1.Oracle性能优化的基本概念和原理
----------------------Oracle性能优化的基本概念和原理－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
一、成本的含义
两层含义――
1、从表面看，是诸如执行计划等工具导致的执行次数
2、SQL语句执行的时候导致的实际的消耗
综上描述，将成本定义为指由优化器执行计算而导致的消耗，
也就是优化器对执行语句所用的时间的最优的估计。
优化器――数学模型，驻留在数据库上的程序、视图、触发器、作业。当执行SQL语句的时候，
会自动调用后台的程序结合视图的数据找出最优的SQL的执行策略。
二、优化器的模式
1、RBO优化器（RBO优化法则）――执行机制很简单，人为的通过既定的规则控制SQL语句的执行，
表的内容对执行计划是没有影响的，从oracle10g版本开始，RBO优化法则被全面淘汰。
2、CBO优化器（CBO优化法则）――执行SQL语句的时候，尝试找到成本最低的数据访问的方法，
而且考虑表和索引的内容。
CBO优化器又叫做基于成本的优化器、基于代价的优化法则、CBO优化器、CBO优化法则、
基于代价的优化器＝CBO
参数：
SQL> show parameter optimizer;
NAME TYPE VALUE
------------------------------------ -------------------------------- ------------------------------
optimizer_dynamic_sampling integer 2
optimizer_features_enable string 10.2.0.4
optimizer_index_caching integer 0
optimizer_index_cost_adj integer 100
optimizer_mode string ALL_ROWS
optimizer_secure_view_merging boolean TRUE
optimizer_mode选项：
ALL_ROWS――用能返回结果集的所有行来表示最短时间内完成语句的执行计划，默认用CBO法则
FIRST_ROWS_n――用能返回结果集的前n行来表示最短时间内完成语句的执行计划，默认用CBO法则
例如:first_rows(20)
CHOOSE_oracle9i数据库的默认值，提供了一种时运行选择方式，
可以在RBO和CBO之间切换，建议在10g版本中不用。
RULE――基于规则的优化法则（RBO）
三、动态采样
在段对象（表、索引、分区）没有作统计分析（收集对象的性能数据）的前提下，
为了使得优化器得到足够的信息，以保证作出正确的执行计划而生的一种技术。
可以看成是分析手段的一个补充，直接从需要分析的对象收集一些数据块（采样）
来获得CBO需要的信息。
案例：
SQL> create table t as select owner,object_type from all_objects;
Table created.
SQL> select count(1) from t;
COUNT(1)
----------
40907
SQL> set linesize 10000
SQL> set autotrace traceonly exp －－打开查看执行计划的工具
SQL> select * from t;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1601196873
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 43528 | 1190K| 30 (4)| 00:00:01 | －－执行计划估计的结果是有误差的。
| 1 | TABLE ACCESS FULL| T | 43528 | 1190K| 30 (4)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement －－这个SQL做了动态采样。
COST值是RBO优化法则中是没有的。
COST＝将所有的消耗转化为单块读的次数。
禁用动态采样的话：
SQL> select /*+ dynamic_sampling(t 0) */ * from t; －－采样的级别为0，表示禁用动态采样
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1601196873
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 10047 | 274K| 29 (0)| 00:00:01 | －－误差更大。
| 1 | TABLE ACCESS FULL| T | 10047 | 274K| 29 (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------
SQL> conn /as sysdba
Connected.
SQL> show parameter dyn
NAME TYPE VALUE
------------------------------------ ----------- ------------------------------
optimizer_dynamic_sampling integer 2 －－默认的动态采样的级别
系统级别禁用动态采样的话：
SQL> alter system set optimizer_dynamic_sampling=0 scope=both;
System altered.
SQL> show parameter dyn
NAME TYPE VALUE
------------------------------------ ----------- ------------------------------
optimizer_dynamic_sampling integer 0
SQL> select * from t; －－不用加提示，直接禁用
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1601196873
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 10047 | 274K| 29 (0)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS FULL| T | 10047 | 274K| 29 (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------
SQL> alter system set optimizer_dynamic_sampling=2 scope=both; －－还原默认值
System altered.
SQL> show parameter dyn
NAME TYPE VALUE
------------------------------------ ----------- ------------------------------
optimizer_dynamic_sampling integer 2
结论――有动态采样虽然有少许的误差，但是比不采样好好的多，最起码执行计划不会很离谱。
正常的情况：
1、收集统计分析信息
2、当用户执行SQL的时候，会根据收集到的统计分析信息生成执行计划。
3、按照执行计划去执行SQL语句
尝试手工分析（手工收集性能数据）：
在SYS下：
SQL> exec dbms_stats.gather_table_stats('scott','t',estimate_percent=>100);
PL/SQL procedure successfully completed.
如果在scott下：
SQL> show user
USER is "SCOTT"
SQL> exec dbms_stats.gather_table_stats(user,'t',estimate_percent=>100);
PL/SQL procedure successfully completed.
SQL> select * from t;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1601196873
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 40907 | 559K| 30 (4)| 00:00:01 | －－没有误差
| 1 | TABLE ACCESS FULL| T | 40907 | 559K| 30 (4)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------
发现此时没有以下的字样：
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement
执行计划会不会随着数据的改变而改变：
SQL> delete from t where rownum<=30000;
30000 rows deleted.
