首頁 資料庫 mysql教程 无语的indexhint:手工分配哈希区,5小时不出结果,优化后20分钟

无语的indexhint:手工分配哈希区,5小时不出结果,优化后20分钟

Jun 07, 2016 pm 04:06 PM
分配

同事发来一个语句,说5个小时不出结果,我滴个神呀,想看看到底是什么垃圾语句造成的。于是叫同事发过来。不看不知道,一看吓一跳,3个表关联,强制使用了2个index hint,其中一个表9g,一个表67g,还有一个小表40Mb。无知的开发人员,以为走index就是快的,

同事发来一个语句,说5个小时不出结果,我滴个神呀,想看看到底是什么垃圾语句造成的。于是叫同事发过来。不看不知道,一看吓一跳,3个表关联,强制使用了2个index hint,其中一个表9g,一个表67g,还有一个小表40Mb。无知的开发人员,以为走index就是快的,哎。。。
下面是同事发来的语句: 
select /*+  parallel(t,4) index(a,IDX_COMMBASUBSHIST_1) index(b,IDX_COMMCMSERVHIST_1)*/
    1,
    t.DISC_ID,
    t.DISC_LEV,
    to_date(20140117082042, 'yyyymmddhh24miss'),
    t.MSINFO_ID,
    t.ORG_ID,
    t.SERV_ID,
    t.SUBS_ID,
    t.OBJ_GRP_ID,
    a.SUBS_CODE,
    a.SUBS_STAT,
    a.SUBS_STAT_REASON,
    a.SUBS_STAT_DATE,
    a.ACTION_ID,
    a.ACTION_TYPE,
    a.ACTION_EX_TYPE,
    a.ACT_DATE,
    a.REQ_ID,
    a.STAFF_ID,
    a.CMMS_CUST_CODE,
    a.SPEED_VALUE,
    b.ACC_NBR,
    b.CUST_ID,
    b.SERV_NBR,
    b.CONSUME_GRADE,
    b.SERV_LEV,
    b.ACCOUNT_NBR,
    b.CITY_VILLAGE_ID,
    b.SERV_CHANNEL_ID,
    b.SERV_STAT_ID,
    b.CUST_CLASS_DL,
    b.CUST_TYPE_ID,
    b.USER_TYPE,
    b.USER_CHAR,
    b.PAYMENT_TYPE,
    b.BILLING_TYPE,
    b.PROD_ID,
    b.PROD_CAT_ID,
    b.EXCHANGE_ID,
    b.SERV_COL1,
    b.SERV_COL2,
    b.AREA_ID,
    b.SUBST_ID,
    b.BRANCH_ID,
    b.STOP_TYPE,
    b.CUST_MANAGER_ID,
    b.CREATE_DATE,
    b.ADDRESS_ID,
    b.SUBS_DATE,
    b.OPEN_DATE,
    b.MODI_STAFF_ID,
    b.CMMS_CUST_ID,
    b.CUST_NAME,
    b.SALES_ID,
    b.SALES_TYPE_ID,
    b.SERV_ADDR_ID,
    t.HIST_CREATE_DATE,
    b.ARREAR_MONTH,
    b.ARREAR_MONTH_LAST,
    t.SALESTAFF_ID,
    t.EHOME_TYPE,
    t.EHOME_CLASS,
    b.strat_grp_dl,
    b.sale_org1,
    b.sale_org2,
    b.sale_org3,
    b.location_type,
    b.region_flag,
    b.terminal_id,
    b.pstn_id,
    b.fee_id,
    b.payment_id,
    b.billing_id,
    b.strat_grp_xl,
    b.fld1,
    b.fld3,
    b.cust_level,
    b.group_cust_type,
    b.cust_region,
    b.group_cust_grade,
    b.control_level,
    b.net_connect_type,
    b.trade_type_id,
    b.acc_nbr2,
    b.cdma_class_id,
    b.phone_number_id,
    b.develop_channel,
    b.online_time,
    t.wireless_type,
    b.new_serv_stat_id,
    b.is_phs_tk,
    b.serv_grp_type,
    b.state,
    t.cdma_disc_type,
    b.mix_disc,
    b.is_3g,
    t.add_disc_type,
    to_number(nvl(b.business_type, '-1')),
    nvl(t.label_num, -1),
    b.is_mix_prod,
    t.price_id,
    t.disc_item_id,
    b.STD_SUBST_ID,
    b.STD_BRANCH_ID,
    t.DISC_ITEM_ID_OP,
    t.PRICE_ID_OP,
    t.business_type,
    b.new_prod_id,
    b.BOARD_SUBST_ID,
    b.BOARD_BRANCH_ID
     from RPT_COMM_BA_SUBS_HIST  a,
          RPT_COMM_CM_SERV_HIST  b,
          TB_COMM_BA_MSDISC_TEMP t
    where a.subs_id = t.subs_id
      and b.serv_id = t.serv_id



