快速定位隐蔽的sql性能问题及调优

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快速定位隐蔽的sql性能问题及调优

jeanron100 2015-05-16 07:25:31 浏览440
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在前几天,有个开发同事问我一个问题,其实也算是技术救援,他说在有个job数据处理的频率比较高,在测试环境中很难定位出在哪有问题,而且速度也还能接受,但是在生产环境中总是会慢一些,希望我能在测试环境中协助他们,看看是不是sql语句出什么问题了还是其它相关的问题。
这种类似实时监控的语句,从第一印象来说,很可能通过awr捕获不到,如果通过ash来捕获,因为测试环境中有几十套测试环境在运行,就算得到某个时间点的一些sql语句,直接在报告中映射到语句对应的schema信息还是有一些困难的。因为测试时间确实很短,有很多的语句执行了,可能不一定被ash收集到。
我和他首先做了沟通,因为我压根不知道这是哪个应用的环境,所以先需要几分钟的时间来熟悉一下环境,提前准备一下。
数据库中存在大概50套测试环境,占用的session数大概在4000个左右。整体来看测试环境中的数据量都不大。每个环境都大概在10G-30G以内。
定位到制定的测试环境中,发现session占用情况也不高。都是一些常规的job使用,没有看到其它明显的session消耗,查看相关的锁信息,也没有发现什么问题。
简单确认之后,发现awr在这个时候是用不了了,最多使用下ash来看,除此之外,还可以使用脚本实时监控。
类似下面这样的操作。
> getash.sh
I    SID   SER# USERNAME     OSUSER     STA RPID    SPID   MACHINE    PROGRAM              ELAP_SEC    TEMP_MB UNDO_MB SQL_ID        TSPS   SQL
-- ------ ------ ------------ ---------- --- ------- ------ ---------- -------------------- ----------- ------- ------- ------------- ------ -------------------------------------------------
 1     19  16945 xxxx    blwrk01   ACT 9442    9442   ccbdbprx   oracle@xxxxxx  00 05:35:02                 b9xg175fbzuk5        INSERT INTO xxxx (CYCLE_SEQ_NO, PAY

上面的语句也可以通过watch来指定频率看到每个用户下的信息实时变化情况。监控的过程中确实也能看到不少的信息变化,但是执行的时间确实很短,只能够抓取到一部分sql语句。简单分析了下,那些语句都没有发现有什么问题。
这个时候还是得靠开发协助,希望他们提示一些更细节的信息,这个业务场景要做的事情和一些指定的数据,他们提供说使用了某个表中资源号为 x271051128的数据,这个时候通过v$sql从缓存中就能够快速定位到语句,这个时候再和ash配合起来就能够确认是否是相关的用户在调用了。
最后抓取到了几条语句,和开发确认之后定位到一条语句,语句类似下面这样的形式。

select owner_id,

       l3_balance_amount,

       expiration_date,

       customer_id,

       c64_1,

       l3_balance_Status,

       sys_update_date,

       sys_creation_Date

  from accumulators

where customer_id in

       (select customer_id

          from subscriber

         where prim_Resource_Val in ('x271051128'))

   and owner_type = 'P'
通过抓取执行计划,发现subscriber表走了全表扫描。这个对应生产环境中的性能影响还是比较大的。


对于这个问题的调优,其实可以完全通过业务层面来优化,可以参考http://blog.itpub.net/23718752/viewspace-1312163/
问题是类似的,略有不同。我们可以引入一个更大的资源表,资源表agreement_resource和用户表subscriber,使用索引字段来关联,就避免了subscriber表的全表扫描。
调整后的语句如下:

select owner_id,

       l3_balance_amount,

       expiration_date,

       customer_id,

       c64_1,

       l3_balance_Status,

       sys_update_date,

       sys_creation_Date

  from ape1_accumulators

where customer_id in

       (

       select customer_id

  from subscriber s

where (subscriber_no, PRIM_RESOURCE_TP) in

       (select agreement_no, RESOURCE_TYPE

          from agreement_resource r

         where r.resource_value in ('x271051128'))

       )

   and owner_type = 'P'
通过调整后的执行计划可以看出,性能的提升还是很大的。这个是测试环境的数据,如果在数据量大的时候,优势就更加明显了。



所以对于这个问题,起因是有个job数据处理的频率比较高,在测试环境中很难定位出在哪有问题,而且速度也还能接受,但是在生产环境中总是会慢一些,其实深究起来还是有原因的,只能通过各种细节去诊断发现了。

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