完美的執行計劃導致的效能問題
今天現場的開發同事反饋有一個job處理資料的速度很慢，從半夜2點開始執行，結果到了早上8點還沒有執行完,最後無奈kill掉了程式。等我剛到公司，他們想讓我查查倒底是什麼原因導致的執行速度很慢。
首先和他們簡單溝通了下，問最近有什麼新的變更嗎，他們說沒有，平時跑這個job的使用者量不是很大，今天早晨呼叫job的時候使用者量要略微大些。
瞭解了這些我檢視了下資料庫的負載,發現在問題發生的時間段，沒有明顯的效能抖動。
DB_NAME BEGIN_SNAP END_SNAP SNAPDATE LVL DURATION_MINS DBTIME
--------- ---------- ---------- ----------------- ---------- ------------- ----------
XXXXX 13222 13223 16 Jan 2015 00:00 1 60 14
13223 13224 16 Jan 2015 01:00 1 60 1
13224 13225 16 Jan 2015 02:00 1 60 1
13225 13226 16 Jan 2015 03:00 1 60 180
13226 13227 16 Jan 2015 04:00 1 60 260
13227 13228 16 Jan 2015 05:00 1 60 167
13228 13229 16 Jan 2015 06:00 1 60 210
13229 13230 16 Jan 2015 07:00 1 60 138
13230 13231 16 Jan 2015 08:00 1 60 118
13231 13232 16 Jan 2015 09:00 1 60 170
13232 13233 16 Jan 2015 10:00 1 60 221
然後抓取了一個awr報告來看看倒底是哪裡出了問題。
資料庫的整體負載情況如下，可以看出在問題發生的時間段，每秒的redo有2M左右，這個庫的使用不是很頻繁，而且資料量相對來說不是很大，所以相比來說還是比較繁忙的。
沒有發現很明顯的效能問題之後，直接進入等待事件和時間模型統計資訊。
從等待事件來看沒有lock contention相關的等待事件，說明也不大可能是鎖的原因。
Time Model Statistics
從上面可以得出問題還是主要在基於IO消耗的sql上,直接進入”SQL ordered by Elapsed Time"來檢視更多的細節。
可以明顯得看到有一個job消耗了大量的時間，但是在兩個小時的時間內還沒有執行完。這個很可能就是問題所在，其它的sql佔有的比例都不高。
檢視“SQL ordered by Gets”, buffer gets有近133G(17,418,703*8k)。就這一個查詢還是相當的龐大的消耗。
來看看是什麼樣的sql語句導致瞭如此的效能問題。
語句大體如下：
SELECT /*+ ordered use_nl (RATED_EVENT) index (RATED_EVENT
RATED_EVENT_1UQ) */ RPR3_CUSTOMER_EX.GROUP_ID, 'USAG'
||RPAD(LTRIM(RATED_EVENT.BA_NO),12)
.......
||RPAD(NVL(TRIM(TO_CHAR(L9_DUMMY_STRING_2)),' '),10)
||RPAD(0,9)
FROM RPR3_CUSTOMER_EX, RATED_EVENT WHERE
RATED_EVENT.CYCLE_CODE=:h_cycleCode AND
RATED_EVENT.CYCLE_MONTH=:CYCLE_MONTH AND
RATED_EVENT.SUB_PARTITION_ID=:h_subPartitionId AND
RATED_EVENT.CUSTOMER_ID=RPR3_CUSTOMER_EX.CUSTOMER_ID AND
RPR3_CUSTOMER_EX.CYCLE_MONTH=RATED_EVENT.CYCLE_MONTH AND
RPR3_CUSTOMER_EX.CYCLE_CODE=RATED_EVENT.CYCLE_CODE AND
RPR3_CUSTOMER_EX.CYCLE_YEAR=RATED_EVENT.CYCLE_YEAR AND (
RPR3_CUSTOMER_EX.BA_NO =-1 OR (RATED_EVENT.BA_NO=RPR3_CUSTOMER_
EX.BA_NO )) AND RATED_EVENT.CYCLE_YEAR=:h_cycleYear AND
EVENT_TYPE_ID NOT IN (1110189,7790,33131,1156067) AND (
EVENT_STATE in ('N') or EVENT_STATE is null ) and
L9_DISPLAY_ON_BILL='Y'
其中RATED_EVENT這個表相當的大，有近5億條資料，做了分割槽。而RPR3_CUSTOMER_EX這個表比較奇怪，查詢資料，竟然1條資料都沒有。
帶著疑問，檢視了執行計劃，從執行的情況來看著條sql語句沒有什麼問題。
Plan hash value: 1180507974
