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解析一个通过添加本地分区索引提高SQL性能的案例

作者:不详 来源:网络 发布时间: 2014-09-01 11:40 点击:
今天接到同事求助,说有一个select query,在Oracle上要跑一分多钟,他希望能在5s内出结果,以下就是解决这个问题的方法,需要的朋友可以参考下 该sql如下: 复制代码 代码如下: Select /*+ parallel(src, 8) */ distinct src.systemname as systemname , src.database

解析一个通过添加本地分区索引提高SQL性能的案例

  今天接到同事求助,说有一个select query,在Oracle上要跑一分多钟,他希望能在5s内出结果,以下就是解决这个问题的方法,需要的朋友可以参考下

  该sql如下:

  复制代码 代码如下:

  Select /*+ parallel(src, 8) */ distinct

  src.systemname as systemname

  , src.databasename as databasename

  , src.tablename as tablename

  , src.username as username

  from <STRONG>meta_dbql_table_usage_exp_hst</STRONG> src

  inner <STRONG>join DR_QRY_LOG_EXP_HST</STRONG> rl on

  <STRONG>src.acctstringdate = rl.acctstringdate

  and src.queryid = rl.queryid</STRONG>

  And Src.Systemname = Rl.Systemname

  and src.acctstringdate > sysdate - 30

  And Rl.Acctstringdate > Sysdate - 30

  inner join <STRONG>meta_dr_qry_log_tgt_all_hst </STRONG>tgt on

  upper(tgt.systemname) = upper('MOZART')

  And Upper(tgt.Databasename) = Upper('GDW_TABLES')

  And Upper(tgt.Tablename) = Upper('SSA_SLNG_LSTG_MTRC_SD')

  <STRONG>AND src.acctstringdate = tgt.acctstringdate

  and rl.statement_id = tgt.statement_id</STRONG>

  and rl.systemname = tgt.systemname

  And Tgt.Acctstringdate > Sysdate - 30

  And Not(

    Upper(Tgt.Systemname)=Upper(src.systemname)

    And

    Upper(Tgt.Databasename) = Upper(Src.Databasename)

    And

    Upper(Tgt.Tablename) = Upper(Src.Tablename)

    )

  And tgt.Systemname is not null

  And tgt.Databasename Is Not Null

  And tgt.tablename is not null

  SQL的简单分析

  
总 得来看,这个SQL就是三个表 (meta_dbql_table_usage_exp_hst,DR_QRY_LOG_EXP_HST,meta_dr_qry_log_tgt_all_hst) 的INNER JOIN,这三个表数据量都在百万级别,且都是分区表(以acctstringdate为分区键),执行计划如下:

  复制代码 代码如下:

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

  | Id | Operation                            | Name                        | Rows | Bytes | Cost | Pstart| Pstop |

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

  | 0 | SELECT STATEMENT                     |                             |   1 | 159 | 8654 |     |     |

  | 1 | PX COORDINATOR                      |                             |     |     |     |     |     |

  | 2 | PX SEND QC (RANDOM)                | :TQ10002                    |   1 | 159 | 8654 |     |     |

  | 3 |  SORT UNIQUE                       |                             |   1 | 159 | 8654 |     |     |

  | 4 |   PX RECEIVE                       |                             |   1 |  36 |   3 |     |     |

  | 5 |    PX SEND HASH                    | :TQ10001                    |   1 |  36 |   3 |     |     |

  |* 6 |     TABLE ACCESS BY LOCAL INDEX ROWID| DR_QRY_LOG_EXP_HST          |   1 |  36 |   3 |     |     |

  | 7 |      NESTED LOOPS                  |                             |   1 | 159 | 8633 |     |     |

  | 8 |       NESTED LOOPS                 |                             | 8959 | 1076K| 4900 |     |     |

  | 9 |        BUFFER SORT                 |                             |     |     |     |     |     |

  | 10 |         PX RECEIVE                 |                             |     |     |     |     |     |

  | 11 |          PX SEND BROADCAST         | :TQ10000                    |     |     |     |     |     |

  | 12 |           PARTITION RANGE ITERATOR |                             |   1 |  56 | 4746 | KEY |  14 |

  |* 13 |            TABLE ACCESS FULL       | META_DR_QRY_LOG_TGT_ALL_HST |   1 |  56 | 4746 | KEY |  14 |

  | 14 |        PX BLOCK ITERATOR           |                             | 8959 | 586K| 154 | KEY | KEY |

  |* 15 |         TABLE ACCESS FULL          | META_DBQL_TABLE_USAGE_EXP_HST | 8959 | 586K| 154 | KEY | KEY |

  | 16 |       PARTITION RANGE ITERATOR     |                             |   1 |     |   2 | KEY | KEY |

  |* 17 |        INDEX RANGE SCAN            | DR_QRY_LOG_EXP_HST_IDX      |   1 |     |   2 | KEY | KEY |

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

  Predicate Information (identified by operation id):

