Orace SQL调优系列之执行计划学习笔记

文章目录

    • 一、获取执行计划的方法
      • (1) explain plan for
      • (2) set autotrace on
      • (3) statistics_level=all
      • (4) dbms_xplan.display_cursor获取
      • (5) 事件10046 trace跟踪
      • (6) awrsqrpt.sql
    • 二、解释经典执行计划的方法
      • 【单独型】
      • 【联合型关联型】
        • (1) 联合型的关联型(NL)
        • (2) 联合型的关联型(FILTER)
        • (3) 联合型的关联型(UPDATE)
        • (4) 联合型的关联型(CONNECT BY WITH FILTERING)
      • 【联合型非关联型】

最近拜读《收获,不止SQL优化》一书,并做了笔记,方便自己以后回顾,同时放在网上或许也有益于别人

一、获取执行计划的方法

(1) explain plan for

步骤:

  • 1:explain plan for 你的SQL;
  • 2:select * from table (dbms_xplan. display()) ;
  • 优点:不需要真的执行,快捷方便
  • 缺点:没有输出运行时的统计信息(逻辑读、递归调用,物理读),因为没有真正执行,所以不能看到执行了多少行、表被访问了多少次等等

(2) set autotrace on

sqlplus登录:

用户名/密码@主机名称:1521/数据库名

步骤:

  • 1:set sutoatrace on
  • 2:在此次执行你的sql;
  • 优点:可以看到运行时的统计信息(逻辑读、递归调用,物理读)
  • 缺点:不能看到表被访问了多少次,也需要等sql执行完成才能看

(3) statistics_level=all

步骤:

  • 1:alter session set statistics_level=all;
  • 2:在此处执行你的SQL;
  • 3:select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null , null,‘allstats last’));

假如使用了Hint语法: /*+ gather_plan_statistics */,就可以省略步骤1,直接执行步骤2和3,获取执行计划

关键字解读:

  • Starts:该SQL执行的次数
  • E-Rows:为执行计划预计的行数
  • A-Rows:实际返回的行数,E-Rows和A-Rows作比较,就可以看出具体那一步执行计划出问题了
  • A-Time:每一步实际执行的时间,可以看出耗时的SQL
  • Buffers:每一步实际执行的逻辑读或一致性读
  • Reads:物理读
  • OMem:当前操作完成所有内存工作区操作总使用私有内存工作区(PGA)的大小
  • lMem:当工作区大小无法符满足操作需求的大小时,需要将部分数据写入临时磁盘空间中(如果仅需要写入一次就可以完成操作,就称一次通过,One-Pass;否则为多次通过,Multi-Pass)。改数据为语句最后一次执行中,单次写磁盘所需要的内存大小,这个是由优化器统计数据以及前一次执行的性能数据估算得出的
  • Used-Mem:语句最后一次执行中,当前操作所使用的内存工作区大小,括号里面为(发生磁盘交换的次数,1次即为One-Pass,大于一次则为Mullti-Pass,如果没有使用磁盘,则显示为OPTI1MAL)
    OMem、lMem为执行所需要的内存评估值,OMem为最优执行模式所需要内存的评估值,Used-Mem为消耗的内存

优点:

  • 可以从STARTS得出表被访问多少次;
  • 可以清晰地从E-ROWS和A-ROWS中分别得出预测的行数和真实的行数
    缺点:
  • 必须等到语句真正执行完成后,才可以得出结果
  • 无法控制记录打屏输出,不想aututrace有traceonly命令
  • 没有专门的输出统计信息,看不到递归调用的次数,看不出物理读具体数值,不过有逻辑读,逻辑读才是重点

(4) dbms_xplan.display_cursor获取

步骤
从共享池获取

//${SQL_ID}参数可以从共享池拿
select * from table(dbms_xplan.display_cursor(${SQL_ID}));

还可以从AWR性能视图里获取

select * from table(dbms_xplan.display_awr(${SQL_ID}));

多个执行计划的情况,可以用类似方法查出

select * from table(dbms_xplan.display_cursor(${SQL_ID},0));

select * from table(dbms_xplan.display_cursor(${SQL_ID},1));

优点:

  • 和explain一样不需要真正执行,知道sql_id就好

缺点:

  • 不能判断处理了多少行
  • 无法判断表被访问了多少次
  • 没有输出运行时的相关统计信息(逻辑读、递归调用、物理读)

(5) 事件10046 trace跟踪

步骤:

