Anfrageoptimierung Ausführungspläne, Hints, Statistikinformationen, IDEs
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- Mareke Scholz
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1 Anfrageoptimierung Ausführungspläne, Hints, Statistikinformationen, IDEs Peter Matjeschk 05-INDT Fachbereich Informatik, Mathematik und Naturwissenschaften HTWK-Leipzig 19. Juni 2008 Peter Matjeschk (Fb IMN - HTWK-Leipzig) Anfrageoptimierung / 27
2 Inhaltsverzeichnis 1 Ausführungspläne Was sind Ausführungspläne? Wie entsteht ein Ausführungsplan? Ausgabe von Ausführungsplänen 2 Hints Allgemeines Arten 3 Statistikinformationen Statistiken und Histogramme ANALYZE TABLE DBMS STATS 4 IDEs SQL-Developer PL/SQL-Developer 5 Quellen Peter Matjeschk (Fb IMN - HTWK-Leipzig) Anfrageoptimierung / 27
3 Ausführungspläne Was sind Ausführungspläne? Strategie zur Ausführung einer Anfrage Query kann verschiedene Ausführungspläne besitzen bestimmen Ausführungs- und Antwortzeit einer Query Ziel: möglichst kostengünstiger Ausführungsplan Peter Matjeschk (Fb IMN - HTWK-Leipzig) Anfrageoptimierung / 27
4 Anfrageverarbeitung Abbildung: Anfrageverarbeitung Übersetzung und Sichtexpansion Standartisiserung und Vereinfachung Optimierung Logische Optimierung Physische Optimierung Kostenbasierte Auswahl Planparametriesierung Codeerzeugung Peter Matjeschk (Fb IMN - HTWK-Leipzig) Anfrageoptimierung / 27
5 Anfrageverarbeitung Abbildung: Anfrageverarbeitung Übersetzung und Sichtexpansion Standartisiserung und Vereinfachung Optimierung Logische Optimierung Physische Optimierung Kostenbasierte Auswahl Planparametriesierung Codeerzeugung Peter Matjeschk (Fb IMN - HTWK-Leipzig) Anfrageoptimierung / 27
6 Anfrageverarbeitung Abbildung: Anfrageverarbeitung Übersetzung und Sichtexpansion Standartisiserung und Vereinfachung Optimierung Logische Optimierung Physische Optimierung Kostenbasierte Auswahl Planparametriesierung Codeerzeugung Peter Matjeschk (Fb IMN - HTWK-Leipzig) Anfrageoptimierung / 27
7 Anfrageverarbeitung Abbildung: Anfrageverarbeitung Übersetzung und Sichtexpansion Standartisiserung und Vereinfachung Optimierung Logische Optimierung Physische Optimierung Kostenbasierte Auswahl Planparametriesierung Codeerzeugung Peter Matjeschk (Fb IMN - HTWK-Leipzig) Anfrageoptimierung / 27
8 Anfrageverarbeitung Abbildung: Anfrageverarbeitung Übersetzung und Sichtexpansion Standartisiserung und Vereinfachung Optimierung Logische Optimierung Physische Optimierung Kostenbasierte Auswahl Planparametriesierung Codeerzeugung Peter Matjeschk (Fb IMN - HTWK-Leipzig) Anfrageoptimierung / 27
9 Anfrageverarbeitung RBO - Rule Based Optimizer eingeführt in Oracle 6 festes Regelwerk Aufbau des Statements intere Ranglisten von Zugriffsmethoden leicht nachzuvollziehen wird nicht mehr weiterentwickelt fehlende Unterstützung neuer Features (partioned tables, materialized views) in Oracle 10g weder dokumentiert noch unterstützt Peter Matjeschk (Fb IMN - HTWK-Leipzig) Anfrageoptimierung / 27
