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总有一种SQL执行计划绑定方式合适你

日期:2017-08-06点击:481

需要绑定SQL执行计划常见的几种情况:

SQL执行计划突变,导致数据库性能下降,从历史执行计划找一个合理的,进行绑定。

SQL无法使用更优的执行计划,且无历史执行计划,可通过hint手工构造的方式,进行绑定。

某些Bug引起优化器生成较差的执行计划。在bug修复前,进行绑定。

 

ORACLE固定执行计划的3种方式:

Oracle 9i使用outline (可跨版本1011g均可使用)

Oracle 10g使用sql profile 11g也可使用)

Oracle 11g使用sql plan manage

 

接下来简述如何使用这3种方式进行执行计划的固定,并举例说明3种固定执行计划的优缺点,通过对比选择合适的固定执行计划来应对不同的业务场景。也就是什么场景下使用何种执行计划固定比较合适。

 

一、大纲(Stored Outline

1、当SQL执行计划因新版本变更,统计信息不准确,新建索引,参数改变等发生改变时,存储大纲可以使SQL语句的执行计划保持不变。在创建某条语句的大纲时,ORACLE会将SQL语句的文本,执行计划和语句使用的hints存储在一个系统默认用户OUTLN的3个表OL$,OL$HINTS,OL$NODES上。

2、使用大纲(outline)固定执行计划

--环境构建,建立测试表 create table zw as select * fromdba_objects where object_id is not null; explain plan for select count(*) from zw; select * from table(dbms_xplan.display()); PLAN_TABLE_OUTPUT -------------------------------------------------------------------------------- Plan hash value: 249608387   ------------------------------------------------------------------- | Id | Operation       | Name | Rows  | Cost (%CPU)| Time       | ------------------------------------------------------------------- |   0| SELECT STATEMENT   |      |   1 |  312   (1)| 00:00:04 | |   1|  SORT AGGREGATE    |            |   1 |          |            | |   2|   TABLE ACCESS FULL| ZW   | 83926 |  312   (1)| 00:00:04 | -------------------------------------------------------------------   Note   PLAN_TABLE_OUTPUT --------------------------------------------------------------------------------    -dynamic sampling used for this statement (level=2)   --创建大纲(全表扫描) create or replace outline zwoutline forcategory mycate on select count(*) from zw; --创建object_id列索引,将该列属性设置为非空 alter table zw modify object_id not null;  --索引不存储null值 create index idx_zw_obj_id onzw(object_id); analyze table zw compute statistics; explain plan for select count(*) from zw; select * from table(dbms_xplan.display()); PLAN_TABLE_OUTPUT -------------------------------------------------------------------------------- Plan hash value: 1836624960   ------------------------------------------------------------------------------- | Id | Operation          | Name               | Rows | Cost (%CPU)| Time     | ------------------------------------------------------------------------------- |   0| SELECT STATEMENT      |           |    1 |    50         (0)| 00:00:01 | |   1|  SORT AGGREGATE       |                 |    1 |      |                | |   2|   INDEX FAST FULL SCAN| IDX_ZW_OBJ_ID |79741 |    50        (0)| 00:00:01 | -------------------------------------------------------------------------------   --使用大纲固定执行计划 alter system/session setuse_stored_outlines=mycate; --固定执行计划之后,就会按照创大纲时的执行计划去执行。

 

上述的建立的大纲为公有大纲,为了不影响其它用户的使用,可以建立私有大纲如下:

create or replace private outlinezwoutline2 for category mycate2 on select count(*) from zw;

 

思考:为什么我构建测试时,固定的是全表扫描,而不是比较优化的索引扫描?

其实这里我想说明的是outline的缺点是比较死板的,当创建新的索引,或者数据量大幅度变化时是无法做出相应改变的,也就是说它是固定死的。

 

二、SQL_PROFILE

1、DBMS_SQLTUNE是10g引入的一个新特性,它可以通过自动优化性能较差SQL,并给出合理的优化建议,其中优化建议中的sql_profile文件它是一个存储在数据字典中的信息集合。sql_profile不包含单独的执行计划,提供数据库配置、绑定变量、优化统计信息、数据集等信息供优化器选择执行计划。这里不对SQL优化建议工具SQL Tuning Advisor STA)进行介绍,有兴趣的童鞋研究一下DBMS_SQLTUNE包。

