数据库性能优化分享,数据库性能优化分享-----

都有哪些 2
曹乃勋 分享目录 个人介绍数据库优化优化案例Q&
A 个人介绍 10年数据库行业经验 具有丰富的数据库架构设计和运维经验 曾负责政府、通信、金融等多领域的项目建设和维护 目前致力于运维标准化、自动化的改进和推动工作 Oracle优化的常见误区 通过调整参数达到优化目的数据库性能问题与开发无关开发阶段无需考虑性能问题多表链接性能差Cpu利用率越低越好大内存解决性能问题 正确的优化方法:从设计开始 系统性能有问题问题原因用户 网络操作系统存储 数据库 应用 效益 代价 设计 设计 开发 上线 业务规则;逻辑结构;物理结构;应用设计。
开发合索理引pl策/sq略l;;减访少问锁路冲径突;。
上线O资S平源台优优化化和和调调整整;。
性能优化的量化指标 消耗时间 •ElapsedTime •CpuTime 内存消耗 •BufferGets•Consistant Gets I/O消耗 •PhysicalReads •PhysicalWrites 语句分析次数 •Parses•Hard Parses•SoftParses 性能分析工具 ADDMawrASH explainSql*trace sqlTuning developer Dbms_xplanAutotrace 读懂结果更重要 优化绕不开的秘密之一:索引 常见索引 B树索引主键唯一索引函数索引多字段复合索引反转索引位图索引本地分区前缀索引本地非前缀分区索引全局分区全文搜索索引 常见问题 索引被抑制函数索引被不合理使用复合索引的不合理使用位图索引的不合理使用索引泛滥 复合索引 前缀行可选性 优化绕不开的秘密之二:绑定变量 绑定变量的方式 应Select*fromemp用whereempno=:X级绑只需要做一次硬解析定 系Cursor_sharing参数统级Exact(默认)绑Similar/force定 优化绕不开的秘密之三:排序&连接 排序 连接 减少排序、能不用就不用尽量让排序在内存中完成尽可能利用索引 嵌套连接(nestloops)哈希连接(HashJoin)排序连接(MergeJoin) 优化相关的话题:子查询IN&Exist 子查询 IN&Exist 子查询会被转换为连接子查询可读性不高子查询会引导优化器走错误的执行路径 10G之前会有不同的执行路径11G系统会有相同的执行路径半(反)连接 导致数据库性能的常见问题 其它统计信息缺失 不合理的存储部署不合理的排序 频繁的数据库的连接 没有合理使用绑定变量 不合理的全盘扫描 分区技术:不仅仅是为了优化 常见分区技术:范围分区、hash分区、list分区、复合分区 分区关注点 目标 分区是为了方便数据的管理,然后才是性能。
设计 分区表的设计
应用的设计表空间的设计 索引 索引也应该合理的分区 并行:一把需要慎用的双刃剑 并行严格来说不能认为是性能优化,仅仅是使用资源换取时间 并行关注点 selectSelect/*+paralle(A,2)*/*fromt1A; DMLDDL Altersessionenableparalleldml;Update/*+parallel
(2)*/…..Insert/*+appendparallel(tablename,2)…… Createtableasselect…parallel; RAC性能优化 案例:某省电信计费库优化项目 营收数据库计费数据库 Tuxedo应用 SID数据库 (客户资料等信息) SID库容量问题总大小达到5.8TB,有19万个数据库对象,其中6万张数据表,1.4万个索引。
容量只增不减,没有建立完整的数据生命周期管理策略。
SID库性能问题业务高峰期CPU使用率超过80%,会话数达到19000个。
关键业务问题TUXEDO核心应用,有时出现堵塞的现象,部分关键业务在集团考核中排名靠后。
典型问题 数据欠清理:历史数据没有及时迁移;临时备份数据没有及时清理 分区不合理:某些分区表只有1-2个分区;历史数据不按时间分区;某些大表未分区 索引不合理:214个前导列重复的多余索引(单个索引最大73GB);某TOPSQL因缺少索引而全表 扫描;分区表全局索引影响数据在线清理 SQL待优化:业务高峰时段的某些SQL存在明显的性能瓶颈,如全表扫描、超多表关联 连接数过高:7天以上空闲等待的连接数共计6800个,分别占节点1和节点2的31%和42% 失效对象多:6345个失效对象,占所有对象比例3.2% TUXEDO关键业务的SQL有待优化,Trace超过12万条的SQL语句的分析(针对TUXPAY22模块)。
没有配置合理的统计信息收集策略,动态收集消耗CPU、易导致优化器生成非最优的执行计划。
Q&A
1、怎么看待数据在集中存储时以库为存储粒度或者以shema为存储粒度
2、如果看待对业务的了解程度对系统性能优化的帮助 谢谢

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