10 Anfrageverarbeitung CBO - Cost Based Optimizer existiert seit Oracle 7 nutzt Statistiken über Tabellen und Indizes schwer nachzuvollziehen unterstützt alle Oracle Features meist auch ohne Statistiken effektiver als RBO Peter Matjeschk (Fb IMN - HTWK-Leipzig) Anfrageoptimierung / 27
11 Ausgabe von Ausführungsplänen Vorausetzung Tabelle PLAN TABLE Script: $ORACLE HOME/rdbms/admin/utlxplan.sql Peter Matjeschk (Fb IMN - HTWK-Leipzig) Anfrageoptimierung / 27
12 Ausgabe von Ausführungsplänen Erstellen und Ausgeben EXPLAIN PLAN SET STATEMENT ID = b e l i e b e r Statement Name FOR SELECT.. SELECT LPAD(, 2 ( l e v e l 1 ) ) OPERATION OPTIONS OBJECT NAME DECODE( ID, 0, Cost = POSITION ) EXECPLAN FROM PLAN TABLE WHERE STATEMENT ID = b e l i e b i g e r Statement Name CONNECT BY PRIOR ID = PARENT ID AND STATEMENT ID = b e l i e b i g e r Statement Name START WITH ID = 0 Peter Matjeschk (Fb IMN - HTWK-Leipzig) Anfrageoptimierung / 27
13 Ausgabe von Ausführungsplänen Erstellen und Ausgeben EXPLAIN PLAN SET STATEMENT ID = b e l i e b e r Statement Name FOR SELECT.. SELECT LPAD(, 2 ( l e v e l 1 ) ) OPERATION OPTIONS OBJECT NAME DECODE( ID, 0, Cost = POSITION ) EXECPLAN FROM PLAN TABLE WHERE STATEMENT ID = b e l i e b i g e r Statement Name CONNECT BY PRIOR ID = PARENT ID AND STATEMENT ID = b e l i e b i g e r Statement Name START WITH ID = 0 Peter Matjeschk (Fb IMN - HTWK-Leipzig) Anfrageoptimierung / 27
14 Ausgabe von Ausführungsplänen STATEMENT ID als eindeutiger Bezeichner Ausführungsplan wird in Tabelle PLAN TABLE gespeichert ist nur ein möglicher Ausführungsplan keine Ausführung des Statements Peter Matjeschk (Fb IMN - HTWK-Leipzig) Anfrageoptimierung / 27
15 Ausgabe von Ausführungsplänen STATEMENT ID als eindeutiger Bezeichner Ausführungsplan wird in Tabelle PLAN TABLE gespeichert ist nur ein möglicher Ausführungsplan keine Ausführung des Statements Peter Matjeschk (Fb IMN - HTWK-Leipzig) Anfrageoptimierung / 27
16 Ausgabe von Ausführungsplänen Autotrace SET AUTOTRACE ON [ EXPLAIN] Ausführungsplan wird nach Ausführung des Statements ausgegeben nur für die Dauer der Session gesetzt Peter Matjeschk (Fb IMN - HTWK-Leipzig) Anfrageoptimierung / 27
17 Ausgabe von Ausführungsplänen Autotrace SET AUTOTRACE ON [ EXPLAIN] Ausführungsplan wird nach Ausführung des Statements ausgegeben nur für die Dauer der Session gesetzt Peter Matjeschk (Fb IMN - HTWK-Leipzig) Anfrageoptimierung / 27
18 Hints Allgemeines I Hilfestellungen für den Optimizer Steueren Verhalten des Optimierers Ziel: Verbesserung der Ausführungszeit nur bei DML-Anweisungen Verwendung: SELECT /*+ HINT1(.. ) HINT2(.. ) */... SELECT --+ HINT1(.. ) HINT2(.. ) Peter Matjeschk (Fb IMN - HTWK-Leipzig) Anfrageoptimierung / 27
19 Hints Allgemeines II Gründe für Hints: Datenbestand sehr instabil Entwickler kennt Zusammenhänge der Daten ABER: können Antwortzeit verschlechtern! müssen von Hand gepflegt werden Oracle bietet an, Statistiken zu sperren Peter Matjeschk (Fb IMN - HTWK-Leipzig) Anfrageoptimierung / 27
20 Hints Arten von Hints Wahl des Optimierers Zugriffsmethoden Joinmethoden Parallearbeit Sonstiges Peter Matjeschk (Fb IMN - HTWK-Leipzig) Anfrageoptimierung / 27