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | Pstart| Pstop |
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 344 | 18 (0)| 00:00:01 | | |
| 1 | NESTED LOOPS | | | | | | | |
| 2 | NESTED LOOPS | | 1 | 344 | 18 (0)| 00:00:01 | | |
|* 3 | INDEX FULL SCAN | RPR3_CUSTOMER_EX_PK | 1 | 78 | 3 (0)| 00:00:01 | | |
| 4 | PARTITION RANGE SINGLE | | 12 | | 1 (0)| 00:00:01 | KEY | KEY |
|* 5 | INDEX RANGE SCAN | RATED_EVENT_1UQ | 12 | | 1 (0)| 00:00:01 | KEY | KEY |
|* 6 | TABLE ACCESS BY LOCAL INDEX ROWID| RATED_EVENT | 6 | 1596 | 16 (0)| 00:00:01 | 1 | 1 |
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
但是為什麼執行計劃如此完美的sql，預計執行時間需要1秒，實際上卻執行了兩個多小時還沒有執行完。
我的關注點都集中在了RPR3_CUSTOMER_EX這個表上，表裡沒有資料，執行計劃也沒有問題，但是執行時間卻相差幾千倍。
帶著這個疑問和開發再次溝通，沒有得到太多相關的細節。最後抓取了一個addm報告。
得到的一個建議和這條sql有關。
Rationale
The SQL spent 100% of its database time on CPU, I/O and Cluster waits.
This part of database time may be improved by the SQL Tuning Advisor.
Rationale
Database time for this SQL was divided as follows: 100% for SQL
execution, 0% for parsing, 0% for PL/SQL execution and 0% for Java
execution.
Rationale
I/O and Cluster wait for TABLE PARTITION
"RATED_EVENT.C25_M10_S8" with object ID 672092 consumed 75% of
the database time spent on this SQL statement.
Rationale
I/O and Cluster wait for INDEX PARTITION
"RATED_EVENT_1UQ.C25_M10_S8" with object ID 672095 consumed 24%
of the database time spent on this SQL statement.
可以看到大量的IO都在一個分割槽 C25_M10_S8上面，看到這個自己的第一反應是可能統計資訊導致的。目前在生產環境中沒隔一段時間都會收集一次統計資訊。
partiton_name high_value tablespace_name LOGGING analyzed_time
C25_M10_S6 25, 10, 30 DATAH01 1 YES DISABLED YES 06-DEC-14
C25_M10_S7 25, 10, 35 DATAH01 1 YES DISABLED YES 24-NOV-14
C25_M10_S8 25, 10, 40 DATAH01 1 YES DISABLED YES 16-DEC-14
C25_M10_S9 25, 10, 45 DATAH01 1 YES DISABLED YES 24-NOV-14
C25_M10_S10 25, 10, 50 DATAH01 1 YES DISABLED YES 24-NOV-14
可以看到分割槽的統計時間是在上個月中，檢視了下這個分割槽中的資料情況，發現和資料字典中的統計資訊基本沒有差別。
SQL> set time on
12:44:45 SQL> set timing on
12:44:48 SQL> select /*+ index_ffs(RATED_EVENT,RATED_EVENT_1UQ ) parallel_index(RATED_EVENT,RATED_EVENT_1UQ,8) */ count(*) from RATED_EVENT partition(c25_m10_s8) ;
11067075
Elapsed: 00:00:02.04
所以問題又回到了原點，這個問題看似很清晰，但是又從道理上說不通。
轉眼一想，那個rpr3的表可能是臨時表，這樣問題就能解釋通了。為了簡單驗證，自己嘗試匯出這個表，然後檢視對應的建表語句是下面的樣子。
