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Oracle Index 的三个问题(一)

王朝oracle·作者佚名  2008-05-31
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致自动启用了此目标 (前提是备用目标的属性必须有效)。

log_archive_dest_state_9:

说明: 标识特定日志归档目标的最近的用户定义状态。

值范围: ENABLE--假如目标属性有效, 则启用归档日志目标; DEFER--即使目标属性有效, 也要延迟处理归档日志目标; 或者是 ALTERNATE--延迟处理归档日志目标, 直到另一个目标的失败导致自动启用了此目标 (前提是备用目标的属性必须有效)。

Log_archive_start:

说明: n只在数据库处于“归档日志”模式的情况下适用。它指定重做日志是自动还是手动复制。建议值是 TRUE, 即执行自动归档;

否则就需要手动干预, 使用索引( Index )是常见的数据库对象,它的设置好坏、使用是否得当,极大地影响数据库应用程序和Database 的性能。虽然有许多资料讲索引的用法, DBA 和 Developer 们也经常与它打交道 。

一、索引并非总是最佳选择

假如发现Oracle 在有索引的情况下,没有使用索引,这并不是Oracle 的优化器出错。在有些情况下,Oracle 确实会选择全表扫描(Full Table Scan),而非索引扫描(Index Scan)。这些情况通常有:

1. 表未做statistics, 或者 statistics 陈旧,导致 Oracle 判定失误。

2. 根据该表拥有的记录数和数据块数,实际上全表扫描要比索引扫描更快。

对第1种情况,最常见的例子,是以下这句sql 语句:

select count(*) from mytable;

在未作statistics 之前,它使用全表扫描,需要读取6000多个数据块(一个数据块是8k), 做了statistics 之后,使用的是 INDEX (FAST FULL SCAN) ,只需要读取450个数据块。但是,statistics 做得不好,也会导致Oracle 不使用索引。

第2种情况就要复杂得多。一般概念上都认为索引比表快,比较难以理解什么情况下全表扫描要比索引扫描快。为了讲清楚这个问题,这里先介绍一下Oracle 在评估使用索引的代价(cost)时两个重要的数据:CF(Clustering factor) 和 FF(Filtering factor).

CF: 所谓 CF, 通俗地讲,就是每读入一个索引块,要对应读入多少个数据块。

FF: 所谓 FF, 就是该sql 语句所选择的结果集,占总的数据量的百分比。

大约的计算公式是:FF * (CF + 索引块个数) ,由此估计出,一个查询, 假如使用某个索引,会需要读入的数据块块数。需要读入的数据块越多,则 cost 越大,Oracle 也就越可能不选择使用 index. (全表扫描需要读入的数据块数等于该表的实际数据块数)

其核心就是, CF 可能会比实际的数据块数量大。CF 受到索引中数据的排列方式影响,通常在索引刚建立时,索引中的记录与表中的记录有良好的对应关系,CF 都很小;在表经过大量的插入、修改后,这种对应关系越来越乱,CF 也越来越大。此时需要 DBA 重新建立或者组织该索引。

假如某个sql 语句以前一直使用某索引,较长时间后不再使用,一种可能就是 CF 已经变得太大,需要重新整理该索引了。

FF 则是Oracle 根据 statistics 所做的估计。比如, mytables 表有32万行,其主键myid的最小值是1,最大值是409654,考虑以下sql 语句:

Select * from mytables where myid=1; 和

Select * from mytables where myid=400000

这两句看似差不多的 sql 语句,对Oracle 而言,却有巨大的差别。因为前者的 FF 是100%, 而后者的 FF 可能只有 1%。假如它的CF 大于实际的数据块数,则Oracle 可能会选择完全不同的优化方式。而实际上,在我们的数据库上的测试验证了我们的猜测. 以下是在HP 上执行时它们的 eXPlain plan:

第一句:

SQL select * from mytables where myid=1;

已选择325917行。

Execution Plan

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

0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=3132 Card=318474 Byt es=141402456)

1 0 TABLE Access (FULL) OF 'MYTABLES' (Cost=3132 Card=318474 Byt es=141402456)

