petrel919 发表于 2018-10-22 07:26:14

sql turning advise的使用

  sql turning advise(sta)
  SQL优化器SQL Tuning Advisor (STA),是oracle的sql优化补助工具。
  其实优化sql主要有两个方案:
  其一是改写sql本身,改写sql需要对sql语法、数据库的执行方式都要有较好地理解。
  其二就是这个STA,它属于DBMS_SQLTUNE包,它的主要作用是对于sql使用到的表创建正确的索引。
  使用STA前提:
  要保证优化器是CBO模式下。
  show parameterOPTIMIZER_MODE
  all_rows /*CBO,sql所有返回行都采用基于成本的方式运行*/
  first_rows /*CBO,使用成本和试探法相结合的方法,查找一种可以最快返回前面少数行*/
  first_rows_n /*CBO,全部采用基于成本的优化方法CBO,并以最快的速度,返回前N行记录*/
  choose/*如果有统计信息,采用CBO,否则采用RBO*/
  rule /*RBO*/
  执行DBMS_SQLTUNE包进行sql优化需要有advisor的权限:
  grant advisor toscott;
  下面通过案例详细介绍该工具的具体使用:
  1:创建案例用户并授权

  SQL> createuser lanniao>  用户已创建。
  SQL> grantconnect,resource to lanniao;
  授权成功。
  SQL> grantadvisor to lanniao;
  授权成功。
  2:创建测试表

  SQL> createtable bigtab as select rownum as>  表已创建。

  SQL> createtable smalltab as select rownum as>  表已创建。
  然后多运行几次下面的脚本,增加表里的数据:

  SQL> insertinto bigtabselect rownum as>  已创建55637行。

  SQL> insertinto bigtabselect rownum as>  已创建55637行。

  SQL> insertinto bigtabselect rownum as>  已创建55637行。
  SQL> commit;
  提交完成。
  这里创建一张大表和一张小表,并且都没有索引,下面执行一个查询:
  SQL> conn /as sysdba
  已连接。
  SQL> grantdba to lanniao;
  授权成功。
  SQL>connlanniao/lanniao
  已连接。
  SQL> settiming on
  SQL> setautot on
  SQL>select count(*) from bigtab a, smalltab bwhere a.object_name=b.table_name;
  COUNT(*)
  ----------
  752
  已用时间:00: 00: 00.32
  执行计划
  ----------------------------------------------------------
  Plan hashvalue: 3089226980
  --------------------------------------------------------------------------------

  |>  --------------------------------------------------------------------------------
  |   0 | SELECT STATEMENT    |         |   1 |    34 |966   (1)| 00:00:12 |
  |   1 | SORT AGGREGATE   |          |    1 |    34 |            |          |
  |*2 |HASH JOIN         |          |155K|5152K|   966(1)| 00:00:12 |
  |   3 |   TABLE ACCESS FULL| SMALLTAB | 2542 | 43214 |    32   (0)| 00:00:01 |
  |   4 |   TABLE ACCESS FULL| BIGTAB   |   227K| 3778K|   932   (1)| 00:00:12 |
  --------------------------------------------------------------------------------

  PredicateInformation (identified by operation>  ---------------------------------------------------
  2 -access("A"."OBJECT_NAME"="B"."TABLE_NAME")
  Note
  -----
  - dynamic sampling used for this statement(level=2)
  统计信息
  ----------------------------------------------------------
  73 recursive calls
  1 db block gets
  3683 consistent gets
  942 physical reads

