一、前言

随着实际项目的启动，实际项目中使用的 Oracle数据库经过一段时间的运行，在线保存的数据量和业务处理的数据量在逐渐增大，最初的Oracle设置，与现在实际需要的运行性能有一定差距，需要进行一些优化调整。

本文将结合本人实际维护经验，相应地提出实际项目数据处理的一些优化方法，以供参考。

适用于Oracle 9i。

二、Oracle数据库优化概述

Oracle数据库的优化，针对不同的应用，会有侧重点不同的优化方法，根据我们实际项目的应用特点，我们主要关心的是每次事务执行完成的时间长短。

从Oracle数据库本身的特点，我们可以把优化工作划分为初始优化设置，微优化。

在初始优化设置时，我们只能根据硬件情况，估计业务运行的情况，综合经验，给出一种经验设置，大体上来说，这种经验设置离满足优化需求的目标不是很远。

在完成了初始优化设置后，经过一段时间的业务运行，已可开始收集实际运行环境的性能数据，此时，就可以对各种Oracle性能指标、各种关心的事务操作进行性能评估，然后进行微优化了。

Oracle优化，不是一个一蹴而就的工作，也不是一个一劳永逸的工作，需要定期维护，定期观察，在发现性能瓶颈时及时进行调整。Oracle总是存在性能瓶颈的，不使用、不操作的数据库总是最快的，在解决当前瓶颈后，总是会有另一个瓶颈出现，所以在优化前，我们需要确定一个优化目标，我们的目标是满足我们的应用性能要求就可以了。

Oracle优化，涉及的范围太广泛，包含的有主机性能，内存使用性能，网络传输性能，SQL语句执行性能等等，从我们面向网管来说，满足事务执行速度性能主要表现在：

1）批量重复的SQL语句执行性能（主要是通过Procedure计算完成数据合并和数据汇总的性能和批量数据采集入库的性能）；

2）一些单次、不常用的操作的语句执行性能（主要是GUI的非规律操作）。

根据这两个特点，我们可把优化方法归纳到3个重要方向：

1）内存等参数配置的优化。内存优化，是性能受益最快的地方。

2）减少物理读写的优化。内存逻辑I/O操作的时间，远远小于物理I/O的操作时间。

3）批量重复操作的SQL语句及大表操作的优化。减少SQL执行次数，减少大表操作次数。

下面主要针对得益最大的这三个方向的优化进行阐述。

1、内存等参数配置的优化

对于大多数应用来说，最直接、最快速得到优化收益的，肯定属于内存的优化。给每个Oracle内存块分配合理的大小，可以有效的使用数据库。通过观察各种数据库活动在内存里的命中率，执行情况，我们能很快的掌握数据库的主要瓶颈。我们从下面的一条SQL语句的执行步骤就可知道。

一个SQL语句，从发布到执行，会按顺序经历如下几个步骤：

1）Oracle把该SQL的字符转换成它们的ASCII等效数字码。

2）该ASCII数字码被传送给一个散列算法，生成一个散列值。

3）用户server process查看该散列值是否在shared pool内存块中存在。
若存在：

4）使用shared pool中缓存的版本来执行。
若不存在：

4）检查该语句的语义正确性。

5）执行对象解析（这期间对照数据字典，检查被引用的对象的名称和结构的正确性）。

6）检查数据字典，收集该操作所引用的所有对象的相关统计数据。

7）准备执行计划，从可用的执行计划中选择一个执行计划。（包括对stored outline和materialized view的相关使用的决定）

8）检查数据字典，确定所引用对象的安全性。

9）生成一个编译代码（P-CODE）。

10）执行。

这里，通过内存的合理分配，参数的合理设置，我们主要解决：

1）减少执行到第五步的可能，节约SQL语句解析的时间。第五步以后的执行过程，是一个很消耗资源的操作过程。

2）通过内存配置，尽可能让SQL语句所做的操作和操作的数据都在内存里完成。大家都知道，从内存读取数据的速度，要远远快于从物理硬盘上读数据，一次内存排序要比硬盘排序快很多倍。