Statistics

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

7 recursive calls

89 db block gets

41473 consistent gets

19828 physical reads

0 redo size

131489563 bytes sent via SQL*Net to client

1760245 bytes received via SQL*Net from client

21729 SQL*Net roundtrips to/from client

1 sorts (memory)

0 sorts (disk)

325917 rows processed

第二句:

Execution Plan

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

0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=346 Card=663 Bytes=2 94372)

1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'MYTABLES' (Cost=346 Card=663

Bytes=294372)

2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'PK_MYTABLES' (UNIQUE) (Cost=5 Card=663)

Statistics

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

1278 recursive calls

0 db block gets

6647 consistent gets

292 physical reads

0 redo size

3544898 bytes sent via SQL*Net to client

42640 bytes received via SQL*Net from client

524 SQL*Net roundtrips to/from client

1 sorts (memory)

0 sorts (disk)

7838 rows processed

显而易见,第1句没有使用索引,第2句使用了主键索引pk_mytables. FF的巨大影响由此可见一斑。

由此想到,我们在写sql 语句时,假如预先估计一下 FF, 你就几乎可以预见到 Oracle 会否使用索引索引( Index )是常见的数据库对象,它的设置好坏、使用是否得当,极大地影响数据库应用程序和Database 的性能。虽然有许多资料讲索引的用法, DBA 和 Developer 们也经常与它打交道 。

一、索引并非总是最佳选择

假如发现Oracle 在有索引的情况下,没有使用索引,这并不是Oracle 的优化器出错。在有些情况下,Oracle 确实会选择全表扫描(Full Table Scan),而非索引扫描(Index Scan)。这些情况通常有:

1. 表未做statistics, 或者 statistics 陈旧,导致 Oracle 判定失误。

2. 根据该表拥有的记录数和数据块数,实际上全表扫描要比索引扫描更快。

对第1种情况,最常见的例子,是以下这句sql 语句:

select count(*) from mytable;

在未作statistics 之前,它使用全表扫描,需要读取6000多个数据块(一个数据块是8k), 做了statistics 之后,使用的是 INDEX (FAST FULL SCAN) ,只需要读取450个数据块。但是,statistics 做得不好,也会导致Oracle 不使用索引。

第2种情况就要复杂得多。一般概念上都认为索引比表快,比较难以理解什么情况下全表扫描要比索引扫描快。为了讲清楚这个问题,这里先介绍一下Oracle 在评估使用索引的代价(cost)时两个重要的数据:CF(Clustering factor) 和 FF(Filtering factor).

CF: 所谓 CF, 通俗地讲,就是每读入一个索引块,要对应读入多少个数据块。

FF: 所谓 FF, 就是该sql 语句所选择的结果集,占总的数据量的百分比。

大约的计算公式是:FF * (CF + 索引块个数) ,由此估计出,一个查询, 假如使用某个索引,会需要读入的数据块块数。需要读入的数据块越多,则 cost 越大,Oracle 也就越可能不选择使用 index. (全表扫描需要读入的数据块数等于该表的实际数据块数)

其核心就是, CF 可能会比实际的数据块数量大。CF 受到索引中数据的排列方式影响,通常在索引刚建立时,索引中的记录与表中的记录有良好的对应关系,CF 都很小;在表经过大量的插入、修改后,这种对应关系越来越乱,CF 也越来越大。此时需要 DBA 重新建立或者组织该索引。

假如某个sql 语句以前一直使用某索引,较长时间后不再使用,一种可能就是 CF 已经变得太大,需要重新整理该索引了。

FF 则是Oracle 根据 statistics 所做的估计。比如, mytables 表有32万行,其主键myid的最小值是1,最大值是409654,考虑以下sql 语句:

Select * from mytables where myid=1; 和

Select * from mytables where myid=400000

这两句看似差不多的 sql 语句,对Oracle 而言,却有巨大的差别。因为前者的 FF 是100%, 而后者的 FF 可能只有 1%。假如它的CF 大于实际的数据块数,则Oracle 可能会选择完全不同的优化方式。而实际上,在我们的数据库上的测试验证了我们的猜测. 以下是在HP 上执行时它们的 explain plan:

第一句:

SQL select * from mytables where myid=1;

已选择325917行。

Execution Plan

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

0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=3132 Card=318474 Byt es=141402456)

1 0 TABLE ACCESS

 
 
 
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