要命的MERGE JOIN CARTESIAN
一個應用,突然出現響應緩慢,檢視一下等待時間,發現有很多的資料讀取的等待,而且每次執行讀取的BLOCK數量明顯比之前多,看看SQL的執行計劃,發 現跟之前的執行計劃不一樣,多了一個MERGE JOIN CARTESIAN 的過程,把這些程式殺掉,重新整理下SHARED POOL,然後等SQL重新請求進來被解析,執行計劃已經正確了,下面來看看這個MERGE JOIN CARTESIAN 是何方神聖[@more@]
先來看看SQL:
SELECT /*+ USE_NL(store) INDEX(store EI_ATTRSTORE) INDEX(dn EP_DN) FIRST_ROWS */
STORE.ENTRYID,
STORE.ATTRNAME,
NVL(STORE.ATTRVAL, ' '),
NVL(STORE.ATTRSTYPE, ' ')
FROM CT_DN DN, DS_ATTRSTORE STORE
WHERE DN.ENTRYID IN
((SELECT /*+ INDEX(at1 VA_uid) FIRST_ROWS */
AT1.ENTRYID
FROM CT_UID AT1
WHERE (AT1.ATTRVALUE = :0 OR AT1.ATTRVALUE = :ORM)))
AND (DN.PARENTDN LIKE :BDN ESCAPE
'' OR (DN.RDN = :RDN AND DN.PARENTDN = :PDN))
AND DN.ENTRYID = STORE.ENTRYID
AND DN.ENTRYID >= :ENTRYTHRESHOLD
AND STORE.ATTRKIND IN ('u', 'o')
AND STORE.ATTRNAME NOT IN ('member', 'uniquemember')
這個是一個應用當中的SQL,上面這一大砣是什麼意思也不用關心,現在看看正確的執行計劃:
-----------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
-----------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 54 | 6588 | 4 (25)| 00:00:01 |
|* 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | DS_ATTRSTORE | 27 | 1377 | 1 (0)| 00:00:01 |
| 2 | NESTED LOOPS | | 54 | 6588 | 4 (25)| 00:00:01 |
| 3 | NESTED LOOPS | | 2 | 142 | 3 (34)| 00:00:01 |
| 4 | SORT UNIQUE | | 2 | 40 | 1 (0)| 00:00:01 |
| 5 | INLIST ITERATOR | | | | | |
|* 6 | INDEX RANGE SCAN | VA_UID | 2 | 40 | 1 (0)| 00:00:01 |
|* 7 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| CT_DN | 1 | 51 | 1 (0)| 00:00:01 |
|* 8 | INDEX RANGE SCAN | EP_DN | 1 | | 1 (0)| 00:00:01 |
|* 9 | INDEX RANGE SCAN | EI_ATTRSTORE | 27 | | 1 (0)| 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------------------------------------
這個執行計劃跟期望的一致,而且SQL中的大量HINT也說明了這點,首先根據CT_UID表的VA_uid索引進行查詢,然後根據CT_DN表的EP_DN索引進行檢索,兩個結果集進行一個NEST LOOP,再把得到的結果跟使用DS_ATTRSTORE的索引EI_ATTRSTORE檢索出來的結果再做一個NEST LOOP,最後得到結果集。而出現問題時候的執行計劃是這樣的:
Id Operation Name Rows Bytes Cost (%CPU) Time
0 SELECT STATEMENT 3 (100)
1 TABLE ACCESS BY INDEX ROWID CT_DN 1 50 1 (0) 00:00:01
2 NESTED LOOPS 1 659 3 (0) 00:00:01
3 MERGE JOIN CARTESIAN 1 609 2 (0) 00:00:01
4 TABLE ACCESS BY INDEX ROWID DS_ATTRSTORE 2 164 1 (0) 00:00:01
5 INDEX RANGE SCAN EI_ATTRSTORE 2 1 (0) 00:00:01
6 BUFFER SORT 1 527 1 (0) 00:00:01
7 SORT UNIQUE 1 527 1 (0) 00:00:01
8 INLIST ITERATOR
9 INDEX RANGE SCAN VA_UID 1 527 1 (0) 00:00:01
10 INDEX RANGE SCAN EP_DN 1 1 (0) 00:00:01
第一步根據VA_UID的索引來檢索CT_UID表是沒問題的,而第二步卻直接掃描DS_ATTRSTORE表的EI_ATTRSTORE索引,然後這兩個結果集進行一個MERGE JOIN CARTESIAN,這玩意問題就來了,因為DS_ATTRSTORE表是和CT_DN表透過ENTRYID來進行連線的,而且DS_ATTRSTORE表和CT_UID表之間是沒有任何關聯關係的,雖然根據索引掃描CT_UID表特別快,因為有選擇條件的,但是根據索引對DS_ATTRSTORE的掃描就一塌糊塗了,看起來是一個RANGE的掃描,但因為沒有任何選擇條件,其實就是一個全掃描,然後再來根據ROWID去回表取資料,這個不慢才是奇怪了呢。
問題是,ORACLE為什麼搞這麼一個傻蛋執行計劃呢?