SQL> commit;
Commit complete.
SQL> select * from t; －－执行计划的得出完全依赖于性能数据，性能数据不变，执行计划就不变。性能数据的改变依赖于统计信息的收集。
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1601196873
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 40907 | 559K| 30 (4)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS FULL| T | 40907 | 559K| 30 (4)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------
重新分析一次：
SQL> exec dbms_stats.gather_table_stats(user,'t',estimate_percent=>100);
PL/SQL procedure successfully completed.
SQL> select * from t;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1601196873
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 10907 | 149K| 29 (0)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS FULL| T | 10907 | 149K| 29 (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------
尝试将统计信息删除：
SQL> exec dbms_stats.delete_table_stats(user,'t'); －－删掉性能数据
PL/SQL procedure successfully completed.
SQL> select * from t;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1601196873
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 12185 | 333K| 29 (0)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS FULL| T | 12185 | 333K| 29 (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------
Note
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- dynamic sampling used for this statement －－开始动态采样了。
SQL> delete from t;
10907 rows deleted.
SQL> commit;
Commit complete.
SQL> select * from t; －－动态采样是会随着数据的变化而变化的，因为每次执行SQL，发现没有性能数据收集的话，强制动态采样。
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1601196873
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 28 | 29 (0)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS FULL| T | 1 | 28 | 29 (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------
Note
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- dynamic sampling used for this statement
SQL> select /*+ dynamic_sampling(t 0) */ * from t; －－禁用
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1601196873
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 10047 | 274K| 29 (0)| 00:00:01 | －－plan严重错误
| 1 | TABLE ACCESS FULL| T | 10047 | 274K| 29 (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------
SQL> truncate table t; －－HWM下降了，extent回收。
Table truncated.
SQL> select /*+ dynamic_sampling(t 0) */ * from t; －－不用动态采样的话，估计行数的时候是按照extent估算的。
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1601196873
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 82 | 2296 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS FULL| T | 82 | 2296 | 2 (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------
SQL> select * from t; －－不是按照extent数量估算，而是按照实际来估算。
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1601196873
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 28 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS FULL| T | 1 | 28 | 2 (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------
Note
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- dynamic sampling used for this statement
统计分析和动态采样的区别：
1、场景不一样――统计分析的结果会存储在磁盘（存储在数据字典表），
但是动态采样的分析结果是不存储的，每次SQL执行，动态采样都会强制执行
（前提是没有分析数据）。每次执行SQL的时候，
会根据这些分析的结果按照CBO数学模型来组装执行计划，执行计划存储在共享池的库缓存中，
执行计划需要存储在数据字典中的分析信息，这些内容会存储在数据字典高速缓存中。
显然，动态采样不具有共享性，随时变化，加大了资源的消耗。
2、分析范围指标不一样：动态采样靠加大采样的级别来加大分析的范围。
而统计分析是靠参数estimate_percent来加大分析的范围。
exec dbms_stats.gather_table_stats(user,'t',estimate_percent=>100);
3、分析程度不一样――动态采样是采样评估，统计分析是对CBO数学模型中众多的指标进行数学运算，
从本质上说，统计分析的结果会更加准确。
4、动态采样仅仅是一个补救措施（CBO数学模型的一个分支），
而不是得到准确的执行计划的专用方法。
加大采样级别：
SQL> insert into t select owner,object_type from all_objects;
40907 rows created.
SQL> commit;
Commit complete.
SQL> select /*+ dynamic_sampling(t 0) */ * from t;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1601196873
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 82 | 2296 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS FULL| T | 82 | 2296 | 2 (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------
SQL> select /*+ dynamic_sampling(t 1) */ * from t;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1601196873
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 44185 | 1208K| 29 (4)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS FULL| T | 44185 | 1208K| 29 (4)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------
Note
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- dynamic sampling used for this statement
SQL> select /*+ dynamic_sampling(t 2) */ * from t;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1601196873
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 45659 | 1248K| 29 (4)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS FULL| T | 45659 | 1248K| 29 (4)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------
Note
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- dynamic sampling used for this statement
SQL> select /*+ dynamic_sampling(t 3) */ * from t;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1601196873
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 40907 | 1118K| 29 (4)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS FULL| T | 40907 | 1118K| 29 (4)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------
Note
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- dynamic sampling used for this statement
SQL> select /*+ dynamic_sampling(t 4) */ * from t;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1601196873
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 40907 | 1118K| 29 (4)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS FULL| T | 40907 | 1118K| 29 (4)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------
Note
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- dynamic sampling used for this statement
SQL> select /*+ dynamic_sampling(t 10) */ * from t;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1601196873
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 40907 | 1118K| 29 (4)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS FULL| T | 40907 | 1118K| 29 (4)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------
Note
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- dynamic sampling used for this statement
采样级别越高，越准确，但是给系统带来的损耗也越大！
或者直接将系统参数改为一个较大的值，不用写提示/*+ dynamic_sampling(t n) */，
直接用所调整的采样级别。