再收集重复键.这有助于减少因为索引统计收集而要增加抽样大小的成本.

小结:
1.新的auto_sample_size算法收集基本列统计时执行全表扫描
2.通过新的auto_sample_size收集重复列值与100%抽样大小收集有一样的准确率
3.其它的基本列统计象null值的数量,列的平均长度,最小和最大值与100%抽样大小收集有相同的准确率
4.基于新的auto_sample_size算法,直方图和索引统计收集仍使用抽样,但是新的auto_sample_size算法有助于缓解增加抽样的样本量.

参考
https://blogs.oracle.com/optimizer/entry/how_does_auto_sample_size

自适应游标共享(ACS)与sql计划管理(SPM)的相互影响

讨论自适应游标共享和sql计划管理的相互影响,要记住它们是负责执行不同任务的.ACS自适应游标共享控制在特定执行时间一个子游标是否被共享.对于每个执行的查询,自适应游标会考虑当前的绑定变量值并决定一个存在的子游标是否能被共享或者优化器将给一个机会对于当前的绑定变量值找到更好的执行计划.SPM(sql计划管理)控制着哪个执行计划会被优化器选中.如果一个子游标是ind-aware,那么决定是否共享是不会理睬这个查询是不是由sql计划管理所控制.但是一旦查询和它的当前绑定变量被发送给优化器sql计划管理会约束优化器选择执行计划,而不会考虑这个查询现在是否正在由自适应游标进行优化.

让我们来看一下例子,有许多方法将执行计划加载到sql计划管理中,但是为了简单起见,测试时将手动从游标缓存中加载执行计划将使用下面的语句来创建一个名叫employees_jy的表,下面的语句是向employees_jy表中插入多行记录,在job列上数据有大量的倾斜,且在表上只创建一个索引.

SQL> drop table employees_jy purge;
 
Table dropped
SQL> create table employees_jy as select * from hr.employees;
 
Table created
SQL> insert into employees_jy
  2  select * from employees_jy where job_id not in ('AD_VP','AD_PRES');
 
104 rows inserted
SQL> insert into employees_jy
  2  select * from employees_jy where job_id not in ('AD_VP','AD_PRES');
 
208 rows inserted
SQL> insert into employees_jy
  2  select * from employees_jy where job_id not in ('AD_VP','AD_PRES');
 
416 rows inserted
SQL> insert into employees_jy
  2  select * from employees_jy where job_id not in ('AD_VP','AD_PRES');
 
832 rows inserted
SQL> insert into employees_jy
  2  select * from employees_jy where job_id not in ('AD_VP','AD_PRES');
 
1664 rows inserted
SQL> insert into employees_jy
  2  select * from employees_jy where job_id not in ('AD_VP','AD_PRES');
 
3328 rows inserted
SQL> insert into employees_jy
  2  select * from employees_jy where job_id not in ('AD_PRES');
 
6658 rows inserted
SQL> insert into employees_jy
  2  select * from employees_jy where job_id not in ('AD_PRES');
 
13316 rows inserted
 
SQL> commit;
 
Commit complete
 

SQL> create index EMP_DEPARTMENT_JY_IX on employees_jy (department_id);
 
Index created


SQL> begin
  2   dbms_stats.gather_table_stats(null, 'employees_jy');
  3  end;
  4  /
  
 
PL/SQL procedure successfully completed

sys@JINGYONG> select job_id,count(*) from employees_jy group by job_id
  2  order by 2;

JOB_ID       COUNT(*)
---------- ----------
AD_PRES             1
AD_VP               8
AD_ASST           256
AC_ACCOUNT        256
AC_MGR            256
PU_MAN            256
PR_REP            256
MK_REP            256
MK_MAN            256
HR_REP            256
FI_MGR            256
SA_MAN           1280
IT_PROG          1280
PU_CLERK         1280
FI_ACCOUNT       1280
ST_MAN           1280
SH_CLERK         5120
ST_CLERK         5120
SA_REP           7680

已选择19行。

下面将执行一个简单的查询将这个employees_jy与hr.departments表使用department_id进行连接
使用job_id对表employees_jy进行过滤并产生聚集结果.

select /*+ bind_aware */ d.department_name,avg(e.salary) 
from employees_jy e,hr.departments d
where e.job_id=:job
and e.department_id=d.department_id
group by d.departmentd_name;

我们为了加快在游标缓存中得到bind-aware游标,对上面的查询语句使用了bind_aware提示.