CREATE GLOBAL TEMPORARY TABLE "RPR3_CUSTOMER_EX"
("CUSTOMER_ID" NUMBER(9, 0) CONSTRAINT "RPR3CRE_CUSTOMER_ID_NN" NOT NULL ENABLE,
"SYS_CREATION_DATE" DATE CONSTRAINT "RPR3CRE_SYS_CREATION_DATE_NN" NOT NULL ENABLE,
"SYS_UPDATE_DATE" DATE,
。。。
"BA_NO" NUMBER(12, 0) CONSTRAINT "RPR3CRE_BA_NO_NN" NOT NULL ENABLE) ON COMMIT DELETE ROWS
如果記錄數很少，可以按照最佳化器預設的執行情況來做，就不需要手工干預了。表RPR3_CUSTOMER_EX中的資料很少，就完全可以走一個全表掃描和RATED_EVENT關聯即可。
使用sqlp_profile再次驗證了這個想法。執行情況也要更加穩定。
2- Using SQL Profile
--------------------
Plan hash value: 2402883198
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | Pstart| Pstop |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 344 | 18 (0)| 00:00:01 | | |
|* 1 | TABLE ACCESS BY LOCAL INDEX ROWID| RATED_EVENT | 6 | 1596 | 16 (0)| 00:00:01 | | |
| 2 | NESTED LOOPS | | 1 | 344 | 18 (0)| 00:00:01 | | |
|* 3 | TABLE ACCESS FULL | RPR3_CUSTOMER_EX | 1 | 78 | 2 (0)| 00:00:01 | | |
| 4 | PARTITION RANGE SINGLE | | 12 | | 1 (0)| 00:00:01 | KEY | KEY |
|* 5 | INDEX RANGE SCAN | RATED_EVENT_1UQ | 12 | | 1 (0)| 00:00:01 | KEY | KEY |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
從這個案例來看，發現了問題，在問題解釋不通的情況下，不要輕易放棄，多想想方法來佐證自己的推論才可能發現最終的問題。而且看似完美的執行計劃並不能說明效能一定是好的，穩定的，需要根據具體的情況來評估。
首先和他們簡單溝通了下，問最近有什麼新的變更嗎，他們說沒有，平時跑這個job的使用者量不是很大，今天早晨呼叫job的時候使用者量要略微大些。
瞭解了這些我檢視了下資料庫的負載,發現在問題發生的時間段，沒有明顯的效能抖動。
DB_NAME BEGIN_SNAP END_SNAP SNAPDATE LVL DURATION_MINS DBTIME
--------- ---------- ---------- ----------------- ---------- ------------- ----------
XXXXX 13222 13223 16 Jan 2015 00:00 1 60 14
13223 13224 16 Jan 2015 01:00 1 60 1
13224 13225 16 Jan 2015 02:00 1 60 1
13225 13226 16 Jan 2015 03:00 1 60 180
13226 13227 16 Jan 2015 04:00 1 60 260
13227 13228 16 Jan 2015 05:00 1 60 167
13228 13229 16 Jan 2015 06:00 1 60 210
13229 13230 16 Jan 2015 07:00 1 60 138
13230 13231 16 Jan 2015 08:00 1 60 118
13231 13232 16 Jan 2015 09:00 1 60 170
13232 13233 16 Jan 2015 10:00 1 60 221
然後抓取了一個awr報告來看看倒底是哪裡出了問題。
資料庫的整體負載情況如下，可以看出在問題發生的時間段，每秒的redo有2M左右，這個庫的使用不是很頻繁，而且資料量相對來說不是很大，所以相比來說還是比較繁忙的。
| Snap Id | Snap Time | Sessions | Cursors/Session | |
|---|---|---|---|---|
| Begin Snap: | 13226 | 16-Jan-15 04:00:22 | 255 | 4.3 |
| End Snap: | 13228 | 16-Jan-15 06:00:28 | 253 | 4.5 |
| Elapsed: | 120.11 (mins) | |||
| DB Time: | 427.54 (mins) |
Load Profile
