yashanb教程FG199-YashanDB调优工具使用
本文档风哥主要介绍YashanDB调优工具使用相关知识,包括YashanDB调优工具的概念、类型、重要性、规划、选择、实现、监控、故障排查、生产案例与实战讲解等内容,风哥教程参考YashanDB官方文档性能调优内容编写,适合DBA人员在学习和测试中使用,如果要应用于生产环境则需要自行确认。
Part01-基础概念与理论知识
1.1 YashanDB调优工具的概念
YashanDB调优工具是指用于优化YashanDB数据库性能的工具,包括系统自带的工具和第三方工具。这些工具可以帮助DBA诊断性能问题、分析执行计划、监控系统状态、优化SQL语句等,从而提高数据库的性能和稳定性。更多视频教程www.fgedu.net.cn
- 调优工具是用于优化YashanDB数据库性能的工具
- 包括系统自带的工具和第三方工具
- 可以帮助DBA诊断性能问题、分析执行计划、监控系统状态、优化SQL语句等
- 提高数据库的性能和稳定性
1.2 YashanDB调优工具的类型
YashanDB调优工具的类型包括:
- SQL调优工具:用于分析和优化SQL语句,如EXPLAIN PLAN、SQL Tuning Advisor等
- 性能监控工具:用于监控数据库性能,如AWR、ASH、Enterprise Manager等
- 系统监控工具:用于监控操作系统和硬件状态,如top、iostat、vmstat等
- 索引优化工具:用于分析和优化索引,如Index Advisor、DBMS_INDEX等
- 存储优化工具:用于分析和优化存储,如Segment Advisor、Tablespace Advisor等
- 参数调优工具:用于分析和优化数据库参数,如Parameter Advisor、DBMS_ADVISOR等
- 第三方工具:如Toad、SQL Developer、Navicat等
1.3 YashanDB调优工具的重要性
YashanDB调优工具的重要性包括:
- 提高性能:通过调优工具可以发现性能瓶颈,提高数据库性能
- 降低成本:通过优化资源使用,降低硬件和软件成本
- 提高可靠性:通过监控和优化,提高数据库的可靠性和稳定性
- 缩短故障处理时间:通过调优工具可以快速定位和解决故障
- 提高DBA效率:通过自动化工具,提高DBA的工作效率
- 优化资源使用:通过调优工具可以合理分配和使用系统资源
Part02-生产环境规划与建议
2.1 YashanDB调优工具规划
YashanDB调优工具规划建议:
– 全面性:选择全面的调优工具,覆盖各个调优领域
– 易用性:选择易用的调优工具,降低使用门槛
– 兼容性:选择与YashanDB兼容的调优工具
– 可扩展性:选择可扩展的调优工具,适应不同规模的系统
– 成本效益:选择性价比高的调优工具
# 调优工具规划流程
1. 分析调优需求:分析系统的调优需求,确定需要的调优工具
2. 评估现有工具:评估现有的调优工具,确定是否满足需求
3. 选择调优工具:根据需求选择合适的调优工具
4. 部署和配置:部署和配置调优工具,确保正常运行
5. 测试和验证:测试调优工具的功能和性能
6. 培训和使用:培训DBA使用调优工具,提高工作效率
# 调优工具适用场景
– 性能诊断:诊断系统性能问题
– SQL优化:优化SQL语句性能
– 资源监控:监控系统资源使用情况
– 存储优化:优化存储使用情况
– 参数调优:优化数据库参数
– 故障排查:排查系统故障
2.2 YashanDB调优工具选择
YashanDB调优工具选择建议:
– 功能完整性:选择功能完整的调优工具,覆盖所需的调优领域
– 性能:选择性能好的调优工具,减少对系统的影响
– 可靠性:选择可靠的调优工具,确保数据安全
– 支持:选择有良好支持的调优工具,及时解决问题
– 成本:选择成本合理的调优工具,控制预算
# 常用调优工具
# 1. 系统自带工具
– EXPLAIN PLAN:分析SQL执行计划
– SQL Tuning Advisor:SQL语句调优建议
– AWR (Automatic Workload Repository):自动工作负载仓库
– ASH (Active Session History):活动会话历史
– ADDM (Automatic Database Diagnostic Monitor):自动数据库诊断监视器
– Enterprise Manager:企业管理器
– DBMS_STATS:收集统计信息
– DBMS_ADVISOR:提供调优建议
# 2. 操作系统工具
– top:监控系统资源使用情况
– iostat:监控I/O使用情况
– vmstat:监控虚拟内存使用情况
– netstat:监控网络使用情况
– sar:系统活动报告
# 3. 第三方工具
– Toad:数据库管理工具
– SQL Developer:SQL开发工具
– Navicat:数据库管理工具
– Prometheus + Grafana:监控和可视化工具
– Zabbix:监控系统
# 4. 开源工具
– MySQL Workbench:数据库设计和管理工具
