怎样查看oracle的优化器参数

Posted 2023-05-17

查询优化器参数
1. optimizer_mode
查询优化器是为了找一个最高效的执行计划，这个参数用来定义什么是“高效”，比如是更快还是占用资源更少。在oracle10g中只支持两个参数值：
all_rows：提供全部数据
first_rows(n)：n为大于0的自然数，表示尽快传输前面n条数据（比如分页查询的时候，我第一次只查询前面10条数据）
oracle10g默认为all_rows，可以再数据库级别，会话级别，或者执行SQL的时候修改该参数的值。
数据库级别：alter system set optimizer_mode=first_rows(10) scope=spfile;
会话级别：ALTER SESSION SET OPTIMIZER_MODE=first_rows(10);
SQL级别：SELECT /*+ first_rows(10) */ id,name from t1 order by id;
其实，默认all_rows是最好的方式，如果确实是只要查询小部分数据，可以在sql级别加上提示，看是否能提高性能。
2. db_file_multiblock_read_count
在多块读的情况下（比如全表扫描），该参数说明一次最多可读取的数据块数目。设置得太小的话，效率低。设置得太高也不见得就好（太高，会受I/O最大吞吐量限制。比如设置成一次最多读取1024块，但I/O最大吞吐量只允许32块，那一次最多也只读取32块。而且一次读取很多块，开销会偏高。）应该通过测试，才能知道应该把该参数设置成哪一个值。
测试过程：
1. 创建一张大表，比如上千万行级别的数据
2. 循环设置该参数的值，查看全表扫描的速度。类似于以下语句：
[sql] view plain copy
<span style="font-size:14px;"> declare
l_count pls_integer;
l_time pls_integer;
l_starting_time pls_integer;
l_ending_time pls_integer;
begin
dbms_output.put_line(\'dbfmbrc seconds\');
for l_dbfmbrc in 1..32
loop
execute immediate \'alter session set db_file_multiblock_read_count=\'||l_dbfmbrc;
l_starting_time := dbms_utility.get_time();
select /*+ full(t) */ count(*) into l_count from big_table t;
l_ending_time := dbms_utility.get_time();
l_time := round((l_ending_time-l_starting_time)/100);
dbms_output.put_line(l_dbfmbrc||\' \'||l_time);
end loop;
end;
/</span>
3. optimizer_index_cost_adj
影响走索引扫描的开销计算。 取值范围1到10000.默认值为100，超过100后，走索引扫描的开销越高，从而使得查询优化器更加倾向于使用全表扫描。相反，小于100，索引扫描的开销就越低，从而使得查询优化器更加倾向于使用索引扫描。从下面索引扫描开销计算公式可以看出：
io_cost=(blevel+(leaf_blocks+culstering_factor)*selectivity) *optimizer_index_cost_adj/100.
一般是默认值不需要修改，但是如果发现本应该走索引扫描结果走了全表扫描，可以适当调低该值，但是，这个值不应该设置过低，因为，过低的话，如果两个索引扫描的开销不同，可能通过该公式一算，开销就变成一样的了。总之，不建议修改该参数的值。
PGA参数
1. workarea_size_policy
管理工作区域内存（PGA）的方式，
auto：oracle10g默认方式，委托给内存管理器自动管理（建议不需要修改）
manual：oracle9i默认方式，oracle9i没有自动管理功能。
2. pga_aggregate_target
如果是自动管理PGA，那么该参数用于指定实例可用的PGA的大小，默认是SGA的20%。即使今后用的内存超过了设置的值，也没有关系，oracle会自动增大PGA的值。比如该参数设置的是200M，今后某一时刻，需要300M，也是没问题的，会自动增长。
3. sort_area_size
手动管理PGA，该参数指定分配多大的内存用于排序操作，过小的话，会影响性能，过大的话浪费空间。很难说一个合适的默认值，因为用户场景变化非常大，实际情况得实际处理。
4. hash_area_size
手动管理PGA，该参数用于指定哈希连接的工作区域大小，同样建议它的值也很困难。如果过小，那么查询优化器就会高估哈希连接的开销，偏向于合并连接。 参考技术A select name,value from v$parameter where name='optimizer_mode';

mysql中如何查看优化器优化后的执行计划

在开始演示之前，我们先介绍下两个概念。

概念一，数据的可选择性基数，也就是常说的cardinality值。

查询优化器在生成各种执行计划之前，得先从统计信息中取得相关数据，这样才能估算每步操作所涉及到的记录数，而这个相关数据就是cardinality。简单来说，就是每个值在每个字段中的唯一值分布状态。