| Per Second | Per Transaction | Per Exec | Per Call | |
|---|---|---|---|---|
| DB Time(s): | 3.6 | 0.4 | 0.00 | 0.00 |
| DB CPU(s): | 0.7 | 0.1 | 0.00 | 0.00 |
| Redo size: | 2,840,080.5 | 347,986.4 | ||
| Logical reads: | 36,781.2 | 4,506.7 | ||
| Block changes: | 4,940.6 | 605.4 | ||
| Physical reads: | 1,502.6 | 184.1 | ||
| Physical writes: | 488.4 | 59.8 | ||
| User calls: | 7,156.8 | 876.9 | ||
| Parses: | 12.7 | 1.6 | ||
| Hard parses: | 4.1 | 0.5 | ||
| W/A MB processed: | 1.0 | 0.1 | ||
| Logons: | 0.1 | 0.0 | ||
| Executes: | 2,238.8 | 274.3 | ||
| Rollbacks: | 0.0 | 0.0 | ||
| Transactions: | 8.2 |
沒有發現很明顯的效能問題之後，直接進入等待事件和時間模型統計資訊。
Top 5 Timed Foreground Events
| Event | Waits | Time(s) | Avg wait (ms) | % DB time | Wait Class |
|---|---|---|---|---|---|
| db file sequential read | 4,568,909 | 14,710 | 3 | 57.34 | User I/O |
| DB CPU | 5,316 | 20.72 | |||
| db file parallel read | 1,557,170 | 5,163 | 3 | 20.13 | User I/O |
| log file sync | 58,073 | 785 | 14 | 3.06 | Commit |
| db file scattered read | 127,236 | 194 | 2 | 0.75 | User I/O |
Time Model Statistics
| Statistic Name | Time (s) | % of DB Time |
|---|---|---|
| sql execute elapsed time | 23,044.78 | 89.83 |
| DB CPU | 5,316.31 | 20.72 |
從上面可以得出問題還是主要在基於IO消耗的sql上,直接進入”SQL ordered by Elapsed Time"來檢視更多的細節。
可以明顯得看到有一個job消耗了大量的時間，但是在兩個小時的時間內還沒有執行完。這個很可能就是問題所在，其它的sql佔有的比例都不高。
| Elapsed Time (s) | Executions | Elapsed Time per Exec (s) | %Total | %CPU | %IO | SQL Id | SQL Module | SQL Text |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 7,201.85 | 0 | 28.07 | 7.78 | 95.17 | EnvelopeMT@ccbdbpr5 (TNS V1-V3) | SELECT /*+ ordered use_nl (RAT... | ||
| 1,945.01 | 3,984 | 0.49 | 7.58 | 8.94 | 91.79 | EnvelopeMT@ccbdbpr5 (TNS V1-V3) | /* */ UPDATE TED_EVENT SET L... |
檢視“SQL ordered by Gets”, buffer gets有近133G(17,418,703*8k)。就這一個查詢還是相當的龐大的消耗。
| Buffer Gets | Executions | Gets per Exec | %Total | Elapsed Time (s) | %CPU | %IO | SQL Id | SQL Module | SQL Text |
| 17,418,703 | 0 | 6.57 | 7,201.85 | 7.78 | 95.17 | EnvelopeMT@ccbdbpr5 (TNS V1-V3) | SELECT /*+ ordered use_nl (RAT... |
來看看是什麼樣的sql語句導致瞭如此的效能問題。
語句大體如下：
SELECT /*+ ordered use_nl (RATED_EVENT) index (RATED_EVENT
RATED_EVENT_1UQ) */ RPR3_CUSTOMER_EX.GROUP_ID, 'USAG'
||RPAD(LTRIM(RATED_EVENT.BA_NO),12)
.......