如果我们对job_id使用三种不同的绑定变量值,AD_PRES,SA_MAN和SA_REP来执行上面的查询,那么优化器会选择三种不同的执行计划.

sys@JINGYONG> select /*+ bind_aware */ avg(e.salary),d.department_name
  2  from employees_jy e,hr.departments d
  3  where e.job_id='AD_PRES'
  4  and e.department_id=d.department_id
  5  group by d.department_name;

AVG(E.SALARY) DEPARTMENT_NAME
------------- ------------------------------
        24000 Executive

sys@JINGYONG> select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null,null,'typical'));

Plan hash value: 912418101

----------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                     | Name         | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
----------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT              |              |       |       |    79 (100)|          |
|   1 |  HASH GROUP BY                |              |     3 |   165 |    79   (3)| 00:00:01 |
|   2 |   NESTED LOOPS                |              |       |       |            |          |
|   3 |    NESTED LOOPS               |              |     3 |   165 |    78   (2)| 00:00:01 |
|   4 |     VIEW                      | VW_GBC_5     |     3 |   117 |    77   (2)| 00:00:01 |
|   5 |      HASH GROUP BY            |              |     3 |    99 |    77   (2)| 00:00:01 |
|*  6 |       TABLE ACCESS FULL       | EMPLOYEES_JY |     3 |    99 |    76   (0)| 00:00:01 |
|*  7 |     INDEX UNIQUE SCAN         | DEPT_ID_PK   |     1 |       |     0   (0)|          |
|   8 |    TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| DEPARTMENTS  |     1 |    16 |     1   (0)| 00:00:01 |
----------------------------------------------------------------------------------------------



sys@JINGYONG> select /*+ bind_aware */ avg(e.salary),d.department_name
  2  from employees_jy e,hr.departments d
  3  where e.job_id='SA_MAN'
  4  and e.department_id=d.department_id
  5  group by d.department_name;

AVG(E.SALARY) DEPARTMENT_NAME
------------- ------------------------------
        12200 Sales

sys@JINGYONG> select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null,null,'typical')
);



Plan hash value: 2162091158

------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation           | Name         | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT    |              |       |       |    80 (100)|          |
|   1 |  HASH GROUP BY      |              |    27 |  1323 |    80   (3)| 00:00:01 |
|*  2 |   HASH JOIN         |              |  1505 |  73745|    79   (2)| 00:00:01 |
|   3 |    TABLE ACCESS FULL| EMPLOYEES_JY |    27 |  50127|     3   (0)| 00:00:01 |
|*  4 |    TABLE ACCESS FULL| DEPARTMENTS  |  1519 |    432|    76   (0)| 00:00:01 |
------------------------------------------------------------------------------------

sys@JINGYONG> select /*+ bind_aware */ avg(e.salary),d.department_name
  2  from employees_jy e,hr.departments d
  3  where e.job_id='SA_REP'
  4  and e.department_id=d.department_id
  5  group by d.department_name;

AVG(E.SALARY) DEPARTMENT_NAME
------------- ------------------------------
   8396.55172 Sales

sys@JINGYONG> select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null,null,'typical')
);


Plan hash value: 4206419095


------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation           | Name         | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT    |              |       |       |    81 (100)|          |
|   1 |  HASH GROUP BY      |              |    27 |  1323 |    81   (3)| 00:00:01 |
|*  2 |   HASH JOIN         |              |  9050 |   433K|    80   (2)| 00:00:01 |
|   3 |    TABLE ACCESS FULL| DEPARTMENTS  |    27 |   432 |     3   (0)| 00:00:01 |
|*  4 |    TABLE ACCESS FULL| EMPLOYEES_JY |  9136 |   294K|    76   (0)| 00:00:01 |
------------------------------------------------------------------------------------

下面我们加载两个执行计划到sql计划管理中,再来使用绑定变量值AD_PRES,SA_REP来执行查询,这里有两个子游标有不同的执行计划.

