一、简单介绍OLTP和OLAP系统的特点小结答:OLTP和OLAP是我们大家在日常生产库中最常用到的2种系统,简单的说OLTP是基于多事务短时
引言:首先说明并行技术属于大数据范畴,适合OLAP系统,在任务分割、数据块分割、资源充裕的场合应用较广,本次分享主要概括并行原理、实际应用、性能对比、并行直接加载、索引属性、特点小结等六个小点去重点阐述。下面的测试是我的笔记,这些笔记也参考了《让Oracle跑得更快2》作者:谭怀远 一书的引导,在此向谭总表示感谢,向帮助过我们的人表示感谢 zhixiang yangqiaojie等好友,下面我们就开始快乐的旅途!
一、简单介绍OLTP和OLAP系统的特点小结
答:OLTP和OLAP是我们大家在日常生产库中最常用到的2种系统,简单的说OLTP是基于多事务短时间片的系统,内存的效率决定了数据库的效率。
OLAP是基于大数据集长时间片的系统,SQL执行效率决定了数据库的效率。因此说“并行parallel”技术属于OLAP系统范畴
二、并行技术实现机制和场合
答:并行是相对于串行而言的,一个大的数据块分割成n个小的数据块,同时启动n个进程分别处理n个数据块,最后由并行协调器coordinater整合结果返回给用户。实际上在一个并行执行的过程中还存在着并行进程之间的通信问题(并行间的交互操作)。上面也说过并行是属于大数据处理的技术适合OLAP,并不适合OLTP,因为OLTP系统中的sql执行效率通常都是非常高的。
三、测试并行技术在实际中的应用和规则
(1)在有索引的表leo_t上使用并行技术,但没有起作用的情况
创建一张表
LS@LEO> create table leo_t as select rownum id ,object_name,object_type from dba_objects;
在表id列上创建索引
LS@LEO> create index leo_t_idx on leo_t(id);
收集表leo_t统计信息
LS@LEO> execute dbms_stats.gather_table_stats(ownname=>'LS',tabname=>'LEO_T',method_opt=>'for all indexed columns size
2',cascade=>TRUE);
为表启动4个并行度
LS@LEO> alter table leo_t parallel 4;
启动执行计划
LS@LEO> set autotrace trace explain stat
LS@LEO> select * from leo_t where id=100; 使用索引检索的数据,并没有启动并行
Execution Plan 执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2049660393
-----------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
-----------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 28 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| LEO_T | 1 | 28 | 2 (0)| 00:00:01 |
|* 2 | INDEX RANGE SCAN | LEO_T_IDX | 1 | | 1 (0)| 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
2 - access("ID"=100)
Statistics 统计信息
----------------------------------------------------------
1 recursive calls
0 db block gets
4 consistent gets 4次一致性读,即处理4个数据块
0 physical reads
0 redo size
544 bytes sent via SQL*Net to client
381 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
1 rows processed
说明:我们在这个表上启动了并行但没有起作用是因为CBO优化器使用了B-tree索引来检索的数据直接就定位到rowid(B-tree索引特点适合重复率比较低的字段),所以才发生了4个一致性读,发现使用索引效率非常高,资源代价比较小没有使用并行的必要了。
(2)读懂一个并行执行计划
LS@LEO> select object_type,count(*) from leo_t group by object_type; 对象类型分组统计
35 rows selected.
Execution Plan 并行执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 852105030
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | TQ |IN-OUT| PQ Distrib |
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 10337 | 111K| 6 (17)| 00:00:01 | | | |
| 1 | PX COORDINATOR | | | | | | | | |
| 2 | PX SEND QC (RANDOM) | :TQ10001 | 10337 | 111K| 6 (17)| 00:00:01 | Q1,01 | P->S | QC (RAND) |
| 3 | HASH GROUP BY | | 10337 | 111K| 6 (17)| 00:00:01 | Q1,01 | PCWP | |
| 4 | PX RECEIVE | | 10337 | 111K| 6 (17)| 00:00:01 | Q1,01 | PCWP | |
| 5 | PX SEND HASH | :TQ10000 | 10337 | 111K| 6 (17)| 00:00:01 | Q1,00 | P->P | HASH |
| 6 | HASH GROUP BY | | 10337 | 111K| 6 (17)| 00:00:01 | Q1,00 | PCWP | |
| 7 | PX BLOCK ITERATOR | | 10337 | 111K| 5 (0)| 00:00:01 | Q1,00 | PCWC | |
| 8 | TABLE ACCESS FULL| LEO_T | 10337 | 111K| 5 (0)| 00:00:01 | Q1,00 | PCWP | |
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Statistics 统计信息
----------------------------------------------------------
44 recursive calls
0 db block gets
259 consistent gets 259次一致性读,即处理259个数据块
0 physical reads
0 redo size
1298 bytes sent via SQL*Net to client
403 bytes received via SQL*Net from client
4 SQL*Net roundtrips to/from client
1 sorts (memory)
0 sorts (disk)
35 rows processed
ps -ef | grep oracle 从后台进程上看也能发现起了4个并行进程和1个协调进程
oracle 25075 1 0 22:58 ? 00:00:00 ora_p000_LEO
