• Oracle 绑定变量窥视


    绑定变量窥视功能是数据库的一个特性,自ORACLE9i版本开始引入,默认是开启的。

    “绑定变量窥视”表示,查询优化器在第一次调用游标时,会观察用户定义的绑定变量的值,允许优化器来确认过滤条件的选择性,以及是否使用绑定变量代替了常量。之后调用游标时不会出现窥视,且会根据指针共享标准来共享游标,即使随后的调用使用不同的绑定值。

    使用绑定变量窥视,第一次解析包含绑定谓词的SQL语句时,优化器将查看绑定变量的值,并使用该值为查询创建执行计划。然后,不管更改的绑定值如何,该计划都将被存储并用于未来的所有执行。如果初始绑定值不能很好地代表将来执行查询时提供的其他值,那么,即使当前访问路径较优,也可能导致未来执行变差,甚至影响某些迭代的查询性能变慢。 

    上面的特性是由参数"_optim_peek_user_binds"驱动的,如果禁用这个数据库特性,已经执行过的这类值的执行计划将不会发生变化,但还有一个可能性,一个新值能创造一个更优的执行计划。

    本次技术分享,就是,绑定变量窥视参数"_optim_peek_user_binds"对SQL执行计划的影响。在不同的场景下,合理设置"_optim_peek_user_binds"参数,具有重大的实践意义。之前,美创某客户核心系统,就出现过由于"_optim_peek_user_binds"参数设置而引发该核心系统SQL执行出现性能问题。

    接下来,我们就来具体了解下,如何在不同场景下充分利用绑定变量窥视这一功能。

    首先,来创建一张CONTEXT列数据分布倾斜的TEST表。

    SQL> drop table test;

    SQL> create table test(id number,context varchar2(20));

    SQL> declare

      2  begin

      3  for i in 1..20000 loop

      4  insert into test values(i,'peek_binds');

      5  end loop;

      6  commit;

      7  end;

      8  /

    PL/SQL procedure successfully completed.

    SQL> declare

      2  begin

      3  for i in 20001..20010 loop

      4  insert into test values(i,'peek_binds_01');

      5  end loop;

      6  commit;

      7  end;

      8  /

    PL/SQL procedure successfully completed.

    接着,在TEST.CONTEXT列上创建TEST_INDEX普通索引。

    SQL> create index test_index on test(context);

    索引创建完成之后, 由于TEST.CONTEXT列数据分布比较倾斜,在收集TEST表统计信息的同时,也要收集TEST.CONTEXT字段的柱状图信息,以便优化器产生最优的执行计划。

    SQL> exec dbms_stats.gather_table_stats(ownname=>'XUH',tabname=>'TEST',estimate_percent=>100,method_opt => 'for all indexed columns',Degree=>8,Cascade=>TRUE,Granularity=>'ALL');

    之前创建的TEST表有20010行数据,其中CONTEXT列peek_binds值20000行、peek_binds_01值10行。理论上,当过滤条件中代入peek_binds值,执行计划走的是全表扫描;代入peek_binds_01时,执行计划走的是索引。

    SQL> set lines 299 pages 9999

    SQL> set autotrace traceonly

    SQL> select * from test where context='peek_binds';

    --------------------------------------------------------------------------

    | Id  | Operation         | Name | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |

    --------------------------------------------------------------------------

    |*  1 |  TABLE ACCESS FULL| TEST | 20000 |   292K|    17   (0)| 00:00:01 |

    ------------------------------------------------------------------------------------------

    SQL> select * from test where context='peek_binds_01';

    ------------------------------------------------------------------------------------------

    | Id  | Operation                   | Name       | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |

    ------------------------------------------------------------------------------------------

    |*  2 |   INDEX RANGE SCAN     | TEST_INDEX |    10 |       |     1   (0)| 00:00:01 |

    ------------------------------------------------------------------------------------------

    当然,为了验证如上SQL的执行计划是否为最佳的执行计划,可以通过hint方式,强制同样的SQL语句走不同的执行计划,并比较执行的成本。对比分析之后,不难发现上述SQL语句采用的均是最佳的执行计划。