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

  6 - filter("RL"."STATEMENT_ID"="TGT"."STATEMENT_ID" AND "RL"."SYSTEMNAME"="TGT"."SYSTEMNAME" AND "SRC"."SYSTEMNAME"="RL"."SYSTEMNAME")

  13 - filter(UPPER("TGT"."SYSTEMNAME")='MOZART' AND UPPER("TGT"."DATABASENAME")='GDW_TABLES' AND

              UPPER("TGT"."TABLENAME")='SSA_SLNG_LSTG_MTRC_SD' AND "TGT"."ACCTSTRINGDATE">SYSDATE@!-30 AND "TGT"."SYSTEMNAME" IS NOT NULL

              "TGT"."DATABASENAME" IS NOT NULL AND "TGT"."TABLENAME" IS NOT NULL)

  15 - filter("SRC"."ACCTSTRINGDATE"="TGT"."ACCTSTRINGDATE" AND (UPPER("TGT"."SYSTEMNAME")<>UPPER("SRC"."SYSTEMNAME") OR

              UPPER("TGT"."DATABASENAME")<>UPPER("SRC"."DATABASENAME") OR UPPER("TGT"."TABLENAME")<>UPPER("SRC"."TABLENAME")) AND

              "SRC"."ACCTSTRINGDATE">SYSDATE@!-30)

  17 - access("SRC"."QUERYID"="RL"."QUERYID" AND "SRC"."ACCTSTRINGDATE"="RL"."ACCTSTRINGDATE")

       filter("RL"."ACCTSTRINGDATE">SYSDATE@!-30)

  定位问题

  
从 上面执行计划中的表连接方式可以知道,这三个表之间进行了两次NESTED LOOP,问题出现在最里层的NESTED LOOP(对两个表都做了TABLE FULL SCAN),因为表都是百万级别的(即时过滤后的数据量也不小),性能问题就出现在内表(即被驱动 表)META_DBQL_TABLE_USAGE_EXP_HST做了太多次的全表扫描。如果能把全表扫描转换成索引,则性能可以大幅度提高。

  下面是NESTED LOOP的介绍:

  
嵌套连接把要处理的数据集分为外部循环(驱动数据源)和内部循环(被驱动数据源),外部循环只执行一次,内部循环执行的次数等于外部循环执行返回的数据个数。

  这种连接的好处是内存使用非常少。

  如果驱动数据源有限,且被驱动表在连接列上有相应的索引,则这种连接方式才是高效的。

  

  下面是这三个表上索引的情况:

  


  复制代码 代码如下:

  SQL> select index_name, table_name from user_indexes where table_name in ('DR_QRY_LOG_EXP_HST',upper('meta_dbql_table_usage_exp_hst'), upper('meta_dr_qry_log_tgt_all_hs

  INDEX_NAME                                                 TABLE_NAME

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

  META_DR_QRY_LOG_TGT_ALL_IDX                                META_DR_QRY_LOG_TGT_ALL_HST

  META_DBQL_TUSAGE_EHST_IDX                                  META_DBQL_TABLE_USAGE_EXP_HST

  DR_QRY_LOG_EXP_HST_IDX                                     DR_QRY_LOG_EXP_HST

  CREATE INDEX "GV"."META_DR_QRY_LOG_TGT_ALL_IDX" ON "GV"."META_DR_QRY_LOG_TGT_ALL_HST" ("STATEMENT_ID", "ACCTSTRINGDATE")

  CREATE INDEX "GV"."META_DBQL_TUSAGE_EHST_IDX" ON "GV"."META_DBQL_TABLE_USAGE_EXP_HST" ("QUERYID", "ACCTSTRINGDATE")

  CREATE INDEX "GV"."DR_QRY_LOG_EXP_HST_IDX" ON "GV"."DR_QRY_LOG_EXP_HST" ("QUERYID", "ACCTSTRINGDATE")