--同事说开销比较大。有450W。。下面是执行计划:
<img src="/static/imghw/default1.png"  data-src="http://img.blog.csdn.net/20141025102001913?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvZ2RtemxoajE=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center"  class="lazy" alt="" />
 
/*
涉及的表大小:
OWNER	SEGMENT_NAME	SEGMENT_TYPE	Size(Mb)
SUMMARY_SJZ_GZ	TB_COMM_BA_MSDISC_TEMP	TABLE	40
SUMMARY_SJZ_GZ	RPT_COMM_CM_SERV_HIST	TABLE PARTITION	9016.1875
SUMMARY_SJZ_GZ	RPT_COMM_BA_SUBS_HIST	TABLE PARTITION	67330.25

以下是优化思路:
强制使用索引,导致其中9g的表走了index full scan,然后回表。因为除了index fast scan以外,其他索引扫描都是单块读,回表又是单块读。导致速度非常慢。优化时考虑使用哈希连接,40Mb的小表作为驱动表,连接9g的表,最后连接超大的67G的表。
优化时使用的技术:
1.	use_hash(a,b),使用哈希表关联方式
2.	/*+parallel(a 5)*/;并行处理
3.	db_file_multiblock_read_count多块读参数设置为最大
4.	workarea_size_policy设置为手工管理
5.	sort_area_size设为接近最大
6.        hash_area_size设为接近最大

<p>5小时不出结果,优化后20分钟不到出结果,就是这么神奇。</p><p>alter session enable parallel dml;
alter session set workarea_size_policy=manual;
alter session set sort_area_size=2100000000;
alter session set hash_area_size=2100000000;
alter session set db_file_multiblock_read_count=128;