– pgAdmin:PostgreSQL管理工具
– DBeaver:通用数据库管理工具
– Grafana:数据可视化工具
– Prometheus:监控系统
2.3 YashanDB调优工具最佳实践
YashanDB调优工具最佳实践:
# 1. 工具使用
– 定期使用调优工具:定期使用调优工具进行性能监控和优化
– 结合使用多种工具:结合使用多种调优工具,全面分析性能问题
– 自动化使用:自动化使用调优工具,提高工作效率
– 持续学习:持续学习调优工具的新功能和最佳实践
# 2. 性能监控
– 建立监控体系:建立完善的性能监控体系,及时发现性能问题
– 设置告警机制:设置性能告警机制,及时通知性能异常
– 分析监控数据:定期分析监控数据,找出性能趋势和问题
– 优化监控配置:根据系统特点,优化监控配置
# 3. SQL优化
– 定期分析SQL:定期分析SQL语句,找出性能问题
– 使用执行计划:使用执行计划分析SQL语句的执行情况
– 优化索引:根据SQL语句的执行情况,优化索引
– 重写SQL:重写性能差的SQL语句
# 4. 资源管理
– 监控资源使用:监控系统资源的使用情况,避免资源耗尽
– 合理分配资源:合理分配系统资源,提高资源利用率
– 优化资源配置:根据系统负载,优化资源配置
– 预测资源需求:预测未来的资源需求,提前规划
# 5. 故障处理
– 快速定位问题:使用调优工具快速定位故障原因
– 分析故障影响:分析故障对系统的影响范围
– 制定解决方案:根据故障原因,制定解决方案
– 预防类似故障:总结故障经验,预防类似故障的发生
Part03-生产环境项目实施方案
3.1 YashanDB调优工具实现
3.1.1 使用EXPLAIN PLAN分析执行计划
# 1. 分析SQL执行计划
SQL> EXPLAIN PLAN FOR
2 SELECT * FROM fgedu.orders WHERE customer_id = 123;
Explained.
# 2. 查看执行计划
SQL> SELECT * FROM TABLE(dbms_xplan.display);
PLAN_TABLE_OUTPUT
—————————————-
Plan hash value: 1234567890
——————————————————————————-
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
——————————————————————————-
| 0 | SELECT STATEMENT | | 10 | 100 | 5 (0)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| ORDERS | 10 | 100 | 5 (0)| 00:00:01 |
| 2 | INDEX RANGE SCAN | IDX_ORDERS_CUSTOMER_ID| 10 | | 2 (0)| 00:00:01 |
——————————————————————————-
# 3. 分析执行计划的关键点
– 操作类型:查看执行计划中的操作类型,如TABLE ACCESS、INDEX SCAN等
– 访问路径:查看数据的访问路径,如全表扫描、索引扫描等
– 成本:查看执行计划的成本,评估SQL语句的性能
– 行数:查看预计返回的行数,评估SQL语句的效率
– 时间:查看预计执行时间,评估SQL语句的性能
# 4. 优化执行计划
– 添加索引:为频繁查询的列添加索引
– 重写SQL:重写性能差的SQL语句
– 调整参数:调整数据库参数,优化执行计划
– 使用提示:使用SQL提示,指导优化器选择正确的执行计划
3.1.2 使用SQL Tuning Advisor优化SQL
# 1. 创建SQL调优任务
SQL> DECLARE
2 l_task_name VARCHAR2(30);
3 BEGIN
4 l_task_name := DBMS_SQLTUNE.CREATE_TUNING_TASK(
5 sql_text => ‘SELECT * FROM fgedu.orders WHERE customer_id = 123’,
6 user_name => ‘FGEDU’,
7 scope => ‘COMPREHENSIVE’,
8 time_limit => 60,
9 task_name => ‘tune_order_query’,
10 description => ‘Tune query for orders table’);
11 DBMS_OUTPUT.PUT_LINE(‘Task created: ‘ || l_task_name);
12 END;
13 /
Task created: tune_order_query
# 2. 执行SQL调优任务
SQL> EXEC DBMS_SQLTUNE.EXECUTE_TUNING_TASK(‘tune_order_query’);
PL/SQL procedure successfully completed.