||RPAD(NVL(TRIM(TO_CHAR(L9_DUMMY_STRING_2)),' '),10)
||RPAD(0,9)
FROM RPR3_CUSTOMER_EX, RATED_EVENT WHERE
RATED_EVENT.CYCLE_CODE=:h_cycleCode AND
RATED_EVENT.CYCLE_MONTH=:CYCLE_MONTH AND
RATED_EVENT.SUB_PARTITION_ID=:h_subPartitionId AND
RATED_EVENT.CUSTOMER_ID=RPR3_CUSTOMER_EX.CUSTOMER_ID AND
RPR3_CUSTOMER_EX.CYCLE_MONTH=RATED_EVENT.CYCLE_MONTH AND
RPR3_CUSTOMER_EX.CYCLE_CODE=RATED_EVENT.CYCLE_CODE AND
RPR3_CUSTOMER_EX.CYCLE_YEAR=RATED_EVENT.CYCLE_YEAR AND (
RPR3_CUSTOMER_EX.BA_NO =-1 OR (RATED_EVENT.BA_NO=RPR3_CUSTOMER_
EX.BA_NO )) AND RATED_EVENT.CYCLE_YEAR=:h_cycleYear AND
EVENT_TYPE_ID NOT IN (1110189,7790,33131,1156067) AND (
EVENT_STATE in ('N') or EVENT_STATE is null ) and
L9_DISPLAY_ON_BILL='Y'
其中RATED_EVENT這個表相當的大，有近5億條資料，做了分割槽。而RPR3_CUSTOMER_EX這個表比較奇怪，查詢資料，竟然1條資料都沒有。
帶著疑問，檢視了執行計劃，從執行的情況來看著條sql語句沒有什麼問題。
Plan hash value: 1180507974
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | Pstart| Pstop |
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 344 | 18 (0)| 00:00:01 | | |
| 1 | NESTED LOOPS | | | | | | | |
| 2 | NESTED LOOPS | | 1 | 344 | 18 (0)| 00:00:01 | | |
|* 3 | INDEX FULL SCAN | RPR3_CUSTOMER_EX_PK | 1 | 78 | 3 (0)| 00:00:01 | | |
| 4 | PARTITION RANGE SINGLE | | 12 | | 1 (0)| 00:00:01 | KEY | KEY |
|* 5 | INDEX RANGE SCAN | RATED_EVENT_1UQ | 12 | | 1 (0)| 00:00:01 | KEY | KEY |
|* 6 | TABLE ACCESS BY LOCAL INDEX ROWID| RATED_EVENT | 6 | 1596 | 16 (0)| 00:00:01 | 1 | 1 |
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
但是為什麼執行計劃如此完美的sql，預計執行時間需要1秒，實際上卻執行了兩個多小時還沒有執行完。
我的關注點都集中在了RPR3_CUSTOMER_EX這個表上，表裡沒有資料，執行計劃也沒有問題，但是執行時間卻相差幾千倍。
帶著這個疑問和開發再次溝通，沒有得到太多相關的細節。最後抓取了一個addm報告。
得到的一個建議和這條sql有關。
Rationale
The SQL spent 100% of its database time on CPU, I/O and Cluster waits.
This part of database time may be improved by the SQL Tuning Advisor.
Rationale
Database time for this SQL was divided as follows: 100% for SQL
execution, 0% for parsing, 0% for PL/SQL execution and 0% for Java
execution.
Rationale
I/O and Cluster wait for TABLE PARTITION
"RATED_EVENT.C25_M10_S8" with object ID 672092 consumed 75% of
the database time spent on this SQL statement.
Rationale
I/O and Cluster wait for INDEX PARTITION
"RATED_EVENT_1UQ.C25_M10_S8" with object ID 672095 consumed 24%
of the database time spent on this SQL statement.
