Statspack之十二-db file scattered read-DB文件分散读取

51testing

这种情况通常显示与全表扫描相关的等待。
当数据库进行全表扫时，基于性能的考虑，数据会分散(scattered)读入Buffer Cache。如果这个等待事件比较显著，
可能说明对于某些全表扫描的表，没有创建索引或者没有创建合适的索引，我们可能需要检查这些数据表已确定是否进
行了正确的设置。

然而这个等待事件不一定意味着性能低下，在某些条件下Oracle会主动使用全表扫描来替换索引扫描以提高性能，这
和访问的数据量有关，在CBO下Oracle会进行更为智能的选择，在RBO下Oracle更倾向于使用索引。

因为全表扫描被置于LRU（Least Recently Used，最近最少适用）列表的冷端（cold end），对于频繁访问的较
小的数据表，可以选择把他们Cache到内存中，以避免反复读取。

当这个等待事件比较显著时，可以结合v$session_longops动态性能视图来进行诊断，该视图中记录了长时间（运
行时间超过6秒的）运行的事物，可能很多是全表扫描操作（不管怎样，这部分信息都是值得我们注意的）。

我们通过通过一个案例分析来熟悉一下这个等待事件:

DB Name        DB Id     Instance    Inst Num  Release     OPS   Host         ----------  -----------  ----------  --------  ----------  ----  ----------   K2        1999167370      k2              1  8.1.5.0.0   NO      k2       这是一个8.1.5的数据库系统，通过脚本增强，我们可以在8.1.5的数据库上使用statspack来进行数据库诊断。                                                             Snap Length   Start Id    End Id       Start Time             End Time         (Minutes)    --------  --------  --------------------  --------------------  -----------        170       176  25-Feb-03 10:00:11    25-Feb-03 15:00:05         299.90   Cache Sizes                                                                   ~~~~~~~~~~~                                                                              db_block_buffers:       64000                                                    db_block_size:        8192                                                       log_buffer:     8388608                                                 shared_pool_size:   157286400                                                                                                                    ………………                                                                                                  Top 5 Wait Events                                                             ~~~~~~~~~~~~~~~~~                                                     Wait  % TotalEvent                                          Waits     Time (cs)  Wt Time-------------------------------------------- ------------ ----------------------- -------db file scattered read                         16,842,920             3,490,719   43.32latch free                                     844,272      3,270,073   40.58buffer busy waits                               114,421          933,136   11.58db file sequential read                          2,067,910         117,750    1.46enqueue                                          464          110,840    1.38         -------------------------------------------------------------        这是一个典型的性能低下的系统，几个重要的等待事件都在Top 5中出现，其中，前3个等待极为显著，需要进行相应的调整。在5小时的采样间隔内，其中db file scattered read累计等待时间约10小时，已经成为影响系统性能的主要原因。了解了这些以后我们就可以进一步察看相关SQL看是否存在可以的SQL语句。SQL ordered by Gets for DB: K2  Instance: k2  Snaps:     170 -    176                                                                                                                 Gets       % of                                  Buffer Gets     Executes   per Exec    Total   Hash Value                  -------------- ------------ ------------ ------ ------------                  SQL statement                                                                 ------------------------------------------------------------------------------     6,480,163           12    540,013.6    2.4   3791855498                    SELECT "PROCESS_REQ"."WORK_ID", "PROCESS_REQ"."STOCK_NO",    "PROCESS_R                                                                                   3,784,566           16    236,535.4    1.4   2932917818                  SELECT * FROM FIND_LATER_WO ORDER BY NOTE,ORDER_NO                                                                                                                 1,200,976            3    400,325.3     .4   4122791109                    SELECT "ITEM_STOCK"."ITEM_NO",              "ITEM"."NOTE",            "ITEM"                                                                                      923,944            9    102,660.4     .3   2200071737                    SELECT  "ITEM_STOCK"."ITEM_NO" ,           "ITEM_STOCK"."STOCK_NO" ,                                                                                             921,301            3    307,100.3     .3   2218843294                    SELECT "ITEM_STOCK"."ITEM_NO",              "ITEM"."NOTE",            "ITEM"                                                                                     911,285            3    303,761.7     .3   1769130587                    SELECT  "LISTS"."ITEM_NO" ,           "LISTS"."SUB_ITEM" ,           "LISTS"                                                                                     831,439            2    415,719.5     .3   1349577999                    SELECT  "GROUP_OPER"."ITEM_NO" ,           "GROUP_OPER"."PROCESS_ID" ,                                                                                           802,918            1    802,918.0     .3   3613809507                    SELECT  "LISTS"."ITEM_NO" ,           "LISTS"."SUB_ITEM" ,           "ITEM".                                                                                     800,548            2    400,274.0     .3   2643788247                    SELECT "ITEM_STOCK"."ITEM_NO",              "ITEM"."NOTE",            "ITEM"                                                                                     666,085            2    333,042.5     .2   3391363608                    SELECT "ITEM_STOCK"."ITEM_NO",              "ITEM_STOCK"."STOCK_NO",                  ………..                                                               注意到以上很多查询导致的Buffer Gets都非常庞大，我们非常有理由怀疑索引存在问题，甚至缺少必要的索引。以上记录的是SQL的片段，通过Hash Value值结合v$sql_text我们可以获得完整的SQL语句。在这次诊断中，我紧接着去查询的是v$session_longops数据表，一个分组查询的结果如下:TARGET                                  COUNT(*)---------------------------------------------------------------- ----------SA.PPBT_GRAPHOBJTABLE                  418SA.PPBT_PPBTOBJRELATTABLE              53我们发现这些问题SQL的全表扫描(结合v$session_longops视图中的OPNAME)主要集中在PPBT_GRAPHOBJTABLE和PPBT_PPBTOBJRELATTABLE两张数据表上。进一步研究发现这两个数据表上没有任何索引，并且有相当的数据量:SQL> select count(*) from SA.PPBT_PPBTOBJRELATTABLE;  COUNT(*)----------   1209017　SQL> select count(*) from SA.PPBT_GRAPHOBJTABLE;   COUNT(*)----------      2445在创建了合适的索引后，系统性能得到了大幅提高!