  132 redo>  535 bytes sent via SQL*Net to client
  523 bytes received via SQL*Net from client
  2 SQL*Net roundtrips to/from client
  0 sorts (memory)
  0 sorts (disk)
  1 rows processed
  以上可以看到,在执行以上两个查询的时候,两张表走的全表扫和hash join。
  3: 使用STA对sql进行分析
  3.1:创建优化任务
  通过调用函数CREATE_TUNING_TASK来创建优化任务,调用存储过程EXECUTE_TUNING_TASK执行该任务:
  SQL> setautot off
  SQL> settiming off
  SQL> declare
  2 my_task_name varchar2(30);
  3 my_sqltext clob;
  4 begin
  5 my_sqltext:='select count(*) from bigtab a,smalltab b where
  6 a.object_name=b.table_name';
  7 my_task_name:=dbms_sqltune.create_tuning_task(
  8 sql_text =>my_sqltext,
  9 user_name =>'LANNIAO',
  10 scope =>'COMPREHENSIVE',
  11 time_limit =>60,
  12 task_name =>'tuning_sql_test',
  13 description =>'Task to tune a query on specified table');
  14 dbms_sqltune.execute_tuning_task(task_name =>'tuning_sql_test');
  15end;
  16/
  PL/SQL 过程已成功完成。
  函数CREATE_TUNING_TASK,
  sql_text是需要优化的语句,
  user_name是该语句通过哪个用户执行,用户名大写,
  scope是优化范围(limited或comprehensive),
  time_limit优化过程的时间限制,
  task_name优化任务名称,
  description优化任务描述。
  3.2: 执行优化任务
  通过调用dbms_sqltune.execute_tuning_task过程来执行前面创建好的优化任务。
  SQL> execdbms_sqltune.execute_tuning_task('tuning_sql_test');
  PL/SQL 过程已成功完成。
  3.3:检查优化任务的状态
  通过查看user_advisor_tasks/dba_advisor_tasks视图可以查看优化任务的当前状态。
  SQL> setlinesize 1000
  SQL> SELECTtask_name,status FROM USER_ADVISOR_TASKS WHERE task_name ='tuning_sql_test';
  TASK_NAME                  STATUS
  -----------------------------          -------------------
  tuning_sql_test                  COMPLETED
  3.4: 查看优化结果
  通过dbms_sqltune.report_tning_task函数可以获得优化任务的结果。
  SQL> set long999999

  SQL> setserveroutput on>  SQL> set line120
  SQL> selectDBMS_SQLTUNE.REPORT_TUNING_TASK( 'tuning_sql_test') from dual;
  DBMS_SQLTUNE.REPORT_TUNING_TASK('TUNING_SQL_TEST')
  --------------------------------------------------------------------------------
  GENERALINFORMATION SECTION
  -------------------------------------------------------------------------------
  Tuning TaskName   : tuning_sql_test
  Tuning TaskOwner: LANNIAO
  WorkloadType      : Single SQL Statement
  ExecutionCount    : 2
  CurrentExecution: EXEC_1056
  Execution Type   : TUNE SQL
  Scope            : COMPREHENSIVE
  TimeLimit(seconds): 60
  CompletionStatus: COMPLETED
  DBMS_SQLTUNE.REPORT_TUNING_TASK('TUNING_SQL_TEST')
  --------------------------------------------------------------------------------
  Started at         : 04/14/2014 16:42:18
  Completedat       : 04/14/2014 16:42:19
  -------------------------------------------------------------------------------
  Schema Name:LANNIAO

