【IT168 评论】周一收到生成支持人员的报告,系统上一个作业启动后很长时间没有完成,其执行时间远远大于上周的正常执行时间。接到报告后,首先检查了系统,不存在锁队列的问题。然后查询V$SESSION_LONGOPS,立即发现下面的语句正在进行长操作:
FROM CR_BKG_INTMD_SHMT_PARTITION BKGSHMTRESULT
WHERE BKGSHMTRESULT.BKG_CFM_ID = :B1
AND BKGSHMTRESULT.COMP_ID = :B2
从V$SESSION_LONGOPS看,它正在对表CR_BKG_INTMD_SHMT_PARTITION做FULL TABLE SCAN。而表CR_BKG_INTMD_SHMT_PARTITION是一张非常大的分区表,是我们之前做的优化建立的分区表(该案例我有在《11g新特性 ——更加灵活的分区策略》中提到,Partition Key是COMP_ID,分区策略是每个VIP用户一个分区,所有非VIP用户在DEFAULT分区)。
这条语句的查询条件很简单,且在(BKG_CFM_ID,COMP_ID)上有建一个Global Index。通过直接对其解析查询计划,发现它能正确命中索引:
2 SELECT *
3 FROM CR_BKG_INTMD_SHMT_PARTITION BKGSHMTRESULT
4 WHERE BKGSHMTRESULT.BKG_CFM_ID = :B1
5 AND BKGSHMTRESULT.COMP_ID = :B2;
Explained.
SQL> select * from table(dbms_xplan.display());
PLAN_TABLE_OUTPUT
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Plan hash value: 772272200
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | Pstart| Pstop |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 880 | 5 (0)| 00:00:01 | | |
| 1 | TABLE ACCESS BY GLOBAL INDEX ROWID| CR_BKG_INTMD_SHMT_PARTITION | 1 | 880 | 5 (0)| 00:00:01 | ROWID | ROWID |
|* 2 | INDEX RANGE SCAN | CR_BKG_INTMD_PARTITION_IDX03 | 1 | | 4 (0)| 00:00:01 | | |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
2 - access("BKGSHMTRESULT"."BKG_CFM_ID"=TO_NUMBER(:B1) AND "BKGSHMTRESULT"."COMP_ID"=:B2)
但是,通过SQL_ID查询,实际的查询计划却是全表扫描:
2 decode(id, 0, 'Cost = ' || position) "OPERATION",
3 options,
4 object_name
5 from v$sql_plan
6 start with (sql_id = 'f0mwuqfxxmtmf' and hash_value = 3151619694 and id = 0)
7 connect by prior id = parent_id
8 and prior sql_id = sql_id
9 and prior hash_value = hash_value
10 order by id, position;
OPERATION OPTIONS OBJECT_NAME
---------------------------- ------------------------------------- ------------------------
SELECT STATEMENT Cost = 265
PARTITION LIST SINGLE
TABLE ACCESS FULL CR_BKG_INTMD_SHMT_PARTITION
这一现象通常是由于绑定变量窥视(Bind Variable Peeking)造成的:Peeking的变量值比较特殊,造成计算出的全表扫描代价低于索引扫描代价。为了确认问题,我们找到解析查询计划所“窥视”到的数据:
PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------
SQL_ID f0mwuqfxxmtmf, child number 0
-------------------------------------
SELECT * FROM CR_BKG_INTMD_SHMT_PARTITION BKGSHMTRESULT WHERE BKGSHMTRESULT.BKG_CFM_ID = :V_BKG_CFM_ID
AND BKGSHMTRESULT.COMP_ID = :V_COMP_ID
Plan hash value: 3035855418
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | Pstart| Pstop |
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | | | 265 (100)| | | |
| 1 | PARTITION LIST SINGLE| | 1 | 756 | 265 (1)| 00:00:04 | KEY | KEY |