oracle 25077 1 0 22:58 ? 00:00:00 ora_p001_LEO
oracle 25079 1 0 22:58 ? 00:00:00 ora_p002_LEO
oracle 25081 1 0 22:58 ? 00:00:00 ora_p003_LEO
oracle 25083 1 0 22:58 ? 00:00:00 ora_p004_LEO
说明:在进行分组整理的select中,会处理大量的数据集(发生了259次一致性读),这时使用并行来分割数据块处理可以提高效率,因此oracle使用了并行技术,解释一下并行执行计划步骤,并行执行计划应该从下往上读,当看见PX(parallel execution)关键字说明使用了并行技术
1.首先全表扫描
2.并行进程以迭代iterator的方式访问数据块,并将扫描结果提交给父进程做hash group
3.并行父进对子进程传递过来的数据做hash group操作
4.并行子进程(PX SEND HASH)将处理完的数据发送出去,子和父是相对而言的,我们定义发送端为子进程,接收端为父进程
5.并行父进程(PX RECEIVE)将处理完的数据接收
6.按照随机顺序发送给并行协调进程QC(query coordinator)整合结果(对象类型分组统计)
7.完毕后QC将整合结果返回给用户
说明并行执行计划中特有的IN-OUT列的含义(指明了操作中数据流的方向)
Parallel to Serial(P->S): 表示一个并行操作向一个串行操作发送数据,通常是将并行结果发送给并行调度进程QC进行汇总
Parallel to Parallel(P->P):表示一个并行操作向另一个并行操作发送数据,一般是并行父进程与并行子进程之间的数据交流。
Parallel Combined with parent(PCWP): 同一个从属进程执行的并行操作,同时父操作也是并行的。
Parallel Combined with Child(PCWC): 同一个从属进程执行的并行操作,同时子操作也是并行的。
Serial to Parallel(S->P): 表示一个串行操作向一个并行操作发送数据,如果select部分是串行操作,就会出现这个情况
(3)介绍4个我们常用的并行初始化参数
parallel_min_percent 50% 表示指定SQL并行度最小阀值才能执行,如果没有达到这个阀值,oracle将会报ora-12827错误
parallel_adaptive_multi_user TRUE 表示按照系统资源情况动态调整SQL并行度,已取得最好的执行性能
parallel_instance_group 表示在几个实例间起并行
parallel_max_servers 100 表示整个数据库实例的并行进程数不能超过这个值
parallel_min_servers 0 表示数据库启动时初始分配的并行进程数,如果我们设置的并行度小于这个值,并行协调进程会按我们的并行度来分配并行进程数,如果我们设置的并行度大于这个值,并行协调进程会额外启动其他的并行进程来满足我们的需求
(4)使用hint方式测试DML并行查询性能
首先说一下什么时候可以使用并行技术
1.对象属性:在创建的时候,就指定了并行关键字,长期有效
2.sql强制执行:在sql中使用hint提示方法使用并行,临时有效,它是约束sql语句的执行方式,本次测试就是使用的hint方式
LS@LEO> select /*+ parallel(leo_t 4) */ count(*) from leo_t where object_name in (select /*+ parallel(leo_t1 4) */ object_name from
leo_t1);
Execution Plan 执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3814758652
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | TQ |IN-OUT| PQ Distrib |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 94 | 16 (0)| 00:00:01 | | | |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 94 | | | | | |
| 2 | PX COORDINATOR | | | | | | | | |
| 3 | PX SEND QC (RANDOM) | :TQ10002 | 1 | 94 | | | Q1,02 | P->S | QC (RAND) |
| 4 | SORT AGGREGATE | | 1 | 94 | | | Q1,02 | PCWP | |
|* 5 | HASH JOIN SEMI | | 10337 | 948K| 16 (0)| 00:00:01 | Q1,02 | PCWP | |
| 6 | PX RECEIVE | | 10337 | 282K| 5 (0)| 00:00:01 | Q1,02 | PCWP | |
| 7 | PX SEND HASH | :TQ10000 | 10337 | 282K| 5 (0)| 00:00:01 | Q1,00 | P->P | HASH |
| 8 | PX BLOCK ITERATOR | | 10337 | 282K| 5 (0)| 00:00:01 | Q1,00 | PCWC | |
| 9 | TABLE ACCESS FULL| LEO_T | 10337 | 282K| 5 (0)| 00:00:01 | Q1,00 | PCWP | |
| 10 | PX RECEIVE | | 10700 | 689K| 11 (0)| 00:00:01 | Q1,02 | PCWP | |
| 11 | PX SEND HASH | :TQ10001 | 10700 | 689K| 11 (0)| 00:00:01 | Q1,01 | P->P | HASH |
| 12 | PX BLOCK ITERATOR | | 10700 | 689K| 11 (0)| 00:00:01 | Q1,01 | PCWC | |
| 13 | TABLE ACCESS FULL| LEO_T1 | 10700 | 689K| 11 (0)| 00:00:01 | Q1,01 | PCWP | |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
并行先扫描子查询leo_t1表,然后对主查询leo_t表进行扫描,,按照随机顺序发送到并行协调进程QC整合结果,最后将结果返回给用户
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
5 - access("OBJECT_NAME"="OBJECT_NAME")
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement
Statistics 统计信息
----------------------------------------------------------
28 recursive calls
0 db block gets
466 consistent gets 466次一致性读,即处理了446个数据块
0 physical reads
0 redo size
413 bytes sent via SQL*Net to client
381 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
2 sorts (memory)
0 sorts (disk)
1 rows processed