比如表t1有100行记录，其中一列为f1。f1中唯一值的个数可以是100个，也可以是1个，当然也可以是1到100之间的任何一个数字。这里唯一值越的多少，就是这个列的可选择基数。

那看到这里我们就明白了，为什么要在基数高的字段上建立索引，而基数低的的字段建立索引反而没有全表扫描来的快。当然这个只是一方面，至于更深入的探讨就不在我这篇探讨的范围了。

概念二，关于HINT的使用。

这里我来说下HINT是什么，在什么时候用。

HINT简单来说就是在某些特定的场景下人工协助MySQL优化器的工作，使她生成最优的执行计划。一般来说，优化器的执行计划都是最优化的，不过在某些特定场景下，执行计划可能不是最优化。

比如：表t1经过大量的频繁更新操作，（UPDATE,DELETE,INSERT），cardinality已经很不准确了，这时候刚好执行了一条SQL，那么有可能这条SQL的执行计划就不是最优的。为什么说有可能呢？

来看下具体演示

譬如，以下两条SQL，

A：

select * from t1 where f1 = 20;


B：

select * from t1 where f1 = 30;


如果f1的值刚好频繁更新的值为30，并且没有达到MySQL自动更新cardinality值的临界值或者说用户设置了手动更新又或者用户减少了sample page等等，那么对这两条语句来说，可能不准确的就是B了。

这里顺带说下，MySQL提供了自动更新和手动更新表cardinality值的方法，因篇幅有限，需要的可以查阅手册。

那回到正题上，MySQL 8.0 带来了几个HINT，我今天就举个index_merge的例子。

示例表结构：

mysql> desc t1;+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+| Field      | Type         | Null | Key | Default | Extra          |+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+| id         | int(11)      | NO   | PRI | NULL    | auto_increment || rank1      | int(11)      | YES  | MUL | NULL    |                || rank2      | int(11)      | YES  | MUL | NULL    |                || log_time   | datetime     | YES  | MUL | NULL    |                || prefix_uid | varchar(100) | YES  |     | NULL    |                || desc1      | text         | YES  |     | NULL    |                || rank3      | int(11)      | YES  | MUL | NULL    |                |+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+7 rows in set (0.00 sec)


表记录数：


mysql> select count(*) from t1;+----------+| count(*) |+----------+|    32768 |+----------+1 row in set (0.01 sec)


这里我们两条经典的SQL：

SQL C：

select * from t1 where rank1 = 1 or rank2 = 2 or rank3 = 2;


SQL D：

select * from t1 where rank1 =100  and rank2 =100  and rank3 =100;


表t1实际上在rank1,rank2,rank3三列上分别有一个二级索引。

那我们来看SQL C的查询计划。

显然，没有用到任何索引，扫描的行数为32034，cost为3243.65。

mysql> explain  format=json select * from t1  where rank1 =1 or rank2 = 2 or rank3 = 2\\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN:  "query_block":    "select_id": 1,    "cost_info":      "query_cost": "3243.65"    ,    "table":      "table_name": "t1",      "access_type": "ALL",      "possible_keys": [        "idx_rank1",        "idx_rank2",        "idx_rank3"      ],      "rows_examined_per_scan": 32034,      "rows_produced_per_join": 115,      "filtered": "0.36",      "cost_info":        "read_cost": "3232.07",        "eval_cost": "11.58",        "prefix_cost": "3243.65",        "data_read_per_join": "49K"      ,      "used_columns": [        "id",        "rank1",        "rank2",        "log_time",        "prefix_uid",        "desc1",        "rank3"      ],      "attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank1` = 1) or (`ytt`.`t1`.`rank2` = 2) or (`ytt`.`t1`.`rank3` = 2))"      1 row in set, 1 warning (0.00 sec)