# 3. 查看调优建议
SQL> SELECT DBMS_SQLTUNE.REPORT_TUNING_TASK(‘tune_order_query’) FROM DUAL;
DBMS_SQLTUNE.REPORT_TUNING_TASK(‘TUNE_ORDER_QUERY’)
——————————————————————————-
GENERAL INFORMATION SECTION
——————————————————————————-
Tuning Task Name : tune_order_query
Tuning Task Owner : FGEDU
Workload Type : Single SQL Statement
Scope : COMPREHENSIVE
Time Limit(seconds): 60
Completion Status : COMPLETED
Started at : 2026-04-01 10:00:00
Completed at : 2026-04-01 10:00:10
——————————————————————————-
FINDINGS SECTION (1 finding)
——————————————————————————-
1- Index Finding (see plan 1 in explain plans section)
————————————————–
The execution plan of this statement can be improved by creating one or more
indices.
Recommendation (estimated benefit: 95.0%)
—————————————-
– Consider running the Access Advisor to improve the physical schema design
– Create the recommended indices:
CREATE INDEX FGEDU.IDX_ORDERS_CUSTOMER_ID ON FGEDU.ORDERS(CUSTOMER_ID);
Rationale
———
The statement is using a full table scan for this query. Creating the
recommended index would use an index range scan which would improve
performance.
——————————————————————————-
EXPLAIN PLANS SECTION
——————————————————————————-
1- Original
———–
Plan hash value: 1234567890
——————————————————————————-
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
——————————————————————————-
| 0 | SELECT STATEMENT | | 10 | 100 | 500 (5)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS FULL| ORDERS | 10 | 100 | 500 (5)| 00:00:01 |
——————————————————————————-
2- Using Recommended Index
————————–
Plan hash value: 9876543210
——————————————————————————-
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
——————————————————————————-
| 0 | SELECT STATEMENT | | 10 | 100 | 5 (0)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| ORDERS | 10 | 100 | 5 (0)| 00:00:01 |
| 2 | INDEX RANGE SCAN | IDX_ORDERS_CUSTOMER_ID| 10 | | 2 (0)| 00:00:01 |
——————————————————————————-
# 4. 实施调优建议
SQL> CREATE INDEX idx_orders_customer_id ON fgedu.orders(customer_id);
Index created.
# 5. 验证调优结果
SQL> SET TIMING ON
SQL> SELECT * FROM fgedu.orders WHERE customer_id = 123;
Elapsed: 00:00:00.01
# 对比优化前后的性能
# 优化前:Elapsed: 00:00:00.50
# 优化后:Elapsed: 00:00:00.01
3.1.3 使用AWR分析系统性能
# 1. 生成AWR报告
SQL> @$ORACLE_HOME/rdbms/admin/awrrpt.sql
Current Instance
~~~~~~~~~~~~~~~~
DBID DB_NAME INST_NUM INST_NAME
——— ——— ———- ———-
12345678 FGEDUDB 1 fgdb1
Specify the number of days of snapshots to choose from
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Enter value for num_days: 1
Listing the last day’s Completed Snapshots
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Snap Id Snap Time Sessions Curs/Sess
——– ——————- ——– ———
100 2026-04-01 00:00:00 10 5
101 2026-04-01 01:00:00 12 6
102 2026-04-01 02:00:00 15 7
103 2026-04-01 03:00:00 18 8
104 2026-04-01 04:00:00 20 9
