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生产环境大型sql语句调优实战第一篇(二)
阅读量:6810 次
发布时间:2019-06-26

本文共 8524 字,大约阅读时间需要 28 分钟。

对这条大sql的性能瓶颈进行了分析。主要瓶颈在于一个很大的业务表,数据量在亿级。如果通过时间条件来过滤,会有5%以内的数据被过滤出来。

但是没有时间相关的索引字段,所以会走全表扫描,在目前的产品线中,这个大分区表的索引时严格控制的,所以最后经过测试和比对,还是考虑加并行来提高数据的查取速度。

--查找性能瓶颈,

根据反馈,查取的数据其实并不错,可能在几千条以内的样子。但是有很多的查询条件过滤。

如果有些大表走了索引,但是join的消耗很大,很可能就是表的查询顺序不当导致的。

有些情况下使用全表扫描的代价要比使用索引要低。
像这个例子,排查后,logical_date表中虽然有上千条记录,但是实际上使用的只有一条记录。
memo这个表是最大的表,由上亿条记录,走了索引。但是join的效率很差,根据排查,memo这个表是这个查询的关键,需要根据时间来得到前一天的数据变化。

如果根据时间来过滤,可以过滤到绝大多数的数据。

上一条记录过滤后只剩下 74811 rows selected.
如果关联配置表memo_type查询的数据就会一下子减少到1713条左右,这是对于性能极大的提升和关键。
--考虑加入并行
如果按照时间来查询,这个大表上没有和时间相关的字段,查询走全表扫描会很长,大概在5分钟左右。

--without parallel74811 rows selected.Elapsed: 00:03:23.10

这个时候如果只能走全表扫描,但是想使得速度能够提升,可以考虑并行,加入并行后,查询速度控制在了一分钟以内。

--add table mo1_memo_type, with parllel 81713 rows selected.

--加上配置表的过滤条件,查取的数据更少了,速度也有了提升。

Elapsed: 00:00:41.85

但是memo表没有时间相关的索引字段,所以会走全表扫描,在目前的产品线中,这个大分区表的索引时严格控制的,所以最后经过测试和比对,还是考虑加并行来提高数据的查取速度。

--去除笛卡尔积连接

如果是以Memo表作为首发,表的执行计划就有了很大的不同,关联时间时,会不停的去和Logical_date表做关联,其实Logical_date表里只需要一条记录,查看执行计划却走了笛卡尔积连接。
-去除笛卡尔积连接可以考虑采用with的句式,把数据先缓存起来,作为后续的查询,就避免了反复全表扫描的消耗。
可以把这段子查询抽取出来,在后续的查询中直接使用

with LO as  (select logical_date from (select logical_date from logical_date          where EXPIRATION_DATE IS NULL   AND LOGICAL_DATE_TYPE = 'B'   AND EXPIRATION_DATE IS NULL)where rownum<2)

--简化sql

可以看到sql语句中存在着很多重复的过滤条件,需要考虑在不改变业务的情况下保证语句的简单易读。

--减少/去除全表扫描

尝试减少或者去除全表扫描,保证效率。
如果通过sql monitor来监控sql语句的性能,可以发现在最后的查取中,对三个表又走了全表扫描。

4

如果对于这部分有所疑惑,可以参见最后select中的这段sql。
(SELECT sum(BR.AMOUNT)                   FROM BL1_RC_RATES BR, CUSTOMER CU, SUBSCRIBER SS                  WHERE BR.SERVICE_RECEIVER_ID = SS.SUBSCRIBER_NO                    AND BR.RECEIVER_CUSTOMER = SS.CUSTOMER_ID                    AND BR.EFFECTIVE_DATE <= BR.EXPIRATION_DATE                   AND((SS. SUB_STATUS <> 'C' and SS.                            SUB_STATUS <> 'T' and BR.EXPIRATION_DATE is null)                        OR (SS. SUB_STATUS = 'C' and                            BR.EXPIRATION_DATE like SS.EFFECTIVE_DATE))                    AND BR.PP_IND = 'Y'                    AND BR.CYCLE_CODE = CU.BILL_CYCLE) AS PP_RATE,                CU.BILL_CYCLE AS CYCLE_CODE,                to_char(NVL(SS.L9_TMV_ACT_DATE, SS.INIT_ACT_DATE),'YYYYMMDD') AS ACTIVATED_DATE,                to_char(CD.EFFECTIVE_DATE, 'YYYYMMDD') AS SHOP_EFFECTIVE_DATE,

写这个sql的人是考虑在最后的数据集返回时,根据bl1_rc_rates来选择性的返回数据,但是在总查询中已经关联了customer,subscriber,在这个地方又关联就重复了!冗余的全表扫描就是因为这个导致的。

