Die Datenbank ist langsam!

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1 Die Datenbank ist langsam! Ein Vorgehensmodell & Tuning mit Bordmitteln Rainier Kaczmarczyk Senior Solution Architect OPITZ CONSULTING München GmbH DOAG SIG Database, München, OPITZ CONSULTING GmbH 2013 Seite 1

2 Standorte und Entwicklung Standorte Unternehmensentwicklung Umsatz 2012: 36,7 Mill. 2013: 38,8 Mill. (Prognose) Mitarbeiter 2012: 382 Mitarbeiter 2013: 385 Mitarbeiter (Prognose) Peter Dix (CFO): Solides Wirtschaften in Verbindung mit einer langfristigen kundenorientierten Strategie garantiert den wirtschaftlichen Erfolg OPITZ CONSULTING GmbH 2013 Seite 2

3 Agenda 1. Vorgehensmodell bei Performance en 2. Tools (Bordmittel) 3. Advanced Index Tuning OPITZ CONSULTING GmbH 2013 Seite 3

4 Vorgehensmodell High Level Ziel Daten sammeln lösen OPITZ CONSULTING GmbH 2013 Seite 4

5 Wo ist das? Und sag ja nicht "Die Datenbank ist langsam!" Wo ist das? Ja nee, Is' klar "Die Datenbank ist langsam!" Ziel Daten sammeln lösen OPITZ CONSULTING GmbH 2013 Seite 5

6 Jetzt mal im Ernst WAS ist SEIT WANN WIE langsam? WAS: Welcher Prozess oder welche Statements? SEIT WANN: Gab es Änderungen am System? WIE: Klare Angaben in Sekunden, Minuten oder Stunden? Ziel Daten sammeln lösen OPITZ CONSULTING GmbH 2013 Seite 6

7 WAS ist langsam? "Die Datenbank ist langsam" Tief durchatmen! Woher wissen Sie das? "Die Anwender haben das gesagt! Profi-Tipp: Gegenfragen stellen! Was habt Ihr geändert? Eigentlich nichts Was macht Sie so sicher, dass es an der Datenbank liegt? Die Entwickler haben das gesagt Könnte es nicht auch an folgendem liegen: Ziel Daten sammeln lösen OPITZ CONSULTING GmbH 2013 Seite 7

8 WAS ist langsam? Client-Hardware Netzwerk Webserver / App-Server Konfiguration Interconnect Client-Konfiguration Client-Anwendung Firewall Internet-Verbindung I/O Ziel Daten sammeln lösen OPITZ CONSULTING GmbH 2013 Seite 8

9 Betriebssystem Top Down Ansatz CPU, IO, Memory überprüfen Auf Unix mit top, sar, vmstat etc. AIX und Linux: nmon (AIX auch topas) Auf Windows: Performance Meter (nicht Taskmanager ) Ziel Daten sammeln lösen OPITZ CONSULTING GmbH 2013 Seite 9

10 Der Windows Leistungsmonitor Systemsteuerung Verwaltung Leistung(süberwachung) OPITZ CONSULTING GmbH 2013 Seite 10

11 WAS ist langsam? "Der Prozess 'Tägliche Fluxkompensation' ist langsam" Tief durchatmen! Was tut der Prozess? Welche Objekte sind beteiligt (Bottlenecks)? Tabellen und Indices Views Trigger Datenbank-Links Externe Tabellen Temporäre Tabellen Ziel Daten sammeln lösen OPITZ CONSULTING GmbH 2013 Seite 11

12 Wie hätten Sie's denn gern? Was soll erreicht werden? So schnell wie vorher Wie schnell war es denn vorher? (Wann war vorher?) Wie kann das Ziel erreicht werden? Ist das reproduzierbar? Gibt es eine Test-Umgebung? Kann man die Datenbank durchstarten? Parameter ändern? Welche Tools sind vorhanden? Können die Statements geändert werden? Ziel Daten sammeln lösen OPITZ CONSULTING GmbH 2013 Seite 12

13 Was will ich wissen? Die Datenbank ist langsam Server-Auslastung I/O-Last Netzwerk-Belastung Server-Parameter Datenbank-Parameter Architektur Prozess langsam Statements Objekte Statistiken Ausführungspläne Ziel Daten sammeln lösen OPITZ CONSULTING GmbH 2013 Seite 13

14 Wie erfahre ich das? Tools -> kommt gleich Statspack Reports (keine Lizenz vs. AWR) SQL-Trace tkprof 3rd Party Tools Toad SpotLight FogLight Ziel Daten sammeln lösen OPITZ CONSULTING GmbH 2013 Seite 14