SQL> select child_number,plan_hash_value
  2  from v$sql
  3  where sql_id='48ndug79z68zn'
  4  ;
 
CHILD_NUMBER PLAN_HASH_VALUE
------------ ---------------
           0      912418101
           1      4206419095


sys@JINGYONG> var loaded number
sys@JINGYONG> exec :loaded:=dbms_spm.load_plans_from_cursor_cache('48ndug79z68zn');

PL/SQL 过程已成功完成。

sys@JINGYONG> print loaded

    LOADED
----------
         2

现在如果我们同样使用上面三个绑定变量值来执行查询,sql计划管理将会约束优化器从sql计划基线中的两个可接受
的执行计划中选择,我们还是使用相同的执行顺序来看一下优化器会选择哪一个.

 select /*+ bind_aware */ avg(e.salary),d.department_name
  2  from employees_jy e,hr.departments d
  3  where e.job_id='AD_PRES'
  4  and e.department_id=d.department_id
  5  group by d.department_name;

AVG(E.SALARY) DEPARTMENT_NAME
------------- ------------------------------
        24000 Executive

sys@JINGYONG> select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null,null,'typical')
);


Plan hash value: 912418101

----------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                     | Name         | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
----------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT              |              |       |       |    79 (100)|          |
|   1 |  HASH GROUP BY                |              |     3 |   165 |    79   (3)| 00:00:01 |
|   2 |   NESTED LOOPS                |              |       |       |            |          |
|   3 |    NESTED LOOPS               |              |     3 |   165 |    78   (2)| 00:00:01 |
|   4 |     VIEW                      | VW_GBC_5     |     3 |   117 |    77   (2)| 00:00:01 |
|   5 |      HASH GROUP BY            |              |     3 |    99 |    77   (2)| 00:00:01 |
|*  6 |       TABLE ACCESS FULL       | EMPLOYEES_JY |     3 |    99 |    76   (0)| 00:00:01 |
|*  7 |     INDEX UNIQUE SCAN         | DEPT_ID_PK   |     1 |       |     0   (0)|          |
|   8 |    TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| DEPARTMENTS  |     1 |    16 |     1   (0)| 00:00:01 |
----------------------------------------------------------------------------------------------


Note
-----
   - dynamic sampling used for this statement (level=2)
   - SQL plan baseline SQL_PLAN_5rjzd2w0wwnak39ef2806 used for this statement

对于这个绑定变量值,选择了正确的执行计划没有因为sql计划基线而混淆.这是因为这个执行计划被加载到
sql计划基线中且是可接受的.所以优化器允许选择它.


 select /*+ bind_aware */ avg(e.salary),d.department_name
  2  from employees_jy e,hr.departments d
  3  where e.job_id='SA_MAN'
  4  and e.department_id=d.department_id
  5  group by d.department_name;

AVG(E.SALARY) DEPARTMENT_NAME
------------- ------------------------------
        12200 Sales

sys@JINGYONG> select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null,null,'typical')
);

Plan hash value: 4206419095


------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation           | Name         | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT    |              |       |       |    81 (100)|          |
|   1 |  HASH GROUP BY      |              |    27 |  1323 |    81   (3)| 00:00:01 |
|*  2 |   HASH JOIN         |              |  9050 |   433K|    80   (2)| 00:00:01 |
|   3 |    TABLE ACCESS FULL| DEPARTMENTS  |    27 |   432 |     3   (0)| 00:00:01 |
|*  4 |    TABLE ACCESS FULL| EMPLOYEES_JY |  9136 |   294K|    76   (0)| 00:00:01 |
------------------------------------------------------------------------------------

Note
-----
   - dynamic sampling used for this statement (level=2)
   - SQL plan baseline SQL_PLAN_15f1skdhjq6mx641797f3 used for this statement

对于这个绑定变量值,优化器选择了一个在sql计划基数中不存在的执行计划,所以我们选择了一个可以接受的最好的执行计划来执行这个查询,优化器提出将基于成本的执行计划添加到sql计划基线中,但它将不会被考虑直到它已经被改进之前.