105 2026-04-01 05:00:00 25 10
106 2026-04-01 06:00:00 30 12
107 2026-04-01 07:00:00 35 15
108 2026-04-01 08:00:00 40 20
109 2026-04-01 09:00:00 45 25
110 2026-04-01 10:00:00 50 30
Specify the Begin and End Snapshot Ids
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Enter value for begin_snap: 100
Enter value for end_snap: 110
Specify the Report Name
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
The default report file name is awrrpt_1_100_110.html. To use this name, press
Enter value for report_name: /tmp/awr_report.html
# 2. 分析AWR报告
– 数据库负载:查看数据库的负载情况,如CPU使用率、I/O等待等
– 性能指标:查看关键性能指标,如响应时间、吞吐量等
– 等待事件:查看系统的等待事件,找出性能瓶颈
– SQL统计:查看SQL语句的执行情况,找出性能差的SQL
– 资源使用:查看系统资源的使用情况,如内存、I/O等
# 3. 基于AWR报告进行优化
– 优化SQL语句:根据AWR报告中的SQL统计,优化性能差的SQL语句
– 调整参数:根据AWR报告中的性能指标,调整数据库参数
– 优化索引:根据AWR报告中的SQL执行情况,优化索引
– 调整资源:根据AWR报告中的资源使用情况,调整系统资源
3.2 YashanDB调优工具监控
3.2.1 YashanDB调优工具监控命令
# 1. 查看系统状态
SQL> SELECT * FROM v$sysstat WHERE name LIKE ‘%CPU%’;
# 2. 查看会话状态
SQL> SELECT * FROM v$session WHERE status = ‘ACTIVE’;
# 3. 查看等待事件
SQL> SELECT * FROM v$session_wait WHERE event NOT LIKE ‘SQL*Net%’;
# 4. 查看SQL执行情况
SQL> SELECT * FROM v$sql WHERE executions > 100 ORDER BY elapsed_time DESC;
# 5. 查看索引使用情况
SQL> SELECT * FROM v$object_usage WHERE index_name IS NOT NULL;
# 6. 查看表空间使用情况
SQL> SELECT * FROM dba_tablespaces;
# 7. 查看数据文件使用情况
SQL> SELECT * FROM dba_data_files;
# 8. 查看内存使用情况
SQL> SELECT * FROM v$sga;
SQL> SELECT * FROM v$pga_target_advice;
# 9. 查看I/O使用情况
SQL> SELECT * FROM v$iostat_file;
# 10. 查看网络使用情况
SQL> SELECT * FROM v$net_service_stats;
3.2.2 YashanDB调优工具监控脚本
# tuning_tool_monitor.sh
# from:www.itpux.com.qq113257174.wx:itpux-com
# web: `http://www.fgedu.net.cn`
# 调优工具监控脚本
# 输出文件
output_file=”/tmp/tuning_tool_monitor_$(date +%Y%m%d_%H%M%S).log”
echo “开始监控调优工具” > ${output_file}
echo “监控时间: $(date)” >> ${output_file}
echo “” >> ${output_file}
# 查看系统状态
echo “===== 系统状态 ====” >> ${output_file}
sqlplus -s / as sysdba << EOF >> ${output_file}
SELECT * FROM v\$sysstat WHERE name LIKE ‘%CPU%’;
EXIT;
EOF
echo “” >> ${output_file}
# 查看会话状态
echo “===== 会话状态 ====” >> ${output_file}
sqlplus -s / as sysdba << EOF >> ${output_file}
SELECT * FROM v\$session WHERE status = ‘ACTIVE’;
EXIT;
EOF
echo “” >> ${output_file}
# 查看等待事件
echo “===== 等待事件 ====” >> ${output_file}
sqlplus -s / as sysdba << EOF >> ${output_file}
SELECT * FROM v\$session_wait WHERE event NOT LIKE ‘SQL*Net%’;
EXIT;
EOF
echo “” >> ${output_file}
# 查看SQL执行情况
echo “===== SQL执行情况 ====” >> ${output_file}
sqlplus -s / as sysdba << EOF >> ${output_file}
SELECT * FROM v\$sql WHERE executions > 100 ORDER BY elapsed_time DESC;
EXIT;
EOF
echo “” >> ${output_file}
# 查看索引使用情况
echo “===== 索引使用情况 ====” >> ${output_file}
sqlplus -s / as sysdba << EOF >> ${output_file}
SELECT * FROM v\$object_usage WHERE index_name IS NOT NULL;
EXIT;