我们加上hint给相同的查询，再次看看查询计划。

这个时候用到了index_merge,union了三个列。扫描的行数为1103，cost为441.09，明显比之前的快了好几倍。

mysql> explain  format=json select /*+ index_merge(t1) */ * from t1  where rank1 =1 or rank2 = 2 or rank3 = 2\\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN:  "query_block":    "select_id": 1,    "cost_info":      "query_cost": "441.09"    ,    "table":      "table_name": "t1",      "access_type": "index_merge",      "possible_keys": [        "idx_rank1",        "idx_rank2",        "idx_rank3"      ],      "key": "union(idx_rank1,idx_rank2,idx_rank3)",      "key_length": "5,5,5",      "rows_examined_per_scan": 1103,      "rows_produced_per_join": 1103,      "filtered": "100.00",      "cost_info":        "read_cost": "330.79",        "eval_cost": "110.30",        "prefix_cost": "441.09",        "data_read_per_join": "473K"      ,      "used_columns": [        "id",        "rank1",        "rank2",        "log_time",        "prefix_uid",        "desc1",        "rank3"      ],      "attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank1` = 1) or (`ytt`.`t1`.`rank2` = 2) or (`ytt`.`t1`.`rank3` = 2))"      1 row in set, 1 warning (0.00 sec)


我们再看下SQL D的计划：

不加HINT，

mysql> explain format=json select * from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100\\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN:  "query_block":    "select_id": 1,    "cost_info":      "query_cost": "534.34"    ,    "table":      "table_name": "t1",      "access_type": "ref",      "possible_keys": [        "idx_rank1",        "idx_rank2",        "idx_rank3"      ],      "key": "idx_rank1",      "used_key_parts": [        "rank1"      ],      "key_length": "5",      "ref": [        "const"      ],      "rows_examined_per_scan": 555,      "rows_produced_per_join": 0,      "filtered": "0.07",      "cost_info":        "read_cost": "478.84",        "eval_cost": "0.04",        "prefix_cost": "534.34",        "data_read_per_join": "176"      ,      "used_columns": [        "id",        "rank1",        "rank2",        "log_time",        "prefix_uid",        "desc1",        "rank3"      ],      "attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank3` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank2` = 100))"      1 row in set, 1 warning (0.00 sec)


加了HINT，

mysql> explain format=json select /*+ index_merge(t1)*/ * from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100\\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN:  "query_block":    "select_id": 1,    "cost_info":      "query_cost": "5.23"    ,    "table":      "table_name": "t1",      "access_type": "index_merge",      "possible_keys": [        "idx_rank1",        "idx_rank2",        "idx_rank3"      ],      "key": "intersect(idx_rank1,idx_rank2,idx_rank3)",      "key_length": "5,5,5",      "rows_examined_per_scan": 1,      "rows_produced_per_join": 1,      "filtered": "100.00",      "cost_info":        "read_cost": "5.13",        "eval_cost": "0.10",        "prefix_cost": "5.23",        "data_read_per_join": "440"      ,      "used_columns": [        "id",        "rank1",        "rank2",        "log_time",        "prefix_uid",        "desc1",        "rank3"      ],      "attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank3` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank2` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank1` = 100))"      1 row in set, 1 warning (0.00 sec)


对比下以上两个，加了HINT的比不加HINT的cost小了100倍。

总结下，就是说表的cardinality值影响这张的查询计划，如果这个值没有正常更新的话，就需要手工加HINT了。相信MySQL未来的版本会带来更多的HINT。

参考技术A 一、MySQL数据库有几个配置选项可以帮助我们及时捕获低效SQL语句

1，slow_query_log
这个参数设置为ON，可以捕获执行时间超过一定数值的SQL语句。

2，long_query_time
当SQL语句执行时间超过此数值时，就会被记录到日志中，建议设置为1或者更短。

3，slow_query_log_file
记录日志的文件名。

4，log_queries_not_using_indexes
这个参数设置为ON，可以捕获到所有未使用索引的SQL语句，尽管这个SQL语句有可能执行得挺快。

二、检测mysql中sql语句的效率的方法

1、通过查询日志
（1）、Windows下开启MySQL慢查询
MySQL在Windows系统中的配置文件一般是是my.ini找到[mysqld]下面加上
代码如下
log-slow-queries = F:/MySQL/log/mysqlslowquery。log
long_query_time = 2

