一次ORA-01555问题分析,及SQL优化。
前言
客户说:
我在数据库上继续运行昨日的脚本,但发现有个子过程在运行10个小时后报错:
烦请协助看看。。。
错误码是:ORA-01555: snapshot too old: rollback segment number 6 with name “_SYSSMU6$” too small
ORA-02063: preceding line from CLONE
分析
发生ORA-01555错误,一般是因为数据库内部,有长SQL在运行,运行时间超过undo保存数据的时间。Clone库undo保存数据的时间为:18000s。
根据错误提示,找到对应的SQL:
INSERT INTO L_T_EDRSMT_RVII
SELECT DISTINCT T1.topactualid,
T1.INTERMEDIARYCODE,
T1.INTERMEDIARYTYPE,
nvl(tt.policypremiumchange, 0) / 100 *
(nvl(t1.commissionrate, 0) / 100) *
nvl(T3.EXECHANGERATE, 100) AS COMMISSIONAOMUNT
-- SUM(NVL(T1.COMMISSIONAOMUNT, 0) / 100 * nvl(T3.EXECHANGERATE, 100)) AS COMMISSIONAOMUNT
FROM tcsa.ROLE_V_INTERMEDIARYINFO T1
INNER JOIN tcsa.role_v_premiuminvolved tt
ON t1.topactualid = tt.topactualid
INNER JOIN circ_audit.L_T_EDRSMT_01 LT
ON LT.topactualid = T1.topactualid
LEFT OUTER JOIN tcsa.Uccexchange T3
ON T1.CURRENCYCODE = T3.EXCHANGECURRENCY
AND TO_CHAR(t3.issuancedate, 'YYYYMMDD') =
TO_CHAR(LT.T_INSRNC_BGN_TM, 'YYYYMM') || '01'
AND T3.basecurrency = '$$100001000001'
执行计划:
Plan hash value: 343405098
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes |TempSpc| Cost (%CPU)| Time | Inst |IN-OUT|
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 26 | 156K| | 6378 (1)| 00:01:17 | | |
| 1 | HASH UNIQUE | | 26 | 156K| | 6378 (1)| 00:01:17 | | |
|* 2 | HASH JOIN OUTER | | 26 | 156K| | 6377 (1)| 00:01:17 | | |
| 3 | VIEW | | 1 | 6058 | | 5598 (1)| 00:01:08 | | |
|* 4 | HASH JOIN | | 1 | 6123 | | 5598 (1)| 00:01:08 | | |
| 5 | NESTED LOOPS | | 1 | 6097 | | 5596 (1)| 00:01:08 | | |
| 6 | MERGE JOIN CARTESIAN | | 1 | 6071 | | 5593 (1)| 00:01:08 | | |
| 7 | NESTED LOOPS | | 1 | 6058 | | 1 (100)| 00:00:01 | | |
| 8 | VIEW | ROLE_V_INTERMEDIARYINFO | 100 | 589K| | 1 (100)| 00:00:01 | | |
| 9 | REMOTE | | | | | | | CLONE | R->S |
| 10 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| L_T_EDRSMT_01 | 1 | 26 | | 0 (0)| 00:00:01 | | |
|* 11 | INDEX RANGE SCAN | IDX_L_T_EDRSMT_01_01 | 1 | | | 0 (0)| 00:00:01 | | |
| 12 | BUFFER SORT | | 370K| 4702K| | 5593 (1)| 00:01:08 | | |
| 13 | REMOTE | POLICY | 370K| 4702K| | 5592 (1)| 00:01:08 | CLONE | R->S |
| 14 | REMOTE | PREMIUMINVOLVED | 1 | 26 | | 3 (0)| 00:00:01 | CLONE | R->S |
| 15 | VIEW | | 100 | 2600 | | 1 (100)| 00:00:01 | | |
| 16 | REMOTE | | | | | | | CLONE | R->S |