SQL> select sql_handle,plan_name,accepted
  2  from dba_sql_plan_baselines
  3  where sql_handle='SYS_SQL_5bc7ed1701ce5152';
 
SQL_HANDLE                     PLAN_NAME                      ACCEPTED
------------------------------ ------------------------------ --------
SYS_SQL_5bc7ed1701ce5152       SQL_PLAN_5rjzd2w0wwnak39ef2806 YES
SYS_SQL_5bc7ed1701ce5152       SQL_PLAN_15f1skdhjq6mx641797f3 YES
SYS_SQL_5bc7ed1701ce5152       SQL_PLAN_5rjzd2w0wwnakecea1efa NO 

SQL> select * from table(dbms_xplan.display_sql_plan_baseline('SYS_SQL_5bc7ed1701ce5152','SQL_PLAN_5rjzd2w0wwnakecea1efa','basic'));
 
PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
--------------------------------------------------------------------------------
SQL handle: SYS_SQL_5bc7ed1701ce5152
SQL text: select /*+ bind_aware */ avg(e.salary),d.department_name from
          employees_jy e,hr.departments d where e.job_id=:job and
          e.department_id=d.department_id group by d.department_name
--------------------------------------------------------------------------------
--------------------------------------------------------------------------------
Plan name: SQL_PLAN_5rjzd2w0wwnakecea1efa         Plan id: 2162091158
Enabled: YES     Fixed: NO      Accepted: NO      Origin: AUTO-CAPTURE
--------------------------------------------------------------------------------
Plan hash value: 2162091158


------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation           | Name         | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT    |              |       |       |    80 (100)|          |
|   1 |  HASH GROUP BY      |              |    27 |  1323 |    80   (3)| 00:00:01 |
|*  2 |   HASH JOIN         |              |  1505 |  73745|    79   (2)| 00:00:01 |
|   3 |    TABLE ACCESS FULL| EMPLOYEES_JY |    27 |  50127|     3   (0)| 00:00:01 |
|*  4 |    TABLE ACCESS FULL| DEPARTMENTS  |  1519 |    432|    76   (0)| 00:00:01 |
------------------------------------------------------------------------------------

sys@JINGYONG> select /*+ bind_aware */ avg(e.salary),d.department_name
  2  from employees_jy e,hr.departments d
  3  where e.job_id='SA_REP'
  4  and e.department_id=d.department_id
  5  group by d.department_name;

AVG(E.SALARY) DEPARTMENT_NAME
------------- ------------------------------
   8396.55172 Sales

sys@JINGYONG> select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null,null,'typical')
);


Plan hash value: 4206419095


------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation           | Name         | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT    |              |       |       |    81 (100)|          |
|   1 |  HASH GROUP BY      |              |    27 |  1323 |    81   (3)| 00:00:01 |
|*  2 |   HASH JOIN         |              |  9050 |   433K|    80   (2)| 00:00:01 |
|   3 |    TABLE ACCESS FULL| DEPARTMENTS  |    27 |   432 |     3   (0)| 00:00:01 |
|*  4 |    TABLE ACCESS FULL| EMPLOYEES_JY |  9136 |   294K|    76   (0)| 00:00:01 |
------------------------------------------------------------------------------------

Note
-----
   - dynamic sampling used for this statement (level=2)
   - SQL plan baseline SQL_PLAN_15f1skdhjq6mx641797f3 used for this statement

和我们所期待的一样,和原来得到的执行计划一样,因为这个执行计划被加载到sql计划基线中了.因为第二个与第三个查询使用了相同的执行计划,而在游标缓存中只有一个能被共享.因此现在这个游标将会匹配与SA_MAN或SA_REP(或者在它们两者之间)有相似选择性的绑定变量.

查询内存与磁盘排序统计数据

set pages 9999;
column mydate heading ‘Yr. Mo Dy Hr.’ format a16
column sorts_memory format 999,999,999
column sorts_disk format 999,999,999
column ratio format .99999

select
to_char(sn.snap_time,’yyyy-mm-dd HH24′) mydate,
newmem.value-oldmem.value sorts_memory,
newdsk.value-olddsk.value sorts_disk,
((newdsk.value-olddsk.value)/(newmem.value-oldmem.value)) ratio
from
stats$sysstat oldmem,
stats$sysstat newmem,
stats$sysstat olddsk,
stats$sysstat newdsk,
stats$snapshot sn
where
newdsk.snap_id=sn.snap_id
and olddsk.snap_id=sn.snap_id-1
and newmem.snap_id=sn.snap_id
and oldmem.snap_id=sn.snap_id-1
and oldmem.name=’sorts (memory)’
and newmem.name=’sorts (memory)’
and olddsk.name=’sorts (disk)’
and newdsk.name=’sorts (disk)’
and newmem.value-oldmem.value>0
and newdsk.value-olddsk.value>0;