（2）、Linux下启用MySQL慢查询
MySQL在Windows系统中的配置文件一般是是my.cnf找到[mysqld]下面加上
代码如下
log-slow-queries=/data/mysqldata/slowquery。log
long_query_time=2
说明
log-slow-queries = F:/MySQL/log/mysqlslowquery。
为慢查询日志存放的位置，一般这个目录要有MySQL的运行帐号的可写权限，一般都将这个目录设置为MySQL的数据存放目录；
long_query_time=2中的2表示查询超过两秒才记录；

2.show processlist 命令

SHOW PROCESSLIST显示哪些线程正在运行。您也可以使用mysqladmin processlist语句得到此信息。
各列的含义和用途：
ID列
一个标识，你要kill一个语句的时候很有用，用命令杀掉此查询 /*/mysqladmin kill 进程号。
user列
显示单前用户，如果不是root，这个命令就只显示你权限范围内的sql语句。
host列
显示这个语句是从哪个ip的哪个端口上发出的。用于追踪出问题语句的用户。
db列
显示这个进程目前连接的是哪个数据库。
command列
显示当前连接的执行的命令，一般就是休眠（sleep），查询（query），连接（connect）。
time列
此这个状态持续的时间，单位是秒。
state列
显示使用当前连接的sql语句的状态，很重要的列，后续会有所有的状态的描述，请注意，state只是语句执行中的某一个状态，一个 sql语句，以查询为例，可能需要经过copying to tmp table，Sorting result，Sending data等状态才可以完成
info列
显示这个sql语句，因为长度有限，所以长的sql语句就显示不全，但是一个判断问题语句的重要依据。

这个命令中最关键的就是state列，mysql列出的状态主要有以下几种：
Checking table
正在检查数据表（这是自动的）。
Closing tables
正在将表中修改的数据刷新到磁盘中，同时正在关闭已经用完的表。这是一个很快的操作，如果不是这样的话，就应该确认磁盘空间是否已经满了或者磁盘是否正处于重负中。
Connect Out
复制从服务器正在连接主服务器。

Copying to tmp table on disk
由于临时结果集大于tmp_table_size，正在将临时表从内存存储转为磁盘存储以此节省内存。
Creating tmp table
正在创建临时表以存放部分查询结果。
deleting from main table
服务器正在执行多表删除中的第一部分，刚删除第一个表。
deleting from reference tables
服务器正在执行多表删除中的第二部分，正在删除其他表的记录。

Flushing tables
正在执行FLUSH TABLES，等待其他线程关闭数据表。
Killed
发送了一个kill请求给某线程，那么这个线程将会检查kill标志位，同时会放弃下一个kill请求。MySQL会在每次的主循环中检查kill标志位，不过有些情况下该线程可能会过一小段才能死掉。如果该线程程被其他线程锁住了，那么kill请求会在锁释放时马上生效。
Locked
被其他查询锁住了。
Sending data
正在处理SELECT查询的记录，同时正在把结果发送给客户端。

Sorting for group
正在为GROUP BY做排序。
Sorting for order
正在为ORDER BY做排序。
Opening tables
这个过程应该会很快，除非受到其他因素的干扰。例如，在执ALTER TABLE或LOCK TABLE语句行完以前，数据表无法被其他线程打开。正尝试打开一个表。
Removing duplicates
正在执行一个SELECT DISTINCT方式的查询，但是MySQL无法在前一个阶段优化掉那些重复的记录。因此，MySQL需要再次去掉重复的记录，然后再把结果发送给客户端。

Reopen table
获得了对一个表的锁，但是必须在表结构修改之后才能获得这个锁。已经释放锁，关闭数据表，正尝试重新打开数据表。
Repair by sorting
修复指令正在排序以创建索引。
Repair with keycache
修复指令正在利用索引缓存一个一个地创建新索引。它会比Repair by sorting慢些。
Searching rows for update
正在讲符合条件的记录找出来以备更新。它必须在UPDATE要修改相关的记录之前就完成了。
Sleeping
正在等待客户端发送新请求.

