• db2 sql调优


        当我们发现某个SQL语句执行很慢时,可以通过查看它的访问计划来定位原因,如是否执行了合适的索引、是否采用了正确的连接方法等。
    但是我们发现很多用户对访问计划的生成和解释工具的使用存在很多疑惑,本文通过一些实例来解释具体的用法,希望对大家有所帮助。

    步骤1. 创建explain表
        访问计划的采集和评估是通过一些explain命令和工具实现的,在采集和评估之前需要先创建一些数据表来存放解释数据。
    在<db2_inst>/sqllib/misc下有个文件叫EXPLAIN.DDL
    db2 connect to <db>
    db2 -tvf <db2_inst>/sqllib/misc/EXPLAIN.DDL (unix和linux下注意大小写)
    在当前数据库中会生成9张解释表,第2步采集的解释数据会存放到这些表中。

    步骤2. 采集explain数据和explain snapshot数据
    explain数据包含关于一条 SQL 语句的访问计划的详细信息。此信息跨多个不同的解释表存储。
    explain shapshot数据包含一条 SQL 语句的当前内部表示以及所有相关信息。此信息存储在 EXPLAIN_STATEMENT 解释表的 SNAPSHOT 列中。
    explain和explain snapshot的解释数据采集有如下几种方法:
    执行 EXPLAIN SQL 语句 设置 CURRENT EXPLAIN MODE 特殊寄存器/CURRENT EXPLAIN SNAPSHOT 特殊寄存器  
    在 PRECOMPILE 或 BIND 命令中使用 EXPLAIN 或 EXPLSNAP 绑定选项 Explain SQL:
    explain语句为单条动态SQL语句收集解释数据,如
     explain plan for "select * from employee"
    Current explain mode为多条动态SQL语句收集解释数据:
     db2 set current explain mode explain (打开注册变量为explain模式)
     db2 "select * from employee"
     db2 "select * from department"
     ...
     db2 set current explain mode no (关闭解释模式)
    Prep(或延迟bind) ...explain为嵌入式(如SQLC等)SQL语句收集解释数据:
     db2 prep myapp.sqc explain yes explsnap yes

    步骤3. 查看和评估解释数据
    DB2提供了如下几个查看工具,其中db2exfmt最为强大,其余两个可辅助。
     db2expln  db2exfmt  Visual Explain
    db2exfmt -d <db> -g tic -s % -n % -# 0 -w -1 -o explain1.txt
    具体命令的使用请参看DB2 command reference或信息中心


    DB2 db2top性能监控命令用法-找出最频繁、最耗时的SQL
     
    db2top -d 数据库 -u 用户名 -p 密码
    按D,进入动态sql监控  www.2cto.com 
    按z,倒序排序
    输入列的数据,序号是从0开始
    按L,输入sql的序列号,查看sql明细


    db2中查找top sql
    $ db2 get snapshot for dynamic sql on testdb

    Dynamic SQL Snapshot Result

    Database name = testdb

    Database path = /home/db2inst1/db2inst1/NODE0000/SQL00001/

    Number of executions = 0
    Number of compilations = 0
    Worst preparation time (ms) = 1
    Best preparation time (ms) = 1
    Internal rows deleted = Not Collected
    Internal rows inserted = Not Collected
    Rows read = Not Collected
    Internal rows updated = Not Collected
    Rows written = Not Collected
    Statement sorts = Not Collected
    Statement sort overflows = Not Collected
    Total sort time = Not Collected
    Buffer pool data logical reads = Not Collected
    Buffer pool data physical reads = Not Collected
    Buffer pool temporary data logical reads = Not Collected
    Buffer pool temporary data physical reads = Not Collected
    Buffer pool index logical reads = Not Collected
    Buffer pool index physical reads = Not Collected
    Buffer pool temporary index logical reads = Not Collected
    Buffer pool temporary index physical reads = Not Collected
    Total execution time (sec.ms) = Not Collected
    Total user cpu time (sec.ms) = Not Collected
    Total system cpu time (sec.ms) = Not Collected
    Statement text = select * from tb1

    执行时间: Total execution time (sec.ms)/Number of executions

    查找执行时间非常长的sql文。

    db2找出执行时间最长的dynamic sql 2010-08-31 13:53:35
    分类:

    db2 get monitor switches
    查看snapshot的各个开关,将这些开关都打开,

    db2 update monitor switches using BUFFERPOOL ON
    db2 update monitor switches using LOCK ON
    db2 update monitor switches using SORT ON
    db2 update monitor switches using STATEMENT ON
    db2 update monitor switches using TABLE ON
    db2 update monitor switches using TIMESTAMP ON
    db2 update monitor switches using UOW ON

    执行下面的命令抓取dynamic sql的信息
    db2 get snapshot for dynamic sql on orsdb > dynamic.out

    cat dynamic.out|grep 'Total execution time' > time.out

    cat time.out|sort -n +5
    最下面的即为消耗时间最多的dynamic sql, 但是还需要看该sql的执行次数,这样可以计算出执行一次这样的sql语句需要
    多长时间,找到消耗时间最多的sql语句,看能否做一些优化及调整,

    用此方法同时能够得到cost最大的语句
    db2 get snapshot for all on sample > snap.out 

    attach命令: 用于解决sql1428N错误
    1.本地数据库
    db2 attach to <node name>
    2.远端数据库
    db2 attach to <node name> user <username> using <password>


    terminate命令:
    db2 drop database dbname
    在完成这一过程之前要确保所有用户已经断开连接,包括你自己。
    db2 terminate
    db2 force applications all
    通过下面的命令可以看看是不是都清除了连接。
    db2 list applications

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/BradMiller/p/3198094.html
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