作者：eygle 发布在 eygle.com

一次某优化工具厂商的朋友，发来一个案例请求协助诊断，朋友的优化工具在客户的环境中执行某个SQL查询时，需要10分钟时间才能出结果，这是无法接受的，而同样的查询在其他环境上都可以快速的获得输出结果，数据库环境是9.2.0.8。

首先我获得了一个10046跟踪文件，通过tkprof格式化之后，这个SQL的输出结果展现出来。

首先该SQL代码如下：

该段SQL的Elapsed时间超过了600秒，Query模式逻辑读也非常高，对于一个优化工具来说显然是不可接受的。

接下来的跟踪文件中显示了SQL的执行计划：

Rows     Row Source Operation

-------  ---------------------------------------------------

      0  NESTED LOOPS OUTER

      0   NESTED LOOPS OUTER

      0    NESTED LOOPS OUTER

      0     NESTED LOOPS OUTER

      0      NESTED LOOPS OUTER

      0       NESTED LOOPS 

      0        NESTED LOOPS OUTER

      0         NESTED LOOPS 

      0          NESTED LOOPS OUTER

      0           NESTED LOOPS OUTER

      0            NESTED LOOPS 

      0             NESTED LOOPS 

      0              NESTED LOOPS 

1935557               NESTED LOOPS 

   2863                NESTED LOOPS 

   2863                 NESTED LOOPS 

   2863                  NESTED LOOPS 

      1                   NESTED LOOPS 

      1                    TABLE ACCESS BY INDEX ROWID USER$

      1                     INDEX UNIQUE SCAN I_USER1 (object id 44)

      1                    TABLE ACCESS BY INDEX ROWID USER$

      1                     INDEX UNIQUE SCAN I_USER1 (object id 44)

   2863                   TABLE ACCESS FULL CDEF$

   2863                  TABLE ACCESS BY INDEX ROWID CON$

   2863                   INDEX UNIQUE SCAN I_CON2 (object id 49)

   2863                 TABLE ACCESS CLUSTER USER$

   2863                  INDEX UNIQUE SCAN I_USER# (object id 11)

1935557                VIEW 

1935557                 UNION-ALL PARTITION

1935557                  FILTER 

1935557                   NESTED LOOPS 

   2863                    TABLE ACCESS BY INDEX ROWID USER$

   2863                     INDEX UNIQUE SCAN I_USER1 (object id 44)

1935557                    TABLE ACCESS FULL OBJ$

      0                   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID IND$

      0                    INDEX UNIQUE SCAN I_IND1 (object id 39)

      0                  FILTER 

      0                   NESTED LOOPS 

      0                    TABLE ACCESS BY INDEX ROWID USER$

      0                     INDEX UNIQUE SCAN I_USER1 (object id 44)

      0                    INDEX RANGE SCAN I_LINK1 (object id 113)

      0               TABLE ACCESS BY INDEX ROWID CON$

1935557                INDEX UNIQUE SCAN I_CON2 (object id 49)

      0              TABLE ACCESS BY INDEX ROWID CON$

      0               INDEX UNIQUE SCAN I_CON1 (object id 48)

      0             TABLE ACCESS BY INDEX ROWID CDEF$

      0              INDEX UNIQUE SCAN I_CDEF1 (object id 50)

      0            TABLE ACCESS BY INDEX ROWID CON$

      0             INDEX UNIQUE SCAN I_CON2 (object id 49)

      0           TABLE ACCESS CLUSTER USER$

      0            INDEX UNIQUE SCAN I_USER# (object id 11)

      0          TABLE ACCESS BY INDEX ROWID OBJ$

      0           INDEX UNIQUE SCAN I_OBJ1 (object id 36)

      0         INDEX UNIQUE SCAN I_OBJ1 (object id 36)

      0        TABLE ACCESS BY INDEX ROWID OBJ$

      0         INDEX UNIQUE SCAN I_OBJ1 (object id 36)

      0       TABLE ACCESS BY INDEX ROWID OBJ$

      0        INDEX UNIQUE SCAN I_OBJ1 (object id 36)

      0      TABLE ACCESS CLUSTER USER$

      0       INDEX UNIQUE SCAN I_USER# (object id 11)

      0     INDEX UNIQUE SCAN I_OBJ1 (object id 36)

      0    TABLE ACCESS BY INDEX ROWID OBJ$

      0     INDEX UNIQUE SCAN I_OBJ1 (object id 36)

      0   TABLE ACCESS CLUSTER USER$

      0    INDEX UNIQUE SCAN I_USER# (object id 11)

以上执行计划中，最可疑的部分是对于OBJ$的全表扫描，这个环节的行数返回有1，935，557行，这个量级一直向上传递，所以我们首先怀疑这里的执行计划选择错误，如果选择索引，执行性能肯定会有极大的不同。

可是10046的跟踪事件显示的信息比较有限不能够准确定位错误的原因，我请朋友通过10053事件来生成一个执行计划的跟踪，10053使用极为简便，通过如下方式就可以捕获SQL的解析过程：

alter session set events \'10053 trace name context forever,level 1\';

explain plan for you_select_query;

例如：

SQL> alter session set events \'10053 trace name context forever,level 1\';

Session altered.

