编辑手记:在前一段,一篇智能数据库优化的论文引起广泛的关注,其实在 Oracle 数据库中,已经引入了大量自动化和智能化的方法去进行自动调节,包括在 SQL 层面的智能诊断分析和建议。
张大朋(Lunar)Oracle 资深技术专家 Lunar 拥有超过十年的 ORACLE SUPPORT 从业经验,曾经服务于ORACLE ACS部门,现就职于 ORACLE Sales Consultant 部门,负责的产品主要是 Exadata,Golden Gate,Database 等。
本文的测试目的,起因一个问题:当有hint时,并且hint跟需要绑定的执行计划有冲突,谁的优先级高?
在这个演示过程中,使用SQL Tuning Advisor来进行辅助,在 Oracle 数据库中,SQL Tuning Advisor 的智能化程度可能超过很多人的想象,应该多学习和使用。
首先创建一个测试用例:
LUNAR@lunardb>create table lunartest1 (n number ); Table created. Elapsed: 00:00:00.08 LUNAR@lunardb>begin 2 for i in 1 .. 10000 loop 3 insert into lunartest1 values(i); 4 commit; 5 end loop; 6 end; 7 / PL/SQL procedure successfully completed. LUNAR@lunardb>create index idx_lunartest1_n on lunartest1(n); Index created. Elapsed: 00:00:00.04
执行查询,我们看到sql按照hint的方式没有使用索引,而是全表扫描,这是我们预期的结果:
下面我们运行SQL Tuning Advisor来生成建议报告:
查看生成的报告内容:
这里我们看到SQL Tuning Advisor提示了两个建议:
1.收集统计信息:execute dbms_stats.gather_table_stats(ownname => 'LUNAR', tabname =>'LUNARTEST1', estimate_percent => DBMS_STATS.AUTO_SAMPLE_SIZE,method_opt => 'FOR ALL COLUMNS SIZE AUTO');2,提供了一个执行计划建议:execute dbms_sqltune.accept_sql_profile(task_name =>'Lunar_tunning_bjgduva68mbqm', task_owner => 'LUNAR', replace =>TRUE); |
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并且给出了这个执行计划和原始执行计划的对比,可以看到 执行效率提高了89%以上,逻辑读从23降低为2,减少了91.3%。 我们按照建议执行以上的两条命令。首先收集统计信息,再接受建议的执行计划,现在看看 SQL 执行的情况:
这里我们看到,这个执行计划中已经使用了索引,并且逻辑读从49降低为14。
现在我们查看一下这个SQL Profile的OUTLINE:
这里我们看到该SQP Profile中提供了详细的表和列的统计信息 并且有“IGNORE_OPTIM_EMBEDDED_HINTS”,也就是忽略嵌入到SQL中的hint 。
结论:虽然这个SQL的hint中指定了no index,即不使用索引,但是SQL语句仍然按照SYS_SQLPROF_015236655fb80000指定的profile使用了index。 这说明dbms_sqltune.accept_sql_profile方式绑定的执行计划优先级高于hint指定是否使用索引的方式。