這個問題發生已經是好幾個月前的事情了,很多東西也沒地方查證了,但可以肯定的是,發生問題是在中午,而且沒有任何DDL操作,也沒有對庫的統計分析的操作,但是卻突然跳出這麼一個執行計劃,真的是莫名其妙了。
看了看ML,關於MERGE JOIN的BUG一大堆,不過這個跟 6251917很像,說即使你加了一堆提示來走NEST LOOP,但是仍然會因為這個BUG,導致這些HINT不起作用,最後走到一個MERGE JOIN的執行計劃中。但是ML上說這個BUG在10.2.0.4的版本中已經修復了,可恰恰發生這個問題的庫就是這個版本的。而且更嚴重的BUG有可能導致返回的結果集都不正確,看來這個咚咚使用起來還真的是要慎重!
避免的方法基本就是把MERGE JOIN給打死,可以在系統級別設定隱含引數_optimizer_mjc_enabled=false;也可以在登陸觸發器中設定SESSION級別的_optimizer_mjc_enabled=false;也可以在單個SQL級別使用HINT來禁止,/*+ OPT_PARAM('_optimizer_mjc_enabled','false') */,其實目的都一樣,就是不用這個咚咚,至於在哪個級別禁止,要看實際需要了。
順便提一下強悍的OPT_PARAM,這玩意可以讓你在SQL級別透過加HINT的方式來調整單個SQL執行的時候所依賴的系統引數的值,相當強悍。這個是 10.2版本新引進的引數,至於哪些引數可以在這個HINT中設定,我也不知道,不過估計SESSION級別的引數應該都可以的。
來自 “ ITPUB部落格 ” ,連結:http://blog.itpub.net/25016/viewspace-1023423/,如需轉載,請註明出處,否則將追究法律責任。
相關文章
- PostgreSQL/GreenPlum Merge Inner Join解密SQL解密
- 多表連線的三種方式詳解 hash join、merge join、 nested loopOOP
- 資料庫實現原理#3(Merge Join).md資料庫
- join、inner join、left join、right join、outer join的區別
- 檢視spark程式/區分pyspark和pandas的表的合併,pyspark是join,pandas是mergeSpark
- Mysql join 的本質,Nested Loop Join 和 Hash JoinMySqlOOP
- 微課sql最佳化(16)、表的連線方法(5)-關於Merge Join(排序合連線)SQL排序
- mysql中的left join、right join 、inner join的詳細用法MySql
- sql的left join 、right join 、inner join之間的區別SQL
- Linux重要命之sed命令詳解Linux
- MySQL LEFT JOIN/ INNER JOIN/RIGHT JOINMySql
- Inner Join, Left Outer Join和Association的區別
- 【RESIZE】Oracle收縮表空間主要命令Oracle
- SQL中Merge的用法SQL
- LSM merge的過程
- MySQL JOIN的使用MySql
- java的join()方法Java
- mysql left join轉inner joinMySql
- Merge Or Rebase
- git mergeGit
- sql merge intoSQL
- .join()
- ou have not concluded your merge (MERGE_HEAD exists)
- sql:left join和join區別SQL
- LEFT JOIN 和JOIN 多表連線
- lightdb的merge into使用介紹
- 省去join的查詢
- MapReduce框架-Join的使用框架
- git merge origin master git merge origin/master區別GitAST
- 數倉工具—Hive語法之map join、reduce join、smb join(8)Hive
- mysql的left join和inner join的效率對比,以及如何優化MySql優化
- git 中止mergeGit
- Polyphase Merge Sort
- SQLServer MERGE 用法SQLServer
- merge into 用法深思
- merge into基本用法
- Thread jointhread
- JavaScript join()JavaScript