2、使用coe_xfr_sql_profile.sql固定执行计划

--环境构建,建立测试表,与outline测试一样 SQL> create table zw as select * fromdba_objects where object_id is not null; SQL> alter table zw modify object_id notnull;  --索引不存储null值 SQL> create index idx_zw_obj_id onzw(object_id); SQL> analyze table zw computestatistics; SQL> select count(*) from zw;  -- INDEX FAST FULLSCAN    COUNT(*) ----------     79741   SQL> select * fromtable(dbms_xplan.display_cursor(null,0));   PLAN_TABLE_OUTPUT ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ SQL_ID     1f5n0rapts695, child number 0 ------------------------------------- select count(*) from zw   Plan hash value: 1836624960   ------------------------------------------------------------------------------- | Id | Operation          | Name               | Rows | Cost (%CPU)| Time     | ------------------------------------------------------------------------------- |   0| SELECT STATEMENT      |           |      |    50 (100)|         | |   1|  SORT AGGREGATE       |                 |    1 |      |                | |   2|   INDEX FAST FULL SCAN| IDX_ZW_OBJ_ID |79741 |    50        (0)| 00:00:01 | -------------------------------------------------------------------------------   SQL> select /*+ full(zw) */ count(*)from zw; --使用hint提示,强制走全表,生成一个执行计划    COUNT(*) ----------     79741   SQL> select * fromtable(dbms_xplan.display_cursor(null,0));   PLAN_TABLE_OUTPUT ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ SQL_ID     g5yd6rabqtdbp,child number 0 ------------------------------------- select /*+ full(zw) */ count(*) from zw   Plan hash value: 249608387   ------------------------------------------------------------------- | Id | Operation       | Name | Rows  | Cost (%CPU)| Time       | ------------------------------------------------------------------- |   0| SELECT STATEMENT   |      |    |   312 (100)|      | |   1|  SORT AGGREGATE    |            |   1 |          |            | |   2|   TABLE ACCESS FULL| ZW   | 79741 |  312   (1)| 00:00:04 | ------------------------------------------------------------------- SQL> @coe_xfr_sql_profile.sql   Parameter 1: SQL_ID (required)   Enter value for 1: 1f5n0rapts695     PLAN_HASH_VALUE AVG_ET_SECS --------------- -----------     1836624960          .02   Parameter 2: PLAN_HASH_VALUE (required)   Enter value for 2: 249608387   Values passed to coe_xfr_sql_profile: ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ SQL_ID            : "1f5n0rapts695" PLAN_HASH_VALUE: "249608387"   Executecoe_xfr_sql_profile_1f5n0rapts695_249608387.sql on TARGET system in order to create acustom SQL Profile with plan 249608387 linked to adjustedsql_text.     COE_XFR_SQL_PROFILE completed.   SQL> explain plan for select count(*)from zw;   Explained.   SQL> select * fromtable(dbms_xplan.display());   PLAN_TABLE_OUTPUT -------------------------------------------------------------------------------- Plan hash value: 249608387   ------------------------------------------------------------------- | Id | Operation       | Name | Rows  | Cost (%CPU)| Time       | ------------------------------------------------------------------- |   0| SELECT STATEMENT   |      |   1 |  312   (1)| 00:00:04 | |   1|  SORT AGGREGATE    |            |   1 |          |            | |   2|   TABLE ACCESS FULL| ZW   | 79741 |  312   (1)| 00:00:04 | -------------------------------------------------------------------   Note   PLAN_TABLE_OUTPUT -------------------------------------------------------------------------------------    -SQL profile "coe_1f5n0rapts695_249608387"used for this statement   SQL> selectname,category,status,sql_text from dba_sql_profiles;   NAME                                CATEGORY     STATUS  SQL_TEXT ------------------------------      ------------      ------------------------------------------- coe_1f5n0rapts695_249608387    DEFAULE   ENABLED  select count(*) from zw

使用coe_xfr_sql_profile.sql固定计划是不是很好用呢?是的,这一切都归功于oracle mos上的功劳,需要的童鞋可以到matelink上查找和下载。还有其它两个有关的脚本:coe_load_sql_baseline.sqlcoe_load_sql_profile.sql,有兴趣的童鞋可以一起下载研究。

 

思考:当在使用SQL_PROFILE绑定之前,使用了OUTLINE进行固定的话,谁的优先级高呢?