3）根据数据库内存活动，减少每个内存块活动的响应时间，充分利用每个内存块，减少内存latch争用发生的次数。

2、减少物理读写的优化

无论如何配置Oracle数据库，我们的网管系统，每小时周期性的都会有新数据被处理，就会发生物理读写，这是避免不了的。

减少物理读写的优化，一般所用的方法有：

1） 增加内存data buffer的大小，尽可能让数据库操作的数据都能在内存里找到，不需要进行物理读写操作。

2） 通过使用索引，避免不必要的全表扫描。

3） 大表物理分区，Oracle具有很好的分区识别功能，减少数据扫描范围。

上述3个方法，是从整体上改善数据库物理I/O性能最明显的3个方法。能非常快速的减少数据库在物理I/O，最直接的反应是数据库事务执行时间能能以数量级为单位减少。

其他的一些减少物理读写的优化方法，比如使用materialized view，Cluster等方法；还有一些分散I/O的方法，比如 Oracle日志文件不与数据文件放在一个物理硬盘，数据热点文件物理I/O分开等等方法，就目前我们的网管系统而言，能得到的效果不是很明显，在网管系统中，为了不增加数据库维护的复杂性，不推荐使用。

3、批量重复操作的SQL语句及大表操作的优化

批量重复执行的SQL语句，一般出现在每个周期时间内的数据批量入库的insert语句，和数据合并、汇总的周期性select、delete、insert操作。

我们需要注意以下几点：

1） 减少不必要的SQL语句执行和SQL语句的执行次数。

每条SQL语句执行，都会消费系统资源，都有执行时间。减少不必要的SQL语句执行和减少SQL语句的执行次数，自然能减少业务执行时间。需要根据业务流程，重新设计数据处理的代码。此方法主要适用于procedure执行的数据合并、汇总。

2） 这些SQL语句，由于每个SQL语句都要执行很多次，应该尽量让该SQL的散列值在shared pool内存块中存在。也就是使用动态SQL，避免SQL硬解析。

可通过Oracle参数的设置，和动态SQL语句的应用，通过绑定变量的方式，减少SQL语句的解析次数。

3） 减少大表的操作，确保在一次事务中，同类操作只对大表执行一次。主要在数据合并和数据汇总的pprocedure和数据采集时出现。

- procedure：在我们的应用中，cell数据和traffic数据，以及link，linkset,trunkgroup等数据，都属于大数据量业务，对他们的每次操作，执行的时间都不短（即使做了表分区，减少数据扫描范围，操作的响应时间还是大于一个同类大小的普通表）。在多次执行的一个procedure中，通过使用临时表的方式，把多次大表操作，改造成一次大表操作，能极大的缩短业务执行时间。

- 数据采集：如果是普通的每条insert语句完成一条数据入库，为了保证数据的唯一性，每次入库的时候，都会判断该条数据是否存在数据库，造成对表不必要的多次操作。对于批量数据入库，我们推荐使用sqlldr的方法进行数据拷贝，能极大的提高数据入库时间。

二、Oracle数据库优化方案

1、内存等Oracle系统参数配置

Oracle 的parameter参数，分动态参数和静态参数，静态参数需要重新启动数据库才能生效，动态参数不需要重新启动数据库即可生效。

Oracle 9i可以使用spfile的特性，使用alter system set 参数名=参数值 scope=both[spfile];的方法进行修改。也可以直接修改pfile。