select &#160;/*+parallel(a,5) parallel(b,5) parallel(t,5) leading(t) use_hash(t,b) user_hash(b,a)*/
&#160; &#160; &#160;1,
&#160; &#160; t.DISC_ID,
&#160; &#160; t.DISC_LEV,
&#160; &#160; to_date(20140117082042, &#39;yyyymmddhh24miss&#39;),
&#160; &#160; t.MSINFO_ID,
&#160; &#160; t.ORG_ID,
&#160; &#160; t.SERV_ID,
&#160; &#160; t.SUBS_ID,
&#160; &#160; t.OBJ_GRP_ID,
&#160; &#160; a.SUBS_CODE,
&#160; &#160; a.SUBS_STAT,
&#160; &#160; a.SUBS_STAT_REASON,
&#160; &#160; a.SUBS_STAT_DATE,
&#160; &#160; a.ACTION_ID,
&#160; &#160; a.ACTION_TYPE,
&#160; &#160; a.ACTION_EX_TYPE,
&#160; &#160; a.ACT_DATE,
&#160; &#160; a.REQ_ID,
&#160; &#160; a.STAFF_ID,
&#160; &#160; a.CMMS_CUST_CODE,
&#160; &#160; a.SPEED_VALUE,
&#160; &#160; b.ACC_NBR,
&#160; &#160; b.CUST_ID,
&#160; &#160; b.SERV_NBR,
&#160; &#160; b.CONSUME_GRADE,
&#160; &#160; b.SERV_LEV,
&#160; &#160; b.ACCOUNT_NBR,
&#160; &#160; b.CITY_VILLAGE_ID,
&#160; &#160; b.SERV_CHANNEL_ID,
&#160; &#160; b.SERV_STAT_ID,
&#160; &#160; b.CUST_CLASS_DL,
&#160; &#160; b.CUST_TYPE_ID,
&#160; &#160; b.USER_TYPE,
&#160; &#160; b.USER_CHAR,
&#160; &#160; b.PAYMENT_TYPE,
&#160; &#160; b.BILLING_TYPE,
&#160; &#160; b.PROD_ID,
&#160; &#160; b.PROD_CAT_ID,
&#160; &#160; b.EXCHANGE_ID,
&#160; &#160; b.SERV_COL1,
&#160; &#160; b.SERV_COL2,
&#160; &#160; b.AREA_ID,
&#160; &#160; b.SUBST_ID,
&#160; &#160; b.BRANCH_ID,
&#160; &#160; b.STOP_TYPE,
&#160; &#160; b.CUST_MANAGER_ID,
&#160; &#160; b.CREATE_DATE,
&#160; &#160; b.ADDRESS_ID,
&#160; &#160; b.SUBS_DATE,
&#160; &#160; b.OPEN_DATE,
&#160; &#160; b.MODI_STAFF_ID,
&#160; &#160; b.CMMS_CUST_ID,
&#160; &#160; b.CUST_NAME,
&#160; &#160; b.SALES_ID,
&#160; &#160; b.SALES_TYPE_ID,
&#160; &#160; b.SERV_ADDR_ID,
&#160; &#160; t.HIST_CREATE_DATE,
&#160; &#160; b.ARREAR_MONTH,
&#160; &#160; b.ARREAR_MONTH_LAST,
&#160; &#160; t.SALESTAFF_ID,
&#160; &#160; t.EHOME_TYPE,
&#160; &#160; t.EHOME_CLASS,
&#160; &#160; b.strat_grp_dl,
&#160; &#160; b.sale_org1,
&#160; &#160; b.sale_org2,
&#160; &#160; b.sale_org3,
&#160; &#160; b.location_type,
&#160; &#160; b.region_flag,
&#160; &#160; b.terminal_id,
&#160; &#160; b.pstn_id,
&#160; &#160; b.fee_id,
&#160; &#160; b.payment_id,
&#160; &#160; b.billing_id,
&#160; &#160; b.strat_grp_xl,
&#160; &#160; b.fld1,
&#160; &#160; b.fld3,
&#160; &#160; b.cust_level,
&#160; &#160; b.group_cust_type,
&#160; &#160; b.cust_region,
&#160; &#160; b.group_cust_grade,
&#160; &#160; b.control_level,
&#160; &#160; b.net_connect_type,
&#160; &#160; b.trade_type_id,
&#160; &#160; b.acc_nbr2,
&#160; &#160; b.cdma_class_id,
&#160; &#160; b.phone_number_id,
&#160; &#160; b.develop_channel,
&#160; &#160; b.online_time,
&#160; &#160; t.wireless_type,
&#160; &#160; b.new_serv_stat_id,
&#160; &#160; b.is_phs_tk,
&#160; &#160; b.serv_grp_type,
&#160; &#160; b.state,
&#160; &#160; t.cdma_disc_type,
&#160; &#160; b.mix_disc,
&#160; &#160; b.is_3g,
&#160; &#160; t.add_disc_type,
&#160; &#160; to_number(nvl(b.business_type, &#39;-1&#39;)),
&#160; &#160; nvl(t.label_num, -1),
&#160; &#160; b.is_mix_prod,
&#160; &#160; t.price_id,
&#160; &#160; t.disc_item_id,
&#160; &#160; b.STD_SUBST_ID,
&#160; &#160; b.STD_BRANCH_ID,
&#160; &#160; t.DISC_ITEM_ID_OP,
&#160; &#160; t.PRICE_ID_OP,
&#160; &#160; t.business_type,
&#160; &#160; b.new_prod_id,
&#160; &#160; b.BOARD_SUBST_ID,
&#160; &#160; b.BOARD_BRANCH_ID
&#160; &#160; &#160;from SUMMARY_SJZ_GZ.RPT_COMM_BA_SUBS_HIST &#160;a,
&#160; &#160; &#160; &#160; &#160; SUMMARY_SJZ_GZ.RPT_COMM_CM_SERV_HIST &#160;b,
&#160; &#160; &#160; &#160; &#160; SUMMARY_SJZ_GZ.TB_COMM_BA_MSDISC_TEMP t
&#160; &#160; where a.subs_id = t.subs_id
&#160; &#160; &#160; and b.serv_id = t.serv_id
</p>
登入後複製
登入後複製
登入後複製
登入後複製
登入後複製
登入後複製
本網站聲明
本文內容由網友自願投稿,版權歸原作者所有。本站不承擔相應的法律責任。如發現涉嫌抄襲或侵權的內容,請聯絡admin@php.cn

熱AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免費脫衣圖片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脫衣器

