作者为:? SHOUG成员 – ORACLE ACS高级顾问罗敏 多年前的一段往事 记得多年以前在一个10g平台的数据仓库项目上遇到一个非常难优化的SQL语句,当时即便我采集了统计信息、甚至在语句中增加了HINT,Oracle产生的执行计划都不如人意。最后,不得不通过SR寻求老
作者为:?
SHOUG成员 – ORACLE ACS高级顾问罗敏
- 多年前的一段往事
记得多年以前在一个10g平台的数据仓库项目上遇到一个非常难优化的SQL语句,当时即便我采集了统计信息、甚至在语句中增加了HINT,Oracle产生的执行计划都不如人意。最后,不得不通过SR寻求老外高手的指点,他建议我采用10g刚出炉的一个新技术,即让我为该语句生成SQL Profile信息,然后再执行该语句。一切OK了,太神了!
也记得当时我问老外,以后是不是遇到非常复杂的、优化难度很大的SQL语句,就扔给Oracle,特别是产生一遍SQL Profile来辅助优化器时?鬼子不无得意地回答:“That’s right!”
- 再次感叹SQL Profile的牛!
若干年之后的2014年,在面对一条将近200行的SQL语句进行优化时,发现该语句执行计划已经基本找不出明显问题,例如既没有全表扫描,也没有全索引扫描,甚至语句的Cost也非常低(当然Cost并不十分准确)。但是语句执行效率并不高,达到30秒,资源消耗也非常高,例如Buffer Gets达到1,246,155次。客户当然不满意,如何进一步优化?
山穷水尽之际,想起了上述多年前的往事,更想起了神奇的SQL Profile技术。于是,在搜索到最新的11g文档《Automatic SQL Tuning and SQL Profiles (Doc ID 271196.1)》之后,照猫画虎般地开练了。效果如何?以下就是优化前后的对比:
这是优化之前的各项指标:
Stat Name | Statement Total | Per Execution | % Snap Total |
Elapsed Time (ms) | 30,273 | 30,272.96 | 17.76 |
CPU Time (ms) | 29,968 | 29,968.19 | 17.79 |
Executions | 1 | ||
Buffer Gets | 1,246,155 | 1,246,155.00 | 14.68 |
Disk Reads | 5,437 | 5,437.00 | 0.80 |
这是优化之后的各项指标:
Stat Name | Statement Total | Per Execution | % Snap Total |
Elapsed Time (ms) | 4,653 | 4,652.71 | 3.00 |
CPU Time (ms) | 4,470 | 4,470.23 | 2.90 |
Executions | 1 | ||
Buffer Gets | 303,480 | 303,480.00 | 2.32 |
Disk Reads | 9,740 | 9,740.00 | 1.39 |
可见,语句响应速度从30秒下降到4秒多,Buffer Gets从1,246,155下降到303,480!我对语句没做任何改动,也没创建新的索引,执行计划就更好了,实际效果更是如此的好!SQL Profile牛啊!
- 实施细节
下面就是11g自动优化工具和SQL Profile技术综合运用的详细过程:
- 生成自动优化任务
declare
my_task_name VARCHAR2(30);
my_sqltext CLOB;
begin
my_sqltext := ‘';
my_task_name := DBMS_SQLTUNE.CREATE_TUNING_TASK(
sql_text => my_sqltext,
user_name => ‘’,
scope => ‘COMPREHENSIVE’,
time_limit => 60,
task_name => ‘test1′,
description => ‘Task to tune a query on a specified table’);
end;
/
- 执行自动优化任务
begin
DBMS_SQLTUNE.EXECUTE_TUNING_TASK( task_name => ‘test1′);
end;
/
- 查询Oracle产生的自动优化报告
set long 10000
set longchunksize 1000
set linesize 100
set heading off
SELECT DBMS_SQLTUNE.REPORT_TUNING_TASK( ‘test1′) from DUAL;
set heading on
- 接受Oracle自动优化任务产生的SQL Profile
DECLARE
my_sqlprofile_name VARCHAR2(30);
begin
my_sqlprofile_name := DBMS_SQLTUNE.ACCEPT_SQL_PROFILE (
task_name => ‘test1′,
name => ‘test1′);
end;
/
OK了,可以运行需要调优的语句,并观察优化效果了。效果就是上面显示的那组令人激动不已的数据,而且在Oracle产生的新执行计划中,明白无误地显示采用SQL Profile了:
“SQL profile “test1″ used for this statement ”
各位读者现在只需将你需要优化的语句和所属用户名填入上述脚本之中,也可以照葫芦画瓢开练了。
- SQL Profile到底是什么东西?
SQL Profile信息存储在Oracle数据字典之中,除了dba_sql_profiles视图显示的有限信息之外,的确有种看不见、摸不着的讳莫如深的感觉。SQL Profile到底是什么东西?其实SQL Profiling可以与表和统计信息的关系相类比,SQL Profile就是一条SQL语句的统计信息。例如:当我们遇到一个复杂且资源消耗非常大SQL语句时,Oracle可通过一些取样的数据,或者可以执行该语句一个片段,以及分析该语句的历史执行情况,来评估整体执行计划是否最优化。而这些辅助信息,就是SQL Profile信息,并保存在数据字典之中。
SQL Profiling工作原理如下图:
即上图上半部分显示11g自动优化工具SQL Tuning Advisor在针对某条SQL语句产生SQL Profile信息之后,在上图的下半部分,当Oracle正式需要执行该SQL语句时,优化器不仅利用该语句所访问对象的统计信息,而且利用SQL Profile信息,来产生整体上更优的执行计划。
- 什么时候该使用自动调优工具和SQL Profile?
Oracle 11g的自动调优工具和SQL Profile的确像潘多拉盒子一样充满魔力。继续上述优化案例,尽管该语句被Oracle优化了,但我仔细对照了优化前后50多步的执行计划,怎么也没找出到底是哪些步骤被Oracle优化得效果如此之好,真是太神奇了!
是否一遇到复杂语句就依靠自动调优工具和SQL Profile进行优化呢?且慢,首先,尽管应用性能问题很多,但最主要的问题还是一些传统的、基础性问题。例如:缺乏合适的索引;复合索引设计不合理,特别是索引顺序不对,导致索引效率不高;SQL语句中错误地使用函数,导致索引无法使用;等等。针对这些问题,合理运用20%的基础技术,特别是索引技术,其实能解决80%的问题。这些技术也是DBA和应用开发人员的基本功和基本设计开发规范,过度依赖自动化工具反而会让我们自己的基本技能退化的。其次,自动调优工具和SQL Profile也非包治百病的灵丹妙药,也有看走眼的时候。Oracle自动工具怎么可能比你更了解你的数据模型和数据分布情况,进而给出更准确的优化策略呢?第三,Oracle自动工具使用起来也并不简单,而且需要DBA与开发人员紧密配合,针对大部分基础性问题,有经验的DBA和开发人员其实一眼就能看出问题,何必杀鸡用牛刀呢?
那何时使用自动调优工具和SQL Profile进行优化呢?本人的经验:当针对一些复杂SQL语句,运用传统的、人工分析方法难以奏效时,建议尝试使用这些新技术。
无论如何,Oracle 11g的自动调优工具和SQL Profile还是牛!不得不服!
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原文地址:Oracle Acs资深顾问罗敏 老罗技术核心感悟:牛! 11g的自动调优和SQL Profile, 感谢原作者分享。

