tatspack之十二-db file scattered read-DB檔案分散讀取
這種情況通常顯示與全表掃描相關的等待。
當資料庫進行全表掃時，基於效能的考慮，資料會分散(scattered)讀入Buffer Cache。如果這個等待事件比較顯著，
可能說明對於某些全表掃描的表，沒有建立索引或者沒有建立合適的索引，我們可能需要檢查這些資料表已確定是否進
行了正確的設定。
然而這個等待事件不一定意味著效能低下，在某些條件下Oracle會主動使用全表掃描來替換索引掃描以提高效能，這
和訪問的資料量有關，在CBO下Oracle會進行更為智慧的選擇，在RBO下Oracle更傾向於使用索引。
因為全表掃描被置於LRU（Least Recently Used，最近最少適用）列表的冷端（cold end），對於頻繁訪問的較
小的資料表，可以選擇把他們Cache到記憶體中，以避免反覆讀取。
當這個等待事件比較顯著時，可以結合v$session_longops動態效能檢視來進行診斷，該檢視中記錄了長時間（運
行時間超過6秒的）執行的事物，可能很多是全表掃描操作（不管怎樣，這部分資訊都是值得我們注意的）。
我們通過通過一個案例分析來熟悉一下這個等待事件:
DB Name DB Id Instance Inst Num Release OPS Host
---------- ----------- ---------- -------- ---------- ---- ----------
K2 1999167370 k2 1 8.1.5.0.0 NO k2
這是一個8.1.5的資料庫系統，通過指令碼增強，我們可以在8.1.5的資料庫上使用statspack來進行資料庫診斷。
Snap Length
Start Id End Id Start Time End Time (Minutes)
-------- -------- -------------------- -------------------- -----------
170 176 25-Feb-03 10:00:11 25-Feb-03 15:00:05 299.90
Cache Sizes
~~~~~~~~~~~
db_block_buffers: 64000
db_block_size: 8192
log_buffer: 8388608
shared_pool_size: 157286400
………………
Top 5 Wait Events
~~~~~~~~~~~~~~~~~ Wait % Total
Event Waits Time (cs) Wt Time
-------------------------------------------- ------------ ----------------------- -------
db file scattered read 16,842,920 3,490,719 43.32
latch free 844,272 3,270,073 40.58
buffer busy waits 114,421 933,136 11.58
db file sequential read 2,067,910 117,750 1.46
enqueue 464 110,840 1.38
-------------------------------------------------------------
這是一個典型的效能低下的系統，幾個重要的等待事件都在Top 5中出現，其中，前3個等待極為顯著，需要進行
相應的調整。
在5小時的取樣間隔內，其中db file scattered read累計等待時間約10小時，已經成為影響系統效能的主要原因。
瞭解了這些以後我們就可以進一步察看相關SQL看是否存在可以的SQL語句。
SQL ordered by Gets for DB: K2 Instance: k2 Snaps: 170 - 176
Gets % of
Buffer Gets Executes per Exec Total Hash Value
-------------- ------------ ------------ ------ ------------
SQL statement
------------------------------------------------------------------------------
6,480,163 12 540,013.6 2.4 3791855498
SELECT "PROCESS_REQ"."WORK_ID", "PROCESS_REQ"."STOCK_NO", "PROCESS_R
3,784,566 16 236,535.4 1.4 2932917818
SELECT * FROM FIND_LATER_WO ORDER BY NOTE,ORDER_NO
1,200,976 3 400,325.3 .4 4122791109
SELECT "ITEM_STOCK"."ITEM_NO", "ITEM"."NOTE", "ITEM"
923,944 9 102,660.4 .3 2200071737
SELECT "ITEM_STOCK"."ITEM_NO" , "ITEM_STOCK"."STOCK_NO" ,
921,301 3 307,100.3 .3 2218843294
SELECT "ITEM_STOCK"."ITEM_NO", "ITEM"."NOTE", "ITEM"
911,285 3 303,761.7 .3 1769130587
SELECT "LISTS"."ITEM_NO" , "LISTS"."SUB_ITEM" , "LISTS"
831,439 2 415,719.5 .3 1349577999
SELECT "GROUP_OPER"."ITEM_NO" , "GROUP_OPER"."PROCESS_ID" ,
802,918 1 802,918.0 .3 3613809507
SELECT "LISTS"."ITEM_NO" , "LISTS"."SUB_ITEM" , "ITEM".
800,548 2 400,274.0 .3 2643788247
SELECT "ITEM_STOCK"."ITEM_NO", "ITEM"."NOTE", "ITEM"
666,085 2 333,042.5 .2 3391363608
SELECT "ITEM_STOCK"."ITEM_NO", "ITEM_STOCK"."STOCK_NO",
………..
注意到以上很多查詢導致的Buffer Gets都非常龐大，我們非常有理由懷疑索引存在問題，甚至缺少必要的索引。
以上記錄的是SQL的片段，通過Hash Value值結合v$sql_text我們可以獲得完整的SQL語句。
在這次診斷中，我緊接著去查詢的是v$session_longops資料表，一個分組查詢的結果如下:
TARGET COUNT(*)
---------------------------------------------------------------- ----------
SA.PPBT_GRAPHOBJTABLE 418
SA.PPBT_PPBTOBJRELATTABLE 53
我們發現這些問題SQL的全表掃描(結合v$session_longops檢視中的OPNAME)主要集中在PPBT_GRAPHOBJTABLE和
PPBT_PPBTOBJRELATTABLE兩張資料表上。
進一步研究發現這兩個資料表上沒有任何索引，並且有相當的資料量:
SQL> select count(*) from SA.PPBT_PPBTOBJRELATTABLE;
COUNT(*)
----------
1209017
SQL> select count(*) from SA.PPBT_GRAPHOBJTABLE;
COUNT(*)
----------
2445
在建立了合適的索引後，系統效能得到了大幅提高!
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