EOF
echo “” >> ${output_file}
# 查看表空间使用情况
echo “===== 表空间使用情况 ====” >> ${output_file}
sqlplus -s / as sysdba << EOF >> ${output_file}
SELECT * FROM dba_tablespaces;
EXIT;
EOF
echo “” >> ${output_file}
# 查看内存使用情况
echo “===== 内存使用情况 ====” >> ${output_file}
sqlplus -s / as sysdba << EOF >> ${output_file}
SELECT * FROM v\$sga;
EXIT;
EOF
echo “” >> ${output_file}
# 查看I/O使用情况
echo “===== I/O使用情况 ====” >> ${output_file}
sqlplus -s / as sysdba << EOF >> ${output_file}
SELECT * FROM v\$iostat_file;
EXIT;
EOF
echo “” >> ${output_file}
echo “调优工具监控完成,结果保存至:${output_file}” >> ${output_file}
echo “调优工具监控完成,结果保存至:${output_file}”
# 检查性能异常
slow_sql_count=$(sqlplus -s / as sysdba << EOF
SET HEAD OFF
SET FEEDBACK OFF
SELECT COUNT(*) FROM v\$sql WHERE elapsed_time > 1000000000 AND executions > 10;
EXIT;
EOF
)
if [ $slow_sql_count -gt 0 ]; then
echo “发现慢SQL!数量: $slow_sql_count”
# 发送告警
echo “SQL告警:发现 $slow_sql_count 个慢SQL” | mail -s “YashanDB调优工具告警” admin@fgedu.net.cn
fi
3.3 YashanDB调优工具故障排查
3.3.1 YashanDB调优工具故障排查步骤
# 1. 发现问题
– 通过监控系统发现调优工具问题
– 通过告警信息发现调优工具问题
– 通过用户反馈发现调优工具问题
# 2. 分析问题
– 查看调优工具的日志
– 检查调优工具的配置
– 测试调优工具的功能
– 分析调优工具的输出
# 3. 确定原因
– 配置问题:调优工具的配置不正确
– 权限问题:调优工具的权限不足
– 资源问题:调优工具的资源不足
– 兼容性问题:调优工具与数据库版本不兼容
– 网络问题:调优工具的网络连接问题
# 4. 采取处理措施
– 调整配置:调整调优工具的配置
– 授予权限:授予调优工具所需的权限
– 增加资源:增加调优工具的资源
– 升级版本:升级调优工具的版本
– 修复网络:修复调优工具的网络连接
# 5. 验证处理结果
– 测试调优工具的功能
– 检查调优工具的输出
– 确认问题是否解决
# 6. 预防措施
– 定期维护:定期维护调优工具
– 备份配置:备份调优工具的配置
– 监控状态:监控调优工具的状态
– 及时更新:及时更新调优工具的版本
3.3.2 YashanDB调优工具故障排查工具
# 1. 日志分析工具
– alert.log:数据库告警日志
– trace files:跟踪文件
– listener.log:监听器日志
– audit logs:审计日志
# 2. 诊断工具
– DBMS_SYSTEM:系统诊断
– DBMS_TRACE:跟踪诊断
– DBMS_MONITOR:监控诊断
– Enterprise Manager:企业管理器
# 3. 操作系统工具
– top:查看系统资源使用情况
– iostat:查看I/O使用情况
– vmstat:查看虚拟内存使用情况
– netstat:查看网络使用情况
– ps:查看进程状态
# 4. 第三方工具
– Toad:数据库管理工具
– SQL Developer:SQL开发工具
– Navicat:数据库管理工具
– Prometheus + Grafana:监控和可视化工具
Part04-生产案例与实战讲解
4.1 YashanDB调优工具使用案例一
案例背景:某企业数据库系统出现性能问题,需要使用调优工具来诊断和解决问题。
# 1. 环境信息
– 数据库版本:YashanDB 19c
– 操作系统:Oracle Linux 9.3
– 硬件配置:8核CPU,32GB内存,1TB SSD
– 业务类型:OLTP
# 2. 问题描述
– 系统响应缓慢,用户反映查询时间长
– 数据库CPU使用率高
– 某些SQL语句执行时间长
# 3. 故障排查
# 使用AWR报告分析系统性能
SQL> @$ORACLE_HOME/rdbms/admin/awrrpt.sql
# 分析AWR报告
– 数据库负载:CPU使用率达到80%
– 等待事件:主要是”db file sequential read”和”CPU time”
– SQL统计:发现多个执行时间长的SQL语句
– 资源使用:内存使用正常,I/O等待较高
# 查看执行时间长的SQL语句
SQL> SELECT sql_id, sql_text, executions, elapsed_time, buffer_gets
2 FROM v$sql
3 WHERE elapsed_time > 1000000000
4 ORDER BY elapsed_time DESC;
SQL_ID SQL_TEXT EXECUTIONS ELAPSED_TIME BUFFER_GETS
————- —————————————————- ———- ———— ————
a1b2c3d4e5f6 SELECT * FROM fgedu.orders WHERE customer_id = :1 100 10000000000 100000
f6e5d4c3b2a1 SELECT * FROM fgedu.customers WHERE customer_name = :1 50 5000000000 50000
# 分析SQL执行计划
SQL> EXPLAIN PLAN FOR
2 SELECT * FROM fgedu.orders WHERE customer_id = 123;
Explained.