以下给出了网管Oracle 数据库重点关注的parameter的初始优化设置。

• 最大可使用的内存SGA总和
  静态参数sga_max_size=物理内存的大小减1.5G
• Shared pool
  动态参数shared_pool_size= 600 ~ 800 M
  静态参数shared_pool_reserved_size= 300 M
  动态参数open_cursors= 400 ~ 600
  静态参数cursor_space_for_time= TRUE
  静态参数session_cached_cursors= 60 ~ 100
  动态参数cursor_sharing= SIMILAR
• Data buffer
  动态参数db_cache_advice= READY
  动态参数db_cache_size
  动态参数Db_keep_cache_size
  动态参数db_recycle_cache_size
  （sga_max_size大小，除了分配给所有非data buffer的size，都分配给data buffer）
• Sga other memory
  动态参数large_pool_size= 50 M
  静态参数java_pool_size= 100 M
  动态参数log_buffer= 3 M
• Other memory
  动态参数sort_area_size= 3 M
  静态参数sort_area_retained_size= 0.5 M
  静态参数pga_aggregate_target= 800 M
  动态参数workarea_size_policy= AUTO
• 磁盘I/O配置
  静态参数sql_trace= FALSE
  动态参数timed_statistics= true
  动态参数db_file_multiblock_read_count= 16
  静态参数dbwr_io_slaves= 0
  静态参数db_writer_processes= 3
  静态参数undo_management= AUTO
  动态参数undo_retention= 7200

2、使用索引

我们初步定义，表数据超过1000行的表，我们都要求使用索引。（不区分事务操作的数据在表数据中所占的比例）
索引所包含的字段不超过4个。

检查SQL语句是否使用了索引，我们使用execute plan来看，获得explain的方法，我们通过SQL*PLUS工具，使用如下命令进行查看：

set autotrace on
set autotrace traceonly explain
set timing on
或通过SQL*PLUS trace，然后查看user_dump_dest下的跟踪文件，使用tkprof工具格式化后阅览。
alter session set events '10046 trace name context forever,level 12';
alter session set events '10046 trace name context off';
SELECT p.spid,s.username FROM v$session s,v$process p WHERE s.audsid=USERENV('sessionid') AND s.paddr = p.addr;

使用方法示例：

DBserver% sqlplus perf/perf
SQL*Plus: Release 9.2.0.6.0 - Production on Mon Oct 17 14:32:29 2005
Copyright (c) 1982, 2002, Oracle Corporation. All rights reserved.
Connected to:
Oracle9i Enterprise Edition Release 9.2.0.6.0 - 64bit Production
With the Partitioning, OLAP and Oracle Data Mining options
JServer Release 9.2.0.6.0 - Production
SQL> set timing on
SQL> set autotrace on
SQL> select count(*) from perf_sdcch_nn where start_time = (select max(start_time) from perf_sdcch_nn);
COUNT(*)
----------
638
Elapsed: 00:00:00.80
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=1 Card=1 Bytes=8)
1 0 SORT (AGGREGATE)
2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'IDX02_PERF_SDCCH_NN' (NON-UNIQUE)
(Cost=2 Card=1495 Bytes=11960)

3 2 SORT (AGGREGATE)
4 3 INDEX (FULL SCAN (MIN/MAX)) OF 'IDX02_PERF_SDCCH_NN'
(NON-UNIQUE) (Cost=1 Card=3852090 Bytes=30816720)
Statistics
----------------------------------------------------------
0 recursive calls
0 db block gets
15 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
492 bytes sent via SQL*Net to client
656 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
1 rows processed
SQL>

从上面的示例我们可以看到，该SQL语句执行花了0.8秒，select语句和inline view，都使用了名为'IDX02_PERF_SDCCH_NN 的索引。物理读为0，redo log size为0，没有生成REDO日志。

3、表分区

在网管数据库里，比较突出的大表有小区表和告警表。

• 性能表，使用范围分区。
  以时间点start_time为范围分区字段。
• 告警表，使用range-hash的混合分区和范围分区。
  范围分区以时间点starttime为分区字段，混合分区增加ALARMNUMBER为字段的hash子分区。
  同时，创建本地分区索引。
  范围分区示范：

drop table part_mid_cell_traf;
create table part_mid_cell_traf;
(
NE_ID CHAR(16) NOT NULL,
....................
TCHSEIZE FLOAT(126)
)
partition by range(start_time)
(
partition mid_cell_traf_051225 values less than (to_date('2005-12-25 00:00:00','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')) tablespace perf_partition42,
partition mid_cell_traf_051230 values less than (to_date('2005-12-30 00:00:00','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')) tablespace perf_partition43,
partition mid_cell_traf_error values less then (maxvalue) tablespace perf_partition44
)
enable row movement;