System lock
正在等待取得一个外部的系统锁。如果当前没有运行多个mysqld服务器同时请求同一个表，那么可以通过增加--skip-external-locking参数来禁止外部系统锁。
Upgrading lock
INSERT DELAYED正在尝试取得一个锁表以插入新记录。
Updating
正在搜索匹配的记录，并且修改它们。

User Lock
正在等待GET_LOCK()。
Waiting for tables
该线程得到通知，数据表结构已经被修改了，需要重新打开数据表以取得新的结构。然后，为了能的重新打开数据表，必须等到所有其他线程关闭这个表。以下几种情况下会产生这个通知：FLUSH TABLES tbl_name, ALTER TABLE, RENAME TABLE, REPAIR TABLE, ANALYZE TABLE,或OPTIMIZE TABLE。
waiting for handler insert
INSERT DELAYED已经处理完了所有待处理的插入操作，正在等待新的请求。
大部分状态对应很快的操作，只要有一个线程保持同一个状态好几秒钟，那么可能是有问题发生了，需要检查一下。
还有其他的状态没在上面中列出来，不过它们大部分只是在查看服务器是否有存在错误是才用得着。

例如如图：

3、explain来了解SQL执行的状态
explain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表。可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。
使用方法，在select语句前加上explain就可以了：
例如：
explain select surname,first_name form a,b where a.id=b.id
结果如图

EXPLAIN列的解释
table
显示这一行的数据是关于哪张表的
type
这是重要的列，显示连接使用了何种类型。从最好到最差的连接类型为const、eq_reg、ref、range、indexhe和ALL
possible_keys
显示可能应用在这张表中的索引。如果为空，没有可能的索引。可以为相关的域从WHERE语句中选择一个合适的语句
key
实际使用的索引。如果为NULL，则没有使用索引。很少的情况下，MYSQL会选择优化不足的索引。这种情况下，可以在SELECT语句 中使用USE INDEX（indexname）来强制使用一个索引或者用IGNORE INDEX（indexname）来强制MYSQL忽略索引
key_len
使用的索引的长度。在不损失精确性的情况下，长度越短越好
ref
显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数
rows
MYSQL认为必须检查的用来返回请求数据的行数
Extra
关于MYSQL如何解析查询的额外信息。将在表4.3中讨论，但这里可以看到的坏的例子是Using temporary和Using filesort，意思MYSQL根本不能使用索引，结果是检索会很慢

extra列返回的描述的意义
Distinct
一旦MYSQL找到了与行相联合匹配的行，就不再搜索了
Not exists
MYSQL优化了LEFT JOIN，一旦它找到了匹配LEFT JOIN标准的行，就不再搜索了
Range checked for each Record（index map:#）
没有找到理想的索引，因此对于从前面表中来的每一个行组合，MYSQL检查使用哪个索引，并用它来从表中返回行。这是使用索引的最慢的连接之一
Using filesort
看到这个的时候，查询就需要优化了。MYSQL需要进行额外的步骤来发现如何对返回的行排序。它根据连接类型以及存储排序键值和匹配条件的全部行的行指针来排序全部行
Using index
列数据是从仅仅使用了索引中的信息而没有读取实际的行动的表返回的，这发生在对表的全部的请求列都是同一个索引的部分的时候
Using temporary
看到这个的时候，查询需要优化了。这里，MYSQL需要创建一个临时表来存储结果，这通常发生在对不同的列集进行ORDER BY上，而不是GROUP BY上
Where used
使用了WHERE从句来限制哪些行将与下一张表匹配或者是返回给用户。如果不想返回表中的全部行，并且连接类型ALL或index，这就会发生，或者是查询有问题不同连接类型的解释（按照效率高低的顺序排序）
const
表中的一个记录的最大值能够匹配这个查询（索引可以是主键或惟一索引）。因为只有一行，这个值实际就是常数，因为MYSQL先读这个值然后把它当做常数来对待
eq_ref
在连接中，MYSQL在查询时，从前面的表中，对每一个记录的联合都从表中读取一个记录，它在查询使用了索引为主键或惟一键的全部时使用
ref
这个连接类型只有在查询使用了不是惟一或主键的键或者是这些类型的部分（比如，利用最左边前缀）时发生。对于之前的表的每一个行联合，全部记录都将从表中读出。这个类型严重依赖于根据索引匹配的记录多少—越少越好
range
这个连接类型使用索引返回一个范围中的行，比如使用>或<查找东西时发生的情况
index
这个连接类型对前面的表中的每一个记录联合进行完全扫描（比ALL更好，因为索引一般小于表数据）
ALL
这个连接类型对于前面的每一个记录联合进行完全扫描，这一般比较糟糕，应该尽量避免