1:alter session set events '10046 trace name context forever,level 12';//开启跟踪
2:执行你的语句
3:alter session set events '10046 trace name context off';//关闭跟踪
4:找到跟踪产生的文件
5:tkprof trc文件 目标文件 sys=no sort=prsela,exeela,fchela(格式化命令)

优点:

  • 可以看出SQL语句对应的等待事件
  • 可以列出sql语句中的函数调用的
  • 可以看出解析事件和执行事件
  • 可以跟踪整个程序包
  • 可以看出处理的行数,产生的逻辑读
    缺点:
  • 步骤比较繁琐
  • 无法判断表被访问了多少次
  • 执行计划中的谓词部分不能清晰地显示出来

(6) awrsqrpt.sql

步骤:

1:@?/rdbms/admin/awrsqrpt.sql
具体可以参考我之前的博客:https://smilenicky.blog.csdn.net/article/details/89429989

二、解释经典执行计划的方法

可以分为两种类型:单独型和联合型

联合型分为:关联的联合型和非关联的联合型

【单独型】

单独型比较好理解,执行顺序是按照id=1,id=2,id=3执行,由远及近
先scott登录,然后执行sql,例子来自《收获,不止SQL优化》一书

select deptno, count(*)
  from emp
 where job = 'CLERK'
   and sal < 3000
 group by deptno

Orace SQL调优系列之执行计划学习笔记_第1张图片
所以可以给出单独型的图例:
Orace SQL调优系列之执行计划学习笔记_第2张图片

【联合型关联型】

(1) 联合型的关联型(NL)

这里使用Hint的nl

select /*+ ordered use_nl(dept) index(dept) */ *
  from emp, dept
 where emp.deptno = dept.deptno
   and emp.comm is null
   and dept.dname != 'SALES'

这图来自《收获,不止SQL优化》,可以看出id为2的A-Rows实践返回行数为10,id为3的Starts为10,说明驱动表emp访问的结果集返回多少条记录,被驱动表就被访问多少次,这是关联型的显著特征
Orace SQL调优系列之执行计划学习笔记_第3张图片
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
关联型不一定是驱动表返回多少条,被驱动表就被访问多少次的,注意FILTER模式也是关联型的

(2) 联合型的关联型(FILTER)

前面已经介绍了联合型关联型(nl)这种方法的,这种方法是驱动表返回多少条记录,被驱动表就被访问了多少次,不过这种情况对于FILTER模式下并不适用

执行SQL,这里使用Hint /*+ no_unnset */

select * from emp where not exists (select /*+ no_unnset */ 0 from dept 
where dept.dname='SALES' and dept.deptno = emp.deptno) and not exists(select /*+ no_unnset */ 0 from bonus where bonus.ename = emp.ename)

ps:图来自《收获,不止SQL优化》一书,这里可以看出id为2的地方,A-Rows实际返回行数为8,而id为3的地方,Starts为3,说明对应SQL执行3次,也即dept被驱动表被访问了3次,这和刚才介绍的nl方式不同,为什么不同?
Orace SQL调优系列之执行计划学习笔记_第4张图片查询一下SQL,可以看出实际返回3条,其它的都是重复多的,

select dname, count(*) from emp, dept where emp.deptno = dept.deptno group by dname;

所以,就很明显了,被过滤了重复数据,也就是说FILTER模式的对数据进行过滤,驱动表执行结果集返回多少行不重复数据,被驱动表就被访问多少次,FILTER模式可以说是对nl模式的改善

(3) 联合型的关联型(UPDATE)

update emp e1 set sal = (select avg(sal) from emp e2 where e2.deptno = e1.deptno),comm = (select avg(comm) from emp e3)

联合型的关联型(UPDATE)和FILTER模式类似,所以就不重复介绍

(4) 联合型的关联型(CONNECT BY WITH FILTERING)

select /*+ connect_by_filtering */ level, ename ,prior
ename as manager from emp start with mgr is null  connect by prior empno = mgr 

给出联合型关联型图例:
Orace SQL调优系列之执行计划学习笔记_第5张图片

【联合型非关联型】

可以执行SQL

select ename from emp union all select dname from dept union all select '%' from dual

对于plsql可以使用工具查看执行计划,sqlplus客户端的可以使用statistics_level=all的方法获取执行计划,具体步骤

  • 1:alter session set statistics_level=all;
  • 2:在此处执行你的SQL;
  • 3:select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null , null,‘allstats last’));

在这里插入图片描述
可以给出联合型非关联型的图例:
Orace SQL调优系列之执行计划学习笔记_第6张图片

你可能感兴趣的:(SQL调优,Oracle)