CREATE INDEX local_mid_cell_traf ON part_mid_cell_traf (ne_id,cell_id,start_time,stop_time)
LOCAL
(
partition l_ind1_mid_cell_traf_051225 tablespace perf_partition42,
partition l_ind1_mid_cell_traf_051230 tablespace perf_partition43,
partition l_ind1_mid_cell_traf_error tablespace perf_partition44
);

Range-hash混合分区示范：

create table part_ALARMTEXTDATA;
(
ALARMNUMBER VARCHAR2(16) NOT NULL,
......
SERIAL NUMBER(38) NOT NULL
)
partition by range (STARTTIME)
subpartition by hash(ALARMNUMBER)
subpartition template
(
subpartition atd01 tablespace alarm_partition01,
subpartition atd02 tablespace alarm_partition02,
subpartition atd03 tablespace alarm_partition03,
)
(
partition ALARMTEXTDATA_051225 values less than (to_date('2005-12-25 00:00:00','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')),
partition ALARMTEXTDATA_051230 values less than (to_date('2005-12-30 00:00:00','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')),
partition ALARMTEXTDATA_error values less then (maxvalue)
)
enable row movement;

CREATE INDEX local_ALARMTEXTDATA ON ALARMTEXTDATA (STARTTIME,ALARMNUMBER,SERIAL)
LOCAL
(
partition l_ind1_atd_050910 tablespace alarm_partition02,
partition l_ind1_atd_050915 tablespace alarm_partition03,
partition l_ind1_atd_050920 tablespace alarm_partition04,
);

4、Procedure优化

5、其他改造

6、维护作业计划

三、Oracle数据库优化前后比较

1、批量重复的SQL语句执行性能

根据网元数量，各地的执行的完成时间有所区别。

用于数据合并和汇总的Procedure的计算性能

通过statspack的周期性采集数据，我们可以使用以下语句，计算我们想统计的Procedure的执行情况：

SELECT TO_CHAR(sn.snap_time,'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') AS snap_time,s.disk_reads,
s.buffer_gets,s.elapsed_time/1000000 AS elapsedtime
FROM
(SELECT hash_value,sql_text,address,last_snap_id
FROM STATS$SQLTEXT WHERE piece = 0 AND sql_text LIKE '%&sqltext_key%') t,
(SELECT address,hash_value,snap_id,sql_text,disk_reads,executions,
buffer_gets,rows_processed,elapsed_time
FROM STATS$SQL_SUMMARY) s,STATS$SNAPSHOT sn
WHERE s.hash_value = t.hash_value
AND s.address = t.address
AND s.snap_id = t.last_snap_id
AND sn.snap_id = s.snap_id;

比如，我们以perfstat用户执行该SQL，输入“to_comp”，可以观察到数据库里保存的有的to_comp存储过程的执行时间，我们发现，其执行时间，从优化前的几千秒，最后稳定在优化后的几十秒。
注：to_comp是整体调用执行一次所有网元的数据合并和汇总的procedure。

用于小区分析数据的Procedure的计算性能
使用上面的方法，我们一样可以知道，小区分析的procedure执行，从优化前的约几千秒，最后稳定在优化后的几十秒。

批量数据采集入库性能
使用bcp，能从以前约15分钟，减少到约4分钟。

2、一些单次、不常用的操作的语句执行性能
GUI上的性能数据查询，告警数据查询，响应时间都极快，几乎不再出现长时间等待响应的情况。

四、参考

1、常用的优化工具

statspack

sql*plus

TOAD

2、参考文献

Oracle online document Oracle company release

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