酸性属性には、原子性、一貫性、分離、耐久性が含まれ、データベース設計の基礎です。 1.原子性は、トランザクションが完全に成功するか、完全に失敗することを保証します。 2.一貫性により、データベースがトランザクションの前後に一貫性を保証します。 3.分離により、トランザクションが互いに干渉しないようにします。 4.永続性により、トランザクションの提出後にデータが永久に保存されることが保証されます。

MySQLは、データベース管理システム(DBMS)であるだけでなく、プログラミング言語にも密接に関連しています。 1)DBMSとして、MySQLはデータを保存、整理、取得するために使用され、インデックスを最適化するとクエリのパフォーマンスが向上する可能性があります。 2)SQLとPythonに埋め込まれたプログラミング言語とSQLalchemyなどのORMツールを使用すると、操作を簡素化できます。 3)パフォーマンスの最適化には、インデックス、クエリ、キャッシュ、ライブラリ、テーブル分割、およびトランザクション管理が含まれます。

MySQLはSQLコマンドを使用してデータを管理します。 1.基本コマンドには、select、挿入、更新、削除が含まれます。 2。高度な使用には、参加、サブクエリ、および集計関数が含まれます。 3.一般的なエラーには、構文、ロジック、パフォーマンスの問題が含まれます。 4。最適化のヒントには、インデックスの使用、Select*の回避、制限の使用が含まれます。

MySQLは、データの保存と管理に適した効率的なリレーショナルデータベース管理システムです。その利点には、高性能クエリ、柔軟なトランザクション処理、豊富なデータ型が含まれます。実際のアプリケーションでは、MySQLはeコマースプラットフォーム、ソーシャルネットワーク、コンテンツ管理システムでよく使用されますが、パフォーマンスの最適化、データセキュリティ、スケーラビリティに注意を払う必要があります。

SQLとMySQLの関係は、標準言語と特定の実装との関係です。 1.SQLは、リレーショナルデータベースの管理と操作に使用される標準言語であり、データの追加、削除、変更、クエリを可能にします。 2.MYSQLは、SQLを運用言語として使用し、効率的なデータストレージと管理を提供する特定のデータベース管理システムです。

INNODBは、レドログと非論的なものを使用して、データの一貫性と信頼性を確保しています。 1.レドログは、クラッシュの回復とトランザクションの持続性を確保するために、データページの変更を記録します。 2.Undologsは、元のデータ値を記録し、トランザクションロールバックとMVCCをサポートします。

説明コマンドのキーメトリックには、タイプ、キー、行、および追加が含まれます。 1)タイプは、クエリのアクセスタイプを反映しています。値が高いほど、constなどの効率が高くなります。 2)キーは使用されているインデックスを表示し、nullはインデックスがないことを示します。 3)行はスキャンされた行の数を推定し、クエリのパフォーマンスに影響します。 4)追加の情報を最適化する必要があるというFilesortプロンプトを使用するなど、追加情報を提供します。

Temporaryを使用すると、MySQLクエリに一時テーブルを作成する必要があることが示されています。これは、異なる列、またはインデックスされていない列を使用して順番に一般的に見られます。インデックスの発生を回避し、クエリを書き直し、クエリのパフォーマンスを改善できます。具体的には、expliect出力に使用を使用する場合、MySQLがクエリを処理するために一時テーブルを作成する必要があることを意味します。これは通常、次の場合に発生します。1)個別またはグループビーを使用する場合の重複排除またはグループ化。 2)Orderbyに非インデックス列が含まれているときに並べ替えます。 3)複雑なサブクエリを使用するか、操作に参加します。最適化方法には以下が含まれます。1)OrderbyとGroupB


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