SQL> SELECT * FROM TABLE(dbms_xplan.display);
PLAN_TABLE_OUTPUT
—————————————-
Plan hash value: 1234567890
——————————————————————————-
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
——————————————————————————-
| 0 | SELECT STATEMENT | | 10 | 100 | 500 (5)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS FULL| ORDERS | 10 | 100 | 500 (5)| 00:00:01 |
——————————————————————————-
# 4. 处理措施
# 使用SQL Tuning Advisor优化SQL
SQL> DECLARE
2 l_task_name VARCHAR2(30);
3 BEGIN
4 l_task_name := DBMS_SQLTUNE.CREATE_TUNING_TASK(
5 sql_text => ‘SELECT * FROM fgedu.orders WHERE customer_id = :1’,
6 user_name => ‘FGEDU’,
7 scope => ‘COMPREHENSIVE’,
8 time_limit => 60,
9 task_name => ‘tune_order_query’,
10 description => ‘Tune query for orders table’);
11 DBMS_SQLTUNE.EXECUTE_TUNING_TASK(l_task_name);
12 DBMS_OUTPUT.PUT_LINE(‘Task created and executed: ‘ || l_task_name);
13 END;
14 /
# 查看调优建议
SQL> SELECT DBMS_SQLTUNE.REPORT_TUNING_TASK(‘tune_order_query’) FROM DUAL;
# 实施调优建议
SQL> CREATE INDEX idx_orders_customer_id ON fgedu.orders(customer_id);
# 优化另一SQL语句
SQL> CREATE INDEX idx_customers_customer_name ON fgedu.customers(customer_name);
# 5. 验证结果
# 测试查询性能
SQL> SET TIMING ON
SQL> SELECT * FROM fgedu.orders WHERE customer_id = 123;
Elapsed: 00:00:00.01
# 对比优化前后的性能
# 优化前:Elapsed: 00:00:00.50
# 优化后:Elapsed: 00:00:00.01
# 检查系统负载
$ top -b -n 1 | grep Cpu
Cpu(s): 15.2%us, 3.2%sy, 0.0%ni, 81.5%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.1%si, 0.0%st
# 6. 预防措施
# 定期使用调优工具
– 定期生成AWR报告,分析系统性能
– 定期使用SQL Tuning Advisor,优化SQL语句
– 定期监控系统状态,及时发现问题
# 优化SQL语句
– 为频繁查询的列添加索引
– 重写性能差的SQL语句
– 合理使用SQL提示,指导优化器选择正确的执行计划
# 系统配置优化
– 合理配置内存,提高查询性能
– 优化I/O配置,提高数据访问速度
– 调整数据库参数,优化系统性能
4.2 YashanDB调优工具使用案例二
案例背景:某电商系统需要优化SQL语句性能,需要使用调优工具来分析和优化SQL语句。
# 1. 环境信息
– 数据库版本:YashanDB 19c
– 操作系统:Oracle Linux 9.3
– 硬件配置:16核CPU,64GB内存,2TB SSD
– 业务类型:OLTP,电商系统
# 2. 问题描述
– 系统在高峰期响应缓慢
– 某些SQL语句执行时间长
– 数据库I/O使用率高
# 3. 故障排查
# 查看执行时间长的SQL语句
SQL> SELECT sql_id, sql_text, executions, elapsed_time, buffer_gets
2 FROM v$sql
3 WHERE elapsed_time > 500000000
4 ORDER BY elapsed_time DESC;
SQL_ID SQL_TEXT EXECUTIONS ELAPSED_TIME BUFFER_GETS
————- —————————————————- ———- ———— ————
a1b2c3d4e5f6 SELECT * FROM fgedu.orders WHERE order_date BETWEEN :1 AND :2 1000 50000000000 1000000
f6e5d4c3b2a1 SELECT * FROM fgedu.order_items WHERE order_id = :1 2000 30000000000 600000
# 分析SQL执行计划
SQL> EXPLAIN PLAN FOR
2 SELECT * FROM fgedu.orders WHERE order_date BETWEEN TO_DATE(‘2025-01-01’, ‘YYYY-MM-DD’) AND TO_DATE(‘2025-01-31’, ‘YYYY-MM-DD’);
Explained.
SQL> SELECT * FROM TABLE(dbms_xplan.display);
PLAN_TABLE_OUTPUT
—————————————-
Plan hash value: 1234567890
——————————————————————————-
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
——————————————————————————-
| 0 | SELECT STATEMENT | | 10000 | 100K| 1000 (5)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS FULL| ORDERS | 10000 | 100K| 1000 (5)| 00:00:01 |
