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通过一个案例彻底读懂10046 trace--字节级深入破解

时间:2017-06-28 13:03:06      阅读:134      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:字节   ble   个数   优化   tracking   nali   build   也有   介绍   

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2014.7.23晚20:30 Oracle support组猫大师分享《通过一个案例彻底读懂10046 trace--字节级深入破解》

 

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  我仅仅提一个问题, 有谁能把> 的选择率真的搞清楚? DIS上都没有讲清楚。


  这些东西谁都没讲明确。 连oracle COE都说不清楚。

 

+++我给你看个东西

--------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation	  | Name | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time	 |
--------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT  |	 |     1 |    10 |   349   (1)| 00:00:05 |
|*  1 |  TABLE ACCESS FULL| T1	 |     1 |    10 |   349   (1)| 00:00:05 |
--------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
   1 - filter("OBJECT_NAME"=‘00440‘)

table name:T1
column name:OBJECT_NAME
num_rows:87417
num distinct:48128
num_nulls:797
density:.0000115446779034865
histogram:HEIGHT BALANCED
high_value:4435(D5) -- internal value:354151154089362000000000000000000000
low_value:3030343432(00442) -- internal value:250207940888765000000000000000000000

00400 internal Value : 250207940886347000000000000000000000

ENDPOINT_VALUE	     ENDPOINT_NUMBER BUCKET_COUNT
-------------------- --------------- ------------
46641				  40		1
47796				  41		1
A1				  49		8
B2				  58		9
C3				  66		8
D5				  75		9


 

Density = (Bucket_total - Buckets_all_popular_value)/
Bucket_total/(NDV - popular_values.COUNT)
 =(75 - 34)/75/(48128 - 4) = .00001136

Sel = .00001136 * (87417 - 797)/87417 * (1 - ((250207940888765000000000000000000000 - 250207940886347000000000000000000000)/(354151154089362000000000000000000000 - 250207940888765000000000000000000000)))
= .000011256
Card = 87417 * .000011256 = .983965752

这是:col=val and val<low_value and value>2*low_value - high_value
相似这种条件的算法。

high_value:4435(D5) -- internal value:354151154089362000000000000000000000
low_value:3030343432(00442) -- internal value:250207940888765000000000000000000000

00400 internal Value : 250207940886347000000000000000000000

这三个数字是怎么得出来的?

D5在dba_tab_columns里,存成这种:4435, 事实上oracle内部计算用的值是:354151154089362000000000000000000000


 Density * A4Nulls * (1 - ((val - low_value)/(high_value - low_value)))这是公式。 有这个公式,是没实用的。

你不会用。

与事实上。 他在告诉你怎么COST。不如说。他是想告诉你, 怎么研究oracle的算法。

事实上就是告诉你, 怎么猜。 里面也有错的。

比方cardinality他都是用ceil()一下, 事实上,oracle多数情况下用round

 

大家是否面对生产上非常慢的SQL束手无策,常常碰到相似以下的一些问题,这里我仅仅是举例。。


1. merge join cartestian引发的严重性能问题.
2. 为什么这条SQL一定要走index skip scan? --在patition表上rebuild index引起的问题.
3. 为什么这条SQL总是走full table scan?
4. 什么引发了wrong results?


要想搞懂SQL的根源问题。真正的算法,真正的底层,真正的干货。。

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选择率,基数计算公式
-------------------------
1. 单表无直方图
 1.1 (col = val)在range内
 1.2. (> < <= >= between。 在range内
 1.3. out-of range
 
2. 单表有frequency直方图
 2.1 (col = val)在range内
 2.2. (> < <= >= between。 在range内
 2.3. out-of range
 
3. 单表有hight balanced直方图
 2.1 (col = val)在range内
 2.2. (> < <= >= between, 在range内
 2.3. out-of range
 
4. Join选择率计算


成本计算公式:

1. 重要的概念 
----------------- 
 1.1
 1.2 Cost计算模型.
 1.3 Cost单位. 
 1.4 单块读的次数(#SRds)
 1.5 多块读的次数(#MRds)
 1.6 系统统计信息
 1.7 Join Selectivity & Cardinality
 
2. 单表訪问(没有直方图) 
------------------ 
 2.1 Cost Model Components
 2.2 全表扫描的成本计算
 2.3 表的Cardinality和selectivity
 
3. Index扫描 
------------------ 
 3.1 公式:
 3.2 通过B*Tree index扫描表

Join
--------- 
4. Nested Loop

5. Hash Join and Sort Merge Join

 

 

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