|* 17 | VIEW | | 31006 | 3512K| | 778 (1)| 00:00:10 | | |
|* 18 | WINDOW SORT PUSHED RANK | | 31006 | 2815K| 6632K| 778 (1)| 00:00:10 | | |
| 19 | REMOTE | UCCEXCHANGE | 31006 | 2815K| | 111 (1)| 00:00:02 | CLONE | R->S |
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
2 - access(TO_CHAR("ISSUANCEDATE"(+),'YYYYMMDD')=TO_CHAR(INTERNAL_FUNCTION("LT"."T_INSRNC_BGN_TM"),'YYYYMM')||'01' AND
"T1"."CURRENCYCODE"="EXCHANGECURRENCY"(+))
4 - access("B"."ACTUALID"="A"."ROLEID")
11 - access("LT"."TOPACTUALID"="T1"."TOPACTUALID")
17 - filter("RN"(+)=1)
18 - filter(ROW_NUMBER() OVER ( PARTITION BY "T_RMB"."BASECURRENCY","T_RMB"."EXCHANGECURRENCY",TO_DATE(TO_CHAR(INTERNAL_FUNC
TION("T_RMB"."ISSUANCEDATE"),'yyyymmdd'),'yyyymmdd') ORDER BY "STATUS")<=1)
观察执行计划,发现id=6处关键字为MERGE JOIN CARTESIAN,也就是笛卡尔积
笛卡儿积一般发生在: 两个表关联没有连接条件的时候就会产生笛卡尔笛卡儿积,这种表连接方式就叫笛卡尔笛卡儿连接。
笛卡尔连接会返回两个表的乘积。A有100行数据,B有14行数据,两个表进行笛卡尔连接之后会返回1400行数据
那在这个执行计划中,为什么优化器会选择笛卡尔积连接呢?
因为Id=7返回的Rows被优化器错误的估算为1行,优化器认为1行的表与任意大小的表进行笛卡尔关联,数据也不会翻翻,优化器认为这是安全的。所以这里优化器选择了笛卡尔连接。
ID = 7 为NEST LOOPS 内连接嵌套循环关联方式,所关联的两张表为ROLE_V_INTERMEDIARYINFO,L_T_EDRSMT_01。
优化器错误认为L_T_EDRSMT_01为1条数据,两表关联,进行内连接,数据量肯定是返回1行。 而实际上,我们在数据库中查询此表,发现数据量有16549行数据
所以说此处执行计划是错误的。
但是为什么,优化器会认为L_T_EDRSMT_01为1条数据呢?
因为数据库统计信息收集的不准。但是为什么收集的不准?
因为运行此存储过程SP_AUDIT_T_EDRSMT之前,恰好这张表
L_T_EDRSMT_01的数据为0。每天晚上10点数据库内部定时,收集统计信息时,也就把表的的统计信息收集为0了。
优化方法
重新收集统计信息
BEGIN
DBMS_STATS.gather_schema_stats(ownname => 'CIRC_AUDIT',
estimate_percent => 30,
method_opt => 'for all columns size repeat',
no_invalidate => FALSE,
degree => 4,
granularity => 'ALL',
cascade => TRUE);
END;
/
收集完成后,该SQL能在10分钟内运行完成。
一次ORA-01555问题分析,及SQL优化。的更多相关文章
- mysql,存储引擎,事务,锁,慢查询,执行计划分析,sql优化
基础篇:MySql架构与存储引擎 逻辑架构图: 连接层: mysql启动后(可以把mysql类比为一个后台的服务器),等待客户端请求,当请求到来后,mysql建立一个一个线程处理(线程池则分配一个空线 ...
- SQL优化 MySQL版 -分析explain SQL执行计划与笛卡尔积
SQL优化 MySQL版 -分析explain SQL执行计划 作者 Stanley 罗昊 [转载请注明出处和署名,谢谢!] 首先我们先创建一个数据库,数据库中分别写三张表来存储数据; course: ...
- mysql 开发进阶篇系列 2 SQL优化(explain分析)
接着上一篇sql优化来说 1. 定位执行效率较低的sql 语句 通过两种方式可以定位出效率较低的sql 语句. (1) 通过上篇讲的慢日志定位,在mysqld里写一个包含所有执行时间超过 long_q ...
- MySQL 使用profile分析慢sql,group left join效率高于子查询
MySQL 使用profile分析慢sql,group left join效率高于子查询 http://blog.csdn.net/mchdba/article/details/54380221 -- ...
- sql优化 慢查询分析
查询速度慢的原因很多,常见如下几种 SQL慢查询分析 转自:https://www.cnblogs.com/firstdream/p/5899383.html 1.没有索引或者没有用到索引(这是查询慢 ...