  SQL>  SQL Text   : select count(*) from bigtab a,smalltab bwhere
  a.object_name=b.table_name
  -------------------------------------------------------------------------------
  FINDINGS SECTION(3 findings)
  DBMS_SQLTUNE.REPORT_TUNING_TASK('TUNING_SQL_TEST')
  --------------------------------------------------------------------------------
  -------------------------------------------------------------------------------
  1- StatisticsFinding
  ---------------------
  尚未分析表"LANNIAO"."SMALLTAB"。
  Recommendation
  --------------
  - 考虑收集此表的优化程序统计信息。
  execute dbms_stats.gather_table_stats(ownname=> 'LANNIAO', tabname =>
  'SMALLTAB', estimate_percent =>DBMS_STATS.AUTO_SAMPLE_SIZE,
  DBMS_SQLTUNE.REPORT_TUNING_TASK('TUNING_SQL_TEST')
  --------------------------------------------------------------------------------
  method_opt => 'FOR ALL COLUMNSSIZE AUTO');
  Rationale
  ---------
  为了选择好的执行计划, 优化程序需要此表的最新统计信息。
  2- StatisticsFinding
  ---------------------
  尚未分析表"LANNIAO"."BIGTAB"。
  Recommendation
  DBMS_SQLTUNE.REPORT_TUNING_TASK('TUNING_SQL_TEST')
  --------------------------------------------------------------------------------
  --------------
  - 考虑收集此表的优化程序统计信息。
  executedbms_stats.gather_table_stats(ownname => 'LANNIAO', tabname =>
  'BIGTAB', estimate_percent =>DBMS_STATS.AUTO_SAMPLE_SIZE,
  method_opt => 'FOR ALL COLUMNSSIZE AUTO');
  Rationale
  ---------
  为了选择好的执行计划, 优化程序需要此表的最新统计信息。
  3- Index Finding(see explain plans section below)
  DBMS_SQLTUNE.REPORT_TUNING_TASK('TUNING_SQL_TEST')
  --------------------------------------------------------------------------------
  --------------------------------------------------
  通过创建一个或多个索引可以改进此语句的执行计划。
  Recommendation (estimated benefit: 90.48%)
  ------------------------------------------
  - 考虑运行可以改进物理方案设计的访问指导或者创建推荐的索引。
  create index LANNIAO.IDX$$_04050001 onLANNIAO.SMALLTAB("TABLE_NAME");
  - 考虑运行可以改进物理方案设计的访问指导或者创建推荐的索引。
  create index LANNIAO.IDX$$_04050002 onLANNIAO.BIGTAB("OBJECT_NAME");
  DBMS_SQLTUNE.REPORT_TUNING_TASK('TUNING_SQL_TEST')
  --------------------------------------------------------------------------------
  Rationale
  ---------
  创建推荐的索引可以显著地改进此语句的执行计划。但是, 使用典型的 SQL 工作量运
  行 "访问指导"
  可能比单个语句更可取。通过这种方法可以获得全面的索引建议案, 包括计算索引维护
  的开销和附加的空间消耗。
  -------------------------------------------------------------------------------
  EXPLAIN PLANSSECTION
  -------------------------------------------------------------------------------
  DBMS_SQLTUNE.REPORT_TUNING_TASK('TUNING_SQL_TEST')
  --------------------------------------------------------------------------------
  1- Original
  -----------
  Plan hash value:3089226980
  --------------------------------------------------------------------------------

  |>  --------------------------------------------------------------------------------
  |   0 | SELECT STATEMENT    |         |   1 |    34 |966   (1)| 00:00:12 |
  |   1 | SORT AGGREGATE   |          |    1 |    34 |            |          |
  |*2 |HASH JOIN         |          |155K|5152K|   966(1)| 00:00:12 |
  |   3 |   TABLE ACCESS FULL| SMALLTAB | 2542 | 43214 |    32   (0)| 00:00:01 |
  DBMS_SQLTUNE.REPORT_TUNING_TASK('TUNING_SQL_TEST')
  --------------------------------------------------------------------------------
  |   4 |   TABLE ACCESS FULL| BIGTAB   |   227K| 3778K|   932   (1)| 00:00:12 |
  --------------------------------------------------------------------------------

  PredicateInformation (identified by operation>  ---------------------------------------------------
  2 -access("A"."OBJECT_NAME"="B"."TABLE_NAME")
  2- Using NewIndices
  --------------------
  Plan hash value:2901183249
  DBMS_SQLTUNE.REPORT_TUNING_TASK('TUNING_SQL_TEST')
  --------------------------------------------------------------------------------
  --------------------------------------------------------------------------------
  ---------

  |>  ime   |
  --------------------------------------------------------------------------------
  ---------
  |   0 | SELECT STATEMENT       |                |   1 |   34 |    92   (4)| 0
  0:00:0
  2 |
  |   1 | SORT AGGREGATE      |                |   1 |   34 |            |
  |
  |*2 |HASH JOIN            |                |   155K| 5152K|    92   (4)| 0
  0:00:02 |

  |   3 |   INDEX FAST FULL SCAN|>  0:00:01 |

  |   4 |   INDEX FAST FULL SCAN|>  0:00:0
  1 |
  DBMS_SQLTUNE.REPORT_TUNING_TASK('TUNING_SQL_TEST')
  --------------------------------------------------------------------------------
  --------------------------------------------------------------------------------
  ---------

