通过一个案例彻底读懂10046 trace--字节级深入破解
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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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