  这 三个索引都是本地分区索引(都包含分区键acctstringdate),很显然,DR_QRY_LOG_EXP_HST表少了个索引,因为它与表 meta_dr_qry_log_tgt_all_hst 在statement_id上做join,因此应该在它的statement_id上也创建本地分区索引如下:

  复制代码 代码如下:

  create index DR_QRY_LOG_EXP_HST_IDX2 on gv.DR_QRY_LOG_EXP_HST (statement_id,ACCTSTRINGDATE) local;

  性能对比

  
新的执行计划如下:

  复制代码 代码如下:

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

  | Id | Operation                            | Name                        | Rows | Bytes | Cost | Pstart| Pstop |

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

  | 0 | SELECT STATEMENT                     |                             |   1 | 159 | 4838 |     |     |

  | 1 | SORT UNIQUE                         |                             |   1 | 159 | 4838 |     |     |

  |* 2 | TABLE ACCESS BY LOCAL INDEX ROWID  | META_DBQL_TABLE_USAGE_EXP_HST |   1 |  67 |   3 |     |     |

  | 3 |  NESTED LOOPS                      |                             |   1 | 159 | 4816 |     |     |

  | 4 |   NESTED LOOPS                     |                             |  18 | 1656 | 4762 |     |     |

  | 5 |    PARTITION RANGE ITERATOR        |                             |   1 |  56 | 4746 | KEY |  14 |

  |* 6 |     TABLE ACCESS FULL              | META_DR_QRY_LOG_TGT_ALL_HST |   1 |  56 | 4746 | KEY |  14 |

  | 7 |    PARTITION RANGE ITERATOR        |                             |  18 | 648 |  16 | KEY |  14 |

  |* 8 |     TABLE ACCESS BY LOCAL INDEX ROWID| DR_QRY_LOG_EXP_HST          |  18 | 648 |  16 | KEY |  14 |

  |* 9 |      <STRONG>INDEX RANGE SCAN              | DR_QRY_LOG_EXP_HST_IDX2</STRONG>     |  31 |     |  15 | KEY |  14 |

  | 10 |   PARTITION RANGE ITERATOR         |                             |   1 |     |   2 | KEY | KEY |

  |* 11 |    INDEX RANGE SCAN                | META_DBQL_TUSAGE_EHST_IDX   |   1 |     |   2 | KEY | KEY |

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

  Predicate Information (identified by operation id):

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

  2 - filter((UPPER("TGT"."SYSTEMNAME")<>UPPER("SRC"."SYSTEMNAME") OR

              UPPER("TGT"."DATABASENAME")<>UPPER("SRC"."DATABASENAME") OR UPPER("TGT"."TABLENAME")<>UPPER("SRC"."TABLENAME"))

              AND "SRC"."SYSTEMNAME"="RL"."SYSTEMNAME")

  6 - filter(UPPER("TGT"."SYSTEMNAME")='MOZART' AND UPPER("TGT"."DATABASENAME")='GDW_TABLES' AND

              UPPER("TGT"."TABLENAME")='SSA_SLNG_LSTG_MTRC_SD' AND "TGT"."ACCTSTRINGDATE">SYSDATE@!-30 AND "TGT"."SYSTEMNAME"

              IS NOT NULL AND "TGT"."DATABASENAME" IS NOT NULL AND "TGT"."TABLENAME" IS NOT NULL)

  8 - filter("RL"."SYSTEMNAME"="TGT"."SYSTEMNAME")

  9 - access("RL"."STATEMENT_ID"="TGT"."STATEMENT_ID" AND "RL"."ACCTSTRINGDATE">SYSDATE@!-30 AND

              "RL"."ACCTSTRINGDATE" IS NOT NULL)

  11 - access("SRC"."QUERYID"="RL"."QUERYID" AND "SRC"."ACCTSTRINGDATE"="RL"."ACCTSTRINGDATE")

       filter("SRC"."ACCTSTRINGDATE"="TGT"."ACCTSTRINGDATE" AND "SRC"."ACCTSTRINGDATE">SYSDATE@!-30)

  从新的的执行计划可以看出,它的第一个NESTED LOOP果然用了最新创建的索引。

  下面是执行时间:

  


  复制代码 代码如下:

  已用时间: 00: 00: 02.16

  两秒种搞定,远远超出他期望的5s :)

  方法总结

  
NESTED LOOP高效的条件:驱动数据源有限,且被驱动表在连接列上有相应的索引。
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