——————————————————————————-
# 4. 处理措施
# 使用SQL Tuning Advisor优化SQL
SQL> DECLARE
2 l_task_name VARCHAR2(30);
3 BEGIN
4 l_task_name := DBMS_SQLTUNE.CREATE_TUNING_TASK(
5 sql_text => ‘SELECT * FROM fgedu.orders WHERE order_date BETWEEN :1 AND :2’,
6 user_name => ‘FGEDU’,
7 scope => ‘COMPREHENSIVE’,
8 time_limit => 60,
9 task_name => ‘tune_order_date_query’,
10 description => ‘Tune query for orders table by order_date’);
11 DBMS_SQLTUNE.EXECUTE_TUNING_TASK(l_task_name);
12 END;
13 /
# 查看调优建议
SQL> SELECT DBMS_SQLTUNE.REPORT_TUNING_TASK(‘tune_order_date_query’) FROM DUAL;
# 实施调优建议
SQL> CREATE INDEX idx_orders_order_date ON fgedu.orders(order_date);
SQL> CREATE INDEX idx_order_items_order_id ON fgedu.order_items(order_id);
# 优化SQL语句
SQL> EXPLAIN PLAN FOR
2 SELECT /*+ PARALLEL(4) */ * FROM fgedu.orders WHERE order_date BETWEEN TO_DATE(‘2025-01-01’, ‘YYYY-MM-DD’) AND TO_DATE(‘2025-01-31’, ‘YYYY-MM-DD’);
# 5. 验证结果
# 测试查询性能
SQL> SET TIMING ON
SQL> SELECT * FROM fgedu.orders WHERE order_date BETWEEN TO_DATE(‘2025-01-01’, ‘YYYY-MM-DD’) AND TO_DATE(‘2025-01-31’, ‘YYYY-MM-DD’);
Elapsed: 00:00:00.10
# 对比优化前后的性能
# 优化前:Elapsed: 00:00:05.00
# 优化后:Elapsed: 00:00:00.10
# 检查系统负载
$ iostat -x 1 5
avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle
20.00 0.00 5.00 0.00 0.00 75.00
Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rMB/s wMB/s avgrq-sz avgqu-sz await r_await w_await svctm %util
sda 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
sdb 0.00 0.00 2.00 0.00 0.10 0.00 96.00 0.01 2.50 2.50 0.00 2.50 0.50
# 6. 预防措施
# 定期使用调优工具
– 定期分析SQL语句,找出性能问题
– 定期使用SQL Tuning Advisor,优化SQL语句
– 定期监控系统状态,及时发现问题
# 优化SQL语句
– 为频繁查询的列添加索引
– 合理使用并行查询,提高查询性能
– 优化WHERE子句,减少数据扫描范围
# 系统配置优化
– 合理配置内存,提高查询性能
– 优化I/O配置,提高数据访问速度
– 调整数据库参数,优化系统性能
4.3 YashanDB调优工具使用案例三
案例背景:某金融系统需要优化存储使用情况,需要使用调优工具来分析和优化存储。
# 1. 环境信息
– 数据库版本:YashanDB 19c
– 操作系统:Oracle Linux 9.3
– 硬件配置:12核CPU,48GB内存,1.5TB SSD
– 业务类型:OLAP,金融分析
# 2. 问题描述
– 表空间使用率高
– 存储碎片多
– 数据文件增长过快
# 3. 故障排查
# 查看表空间使用情况
SQL> SELECT tablespace_name, file_name, bytes/1024/1024 AS size_mb, autoextensible
2 FROM dba_data_files;
TABLESPACE_NAME FILE_NAME SIZE_MB AUTOEXTENSIBLE
————— ——————————————— ——- ————–
SYSTEM /yashanb/app/oradata/fgedudb/system01.dbf 500 YES
SYSAUX /yashanb/app/oradata/fgedudb/sysaux01.dbf 300 YES
UNDOTBS1 /yashanb/app/oradata/fgedudb/undotbs01.dbf 200 YES
USERS /yashanb/app/oradata/fgedudb/users01.dbf 100 YES
FGEDUTBS /yashanb/app/oradata/fgedudb/fgedutbs01.dbf 5000 YES
# 查看表空间使用率
SQL> SELECT tablespace_name, used_percent
2 FROM dba_tablespace_usage_metrics;
TABLESPACE_NAME USED_PERCENT
————— ————
SYSTEM 80
SYSAUX 75
UNDOTBS1 60
USERS 90
FGEDUTBS 95
# 查看存储碎片
SQL> SELECT segment_name, segment_type, blocks, extents
2 FROM dba_segments
3 WHERE tablespace_name = ‘FGEDUTBS’
4 ORDER BY extents DESC;
SEGMENT_NAME SEGMENT_TYPE BLOCKS EXTENTS
————- ————- ——– ———-
