Oracle 高水位线和全表扫描

--Oracle 高水位线和全表扫描
--------------------------2013/11/22

高水位线好比水库中储水的水位线,用于描述数据库中段的扩展方式。高水位线对全表扫描方式有着至关重要的影响。当使用delete 操作

表记录时,高水位线并不会下降,随之导致的是全表扫描的实际开销并没有任何减少。本文给出高水位线的描述,如何降低高水位线,以及高水
位线对全表扫描的影响。
一、何谓高水位线
如前所述,类似于水库中储水的水位线。只不过在数据库中用于描述段的扩展方式。
可以将数据段或索引段等想象为一个从左到右依次排开的一系列块。当这些块中未填充任何数据时,高水位线位于块的最左端(底端)
随着记录的不断增加,新块不断地被填充并使用,高水位线随之向右移动。高水位线之上为未格式化的数据块。
删除(delete)操作之后,高水位线之下的块处于空闲状态,但高水位线并不随之下降,直到重建,截断或收缩表段。
全表扫描会扫描高水位线之下的所有块,包括空闲数据块(执行了delete操作)。
低高水位线
是在使用ASSM时的一个概念。即使用ASSM时除了高水位线之外,还包括一个低高水位线。低高水位线一定是位于高水位线之下。
当段使用MSSM管理方式时只有一种情况即只存在一个高水位线。
使用MMSM时,当HWM升高时,Oracle立即格式化所有块且有效,并可以安全读取。仅当第一次使用时完成格式化,便于安全读取数据。
使用ASSM时,当HWM升高时,Oracle并不会立即格式化所有块。仅当第一次使用时完成格式化,便于安全读取数据。
使用低高水位线可以减少当全面扫描表段时,低高水位线与高水位线之间不安全块的检查数量。即低高水位线之下的块不再检查。
二、演示高水位线与全表扫描
SQL> create table t    -->创建测试表
  2  as
  3  select rownum as id,
  4  round(dbms_random.normal*1000) AS val1,
  5  dbms_random.string('p',250) AS pad
  6  from dual
  7  connect by level <=10000;
Table created.
SQL> exec dbms_stats.gather_table_stats('SCOTT','T',cascade=>true);  -->收集统计信息
SQL> @Tab_Stat                        -->从dba_tab_statistics中获得表对象的统计信息,此时无empty_blocks的信息
Enter value for input_table_name: t
Enter value for input_owner: scott
  NUM_ROWS      BLKS    EM_BLKS  AVG_SPACE  CHAIN_CNT AVG_ROW_LEN AVG_ROWS_PER_BLOCK LST_ANLY  STA
---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------- ------------------ --------- ---
    10000        387          0          0          0        259                26 03-NOV-11 NO
/**************************************************/
/* Author: Robinson Cheng                        */ 
/* Blog:  http://blog.csdn.net/robinson_0612    */
/* MSN:    robinson_0612@hotmail.com              */
/* QQ:    645746311                              */ 
/**************************************************/
SQL> analyze table t compute statistics;    -->执行analyze
SQL> @Tab_Stat                              -->此时的empty_blocks值为125
Enter value for input_table_name: t
Enter value for input_owner: scott
  NUM_ROWS      BLKS    EM_BLKS  AVG_SPACE  CHAIN_CNT AVG_ROW_LEN AVG_ROWS_PER_BLOCK LST_ANLY  STA
---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------- ------------------ --------- ---
    10000        387        125        920          0        262                26 03-NOV-11 NO
SQL> col segment_name format a15
SQL> select segment_name,segment_type,blocks,extents from dba_segments  -->查看表段上的块的信息
  2  where segment_name='T' and owner='SCOTT';
SEGMENT_NAME    SEGMENT_TYPE          BLOCKS    EXTENTS            -->此数据字典中记录的块数为512块(包含了已使用块与空闲块)
--------------- ------------------ ---------- ----------
T              TABLE                    512        19
SQL> set autotrace traceonly;    -->开启autotrace
SQL> select count(*) from t;    -->此时SQL语句的执行计划为全表扫描(执行计划中部分信息被省略)
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2966233522
-------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation          | Name | Rows  | Cost (%CPU)| Time    |
-------------------------------------------------------------------
|  0 | SELECT STATEMENT  |      |    1 |    86  (0)| 00:00:02 |
|  1 |  SORT AGGREGATE    |      |    1 |            |          |
|  2 |  TABLE ACCESS FULL| T    | 10000 |    86  (0)| 00:00:02 |
-------------------------------------------------------------------
Statistics
----------------------------------------------------------
          1  recursive calls
          0  db block gets
        375  consistent gets          -->consistent gets的值为375
          0  physical reads
SQL> set autotrace off;
SQL> delete from t where rownum<=9900;  -->删除大多数的记录,删除后剩余记录值为100
9900 rows deleted.
SQL> commit;
SQL> exec dbms_stats.gather_table_stats('SCOTT','T',cascade=>true); -->收集统计信息
SQL> analyze table t compute statistics;  -->收集统计信息
SQL> @Tab_Stat                          -->此时对象上的统计信息无任何变化,即高水位线没有发生任何变化
Enter value for input_table_name: t
Enter value for input_owner: scott
  NUM_ROWS      BLKS    EM_BLKS  AVG_SPACE  CHAIN_CNT AVG_ROW_LEN AVG_ROWS_PER_BLOCK LST_ANLY  STA
---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------- ------------------ --------- ---
      100        387        125      7921          0        262                  0 03-NOV-11 NO
                