    SQL> select /*+ INDEX(TEST TEST_INDEX)*/ count(*) from test where context='peek_binds';

    --------------------------------------------------------------------------------

    | Id  | Operation         | Name       | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |

    --------------------------------------------------------------------------------

    |*2 | INDEX RANGE SCAN| TEST_INDEX | 20000 |234K| 62 (0)| 00:00:01| --------------------------------------------------------------------------

    SQL> select /*+ FULL(TEST)*/ * from test where context='peek_binds_01';

    --------------------------------------------------------------------------

    | Id  | Operation         | Name | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |

    --------------------------------------------------------------------------

    |*  1 |  TABLE ACCESS FULL| TEST |    10 |   150 |    17   (0)| 00:00:01 |

    --------------------------------------------------------------------------

    若想对TEST_INDEX索引的使用情况进行监控,可使用如下ALTER命令开启监控。

    alter index TEST_INDEX monitoring usage;

    select * from v$object_usage;

    以上,我们分析了一张基于列数据分布非常倾斜的表,进行数据分布不一致列值的查询,以及相关SQL获取最佳的执行计划。

    接下来,进入正题,上面案例中过滤条件均是以常量的方式代入,相关SQL都能按最优的执行计划执行。那么,当以变量的方式将数据分布不一致列值代入时,SQL的执行计划会如何呢?

    先检查下隐含参数"_optim_peek_user_binds"的当前值,确认当前值和默认值均为TRUE,也就是说绑定变量窥视特性,在默认情况下是开启的。要想在数据库级别将绑定变量窥视特性关闭,需修改该参数"_optim_peek_user_binds"为FALSE,并重启实例。

    SQL> select

      2  a.ksppinm   name,

      3  b.ksppstvl  value,

      4  b.ksppstdf  isdefault

      5  from

      6  sys.x$ksppi a,

      7  sys.x$ksppcv b

      8  where

      9  a.inst_id = userenv('Instance') and

     10  b.inst_id = userenv('Instance') and

     11  a.indx = b.indx and a.ksppinm ='_optim_peek_user_binds'

     12  order by

     13  translate(a.ksppinm, ' _', ' ')

     14  /

    NAME                  VALUE   ISDEFAULT

    ------------------  -----   ---------

    _optim_peek_user_binds    TRUE    TRUE  

    现在,来定义一个变量A,并将列值peek_binds传入,检查该SQL语句的执行计划,发现采用的执行计划是全表扫描,跟预期相符。紧接着,将列值peek_binds_01传入,发现采用的执行计划是依然是全表扫描,这种现象完全符合绑定变量窥视参数特性的预期,即在绑定变量窥视参数特性启用期间,以绑定变量方式执行的SQL,第一次执行所产生的执行计划,作为该类SQL后续执行的计划。当出现这种情况,意味着第二条SQL类型语句的执行效率降低、响应时间变长。在某些极端的情况下,势必会造成数据库性能问题。

    SQL> set autotrace traceonly

    SQL> var A varchar2(20);

    SQL> exec :A :='peek_binds';

    SQL> select * from test where context=:A;

    --------------------------------------------------------------------------

    | Id  | Operation         | Name | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |

    --------------------------------------------------------------------------

    |*  1 |  TABLE ACCESS FULL| TEST | 10005 |   146K|    17   (0)| 00:00:01 |

    --------------------------------------------------------------------------

    SQL> exec :A :='peek_binds_01';

    SQL> select * from test where context=:A;

    --------------------------------------------------------------------------

    | Id  | Operation         | Name | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |

    --------------------------------------------------------------------------

    |*  1 |  TABLE ACCESS FULL| TEST | 10005 |   146K|    17   (0)| 00:00:01 |

    --------------------------------------------------------------------------

    当然,使用AUTOTRACE跟踪,没有实际真正执行,SQL语句执行计划存在不准确的情况。那么,可以在实际执行多次之后,检查CURSOR中缓存的执行计划来进行确认。发现不论传入何值、不论执行次数,该类SQL语句始终只有一个执行计划。