21 Hints RBO oder CBO RBO RULE erzwingt Nutzung des RBO CBO FIRST ROWS( X ) schnellstmöglich die ersten X Zeilen ALL ROWS schnellstmöglich alle Zeilen CHOOSE Voreinstellung, Optimierer muss über Rule-Based oder Cost-Based Ansatz entscheiden (Seit Oracle10g findet nur der CBO Verwendung) Peter Matjeschk (Fb IMN - HTWK-Leipzig) Anfrageoptimierung / 27
22 Hints Zugriffsmethoden I Full Scan FULL( table ) RowID Scan ROWID( table ) Index Scans INDEX( table index1 [index2 [...]] ) INDEX( table table(table spalte1, table spalte2) ) INDEX ASC( table [index] ) / INDEX DESC( table [index] ) INDEX FFS( table [index] ) INDEX JOIN( table [index] [index2] ) NO INDEX( table [index1 [index2 [..]]] ) Peter Matjeschk (Fb IMN - HTWK-Leipzig) Anfrageoptimierung / 27
23 Hints Zugriffsmethoden I Full Scan FULL( table ) RowID Scan ROWID( table ) Index Scans INDEX( table index1 [index2 [...]] ) INDEX( table table(table spalte1, table spalte2) ) INDEX ASC( table [index] ) / INDEX DESC( table [index] ) INDEX FFS( table [index] ) INDEX JOIN( table [index] [index2] ) NO INDEX( table [index1 [index2 [..]]] ) Peter Matjeschk (Fb IMN - HTWK-Leipzig) Anfrageoptimierung / 27
24 Hints Zugriffsmethoden I Full Scan FULL( table ) RowID Scan ROWID( table ) Index Scans INDEX( table index1 [index2 [...]] ) INDEX( table table(table spalte1, table spalte2) ) INDEX ASC( table [index] ) / INDEX DESC( table [index] ) INDEX FFS( table [index] ) INDEX JOIN( table [index] [index2] ) NO INDEX( table [index1 [index2 [..]]] ) Peter Matjeschk (Fb IMN - HTWK-Leipzig) Anfrageoptimierung / 27
25 Hints Zugriffsmethoden II Cluster Scan CLUSTER( table ) HASH( table ) SELECT * FROM table SAMPLE BLOCK (percent); Join-Methoden USE HASH( table1 [table2 [...]] ) USE MERGE( table1 [table2 [...]] ) USE NL( table1 [table2 [...]] ) Weitere Join-Methoden: Cartesian Join, Outer Joins Peter Matjeschk (Fb IMN - HTWK-Leipzig) Anfrageoptimierung / 27
26 Hints Zugriffsmethoden II Cluster Scan CLUSTER( table ) HASH( table ) SELECT * FROM table SAMPLE BLOCK (percent); Join-Methoden USE HASH( table1 [table2 [...]] ) USE MERGE( table1 [table2 [...]] ) USE NL( table1 [table2 [...]] ) Weitere Join-Methoden: Cartesian Join, Outer Joins Peter Matjeschk (Fb IMN - HTWK-Leipzig) Anfrageoptimierung / 27
27 Hints Zugriffsmethoden II Cluster Scan CLUSTER( table ) HASH( table ) SELECT * FROM table SAMPLE BLOCK (percent); Join-Methoden USE HASH( table1 [table2 [...]] ) USE MERGE( table1 [table2 [...]] ) USE NL( table1 [table2 [...]] ) Weitere Join-Methoden: Cartesian Join, Outer Joins Peter Matjeschk (Fb IMN - HTWK-Leipzig) Anfrageoptimierung / 27
28 Hints Steuerung der Parallelarbeit PARALLEL( table, int, int ) NOPARALLEL PARALLEL INDEX( table, int, int ) NOPARALLEL INDEX PQ DISTRIBUTE( table [Outer Distribution] [Inner Distribution] ) Peter Matjeschk (Fb IMN - HTWK-Leipzig) Anfrageoptimierung / 27
29 Hints Weitere Hints NOREWRITE / REWRITE ORDERED ORDERED PREDICATES STAR USE CONCAT AND EQUAL( table index1 index2 [index3 [..]] )... Peter Matjeschk (Fb IMN - HTWK-Leipzig) Anfrageoptimierung / 27