SQL> set autotrace traceonly    
SQL> select count(*) from t;    -->SQL的执行计划中预估的值准确,为100行
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2966233522
-------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation          | Name | Rows  | Cost (%CPU)| Time    |
-------------------------------------------------------------------
|  0 | SELECT STATEMENT  |      |    1 |    86  (0)| 00:00:02 |
|  1 |  SORT AGGREGATE    |      |    1 |            |          |
|  2 |  TABLE ACCESS FULL| T    |  100 |    86  (0)| 00:00:02 |
-------------------------------------------------------------------
Statistics
----------------------------------------------------------
          1  recursive calls
          0  db block gets
        375  consistent gets  -->consistent gets的值仍然为375,并没有下降
          0  physical reads
SQL> set autotrace off;
SQL> alter table t enable row movement;      -->启用row movement
SQL> alter table t shrink space cascade;    --> 实施shrink space
SQL> alter table t disable row movement;
SQL> exec dbms_stats.gather_table_stats('SCOTT','T');
SQL> analyze table t compute statistics;
SQL> @Tab_Stat                          -->此时对象上的统计信息已发生变化,已使用的块为4块,空闲块为4块
Enter value for input_table_name: t
Enter value for input_owner: scott
  NUM_ROWS      BLKS    EM_BLKS  AVG_SPACE  CHAIN_CNT AVG_ROW_LEN AVG_ROWS_PER_BLOCK LST_ANLY  STA
---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------- ------------------ --------- ---
      100          4          4      7921          0        259                25 03-NOV-11 NO
SQL> set autotrace traceonly 
SQL> select count(*) from t;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2966233522
-------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation          | Name | Rows  | Cost (%CPU)| Time    |
-------------------------------------------------------------------
|  0 | SELECT STATEMENT  |      |    1 |    3  (0)| 00:00:01 |
|  1 |  SORT AGGREGATE    |      |    1 |            |          |
|  2 |  TABLE ACCESS FULL| T    |  100 |    3  (0)| 00:00:01 |
-------------------------------------------------------------------
Statistics
----------------------------------------------------------
          1  recursive calls
          0  db block gets
          6  consistent gets    -->表段收缩之后,consistent gets由375下降为6
          0  physical reads
                
SQL> truncate table t;  -->使用表截断技术(turncate table)
Table truncated.
SQL> exec dbms_stats.gather_table_stats('SCOTT','T');  -->收集统计信息
PL/SQL procedure successfully completed.
SQL> select count(*) from t;  -->此时执行计划中的rows变为1
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2966233522
-------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation          | Name | Rows  | Cost (%CPU)| Time    |
-------------------------------------------------------------------
|  0 | SELECT STATEMENT  |      |    1 |    2  (0)| 00:00:01 |
|  1 |  SORT AGGREGATE    |      |    1 |            |          |
|  2 |  TABLE ACCESS FULL| T    |    1 |    2  (0)| 00:00:01 |
-------------------------------------------------------------------
Statistics
----------------------------------------------------------
          1  recursive calls
          0  db block gets
          3  consistent gets  -->consistent gets的值降为3
          0  physical reads
三、总结
1、高水线直接决定了全表扫描所需要的I/O开销
2、delete操作不会降低高水位线,高水位线之下的所有块依然被扫描
3、使用truncate 会重置高水位线到0位
4、定期使用alter table tab_name shrink space cascade 有效减少该对象上的I/O开销
posted @ 2013-11-22 11:26  胡.杰  阅读(518)  评论(0编辑  收藏  举报