15 Statspack-Reports Top 5 Timed Events Avg %Total ~~~~~~~~~~~~~~~~~~ wait Call Event Waits Time (s) (ms) Time Wait Class PX Deq Credit: send blkd 379,875 11, Other CPU time 10, db file sequential read 1,239,189 6, User I/O latch: library cache 88,340 1, Concurrenc enq: TX - row lock contention 30,305 1, Applicatio SQL ordered by Elapsed Time DB/Inst: ORCL/ORCL1 Snaps: : Elapsed CPU Elap per % Total Time (s) Time (s) Executions Exec (s) DB Time SQL Id ,314 1, znkz34qujar Module: ID_Application = 392 SELECT /*+ LEADING(tmp) PARALLEL (tmp 3) PARALLEL (pdd 3) PARALLEL (dd 3) USE_HA SH(pdd dd) */ TMP.*,PDD.ID_DELIVERY,DD.ID_PROCESSINGORDER FROM MIG.TEMP_EXPORT_2 00_290_850 TMP LEFT JOIN CAPS.PROCESSINGDETAILDELIVERY PDD ON PDD.ID_PROCESSINGD ETAIL = TMP.ID_PROCESSINGDETAIL LEFT JOIN MOP.DELIVERYDETAIL DD ON DD.ID=TMP.ID_ Ziel Daten sammeln lösen OPITZ CONSULTING GmbH 2013 Seite 15

16 Wie löse ich ein nicht? Ungefragt Underscore-Parameter verwenden Immer mehr Indices erstellen ( v$object_usage!) Indices permanent reorganisieren Speicherzuteilung zu sehr vergrößern Neue Features ungetestet implementieren Intensive Nutzung von Hints Alle Maßnahmen auf einmal. Ziel Daten sammeln lösen OPITZ CONSULTING GmbH 2013 Seite 16

17 Wie löse ich ein? Ruhe bewahren! Eventuelle Änderungen zurücknehmen Statement umschreiben / Prozess ändern Batchläufe verschieben Index anlegen, ändern oder löschen Speicherzuteilung ändern (SGA / PGA / Log-Buffer) Optimizer-Parameter ändern Statistiken anpassen, Histogramme gezielt einsetzen Ziel Daten sammeln lösen OPITZ CONSULTING GmbH 2013 Seite 17

18 e vermeiden 1. Datenbank kennen 2. Datenbank beobachten 3. Housekeeping Datenbank beobachten Proaktiv Ziel arbeiten Pünktlich Daten Feierabend sammeln lösen OPITZ CONSULTING GmbH 2013 Seite 18

19 e vermeiden - Datenbank kennen Was tut die DB (OLTP / DWH)? Was passiert fachlich? Wann laufen welche Jobs? Wie ist die Grundlast? Änderungsvolumen? Was läuft noch auf dem Server? Datenbank beobachten Proaktiv arbeiten Pünktlich Feierabend OPITZ CONSULTING GmbH 2013 Seite 19

20 e vermeiden - Datenbank beobachten Womit verbringt die Datenbank am meisten Zeit? Ändert sich die DB-Time? Ändert sich die Logswitch-Häufigkeit? Häufen sich Lastspitzen in Ausschlag oder Häufigkeit? Datenbank beobachten Proaktiv arbeiten Pünktlich Feierabend OPITZ CONSULTING GmbH 2013 Seite 20

21 e vermeiden Housekeeping 1 Regelmäßig Statspack ziehen Daten länger als 31 Tage aufbewahren Alert-Log beobachten ORA-Fehler Log-Switches Fragmentierung/Row Chaining von Tabellen prüfen Datenbank beobachten Proaktiv arbeiten Pünktlich Feierabend OPITZ CONSULTING GmbH 2013 Seite 21

22 e vermeiden Housekeeping 2 Objekt-Statistiken pflegen Seit 10g automatischer Job um 22:00 Ab 11g: Abweichende Statistik-Parameter für besondere Tabellen Histogramme für ungleich verteilte Daten erstellen Mehrspaltige Statistiken für zusammengehörige Spalten Statistiken zu einer Gruppe von Spalten sammeln Für komplexe Prädikate Nur für Gleichheitsprädikate DBMS_STATS.CREATE_EXTENDED_STATS Datenbank beobachten Proaktiv arbeiten Pünktlich Feierabend OPITZ CONSULTING GmbH 2013 Seite 22

23 Tuning Ziel erreicht? wurde definiert Ziel wurde definiert Ursache wurde gefunden Wurde das Ziel erreicht? Ja: Feierabend Nein: Die nächste Folie aufmerksam betrachten Datenbank beobachten Proaktiv arbeiten Pünktlich Feierabend OPITZ CONSULTING GmbH 2013 Seite 23

24 Die 10 häufigsten auf Kundensystemen ermittelten Fehler Schlechte Verwaltung der Datenbankanmeldungen Ineffiziente Cursor- und Shared Pool-Verwendung Fehlerhaftes SQL Nicht standardmäßige Initialisierungsparameter Fehlerhaftes Datenbank-I/O e beim Redo Log Setup Häppchenweise Verarbeitung Lange Full Table Scans Viele rekursive SQL-Anweisungen Deployment- und Migrationsfehler OPITZ CONSULTING GmbH 2013 Seite 24

25 Bordmittel v$sqlarea Memoryzugriffe col buffer_gets format b999,999,999,999 set pages 25 pause on pause more? select sum(buffer_gets) buffer_gets from v$sqlarea / select sql_text,buffer_gets,executions,buffer_gets/executions from v$sqlarea where executions>0 order by buffer_gets desc / Hinweis: eine weitaus aussagefähigere View ist v$sqlstats. Danke für den Tipp an Robert Kruzynski. OPITZ CONSULTING GmbH 2013 Seite 25