- SQL优化之索引分析
索引的重要性 数据库性能优化中索引绝对是一个重量级的因素,可以说,索引使用不当,其它优化措施将毫无意义. 聚簇索引(Clustered Index)和非聚簇索引 (Non- Clustered Ind ...
- SQL优化-如何分析性能瓶颈
MySQL优化一览图 笔者将优化分为了两大类:软优化和硬优化.软优化一般是操作数据库即可:而硬优化则是操作服务器硬件及参数设置. 1.软优化 1)查询语句优化 首先我们可以用EXPLAIN或DESCR ...
- SQL优化(三)—— 索引、explain分析
SQL优化(三)—— 索引.explain分析 一.什么是索引 索引是一种排好序的快速查找的数据结构,它帮助数据库高效的查询数据 在数据之外,数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构,这些数据 ...
- sql查询速度慢分析及如何优化查询
原因分析后台数据库中数据过多,未做数据优化数据请求-解析-展示处理不当 网络问题提高数据库查询的速度方案SQL 查询速度慢的原因有很多,常见的有以下几种:1.没有索引或者没有用到索引(查询慢最常见的问 ...
- (2)MySQL进阶篇SQL优化(show status、explain分析)
1.概述 在应用系统开发过程中,由于初期数据量小,开发人员写SQL语句时更重视功能上的实现,但是当应用系统正式上线后,随着生产数据量的急剧增长,很多SQL语句开始逐渐显露出性能问题,对生产环境的影响也 ...
随机推荐
- Educational Codeforces Round 14E. Xor-sequences(矩阵快速幂)
传送门 题意 给定序列,从序列中选择k(1≤k≤1e18)个数(可以重复选择),使得得到的排列满足\(x_i与x_{i+1}\)异或的二进制表示中1的个数是3的倍数.问长度为k的满足条件的序列有多少种 ...
- bzoj 2006: [NOI2010]超级钢琴【st表+堆】
设计一个五元组(i,l,r,p,v),表示在以i为左端点,右端点落在(l,r)中的情况下,取最大值v时右端点落在p.把这个五元组塞到优先队列里,以v排序,每次取出一个,然后把这个取过的五元组分成两个( ...
- bzoj2131: 免费的馅饼(树状数组)
Description Input 第一行是用空格隔开的二个正整数,分别给出了舞台的宽度W(1到10^8之间)和馅饼的个数n(1到10^5). 接下来n行,每一行给出了一块馅饼的信息.由三个正整数组成 ...
- Go基于协程的归并排序简单实现
归并排序这个可能很多人都不知道,今天用Go语言简单的实现下,其他语言可能要基于线程来实现. //产生一个源 func ArraySource(a ...int) chan int{ out :=mak ...
- WPF-DataGrid(数据表格)美化
我们不多哔哔先上图: 数据表格使用背景: 当我们在做二次开发发现我我们的表格无法向WEB的表格一样好看,这时我们就需要对数据表格进行美化和重构 表格美化思维引导: WPF数据表格是由表头和表体(内容) ...
- SpringCloud开发学习总结(六)—— 结合注解的AOP示例
面向切面编程,通过预编译方式和运行期动态代理实现程序功能的统一维护的一种技术.AOP是OOP的延续,是软件开发中的一个热点,也是Spring框架中的一个重要内容,是函数式编程的一种衍生范型.利用AOP ...
- git --删除文件、重命名
修改最后一次提交 git commit --amend -m “” 删除文件:. git rm <需要删除的文件> 只是删除当前工作目录和暂存区的文件,也就是取消跟踪.在下次提交时不纳入版 ...
- Win7系统32位和64位的区别
Win7系统32位和64位的区别已经是一个老话题了,可是还是有很多朋友不明白.这两者到底有什么区别呢?下面本文与大家通俗的介绍下Win7系统32位和64位的区别,其他一些深入的理论讲述,大家可以看看文 ...
- outlook 插件:导出rss的link地址
由于对于rss的应用程序不熟悉,所以使用Outlook接收rss.使用过程和平时收邮件没有什么差别. 唯一的遗憾是鉴于安全考虑,outlook没有全部下载网页,所以每次都要打开浏览器.有时候遇到一些需 ...
- 解决android的键盘弹出时,html页面的高度被压缩
如果元素的高度是用100%表示,那么,安卓的键盘弹出时,高度会发生变化,导致布局混乱,所以最好给高度设置像素高度 $("html,body").height(window.inne ...