--子查询最大程度过滤结果集

可以考虑使用一些尽可能过滤较多数据的子查询来提高效率。
如果一些表的过滤条件会过滤掉大多数的数据,可以考虑子查询。
比如表product 根据soc_type来过滤会排除大多数的数据,可以使用如下的方式
( SELECT SOC_CD,SOC_NAME,SOC_DESCRIPTION FROM PRODUCT WHERE SOC_TYPE='P') co来尽可能直接过滤掉最多的数据。

--观察执行计划中表的查取顺序。

做了如上的努力之后,发现还是一些全表扫描,效率貌似更差了。根据我的分析,这些表都应该走索引的。

3

可以使用Hint leading来校正表的访问顺序。
/*+ leading(MO MOT SS CU CHD CPC CA ) */

最后修正后的sql语句如下:

with LO as  (select logical_date from (select logical_date from logical_date          where EXPIRATION_DATE IS NULL   AND LOGICAL_DATE_TYPE = 'B'   AND EXPIRATION_DATE IS NULL)where rownum<2)SELECT   /*+ leading(MO MOT SS CU CHD CPC CA ) */ DISTINCT CA.L9_CONVERGENCE_CODE AS ATB2,                CU.CUST_SUB_TYPE AS ACCOUNT_TYPE,                CST.DESCRIPTION AS ACCOUNT_TYPE_DESC,                SS.PRIM_RESOURCE_VAL AS MSISDN,                CA.BAN AS BAN_KEY,                to_char(MO.MEMO_DATE, 'YYYYMMDD') AS MEMO_DATE,                CU.L9_IDENTIFICATION AS THAI_ID,                SS.SUBSCRIBER_NO AS SUBS_KEY,                SS.DEALER_CODE AS SHOP_CODE,                CD.DESCRIPTION AS SHOP_NAME,                MOT.SHORT_DESC,                REGEXP_SUBSTR(MO.ATTR1VALUE, '[^ ;]+', 1, 3) STAFF_ID,                MO.OPERATOR_ID AS USER_ID,                MO.MEMO_SYSTEM_TEXT,                CO2.SOC_NAME AS FIRST_SOCNAME,                CO3.SOC_NAME AS PREVIOUS_SOCNAME,                CO.SOC_NAME AS CURRENT_SOCNAME,                REGEXP_SUBSTR(MO.ATTR1VALUE, '[^ ; ]+', 1, 1) NAME,                CO.SOC_DESCRIPTION AS CURRENT_PP_DESC,                CO3.SOC_DESCRIPTION AS PREV_PP_DESC,                CO.SOC_CD AS SOC_CD,                (SELECT sum(BR.AMOUNT)                   FROM BL1_RC_RATES BR,-- CUSTOMER CU, SUBSCRIBER SS  --去除冗余的全表扫描                  WHERE BR.SERVICE_RECEIVER_ID = SS.SUBSCRIBER_NO                    AND BR.RECEIVER_CUSTOMER = SS.CUSTOMER_ID                    AND BR.EFFECTIVE_DATE <= BR.EXPIRATION_DATE                   AND((SS. SUB_STATUS <> 'C' and SS.                            SUB_STATUS <> 'T' and BR.EXPIRATION_DATE is null)                        OR (SS. SUB_STATUS = 'C' and                            BR.EXPIRATION_DATE like SS.EFFECTIVE_DATE))                    AND BR.PP_IND = 'Y'                    AND BR.CYCLE_CODE = CU.BILL_CYCLE) AS PP_RATE,                CU.BILL_CYCLE AS CYCLE_CODE,                to_char(NVL(SS.L9_TMV_ACT_DATE, SS.INIT_ACT_DATE),'YYYYMMDD') AS ACTIVATED_DATE,                to_char(CD.EFFECTIVE_DATE, 'YYYYMMDD') AS SHOP_EFFECTIVE_DATE,                CD.EXPIRATION_DATE AS SHOP_EXPIRED_DATE,                CA.L9_COMPANY_CODE AS COMPANY_CODE  FROM SERVICE_DETAILS S, --大分区表,千万级数据量,存放着交易的明细信息       ( SELECT SOC_CD,SOC_NAME,SOC_DESCRIPTION FROM PRODUCT WHERE  SOC_TYPE='P')  CO,  --产品配置表,大概几万条左右       CSM_PAY_CHANNEL   CPC, --账务相关表,百万级       ACCOUNT       CA,  --账务相关表,百万级       SUBSCRIBER        SS, --用户相关表,百万级       CUSTOMER          CU, --用户相关表,百万级       CUSTOMER_SUB_TYPE CST, --用户配置表,几千条数据       CSM_DEALER        CD, --产品配置表,大概几千条左右       SERVICE_DETAILS S2,       ( SELECT SOC_CD,SOC_NAME,SOC_DESCRIPTION FROM PRODUCT WHERE  SOC_TYPE='P')  