视频1 视频21 视频41 视频61 视频文章1 视频文章21 视频文章41 视频文章61 推荐1 推荐3 推荐5 推荐7 推荐9 推荐11 推荐13 推荐15 推荐17 推荐19 推荐21 推荐23 推荐25 推荐27 推荐29 推荐31 推荐33 推荐35 推荐37 推荐39 推荐41 推荐43 推荐45 推荐47 推荐49 关键词1 关键词101 关键词201 关键词301 关键词401 关键词501 关键词601 关键词701 关键词801 关键词901 关键词1001 关键词1101 关键词1201 关键词1301 关键词1401 关键词1501 关键词1601 关键词1701 关键词1801 关键词1901 视频扩展1 视频扩展6 视频扩展11 视频扩展16 文章1 文章201 文章401 文章601 文章801 文章1001 资讯1 资讯501 资讯1001 资讯1501 标签1 标签501 标签1001 关键词1 关键词501 关键词1001 关键词1501 专题2001
HighWaitson'DbFileSequentialRead'Due
2020-11-09 07:36:47 责编:小采
文档


最近某些系统AWR的top 5中“Db File Sequential Read”占据的时间百分比非常大,通常这种等待事件是一种正常的。但当前系统性能是有些问题的,并发量大,有些缓慢,因此需要判断这种等待事件是否能够减少。MOS有几篇关于这种等待事件的介绍,这是其中一篇。

最近某些系统AWR的top 5中“Db File Sequential Read”占据的时间百分比非常大,通常这种等待事件是一种正常的。但当前系统性能是有些问题的,并发量大,有些缓慢,因此需要判断这种等待事件是否能够减少。MOS有几篇关于这种等待事件的介绍,这是其中一篇。


High Waits on 'Db File Sequential Read' Due to Table Lookup Following Index Access (文档 ID 875472.1)

即使执行计划已经是最优的了,但一次查询仍能够等待“db file sequential read'”这种事件很长的时间。通常是因为索引扫描的结果集非常大。例如:

SELECT D
FROM BIG_TABLE
WHERE A = 1253
AND B in ('CA', 'CO')
AND C > 210 ;

Rows Row Source Operation
------- ---------------------------------------------------
 215431 TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BIG_TABLE (cr=880191 pr=430780 pw=0 time=2293667056 us) <<<
3582275 INDEX RANGE SCAN BIG_TABLE_IDX (cr=6748 pr=218595 pw=0 time=352506821 us)

Elapsed times include waiting on following events:
 Event waited on Times Max. Wait Total Waited
 ---------------------------------------- Waited ---------- ------------
 SQL*Net message to client 14363 0.00 0.02
 db file sequential read 461688 1.15 2254.55 <<<
 SQL*Net message from client 14363 0.01 9.77
 SQL*Net break/reset to client 1 0.00 0.00
...

在大多数这样的例子中,执行查询语句在“TABLE ACCESS BY INDEX ROWID”上的等待要比INDEX SCAN上需要更多的。这是因为随机访问表行的代价要比索引扫描更大。


为此,可以有以下几种方法调试:

1. 检查是否有更好的索引或执行计划。可能需要重新设计索引。

2. 尝试全表扫描。全表扫描通常比索引扫描要快,尽管CBO成本比索引扫描的成本高。

SELECT /*+ FULL(BIG_TABLE) */ D
FROM BIG_TABLE
WHERE A = 1253
AND B in ('CA', 'CO')
AND C > 210 ;

3. 如果仅仅有很少的列出现在SELECT和WHERE子句中,可以考虑为查询创建一个复合索引避免回表。

例如:

CREATE INDEX ON BIG_TABLE (A, B, C, D);

注意:仅针对SELECT语句有效。如果是UPDATE语句,这种做法可能没用。

4. 将表移动到更大block块大小的表空间。更大的block块会有更多的行,所以对减少block块IO会有帮助。重新组织表也会有帮助,因为这样做可以让索引有一个更小的clustering聚类因子。

5. 可以考虑增加buffer cache的大小,以至于可以缓存更多的块大小。如果表是频繁访问的,使用keep buffer池也是一个不错的选择。

6. 考虑使用IOT(索引组织表)。IOT可能减少IO,原因就是他会将数据存储于一个B树索引结构。例如,如果A列是表BIG_TABLE的主键,可以按照如下方法创建IOT:

create table BIG_TABLE (A number primary key, B char(2), C number, D varchar2(10)) organization index;

7. 如果服务器有足够的空闲资源(CPU,内存),考虑使用并行执行。这种方式不会减少IO,但是有助于降低执行时间。

8. 较差的磁盘IO也可能是一个原因。可以提高表所在磁盘设备的IO。这可能需要系统管理员的协助。

下载本文
显示全文
专题