    SQL> select sql_id,address,hash_value,plan_hash_value from v$sql where sql_text like 'select * from test where context=:A';

    SQL_ID          ADDRESS            HASH_VALUE  PLAN_HASH_VALUE

    ------------- ---------------- ----------  ---------------

    8avvyuyr2m1w7 000000194F6C2460 2921957255  1357081020

    SQL> select * from table(DBMS_XPLAN.DISPLAY_CURSOR('8avvyuyr2m1w7'));

    --------------------------------------------------------------------------

    | Id  | Operation         | Name | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |

    --------------------------------------------------------------------------

    |*  1 |  TABLE ACCESS FULL| TEST | 20000 |   292K|    17   (0)| 00:00:01 |

    --------------------------------------------------------------------------

    验证了绑定变量窥视参数特性在某些场景下存在的局限性,那么将绑定变量窥视参数特性关闭掉,又会发生些什么呢?

    手动将之前该类型SQL语句的执行计划刷出内存,通过hint方式,将隐含参数"_optim_peek_user_binds"强制为false,传入列值peek_binds_01,并执行该类SQL。发现特性禁用之后,传入新值,产生了新的、更优的执行计划,效率更高、成本更低。这里列了以下三种方式可以清除SQL执行计划,分别是DBMS包、FLUSH命令和GRANT语句等。

    SQL> exec dbms_shared_pool.purge('000000194F6C2460,2921957255','C',1);

    或者

    SQL> alter system flush shared_pool;

    或者

    SQL> grant select on test to xuh;

    SQL> exec :A :='peek_binds_01';

    SQL> select /*+opt_param('_optim_peek_user_binds', 'false')*/ * from test where context=:A;

    ------------------------------------------------------------------------------------------

    | Id  | Operation                   | Name       | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |

    ------------------------------------------------------------------------------------------

    |*  2 |   INDEX RANGE SCAN     | TEST_INDEX |    10 |       |     1   (0)| 00:00:01 |

    ------------------------------------------------------------------------------------------

    总结来说,"_optim_peek_user_binds",该参数默认为TRUE。这就意味着,第一次以变量的方式执行某类SQL时,会生成第一个执行计划,后续执行该类SQL语句,即使变量的传入值不同,但因变量窥视的作用,依然会沿用第一次SQL语句执行时生成的执行计划,这种特性非常适用于业务表数据分布比较均匀的场景,执行计划比较稳定。但对于数据分布严重倾斜的业务表,固定的执行计划,就有可能降低SQL的执行效率,引起前端响应时间变慢等。在极端情况下,会引发严重的性能问题。

    当"_optim_peek_user_binds"参数设置为FALSE。即,将绑定变量窥视参数特性禁用。那么已经执行过的某类值的执行计划将不会发生变化,一旦传入某个新值时,优化器会自动根据被访问对象的统计、直方图等信息,产生它认为效率最高、成本最低的执行计划。也就是说,在特性关闭的情况下,该类SQL语句可能会产生更优的执行计划。

    转载自:

    https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MTUzNzcwMg==&mid=2649875512&idx=2&sn=da14abca7b373b50e05f4e06bef809ee&chksm=87294171b05ec8672c20afa3a011294c463027b38b4f97de99b50544c2959dfd76e3105c8461&mpshare=1&scene=1&srcid=0809eJkUs2L5HFWhGTJcV9lQ&sharer_sharetime=1565314308951&sharer_shareid=4ea1bc090eabbee4a82e6650a49c5a55&key=0f0abb20a7092e0c8a0339818d201659f9bb7ae7a7ac977473a567731b6cde5f6d729b9f35b289f1b744c46da7771e76de1a0f71c8ace7d3f7a01759fc4d011f1e5fca871429932c158a685c0dd4104d&ascene=1&uin=MjYzMDM4NzYwNA%3D%3D&devicetype=Windows+10&version=62060833&lang=zh_CN&pass_ticket=HIf2NM7kc6R81B4sqhYSmlRwDgDubQA09ctMMoG%2FChvy%2FaF2%2FyxNyfkVftmfHLLH

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