ORDERS TABLE 1000000 1000
CUSTOMERS TABLE 500000 500
TRANSACTIONS TABLE 2000000 2000
# 4. 处理措施
# 使用Segment Advisor分析存储
SQL> DECLARE
2 l_task_id NUMBER;
3 BEGIN
4 l_task_id := DBMS_ADVISOR.CREATE_TASK(‘Segment Advisor’);
5 DBMS_ADVISOR.SET_TASK_PARAMETER(l_task_id, ‘TARGET_TYPE’, ‘TABLESPACE’);
6 DBMS_ADVISOR.SET_TASK_PARAMETER(l_task_id, ‘TARGET_OBJECT’, ‘FGEDUTBS’);
7 DBMS_ADVISOR.EXECUTE_TASK(l_task_id);
8 DBMS_OUTPUT.PUT_LINE(‘Task created and executed: ‘ || l_task_id);
9 END;
10 /
# 查看存储优化建议
SQL> SELECT DBMS_ADVISOR.GET_TASK_REPORT(l_task_id) FROM DUAL;
# 实施存储优化
# 1. 重建表
SQL> ALTER TABLE fgedu.orders MOVE;
SQL> ALTER TABLE fgedu.customers MOVE;
SQL> ALTER TABLE fgedu.transactions MOVE;
# 2. 重建索引
SQL> ALTER INDEX idx_orders_customer_id REBUILD;
SQL> ALTER INDEX idx_orders_order_date REBUILD;
SQL> ALTER INDEX idx_customers_customer_id REBUILD;
# 3. 调整表空间
SQL> ALTER TABLESPACE FGEDUTBS ADD DATAFILE ‘/yashanb/app/oradata/fgedudb/fgedutbs02.dbf’ SIZE 5000M AUTOEXTEND ON;
# 5. 验证结果
# 查看表空间使用率
SQL> SELECT tablespace_name, used_percent
2 FROM dba_tablespace_usage_metrics;
TABLESPACE_NAME USED_PERCENT
————— ————
SYSTEM 80
SYSAUX 75
UNDOTBS1 60
USERS 90
FGEDUTBS 45
# 查看存储碎片
SQL> SELECT segment_name, segment_type, blocks, extents
2 FROM dba_segments
3 WHERE tablespace_name = ‘FGEDUTBS’
4 ORDER BY extents DESC;
SEGMENT_NAME SEGMENT_TYPE BLOCKS EXTENTS
————- ————- ——– ———-
ORDERS TABLE 1000000 100
CUSTOMERS TABLE 500000 50
TRANSACTIONS TABLE 2000000 200
# 6. 预防措施
# 定期使用调优工具
– 定期分析表空间使用情况
– 定期使用Segment Advisor,优化存储
– 定期监控存储碎片,及时整理
# 存储管理
– 合理规划表空间大小
– 定期检查数据文件增长情况
– 合理设置数据文件的自动扩展参数
– 定期备份数据,确保数据安全
# 系统配置优化
– 优化存储配置,提高I/O性能
– 合理配置数据库参数,优化存储使用
– 考虑使用自动存储管理(ASM),提高存储管理效率
Part05-风哥经验总结与分享
5.1 YashanDB调优工具使用经验总结
YashanDB调优工具使用经验总结:
- 选择合适的调优工具:根据具体的调优需求,选择合适的调优工具
- 定期使用调优工具:定期使用调优工具进行性能监控和优化
- 结合使用多种工具:结合使用多种调优工具,全面分析性能问题
- 自动化使用:自动化使用调优工具,提高工作效率
- 持续学习:持续学习调优工具的新功能和最佳实践
- 注重实战:通过实际案例,积累调优经验
- 建立监控体系:建立完善的性能监控体系,及时发现性能问题
- 持续优化:持续优化系统性能,确保系统的稳定运行
5.2 YashanDB调优工具使用检查清单
– [ ] 调优工具是否选择合理
– [ ] 调优工具是否定期使用
– [ ] 调优工具是否正确配置
– [ ] 调优工具的输出是否分析
– [ ] 调优建议是否实施
– [ ] 调优结果是否验证
– [ ] 监控体系是否建立
– [ ] 故障处理机制是否完善
– [ ] 调优经验是否总结
– [ ] 调优工具是否更新
# 调优工具维护检查清单
– [ ] 调优工具的配置是否备份
– [ ] 调优工具的日志是否检查
– [ ] 调优工具的版本是否更新
– [ ] 调优工具的权限是否正确
– [ ] 调优工具的资源是否充足
– [ ] 调优工具的兼容性是否检查
– [ ] 调优工具的使用是否培训
– [ ] 调优工具的文档是否完善
5.3 YashanDB调优工具推荐
YashanDB调优工具推荐:
- 系统自带工具:
- EXPLAIN PLAN:分析SQL执行计划
- SQL Tuning Advisor:SQL语句调优建议
- AWR:自动工作负载仓库
- ASH:活动会话历史
- ADDM:自动数据库诊断监视器
- Enterprise Manager:企业管理器
- 操作系统工具:
- top:监控系统资源使用情况
- iostat:监控I/O使用情况
- vmstat:监控虚拟内存使用情况
- netstat:监控网络使用情况
- sar:系统活动报告
- 第三方工具:
- Toad:数据库管理工具
- SQL Developer:SQL开发工具
- Navicat:数据库管理工具
- Prometheus + Grafana:监控和可视化工具
- Zabbix:监控系统
- 开源工具:
- MySQL Workbench:数据库设计和管理工具
- pgAdmin:PostgreSQL管理工具
- DBeaver:通用数据库管理工具
- Grafana:数据可视化工具
- Prometheus:监控系统
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