Video Face Swap

Video Face Swap

使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱工具

記事本++7.3.1

記事本++7.3.1

好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版

SublimeText3漢化版

中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1

禪工作室 13.0.1

強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

與MySQL中使用索引相比,全表掃描何時可以更快? 與MySQL中使用索引相比,全表掃描何時可以更快? Apr 09, 2025 am 12:05 AM

全表掃描在MySQL中可能比使用索引更快,具體情況包括:1)數據量較小時;2)查詢返回大量數據時;3)索引列不具備高選擇性時;4)複雜查詢時。通過分析查詢計劃、優化索引、避免過度索引和定期維護表,可以在實際應用中做出最優選擇。

可以在 Windows 7 上安裝 mysql 嗎 可以在 Windows 7 上安裝 mysql 嗎 Apr 08, 2025 pm 03:21 PM

是的,可以在 Windows 7 上安裝 MySQL,雖然微軟已停止支持 Windows 7,但 MySQL 仍兼容它。不過,安裝過程中需要注意以下幾點:下載適用於 Windows 的 MySQL 安裝程序。選擇合適的 MySQL 版本(社區版或企業版)。安裝過程中選擇適當的安裝目錄和字符集。設置 root 用戶密碼,並妥善保管。連接數據庫進行測試。注意 Windows 7 上的兼容性問題和安全性問題,建議升級到受支持的操作系統。

說明InnoDB全文搜索功能。 說明InnoDB全文搜索功能。 Apr 02, 2025 pm 06:09 PM

InnoDB的全文搜索功能非常强大,能够显著提高数据库查询效率和处理大量文本数据的能力。1)InnoDB通过倒排索引实现全文搜索,支持基本和高级搜索查询。2)使用MATCH和AGAINST关键字进行搜索,支持布尔模式和短语搜索。3)优化方法包括使用分词技术、定期重建索引和调整缓存大小,以提升性能和准确性。

mysql:簡單的概念,用於輕鬆學習 mysql:簡單的概念,用於輕鬆學習 Apr 10, 2025 am 09:29 AM

MySQL是一個開源的關係型數據庫管理系統。 1)創建數據庫和表:使用CREATEDATABASE和CREATETABLE命令。 2)基本操作:INSERT、UPDATE、DELETE和SELECT。 3)高級操作:JOIN、子查詢和事務處理。 4)調試技巧:檢查語法、數據類型和權限。 5)優化建議:使用索引、避免SELECT*和使用事務。

InnoDB中的聚類索引和非簇索引(次級索引)之間的差異。 InnoDB中的聚類索引和非簇索引(次級索引)之間的差異。 Apr 02, 2025 pm 06:25 PM

聚集索引和非聚集索引的區別在於:1.聚集索引將數據行存儲在索引結構中,適合按主鍵查詢和範圍查詢。 2.非聚集索引存儲索引鍵值和數據行的指針,適用於非主鍵列查詢。

mysql 和 mariadb 可以共存嗎 mysql 和 mariadb 可以共存嗎 Apr 08, 2025 pm 02:27 PM

MySQL 和 MariaDB 可以共存,但需要謹慎配置。關鍵在於為每個數據庫分配不同的端口號和數據目錄,並調整內存分配和緩存大小等參數。連接池、應用程序配置和版本差異也需要考慮,需要仔細測試和規劃以避免陷阱。在資源有限的情況下,同時運行兩個數據庫可能會導致性能問題。

mysql用戶和數據庫的關係 mysql用戶和數據庫的關係 Apr 08, 2025 pm 07:15 PM

MySQL 數據庫中,用戶和數據庫的關係通過權限和表定義。用戶擁有用戶名和密碼,用於訪問數據庫。權限通過 GRANT 命令授予,而表由 CREATE TABLE 命令創建。要建立用戶和數據庫之間的關係,需創建數據庫、創建用戶,然後授予權限。

RDS MySQL 與 Redshift 零 ETL 集成 RDS MySQL 與 Redshift 零 ETL 集成 Apr 08, 2025 pm 07:06 PM

數據集成簡化:AmazonRDSMySQL與Redshift的零ETL集成高效的數據集成是數據驅動型組織的核心。傳統的ETL(提取、轉換、加載)流程複雜且耗時,尤其是在將數據庫(例如AmazonRDSMySQL)與數據倉庫(例如Redshift)集成時。然而,AWS提供的零ETL集成方案徹底改變了這一現狀,為從RDSMySQL到Redshift的數據遷移提供了簡化、近乎實時的解決方案。本文將深入探討RDSMySQL零ETL與Redshift集成,闡述其工作原理以及為數據工程師和開發者帶來的優勢。

See all articles