 

SQL> explain plan for select count(*) from obj$;

Explained.

然后在udump目录下就可以找到10053生成的跟踪文件，在该文件中，找到了查询相关表的统计信息，其中OBJ$的信息如下所示，其中CDN?arDiNality)指表中包含的记录数量，此处显示OBJ$表中有24万左右的记录，使用了2941个数据块：

***********************

Table stats    Table: OBJ$   Alias: SYS_ALIAS_1

  TOTAL ::  CDN: 245313  NBLKS:  2941  AVG_ROW_LEN:  79

Column:     OWNER#  Col#: 3      Table: OBJ$   Alias: SYS_ALIAS_1

    NDV: 221       NULLS: 0         DENS: 4.5249e-03 LO:  0  HI: 259

    NO HISTOGRAM: #BKT: 1 #VAL: 2

-- Index stats

  INDEX NAME: I_OBJ1  COL#: 1

    TOTAL ::  LVLS: 1   #LB: 632  #DK: 245313  LB/K: 1  DB/K: 1  CLUF: 4184

  INDEX NAME: I_OBJ2  COL#: 3 4 5 12 13 6

    TOTAL ::  LVLS: 2   #LB: 1904  #DK: 245313  LB/K: 1  DB/K: 1  CLUF: 180286

  INDEX NAME: I_OBJ3  COL#: 15

    TOTAL ::  LVLS: 1   #LB: 19  #DK: 2007  LB/K: 1  DB/K: 1  CLUF: 340

_OPTIMIZER_PERCENT_PARALLEL = 0

***************************************

而在前面的10046跟踪信息中，显示OBJ$包含大约200万条记录，这是非常巨大的不同，对于USER$表，显示具有2863条记录，而统计信息中显示仅有253条记录：

***********************

Table stats    Table: USER$   Alias:  U

  TOTAL ::  CDN: 253  NBLKS:  16  AVG_ROW_LEN:  82

Column:      USER#  Col#: 1      Table: USER$   Alias:  U

    NDV: 253       NULLS: 0         DENS: 3.9526e-03 LO:  0  HI: 261

    NO HISTOGRAM: #BKT: 1 #VAL: 2

-- Index stats

  INDEX NAME: I_USER#  COL#: 1

    TOTAL ::  LVLS: 0   #LB: 1  #DK: 258  LB/K: 1  DB/K: 1  CLUF: 13

  INDEX NAME: I_USER1  COL#: 2

    TOTAL ::  LVLS: 0   #LB: 1  #DK: 253  LB/K: 1  DB/K: 1  CLUF: 87

***********************

这说明数据字典中记录的统计信息与真实情况不符合，导致了SQL选择了错误的执行计划，在使用CBO的Oracle9i数据库中，这种情况极为普遍，通过删除表的统计信息，或者重新收集正确的统计信息，可以使SQL执行恢复到正常合理的范畴内。在Oracle10g开始的自动统计信息收集，就是为了防止出现统计信息陈旧的现象。

以下是通过dbms_stats包清除和重新收集表的统计信息的简单参考：

SQL> exec dbms_stats.delete_table_stats(user,\'OBJ$\');

 

PL/SQL procedure successfully completed.

 

SQL> exec dbms_stats.gather_table_stats(user,\'OBJ$\');

 

PL/SQL procedure successfully completed.

基于这样的判断我们建议客户做出修正，最后的客户反馈结果是：按照你的建议，在更新OBJ$的统计信息后，该语句的执行时间由10分钟减少到了2分钟。接下来，按照类似的思路，又更新了USER$，CON$,CDEF$表的统计信息，这时，语句的执行时间减少到了零点几秒。至此，问题解决。

建议继续学习：

1. 如何判断Event事件是否是用户主动执行的    (阅读：2691)
2. Advanced Segments 快速诊断电子商务网站    (阅读：1448)
3. Advanced Segments 快速诊断电子商务网站    (阅读：1413)