可以看到大量的IO都在一個分割槽 C25_M10_S8上面，看到這個自己的第一反應是可能統計資訊導致的。目前在生產環境中沒隔一段時間都會收集一次統計資訊。
partiton_name high_value tablespace_name LOGGING analyzed_time
C25_M10_S6 25, 10, 30 DATAH01 1 YES DISABLED YES 06-DEC-14
C25_M10_S7 25, 10, 35 DATAH01 1 YES DISABLED YES 24-NOV-14
C25_M10_S8 25, 10, 40 DATAH01 1 YES DISABLED YES 16-DEC-14
C25_M10_S9 25, 10, 45 DATAH01 1 YES DISABLED YES 24-NOV-14
C25_M10_S10 25, 10, 50 DATAH01 1 YES DISABLED YES 24-NOV-14
可以看到分割槽的統計時間是在上個月中，檢視了下這個分割槽中的資料情況，發現和資料字典中的統計資訊基本沒有差別。
SQL> set time on
12:44:45 SQL> set timing on
12:44:48 SQL> select /*+ index_ffs(RATED_EVENT,RATED_EVENT_1UQ ) parallel_index(RATED_EVENT,RATED_EVENT_1UQ,8) */ count(*) from RATED_EVENT partition(c25_m10_s8) ;
11067075
Elapsed: 00:00:02.04
所以問題又回到了原點，這個問題看似很清晰，但是又從道理上說不通。
轉眼一想，那個rpr3的表可能是臨時表，這樣問題就能解釋通了。為了簡單驗證，自己嘗試匯出這個表，然後檢視對應的建表語句是下面的樣子。
CREATE GLOBAL TEMPORARY TABLE "RPR3_CUSTOMER_EX"
("CUSTOMER_ID" NUMBER(9, 0) CONSTRAINT "RPR3CRE_CUSTOMER_ID_NN" NOT NULL ENABLE,
"SYS_CREATION_DATE" DATE CONSTRAINT "RPR3CRE_SYS_CREATION_DATE_NN" NOT NULL ENABLE,
"SYS_UPDATE_DATE" DATE,
。。。
"BA_NO" NUMBER(12, 0) CONSTRAINT "RPR3CRE_BA_NO_NN" NOT NULL ENABLE) ON COMMIT DELETE ROWS
這樣的話問題，就能說通了，至於為什麼查詢表中的資料是0條，一下子也就明朗了。
那麼至於為什麼效能變化這麼大呢，這個還得從表分割槽的統計資訊來說，這個表有5億多條記錄，查詢語句中的相關分割槽有1千5多萬的資料量，
很可能是什麼地方執行計劃出現了某些偏差造成的。
重新審視sql語句，發現開始的Hint還是值得注意的。
SELECT /*+ ordered use_nl (RATED_EVENT) index (RATED_EVENT
RATED_EVENT_1UQ) */
對於這條sql語句的調優就相對來說有針對性了。表RPR3_CUSTOMER_EX是個臨時表，表中的資料可能是不固定的。和開發做了進一步的確認，這個表中的資料還是很少的。那麼至於為什麼效能變化這麼大呢，這個還得從表分割槽的統計資訊來說，這個表有5億多條記錄，查詢語句中的相關分割槽有1千5多萬的資料量，
很可能是什麼地方執行計劃出現了某些偏差造成的。
重新審視sql語句，發現開始的Hint還是值得注意的。
SELECT /*+ ordered use_nl (RATED_EVENT) index (RATED_EVENT
RATED_EVENT_1UQ) */
如果記錄數很少，可以按照最佳化器預設的執行情況來做，就不需要手工干預了。表RPR3_CUSTOMER_EX中的資料很少，就完全可以走一個全表掃描和RATED_EVENT關聯即可。
使用sqlp_profile再次驗證了這個想法。執行情況也要更加穩定。
2- Using SQL Profile
--------------------
Plan hash value: 2402883198
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | Pstart| Pstop |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 344 | 18 (0)| 00:00:01 | | |
|* 1 | TABLE ACCESS BY LOCAL INDEX ROWID| RATED_EVENT | 6 | 1596 | 16 (0)| 00:00:01 | | |
| 2 | NESTED LOOPS | | 1 | 344 | 18 (0)| 00:00:01 | | |
|* 3 | TABLE ACCESS FULL | RPR3_CUSTOMER_EX | 1 | 78 | 2 (0)| 00:00:01 | | |
| 4 | PARTITION RANGE SINGLE | | 12 | | 1 (0)| 00:00:01 | KEY | KEY |
|* 5 | INDEX RANGE SCAN | RATED_EVENT_1UQ | 12 | | 1 (0)| 00:00:01 | KEY | KEY |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
從這個案例來看，發現了問題，在問題解釋不通的情況下，不要輕易放棄，多想想方法來佐證自己的推論才可能發現最終的問題。而且看似完美的執行計劃並不能說明效能一定是好的，穩定的，需要根據具體的情況來評估。
來自 “ ITPUB部落格 ” ，連結：http://blog.itpub.net/25723371/viewspace-1411470/，如需轉載，請註明出處，否則將追究法律責任。
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