|* 2 | TABLE ACCESS FULL | CR_BKG_INTMD_SHMT_PARTITION | 1 | 756 | 265 (1)| 00:00:04 | KEY | KEY |
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Query Block Name / Object Alias (identified by operation id):
-------------------------------------------------------------
1 - SEL$1
2 - SEL$1 / BKGSHMTRESULT@SEL$1
Outline Data
-------------
/*+
BEGIN_OUTLINE_DATA
IGNORE_OPTIM_EMBEDDED_HINTS
OPTIMIZER_FEATURES_ENABLE('10.2.0.3')
OPT_PARAM('_complex_view_merging' 'false')
ALL_ROWS
OUTLINE_LEAF(@"SEL$1")
FULL(@"SEL$1" "BKGSHMTRESULT"@"SEL$1")
END_OUTLINE_DATA
*/
Peeked Binds (identified by position):
--------------------------------------
1 - :V_BKG_CFM_ID (NUMBER): 592533
2 - :V_COMP_ID (VARCHAR2(30), CSID=873): 'BANDHK270600815'
可以看到,两个变量的值分别为V_BKG_CFM_ID : 592533、V_COMP_ID : 'BANDHK270600815'。使用这2个值,再重新解析查询计划,果然是全表扫描:
2 SELECT *
3 FROM CR_BKG_INTMD_SHMT_PARTITION BKGSHMTRESULT
4 WHERE BKGSHMTRESULT.BKG_CFM_ID = 592533
5 AND BKGSHMTRESULT.COMP_ID = 'BANDHK270600815';
Explained.
SQL> SELECT * FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY());
PLAN_TABLE_OUTPUT
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Plan hash value: 554208192
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | Pstart| Pstop |
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 756 | 265 (1)| 00:00:04 | | |
| 1 | PARTITION LIST SINGLE| | 1 | 756 | 265 (1)| 00:00:04 | KEY | KEY |
|* 2 | TABLE ACCESS FULL | CR_BKG_INTMD_SHMT_PARTITION | 1 | 756 | 265 (1)| 00:00:04 | 14 | 14 |
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
2 - filter("BKGSHMTRESULT"."BKG_CFM_ID"=592536)
注意到在查询条件中存在Partition Key:COMP_ID,因此查询计划中存Partition List Single,仅对所在分区(14)查询。,这里的Full Table Scan实际上是对一个分区的Full Scan,而'BANDHK270600815'正是一个VIP用户。我们再看该分区上的statistics数据:
NUM_ROWS BLOCKS
---------- ----------
18 8
分区上的数据非常少,因此这个Full Scan的Cost不高,解析出的查询计划为Full Table Scan,当数据落入DEFAULT分区(最大分区),其查询计划仍为Full Scan,从而导致了性能问题!继续查询,发现还存在少数几个分区的数据也非常少。这一结果和当初我们做POC时的有出入:在POC中,所有VIP用户的数据都在10K以上,但生产环境上却出现数据量极少的VIP用户。这一问题恐怕需要从开发那边BA/SA找答案了。作为DBA,我们的当前的任务就是如何避免再次发生由此引发的性能问题。
由于我们的系统是工作日(周一到周五)运行,每周系统都会重启。因此,在周一很多语句都会被硬解析。这样的话,很难避免在硬解析时,窥视的数据再次落入这些小分区内。要避免再次造成性能问题,可以考虑以下方法:
相关语句上加HINT,强制使用索引。但是这样的修改涉及面太大,且如果将来Schema发生变化,代码维护更新困难;
用Stored Outline为语句固定查询计划。其缺点和第一点差不多;
禁用Bind Variable Peeking。因为我们的系统会每周重启,如果在db level禁用,风险较大,所以我们考虑在session level禁用。因为该模块的代码都是通过Package调用的,所以修改的代码量非常少:在入口函数上加上以下语句。
后记
此案例涉及两个问题值得注意:
分区的平衡问题。如果分区之间的数据量存在很大差异,在绑定变量窥视被启用(默认)的情况下,硬解析出来的查询计划在不同分区上的性能差异可能非常大;
绑定变量窥视其目的主要是帮助CBO下更加精确的计算出查询计划代价。但是,因为这依赖于被“窥视”的变量值,因而也为查询计划带来了不稳定性。数据的不平衡、分区的不平衡都可能会因为这种不稳定性而导致性能风险。