select
to_char(sn.begin_interval_time,’yyyy-mm-dd HH24′) mydate,
newmem.value-oldmem.value sorts_memory,
newdsk.value-olddsk.value sorts_disk,
((newdsk.value-olddsk.value)/(newmem.value-oldmem.value)) ratio
from
dba_hist_sysstat oldmem,
dba_hist_sysstat newmem,
dba_hist_sysstat olddsk,
dba_hist_sysstat newdsk,
dba_hist_snapshot sn
where
newdsk.snap_id=sn.snap_id
and olddsk.snap_id=sn.snap_id-1
and newmem.snap_id=sn.snap_id
and oldmem.snap_id=sn.snap_id-1
and oldmem.stat_name=’sorts (memory)’
and newmem.stat_name=’sorts (memory)’
and olddsk.stat_name=’sorts (disk)’
and newdsk.stat_name=’sorts (disk)’
and newmem.value-oldmem.value>0
and newdsk.value-olddsk.value>0;

expdp导出时卡死 Could not increase the asynch I/O limit to XXX for SQL direct I/O

今天expdp导出时卡死不跟踪文件中出现类似下面的错误内容:
WARNING:Could not increase the asynch I/O limit to 3328 for SQL direct I/O. It is set to 128
是oracle的BUG,编号:9949948,只发生在10.2.0.5.0和11.2.0.1.0,解决方法有2种,一种是在操作系统层面修改相关参数另一种方法就是打补丁

MOS上的相关内容为:Warning:Could Not Increase The Asynch I/O Limit To XX For Sql Direct I/O [ID 1302633.1]

In this Document
#SYMPTOM”>Symptoms

#CAUSE”>Cause

#FIX”>Solution

#REF”>References
Applies to:

Oracle Server – Enterprise Edition – Version:
10.2.0.5 and
later [Release:
10.2 and later ]
Generic Linux
disk_asynch_io = TRUE
filesystemio_options = none

[root@hnz ~]# cat /proc/sys/fs/aio-max-size
cat: /proc/sys/fs/aio-max-size: No such file or directory
[root@hnz ~]# cat /proc/sys/fs/aio-max-nr
65536

Solution

The aio-max-size kernel parameter doesn’t exist in the 2.6.x Linux
kernels.
This feature is now “automatic” in the 2.6.x kernel, based on the
physical capabilities of the disk device driver.
This should mean that the Linux Kernel is ready to perform ASYNC
I/O.

All install requirements should be met.

To ensure ASYNC I/O can be performed by Oracle Database you need to
verify or set the following parameters in the Database:
sql>alter system set disk_asynch_io=true scope=spfile;
sql> alter system set filesystemio_options=setall scope=spfile;

Then shutdown and startup the database and check if the warning
reappears.
An HCVE report (refer to Note 250262.1) should report no remaining
issues

If the above doesn’t resolve the problem, then increase
fs.aio-max-nr
References

BUG:10334897 –
COULD NOT INCREASE THE ASYNCH I/O LIMIT TO NNN FOR SQL DIRECT I/O.
IT IS SET TO

BUG:9772888 – WARNING:COULD NOT LOWER THE
ASYNCH I/O LIMIT TO 160 FOR SQL DIRECT I/O. IT IS SE

NOTE:205259.1 – Howto Enable Asynchoronous I/O
on Red Hat Linux 2.1

NOTE:225751.1 – Asynchronous I/O (aio) on
RedHat Advanced Server 2.1 and RedHat Enterprise Linux 3

检查相关内容,
[oracle@hnz ~]$ sqlplus /as sysdba

SQL*Plus: Release 10.2.0.5.0 – Production on Sat Oct 22
15:57:01 2013

Copyright (c) 1982, 2010, Oracle. All Rights
Reserved.

Connected to:
Oracle Database
10g Enterprise Edition Release 10.2.0.5.0 – 64bit
Production
With the Partitioning, OLAP, Data Mining and Real Application
Testing options

SQL> show parameter disk_asynch_io

NAME TYPE VALUE
———————————— ———– ——————————
disk_asynch_io boolean TRUE
SQL> show parameter filesystemio_options

NAME TYPE VALUE
———————————— ———– ——————————
filesystemio_options string none
SQL>

SQL> alter system set filesystemio_options=setall scope=spfile;

修改内核参数的值:aio-max-nr设置太低,推荐设置为fs.aio-max-nr= 3145728。修改参数使用/sbin/sysctl -p重新加载参数后,重启数据库即可