30 Statistiken und Histogramme Statistiken Speichern Charakteristika von Tabellen, Indizes, Spalten regelmäßige Aktualisierung Steuern Verhalten des Optimierers Histogramme beschreiben Ungleichverteilungen Aussagen zu Selektivität einzelner Spalten Einsatz nur bei stark verzerrten Indizes Peter Matjeschk (Fb IMN - HTWK-Leipzig) Anfrageoptimierung / 27
31 Statistiken und Histogramme Statistiken Speichern Charakteristika von Tabellen, Indizes, Spalten regelmäßige Aktualisierung Steuern Verhalten des Optimierers Histogramme beschreiben Ungleichverteilungen Aussagen zu Selektivität einzelner Spalten Einsatz nur bei stark verzerrten Indizes Peter Matjeschk (Fb IMN - HTWK-Leipzig) Anfrageoptimierung / 27
32 ANALYZE TABLE Abschätzen ANALYZE TABLE t a b e l l e ESTIMATE STATISTICS SAMPLE 5 PERCENT Berechnen ANALYZE TABLE t a b e l l e COMPUTE STATISTICS Löschen ANALYZE TABLE t a b e l l e DELETE STATISTICS Peter Matjeschk (Fb IMN - HTWK-Leipzig) Anfrageoptimierung / 27
33 ANALYZE TABLE Abschätzen ANALYZE TABLE t a b e l l e ESTIMATE STATISTICS SAMPLE 5 PERCENT Berechnen ANALYZE TABLE t a b e l l e COMPUTE STATISTICS Löschen ANALYZE TABLE t a b e l l e DELETE STATISTICS Peter Matjeschk (Fb IMN - HTWK-Leipzig) Anfrageoptimierung / 27
34 ANALYZE TABLE Abschätzen ANALYZE TABLE t a b e l l e ESTIMATE STATISTICS SAMPLE 5 PERCENT Berechnen ANALYZE TABLE t a b e l l e COMPUTE STATISTICS Löschen ANALYZE TABLE t a b e l l e DELETE STATISTICS Peter Matjeschk (Fb IMN - HTWK-Leipzig) Anfrageoptimierung / 27
35 DBMS STATS Nutzung von DMBS STATS ist ANALYZE TABLE vorzuziehen Erzeugen der Tabellen DBMS STATS. CREATE STAT TABLE( IN0644, STAT TABLE ) ; Peter Matjeschk (Fb IMN - HTWK-Leipzig) Anfrageoptimierung / 27
36 DBMS STATS Nutzung von DMBS STATS ist ANALYZE TABLE vorzuziehen Erzeugen der Tabellen DBMS STATS. CREATE STAT TABLE( IN0644, STAT TABLE ) ; Peter Matjeschk (Fb IMN - HTWK-Leipzig) Anfrageoptimierung / 27
37 DBMS STATS Anlegen der Statisken DBMS STATS. GATHER SCHEMA STATS( IN0644, DBMS STATS. AUTO SAMPLE SIZE ) ; DBMS STATS. GATHER SCHEMA STATS( IN0644, ESTIMATE PERCENT => 25 ) ; DBMS STATS. GATHER TABLE STATS( IN0644, DBKUNDE ) ; DBMS STATS. GATHER INDEX STATS( IN0644, DBKUNDE INX ) ; Löschen der Statistiken DBMS STATS. DROP STAT TABLE( IN0644, STAT TABLE ) Peter Matjeschk (Fb IMN - HTWK-Leipzig) Anfrageoptimierung / 27
38 DBMS STATS Anlegen der Statisken DBMS STATS. GATHER SCHEMA STATS( IN0644, DBMS STATS. AUTO SAMPLE SIZE ) ; DBMS STATS. GATHER SCHEMA STATS( IN0644, ESTIMATE PERCENT => 25 ) ; DBMS STATS. GATHER TABLE STATS( IN0644, DBKUNDE ) ; DBMS STATS. GATHER INDEX STATS( IN0644, DBKUNDE INX ) ; Löschen der Statistiken DBMS STATS. DROP STAT TABLE( IN0644, STAT TABLE ) Peter Matjeschk (Fb IMN - HTWK-Leipzig) Anfrageoptimierung / 27
39 SQL-Developer I Peter Matjeschk (Fb IMN - HTWK-Leipzig) Anfrageoptimierung / 27
40 SQL-Developer II Peter Matjeschk (Fb IMN - HTWK-Leipzig) Anfrageoptimierung / 27
41 PL/SQL-Developer I Peter Matjeschk (Fb IMN - HTWK-Leipzig) Anfrageoptimierung / 27
42 PL/SQL-Developer II Peter Matjeschk (Fb IMN - HTWK-Leipzig) Anfrageoptimierung / 27
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