Oracle优化笔记2

常用的跟优化有关的数据字典视图      

v$sql,

v$sql_plan,

v$sqlarea

 

explain planautotracetkprof,执行计划和静态统计信息的解读  

u       explain plan

       SQL> delete from plan_table;
SQL> explain plan for YOUR_SQL;
SQL> select * from table(dbms_xplan.display);

 

u       autotrace

SQL> set autotrace

Usage: SET AUTOT[RACE] {OFF | ON | TRACE[ONLY]} [EXP[LAIN]] [STAT[ISTICS]]


常用的是:

set autotrace traceonly

 

u       tkprof

SQL>

 

u       runstats

SQL>

 

u       statspack

SQL>

 

u       dbms_profiler

SQL>

 

·查询正在执行的语句,查看其执行计划——         

SELECT id || chr(9) || PARENT_ID || chr(9) || operation || chr(9) ||
       options , object_name , cost , TIME
  FROM v$sql_plan
 where hash_value in
       (select sql_hash_value from v$session where status = 'ACTIVE')
 order by id    

 

·识别低效执行SQL语句——         

识别低效执行SQL语句.用下列SQL工具找出低效SQL:
 SELECT EXECUTIONS , DISK_READS, BUFFER_GETS,
        ROUND((BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS,2) Hit_radio,
        ROUND(DISK_READS/EXECUTIONS,2) Reads_per_run,
        SQL_TEXT
FROM   V$SQLAREA
WHERE  EXECUTIONS>0
AND     BUFFER_GETS > 0
AND (BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS < 0.8
ORDER BY EXECUTIONS DESC    

   

 ·查询某个SQL语句的执行情况——         

SELECT  EXECUTIONS ,

        floor(ELAPSED_TIME / EXECUTIONS) TIME_PER_EXEC,

        DISK_READS, BUFFER_GETS,

        ROUND((BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS,2) Hit_radio,

        ROUND(DISK_READS/EXECUTIONS,2) Reads_per_run,

        SQL_TEXT,

        PARSING_SCHEMA_NAME

FROM   V$SQLAREA

WHERE  EXECUTIONS>1

--AND     BUFFER_GETS > 0

AND upper(sql_text) like '%OS_TASK_RESULT%'  -- 假设SQL语句跟OS_TASK_RESULT有关

order by TIME_PER_EXEC desc

 

--使用以下语句可以清空共享池,即清空统计数据

alter system flush shared_pool;

 

 

 ·对表信息进行统计——        

        exec dbms_stats.gather_table_stats(ownname=>'AIDMCU_WUZS',tabname=>'ACCOUNT',estimate_percent=>'50',method_opt =>'for all columns',cascade=>true,degree=>'1');

    或者是:

        

ANALYZE Statement

Update CBO (Cost Based Optimiser) statistics.

Syntax:

   ANALYZE TABLE tablename COMPUTE|ESTIMATE|DELETE STATISTICS ptnOption options

   ANALYZE INDEX indexname COMPUTE|ESTIMATE|DELETE STATISTICS ptnOption options
   ANALYZE CLUSTER clustername COMPUTE|ESTIMATE|DELETE STATISTICS options

 

多源数据接入 支持校园各业务系统数据接入:包括教务系统(学生成绩、课程信息)、学工系统(奖惩记录、资助信息)、后勤系统(宿舍分配、能耗数据)、图书馆系统(借阅记录、馆藏信息)、一卡通系统(消费数据、门禁记录)等。 接入方式:提供数据库直连(MySQLSQL Server)、文件导入(CSV、Excel、JSON)、API 接口调用等多种方式,支持实时同步与定时批量同步。 数据标准化与治理 建立校园数据标准体系:统一数据格式(如日期格式、学号编码规则)、定义核心数据元(如 “学生” 包含学号、姓名、专业等必选字段)、规范代码集(如性别代码 “1 - 男,2 - 女”)。 数据清洗:自动检测并处理缺失值、重复值、异常值(如成绩 > 100 分),通过规则引擎实现数据校验(如 “学生年龄需在 16-30 岁之间”)。 元数据管理:记录数据来源、格式、更新频率、负责人等信息,生成数据血缘图谱,追踪数据从产生到应用的全生命周期。 二、数据共享与交换核心功能 分布式数据存储 基于 Hadoop HDFS 实现海量数据存储:结构化数据(成绩、消费记录)存入 HBase,非结构化数据(文档、图片、视频)直接存储于 HDFS,日志类数据通过 Flume 采集至 HDFS。 支持数据分片与副本机制,确保数据高可用(默认 3 副本存储),满足校园 PB 级数据存储需求。 数据交换引擎 构建点对点数据交换通道:各部门系统可通过交换引擎向平台上传数据或申请获取授权数据,支持同步 / 异步交换模式。 交换流程管理:定义数据交换规则(如 “学工系统每日向平台同步新增学生信息”),记录交换日志(成功 / 失败状态、数据量),失败时自动重试。 数据脱敏:对敏感数据(如身份证号、银行卡号)在交换过程中进行脱敏处理(如显示 “110********5678”),兼顾共享与隐私保护。
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