MySQL 데이터베이스를 업그레이드하는 단계에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 백업, 2. 현재 MySQL 서비스 중지, 3. 새 버전의 MySQL 설치, 4. 새 버전의 MySQL 서비스 시작, 5. 데이터베이스 복구. 업그레이드 프로세스 중에 호환성 문제가 필요하며 Perconatoolkit과 같은 고급 도구를 테스트 및 최적화에 사용할 수 있습니다.

MySQL 백업 정책에는 논리 백업, 물리적 백업, 증분 백업, 복제 기반 백업 및 클라우드 백업이 포함됩니다. 1. 논리 백업은 MySQLDump를 사용하여 데이터베이스 구조 및 데이터를 내보내며 소규모 데이터베이스 및 버전 마이그레이션에 적합합니다. 2. 물리적 백업은 데이터 파일을 복사하여 빠르고 포괄적이지만 데이터베이스 일관성이 필요합니다. 3. 증분 백업은 이진 로깅을 사용하여 변경 사항을 기록합니다. 이는 큰 데이터베이스에 적합합니다. 4. 복제 기반 백업은 서버에서 백업하여 생산 시스템에 미치는 영향을 줄입니다. 5. AmazonRDS와 같은 클라우드 백업은 자동화 솔루션을 제공하지만 비용과 제어를 고려해야합니다. 정책을 선택할 때 데이터베이스 크기, 가동 중지 시간 허용 오차, 복구 시간 및 복구 지점 목표를 고려해야합니다.

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MySQL에서 데이터베이스 스키마 설계 최적화는 다음 단계를 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 1. 인덱스 최적화 : 공통 쿼리 열에서 인덱스 생성, 쿼리의 오버 헤드 균형 및 업데이트 삽입. 2. 표 구조 최적화 : 정규화 또는 정상화를 통한 데이터 중복성을 줄이고 액세스 효율을 향상시킵니다. 3. 데이터 유형 선택 : 스토리지 공간을 줄이기 위해 Varchar 대신 Int와 같은 적절한 데이터 유형을 사용하십시오. 4. 분할 및 하위 테이블 : 대량 데이터 볼륨의 경우 파티션 및 하위 테이블을 사용하여 데이터를 분산시켜 쿼리 및 유지 보수 효율성을 향상시킵니다.

tooptimizemysqlperformance, followthesesteps : 1) 구현 properIndexingToSpeedUpqueries, 2) useExplaintoAnalyzeanDoptimizeQueryPerformance, 3) AdvertServerConfigUrationSettingstingslikeInnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections, 4) uspartOflEtOflEtOflestoI

MySQL 기능은 데이터 처리 및 계산에 사용될 수 있습니다. 1. 기본 사용에는 문자열 처리, 날짜 계산 및 수학 연산이 포함됩니다. 2. 고급 사용에는 복잡한 작업을 구현하기 위해 여러 기능을 결합하는 것이 포함됩니다. 3. 성능 최적화를 위해서는 WHERE 절에서 기능 사용 및 GroupBy 및 임시 테이블 사용을 피해야합니다.

MySQL에 데이터 삽입을위한 효율적인 방법은 다음과 같습니다. 1. InsertInto 사용 ... 값 구문 사용 ... 값 구문, 2. 트랜잭션 처리 사용, 3. 트랜잭션 처리 사용, 4. 배치 크기 조정, 5. 인덱스 비활성화, 6. Insertignore 또는 Insert ... ondupliceKeyUpdate를 사용하여 데이터베이스 작동 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

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