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我们经常使用Sql Trace和10046 event来诊断Oracle数据库性能问题。而level超过1的10046事件通常称为extended sql trace,通常用于诊断确定的单个SQL、存储过程或会话的性能问题,具有如下的几个优点:
- 可以得到SQL执行时实际的执行计划。
- 可以得到SQL执行时所花时间的具体分布,CPU消耗了多长时间,多块读消耗了多长时间等等。
- 可以得到SQL执行时的各种与性能相关的统计数据,逻辑读、物理读、fetch次数、parse次数等等。
- 不仅能够用于性能测试,同时能够用于诊断正在执行的SQL或存储过程的性能。
- 有很多的工具用于格式化生成的trace文件,除了Oracle自带的TKPROF、Metalink Note 224270.1 Trace Analyzer,以及第三方的免费工具如orasrp,《Troubleshooting Oracle Performance》作者开发的TVD$XTAT,甚至还有商业化的软件Hotsos Profiler等。
不过前段时间在用10046事件诊断一个性能问题的时候,却让生成的结果误导了。后来仔细检查发现,在会话开启sql trace的情况下,SQL语句会重新解析,导致开启sql trace之后与开启之前相比,执行计划可能发生了变化,导致sql trace的结果不能真实地反映会话执行SQL的情况,在分析时容易发生偏差。
下面是一个测试:
测试的环境是Oracle 10.2.0.1 for Windows,不过前面提到的案例,是发生在Oracle 9i下的,所以9i和10g都有这个问题,而11g目前还没有测试过,有兴趣的朋友可以在11g上进行测试。
首先创建一个sql文件,内容为:
select /*+ testsql */ sum(value) from t1 where flag=:v_flag; 创建一个列上数据有倾斜的表: SQL> create table t1 (value number ,flag number,pad varchar2(2000)); 表已创建。 SQL> insert into t1 select rownum,mod(rownum,2000),lpad('x',1000,'x') from dba_objects; 已创建49796行。 SQL> commit; 提交完成。 SQL> insert into t1 select rownum,3000,lpad('x',1000,'x') from dba_objects where rownum<=10000; 已创建10000行。 SQL> commit; 提交完成。 SQL> create index t1_idx on t1(flag); 索引已创建。 SQL> exec dbms_stats.gather_table_stats(ownname=>user,tabname=>'T1',cascade=>true,method_opt=>'for all indexed columns'); PL/SQL 过程已成功完成。 SQL> select column_name,num_distinct,num_buckets from user_tab_columns where table_name='T1'; COLUMN_NAME NUM_DISTINCT NUM_BUCKETS ------------------------------ ------------ ----------- VALUE FLAG 2030 75 PAD
在创建的测试表中,FLAG列有2001个不同的值,其中,0-1999之间每个值约为25个,而有一个特殊的值3000,有10000个。收集统计信息时,在FLAG列上收集了直方图。
下面运行test.sql:
SQL> var v_flag number; SQL> exec :v_flag:=3000; SQL> set autot on stat SQL> @test SUM(VALUE) ---------- 50005000 统计信息 ------------------------------------------------------- 0 recursive calls 0 db block gets 8575 consistent gets 0 physical reads 0 redo size 412 bytes sent via SQL*Net to client 384 bytes received via SQL*Net from client 2 SQL*Net roundtrips to/from client 0 sorts (memory) 0 sorts (disk) 1 rows processed
我们来看看SQL的执行计划: Read the rest of this entry