CO2,  --产品配置表,大概几万条左右       SERVICE_DETAILS S3,       ( SELECT SOC_CD,SOC_NAME,SOC_DESCRIPTION FROM PRODUCT WHERE  SOC_TYPE='P')  CO3,  --产品配置表,大概几万条左右       (select /*+ parallel(T 8)*/        MEMO_ID,ENTITY_ID,MEMO_TYPE_ID,ATTR1VALUE,OPERATOR_ID,MEMO_SYSTEM_TEXT,MEMO_DATE from        MO1_MEMO          T    WHERE    T.ENTITY_TYPE_ID = 6     AND TRUNC(T.SYS_CREATION_DATE) = (select TRUNC(LO.LOGICAL_DATE - 1) from lo)     ) MO ,   --交易备注表,数据量过亿       MEMO_TYPE     MOT, --配置表,数据量几千      -- LOGICAL_DATE      LO, --时间配置表,数据量1千多       CHARGE_DETAILS CHD --交易表,数据量千万 WHERE SS.SUBSCRIBER_NO = CHD.AGREEMENT_NO     AND CPC.PYM_CHANNEL_NO = CHD.TARGET_PCN   AND CHD.CHG_SPLIT_TYPE = 'DR'   AND CHD.EXPIRATION_DATE IS NULL   AND S.SOC = CO.SOC_CD   AND CO.SOC_TYPE = 'P'   AND S.AGREEMENT_NO = SS.SUBSCRIBER_NO   AND SS.PRIM_RESOURCE_TP = 'C'   AND CPC.PAYMENT_CATEGORY = 'POST'   AND CA.BAN = CPC.BAN   AND (CA.L9_COMPANY_CODE = 'RF' OR CA.L9_COMPANY_CODE = 'RM' OR       CA.L9_COMPANY_CODE = 'TM')   AND SS.CUSTOMER_ID = CU.CUSTOMER_ID   AND CU.CUST_SUB_TYPE = CST.CUST_SUB_TYPE   AND CU.CUSTOMER_TYPE = CST.CUSTOMER_TYPE   AND SS.DEALER_CODE = CD.DEALER   AND S2.EFFECTIVE_DATE= (SELECT MAX(SA1.EFFECTIVE_DATE)                             FROM SERVICE_DETAILS SA1--, PRODUCT o1 --去除冗余的表连接                            WHERE SA1.AGREEMENT_NO = SS.SUBSCRIBER_NO                              AND co.soc_cd = sa1.soc                             -- and co.soc_type = 'P'                              )   AND S2.AGREEMENT_NO = S.AGREEMENT_NO   AND S2.SOC = CO2.SOC_CD   AND CO2.SOC_TYPE = 'P'   AND S2.EFFECTIVE_DATE = (SELECT MIN(SA1.EFFECTIVE_DATE)                             FROM SERVICE_DETAILS SA1--, PRODUCT o1                            WHERE SA1.AGREEMENT_NO = SS.SUBSCRIBER_NO                              AND co2.soc_cd = sa1.soc                             -- and co2.soc_type = 'P'                              )   AND S3.AGREEMENT_NO = S.AGREEMENT_NO   AND S3.SOC = CO3.SOC_CD   AND CO3.SOC_TYPE = 'P'   AND S3.EFFECTIVE_DATE =       (SELECT MAX(SA1.EFFECTIVE_DATE)          FROM SERVICE_DETAILS SA1, PRODUCT o1         WHERE SA1.AGREEMENT_NO = SS.SUBSCRIBER_NO           AND SA1.EFFECTIVE_DATE <               (SELECT MAX(SA1.EFFECTIVE_DATE)                  FROM SERVICE_DETAILS SA1--, PRODUCT o1                 WHERE SA1.AGREEMENT_NO = SS.SUBSCRIBER_NO                   and co3.soc_cd = sa1.soc                --   and co3.soc_type = 'P'                   )           and co3.soc_cd = sa1.soc           --and co3.soc_type = 'P'           )              AND MO.ENTITY_ID = SS.SUBSCRIBER_NO   AND MO.ENTITY_TYPE_ID = 6   AND MO.MEMO_TYPE_ID = MOT.MEMO_TYPE_ID  -- AND TRUNC(MO.SYS_CREATION_DATE) = (select TRUNC(LO.LOGICAL_DATE - 1) from lo) --  TRUNC(LO.LOGICAL_DATE - 1) --  AND LO.EXPIRATION_DATE IS NULL  -- AND LO.LOGICAL_DATE_TYPE = 'B'   --AND LO.EXPIRATION_DATE IS NULL   AND (MOT.SHORT_DESC = 'BCN' OR MOT.SHORT_DESC = 'BCNM' OR     ............  )

经过反复测试,速度都会保持在2分钟左右,相比40分钟和几个小时来说,绝对是性能的提升。

本文转自ICT时空dbasdk的博客,原文链接:,如需转载请自行联系原博主。

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