根据网上的一些资料说是OUTLINE的优先级最高,但都是简短的一句话,没有证明。可是经过我无数次的测试,发现都是SQL_PROFILE的优先级较高,具体相关测试结果我就不粘贴出来了。(或许是我测试语句的特殊性,需再进一步验证)

 

值得一提的是,sql_profile并不会以outline方式存储冻结执行计划,当表中数据增长或索引被删除或重建时,在sql_profile不变的情况下执行计划也可以发生变化,信息的存储和与数据的分布或者访问路径有关。

 

三、SQL PLANMANAGE

1、11g开始,oracle引入了SQL执行计划管理(SQLPlan Management)这个新特性,与Oracle 9i outline10g profile比,Oracle 11gSPM相对更加的灵活,允许你同时接受多个执行计划。

2、使用SQL PlanManagement固定执行计划

--一条带有绑定变量的SQL语句,但数据分布不均,严重倾斜时,最好的执行计划会根据绑定变量的值而不同。执行时,根据不同的变量值,SPM会花费很少的运算从中选择一条最合适的。 SQL> select id,count(*) from test groupby id order by 2;            ID   COUNT(*) ---------- ----------          10      1100          88      10100 999  1000000 --接下来定义一个变量a,分别赋值999和10,看它的执行计划是如何的 SQL>alter system flush shared_pool; SQL>var a1 number; SQL>exec :a1:=999; SQL>select t.* from test t wheret.id=:a1;   1000000 rows selected.   Elapsed: 00:00:25.30   SQL> select * fromtable(dbms_xplan.display_cursor(null,0));   PLAN_TABLE_OUTPUT -------------------------------------------------------------------------------- SQL_ID     cpsdn05zdq02p,child number 0 ------------------------------------- select t.* from test t where t.id=:a1   Plan hash value: 1357081020   -------------------------------------------------------------------------- | Id | Operation      | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time   | -------------------------------------------------------------------------- |   0| SELECT STATEMENT  |       |     |      |  424 (100)|      | |*  1|  TABLE ACCESS FULL| TEST |   337K| 1316K|   424   (2)| 00:00:06 |   PLAN_TABLE_OUTPUT --------------------------------------------------------------------------------   Predicate Information (identified byoperation id): ---------------------------------------------------      1- filter("T"."ID"=:A1)   -##########################ID列上有个索引IDX_ID ################################ SQL>alter system flush shared_pool; SQL>var a1 number; SQL>exec :a1:=10; SQL>select t.* from test t wheret.id=:a1; 1100 rows selected.   Elapsed: 00:00:00.04   SQL> select * fromtable(dbms_xplan.display_cursor(null,0));   PLAN_TABLE_OUTPUT -------------------------------------------------------------------------------- SQL_ID     cpsdn05zdq02p,child number 0 ------------------------------------- select t.* from test t where t.id=:a1   Plan hash value: 1357081020   -------------------------------------------------------------------------- | Id | Operation      | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time   | -------------------------------------------------------------------------- |   0| SELECT STATEMENT  |       |     |      |  424 (100)|      | |*  1|  TABLE ACCESS FULL| TEST |   337K| 1316K|   424   (2)| 00:00:06 |   PLAN_TABLE_OUTPUT --------------------------------------------------------------------------------   Predicate Information (identified byoperation id): ---------------------------------------------------      1- filter("T"."ID"=:A1)   --这里可以看到,无论赋值是999还是10,其执行计划都是一样的,但根据理论来说,我们都知道,id=10 时走索引效率是最好的。假设数据是均匀分布的那么基数评估cardinality=density*num_rows。Density可通过user_tab_col_statistics查询。 select column_name,num_distinct,densityfrom user_tab_col_statistics where table_name='TEST';   COLUMN_NAME                      NUM_DISTINCT    DENSITY ------------------------------    -------------   --------- ID                                 3                .333333333 --我们看到的Rows列预估的337k就是cardinality=density*num_rows=0.3333*1011200约等于337k行, --但是我们都知道ID=10只有1100行,而ID=999有1000000行,所以当ID=10的时候走索引全扫描,ID=999 --的时候走全表扫描是最合理的执行计划。那么面对这种情况,我们该如何让这种情况下的执行计划达 --到最优呢?方法有如下几个: --1、去除绑定变量,直接硬解析的方式(非理想的,如果涉及要该程序代码这是很不可取的) --2、启用11g的新特性ACS(这个BUG不是一般的多,不建议启用) --3、收集直方图信息(如果在生产高峰期,收集直方图信息所占资源无法评估) --4、使用SPM把不同的执行计划加入到SQLPlan Baseline中。 --使用手工捕获的方式 alter system flush shared_pool; var a1 number; exec :a1:=999; select t.* from test t where t.id=:a1; select * fromtable(dbms_xplan.display_cursor(null,0)); var temp varchar2(1000); exec :temp:=dbms_spm.load_plans_from_cursor_cache(sql_id => 'cpsdn05zdq02p'); exec :temp :=dbms_spm.alter_sql_plan_baseline(sql_handle=>'SQL_d230ce970caa0077',plan_name=>'SQL_PLAN_d4c6fkw6an03r97bbe3d0',attribute_name=>'ENABLED',attribute_value=>'NO');  --先修改全表扫描的sql planbaselines的enabled属性为NO,不然捕获不了索引的。 exec :a1:=10; select t.* from test t where t.id=:a1; select * fromtable(dbms_xplan.display_cursor(null,0)); exec :temp:=dbms_spm.load_plans_from_cursor_cache(sql_id => 'cpsdn05zdq02p'); dbms_spm.alter_sql_plan_baseline(sql_handle=>'SQL_d230ce970caa0077',plan_name=>'SQL_PLAN_d4c6fkw6an03r97bbe3d0',attribute_name=>'ENABLED',attribute_value=>'YES');   SQL> select sql_handle,plan_name,origin,enabled,accepted,fixed from dba_sql_plan_baselines;   SQL_HANDLE        PLAN_NAME                        ORIGIN       ENA ACC FIX -------------------------------------------------- -------------- --- --- --- SQL_d230ce970caa0077SQL_PLAN_d4c6fkw6an03r97bbe3d0 MANUAL-LOAD   YES YES NO SQL_d230ce970caa0077SQL_PLAN_d4c6fkw6an03rf98b55bb MANUAL-LOAD   YES YES NO --验证结果: SQL> var a1 number; SQL> exec :a1:=10; SQL> select t.* from test t wheret.id=:a1; SQL> select * fromtable(dbms_xplan.display_cursor(null,0));   PLAN_TABLE_OUTPUT -------------------------------------------------------------------------------- SQL_ID     cpsdn05zdq02p,child number 0 ------------------------------------- select t.* from test t where t.id=:a1   Plan hash value: 578627003   --------------------------------------------------------------------------- | Id | Operation     | Name   | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time         | --------------------------------------------------------------------------- |   0| SELECT STATEMENT |            |     |     |   5(100)|     | |*  1|  INDEX RANGE SCAN| IDX_ID |  1280 | 5120 |  5   (0)| 00:00:01 |   PLAN_TABLE_OUTPUT -------------------------------------------------------------------------------- Predicate Information (identified byoperation id): ---------------------------------------------------      1- access("T"."ID"=:A1)   Note -----    -SQL plan baseline SQL_PLAN_d4c6fkw6an03rf98b55bbused for this statement   22 rows selected.   SQL> var a1 number; SQL> exec :a1:=999; SQL> select t.* from test t wheret.id=:a1; SQL> select * fromtable(dbms_xplan.display_cursor(null,0));   PLAN_TABLE_OUTPUT -------------------------------------------------------------------------------- SQL_ID     cpsdn05zdq02p,child number 0 ------------------------------------- select t.* from test t where t.id=:a1   Plan hash value: 1357081020   -------------------------------------------------------------------------- | Id | Operation      | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time   | -------------------------------------------------------------------------- |   0| SELECT STATEMENT  |       |     |      |  424 (100)|      | |*  1|  TABLE ACCESS FULL| TEST |  1001K| 3912K|   424   (2)| 00:00:06 |   PLAN_TABLE_OUTPUT -------------------------------------------------------------------------------- Predicate Information (identified byoperation id): ---------------------------------------------------      1- filter("T"."ID"=:A1)   Note -----    -SQL plan baseline SQL_PLAN_d4c6fkw6an03r97bbe3d0used for this statement   22 rows selected.


SPM的灵活之处在于,可以动态管理,不像存储大纲(stored outline)和SQL Profile需要DBA手工创建,当然SPM也可以,因为我在以上演示中也没让它自动捕获。

 

思考:1、何种情况下使用什么固定执行计划的方法更加有效?2、在各种固定执行计划都使用的情况下,那种优先级更高?


原文链接:https://blog.51cto.com/wyzwl/1954012
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