  PredicateInformation (identified by operation>  ---------------------------------------------------
  2 -access("A"."OBJECT_NAME"="B"."TABLE_NAME")
  -------------------------------------------------------------------------------
  看一下这个优化建议报告:
  第一部分是关于这次优化任务的基本信息:如任务名称、执行时间、范围、涉及到的语句等等。
  第二部分是关于这次优化任务的所找到的问题以及给出的优化建议。前面先给出了问题描述:收集表的统计信息及可以通过建立更多的索引来提高性能;然后是建议的具体内容:在表smalltab的字段table_name上创建索引,在表bigtab的字段object_name上创建索引;最后是相关注意事项:此次优化虽然给出了创建索引的建议,但是最好通过SQL访问建议器(SQL Access Advisor SAA)结合整个数据库的工作量来深入分析,那样就能给出考虑了索引维护和空间消耗等因素的更加合理的建议。
  最后,报告还给出了原有的查询计划,以及采用优化建议以后的查询计划的对比。可以看出COST值大大下降。
  3.5:删除优化任务
  通过调用dbms_sqltuen.drop_tuning_task可以删除已经存在的优化任务
  SQL>execdbms_sqltune.drop_tuning_task('tuning_sql_test');
  3.6:按照优化建议进行优化
  首先要说明一点的是,最好不要直接按照优化器给出的建议直接优化。因为像建索引这种操作影响可不是这一条语句,我们这里只是验证一下优化建议的效果。
  按照建议,创建两个索引:
  SQL> createindex smalltab_idx1 on smalltab(table_name);
  索引已创建。
  SQL> createindex bigtab_idx1 on bigtab(object_name);
  索引已创建。
  SQL> analyzetable smalltab compute statistics;
  表已分析。
  SQL> analyzetable bigtab compute statistics;
  表已分析。
  SQL> settiming on
  SQL> setautot on
  SQL> selectcount(*) from bigtab a, smalltab b where a.object_name=b.table_name;
  COUNT(*)
  ----------
  752
  已用时间:00: 00: 00.05
  执行计划
  ----------------------------------------------------------
  Plan hash value:2594317117
  --------------------------------------------------------------------------------
  --------

  |>  me   |
  --------------------------------------------------------------------------------
  --------
  |   0 | SELECT STATEMENT       |               |   1 |   44 |   321   (2)| 00
  :00:04 |
  |   1 | SORT AGGREGATE      |               |   1 |   44 |            |
  |
  |*2 |HASH JOIN            |               | 20689 |   888K|321   (2)| 00
  :00:04 |
  |   3 |   INDEX FAST FULL SCAN| SMALLTAB_IDX1 | 2869 | 54511 |   5   (0)| 00
  :00:01 |
  |   4|    INDEX FAST FULL SCAN|BIGTAB_IDX1   |   222K| 5433K|   313   (1)| 00
  :00:04 |
  --------------------------------------------------------------------------------
  --------

  PredicateInformation (identified by operation>  ---------------------------------------------------
  2 -access("A"."OBJECT_NAME"="B"."TABLE_NAME")
  统计信息
  ----------------------------------------------------------
  1 recursive calls
  0 db block gets
  1176 consistent gets
  3 physical reads

  0 redo>  535 bytes sent via SQL*Net to client
  523 bytes received via SQL*Net from client
  2 SQL*Net roundtrips to/from client
  0 sorts (memory)
  0 sorts (disk)
  1 rows processed
  可以看出,consistentgets比优化前大大下降了,优化建议确实提高了性能。Oracle10g让优化变得如此简单。

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