26 Bordmittel v$sqlarea Output SUM(BUFFER_GETS) SQL_TEXT BUFFER_GETS EXECUTIONS BUFFER_GETS/EXECUTIONS select u.name, o.name, t.spare1, t.pctfree$ from sys.obj$ o, sys.user$ u, sys.tab$ t where (bitand(t.trigflag, ) = ) and o.obj#=t.obj# and o.owner# = u.user# , OPITZ CONSULTING GmbH 2013 Seite 26

27 Explain Plan Bordmittel Explain plan -> Bordmittel! Zeigt den Ausführungsplan des Statements Full Scan ist nicht immer schlecht (z.b. kleine Tabelle) Ein einfaches Skript tut es auch! delete from plan_table / commit / explain plan for select rowid from XDB.XDB$SCHEMA s where s.xmldata.schema_url = :1 OPITZ CONSULTING GmbH 2013 Seite 27

28 Statpack Nutzung Setup Statspack In $ORACLE_HOME/rdbms/admin: spcreate legt Schema perfstat an (als User sys) spauto startet einen Snapshot pro Stunde Manuell Snapshot starten als perfstat: exec statspack.snap sppurge löscht alte Snapshots (sonst ist irgendwann die DB voll!) Auswertung spreport erzeugt *.txt File Skript in ORACLE_HOME/rdbms/admin OPITZ CONSULTING GmbH 2013 Seite 28

29 Statspack Auswertung Auswertung Wichtige Bereiche: Hit Ratios Top Events Statements (wie v$sqlarea Skript) Wichtig bei den Top Events: dbfile sequential read ist Index Zugriff! dbfile scattered read ist Full Scan OPITZ CONSULTING GmbH 2013 Seite 29

30 tkprof tkprof yet another tuning tool Eine Session oder auch die gesamte DB können getraced werden Tkprof wandelt das Tracefile in lesbares Format Jedes Statement wird mit Ausführungszeit geliefert Einschalten mit Alter session set sql_trace=true Init.ora Parameter sql_trace=true (gesamte DB) dbms_support.start_trace_in_session (sid,serial#,waits->true, binds->true); (sid, serial# aus v$session) dbms_support.stop_trace_in_session (sid,serial#); OPITZ CONSULTING GmbH 2013 Seite 30

31 tkprof Nutzung Auswertung Trace ist in user_dump_dest Tkprof aufruf: tkprof tracefile.trc outfile.prf explain=username/pwd sort=exeela Dann: grep total outfile.prf more (Unix/Linux) Oder: find total outfile.perf (Windows) OPITZ CONSULTING GmbH 2013 Seite 31

32 Wichtige Parameter Ausgewählte spfile Parameter optimizer_mode -> First_Rows_n (n Element 1,10,100,1000) optimizer_index_cost_adj -> (aber Vorsicht Statements können auch langsamer werden!) optimizer_index_caching -> 30 Und: Tabellen mit dbms_stats, nicht (!) mit analyze analysieren! OPITZ CONSULTING GmbH 2013 Seite 32

33 Indizierung Avanced Index Tuning Teil 1 select a,b,c from table where a= value and b= value Index auf? OPITZ CONSULTING GmbH 2013 Seite 33

34 Indizierung Avanced Index Tuning Teil 1 select a,b,c from table where a= value and b= value Index auf? Create index i1 on table (a,b) oder (b,a) je nach Selektivität der Col. Nicht ganz. OPITZ CONSULTING GmbH 2013 Seite 34

35 Indizierung Avanced Index Tuning Teil 1 select a,b,c from table where a= value and b= value Index auf? Create index i1 on table (a,b,c) oder (b,a,c) je nach Selektivität der Col. Das spart den Zugriff auf die Tabelle. Nur der Index wird gelesen (IOT-Prinzip, sog. Covering Index) OPITZ CONSULTING GmbH 2013 Seite 35

36 Indizierung Avanced Index Tuning Teil 2 select a,b,c, from table1 t1, table2 t2 where t1.id = t2.id and t2.name = value Index auf? OPITZ CONSULTING GmbH 2013 Seite 36

37 Indizierung Avanced Index Tuning Teil 2 select a,b,c, from table1 t1, table2 t2 where t1.id = t2.id and t2.name = value Index auf? Create index i1 on table1(id) Create index i2 on table2(id,name) OPITZ CONSULTING GmbH 2013 Seite 37

38 Indizierung Avanced Index Tuning Teil 2 select a,b,c, from table1 t1, table2 t2 where t1.id = t2.id and t2.name = value Index auf? Create index i1 on table1(id) Create index i2 on table2(name,id) Entry Point für den Select OPITZ CONSULTING GmbH 2013 Seite 38

39 Kontaktdaten Rainier Kaczmarczyk, Senior Solution Architect OPITZ CONSULTING München GmbH Telefon Mobil OPITZ CONSULTING GmbH 2013 Seite 39