.net访问oracle数据库性能问题

问题:

生产环境相同的inser语句在别的非.NET程序相应明显快于.NET程序,执行时间相差比较大,影响正常业务运行,测试环境反而正常。

问题详细诊断过程

问题初步判断诊断过程:
查询插入慢的sql_id
image.jpg
检查对应的执行计划,未发现异常,SQL A-TIME实际内部执行时间为1毫秒

image.jpg
使用SQL trace跟踪insert数据库内部执行情况,总时间不到12毫秒
进一步对会话进行会话跟踪

image.jpg
由于是3层架构,执行会话不固定,进行多次跟踪后并未发现有用信息。
检查应用服务器的等待事件信息
image.jpg
进一步使用SQL monitor跟踪客户端,发现非业务SQL语句,内容如下:
image.jpg

根据客户端的ip及应用程序,后台数据库查询等待语句

image.jpg
发现sql_id为’byvg6t5kz8xk0’的语句有等待现象,通过查询该sql语句
sql > select sql_text from v$sql where sql_id=‘byvg6t5kz8xk0’;
select ac.constraint_name key_name, acc.column_name key_col,:“SYS_B_0” from all_cons_columns acc, all_constraints ac where acc.owner = ac.owner and acc.constraint_name = ac.constraint_name and acc.table_name = ac.table_name and ac.constraint_type = :“SYS_B_1” and ac.owner = :OwnerName and ac.table_name = :TableName order by acc.constraint_name
比较客户端抓取的语句,发现该语句在sqlmonitor中抓取的也存在,在插入数据前面有两条查询系统表的语句,实际上应用并没有执行这两条语句。

image.jpg使用

image.jpg
对问题ip发起的IIS会话进行跟踪

image.jpg
结果显示在跟踪时段内,一共解析与执行6次,总耗时0.02秒,进一步证实单独的插入过程在数据库内执行效率不存在异常。
在跟踪文件中,发现.net发起的查询系统all_synonyms和all_cons_columns、all_constraints关联表信息,这些系统查询也花费了不少时间,该多余查询也影响了客户端的返回时间,建议调整.net参数Cache Size的配置大小增加.net的缓存。

进一步分析

获取AWR、ash报告:

image.jpg

image.jpg
发现select ac.constraint_name key_name, acc.column_name key_col,:“SYS_B_0” from all_cons_columns acc, all_constraints ac where acc.owner = ac.owner and acc.constraint_name = ac.constraint_name and acc.table_name = ac.table_name and ac.constraint_type = :“SYS_B_1” and ac.owner = :OwnerName and ac.table_name = :TableName order by acc.constraint_name语句执行非常频繁。
查询Oracle官方文档,该SQL语句为.NET特性自动发起的语句,解释如下:

image.jpgimage.jpg
具体官方文档为Frequent Query on ALL_CONS_COLUMNS And ALL_CONSTRAINTS When Using ODP.Net Statement Caching (Doc ID 1386371.1),官方解释该语句确实为.NET自身发起,而非程序生成的语句。
解决办法为增加.NET端语句缓存,一次执行多次使用,调整Statement Cache Size=200
比较生产(有问题)和测试(正常)数据库的执行计划,下图为有异常的生产环境执行计划,走的是全表访问

image.jpg
下图为测试环境正常的执行计划,走的是索引

image.jpgimage.jpg
通过10053跟踪,发现数据库确实选择了强制进行全表查询

image.jpg
这说明走全表查询在数据库层面认为消耗比走索引低,查询使用列柱状信息

select a.owner,
a.table_name,
a.column_name,
b.num_rows,
a.num_distinct,
trunc(num_distinct / num_rows * 100, 2) selectivity,
‘Need Gather Histogram’ notice
from dba_tab_col_statistics a, dba_tables b
where a.owner = b.owner
and a.owner = ‘&1’
and a.table_name = ‘&2’
and a.table_name = b.table_name
AND ROUND(num_distinct * 100 / num_rows, 1) < 1
and (a.owner, a.table_name, a.column_name) in
(select r.name owner, o.name table_name, c.name column_name
from sys.col_usage$ u, sys.obj$ o, sys.col$ c, sys.user$ r
where o.obj# = u.obj#
and c.obj# = u.obj#
and c.col# = u.intcol#
and r.name = ‘&1’
and o.name = ‘&2’)
and a.histogram = ‘NONE’;

image.jpg
关联使用到CONKaTeX parse error: Expected 'EOF', got '#' at position 9: 所在列OWNER#̲,列的信息没有收集,依然使用默…所在列OWNER#做统计信息收集。**
BEGIN
DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(ownname => ‘SYS’,
tabname => ‘CON$’,
estimate_percent => 100,
method_opt => ‘for columns OWNER# size skewonly’,
no_invalidate => FALSE,
cascade => TRUE);
END;
/
方法二:对查询的sql_id做SQLTUNE分析
DECLARE
sts_task VARCHAR2(64);
tname VARCHAR2(100);
sta_exists number;
BEGIN
SELECT count(*)
INTO sta_exists
FROM DBA_ADVISOR_TASKS
WHERE rownum = 1 AND
task_name = ‘sql_t’;
IF sta_exists = 1 THEN
SYS.DBMS_SQLTUNE.DROP_TUNING_TASK(
task_name=>‘sql_t’
);
ELSE
DBMS_OUTPUT.PUT_LINE(‘SQL Tuning Task does not exist - will be created …’);
END IF;
tname := DBMS_SQLTUNE.CREATE_TUNING_TASK(
sql_id => ‘3x8zzrb65m96v’,
plan_hash_value =>‘2760998173’,
time_limit => 360,
task_name => ‘sql_t’,
description => ‘sql_id_al’);
DBMS_SQLTUNE.EXECUTE_TUNING_TASK(
task_name => ‘sql_t’);
END;
/
查询优化建议,建议接受性能较好的sqlprofile:
SQL> set linesize 999 pagesize 0
SQL> SELECT DBMS_SQLTUNE.REPORT_TUNING_TASK(task_name=>‘sql_t’, section=>‘FINDINGS’, result_limit => 20) FROM DUAL;
GENERAL INFORMATION SECTION


Tuning Task Name : sql_t
Tuning Task Owner : SYS
Workload Type : Single SQL Statement
Scope : COMPREHENSIVE
Time Limit(seconds): 360
Completion Status : COMPLETED
Started at : 04/02/2020 16:30:07
Completed at : 04/02/2020 16:30:45


Schema Name: EMR
SQL ID : 3x8zzrb65m96v
SQL Text : select ac.constraint_name key_name, acc.column_name key_col,1
from all_cons_columns acc, all_constraints ac where acc.owner =
ac.owner and acc.constraint_name = ac.constraint_name and
acc.table_name = ac.table_name and ac.constraint_type = ‘P’ and
ac.owner = :OwnerName and ac.table_name = :TableName order by
acc.constraint_name
Bind Variables :
1 - (VARCHAR2(32)):BSRUN
2 - (VARCHAR2(32)):ZY_BQYZ_EXTEND


FINDINGS SECTION (1 finding)


1- SQL Profile Finding (see explain plans section below)


A potentially better execution plan was found for this statement.
Recommendation (estimated benefit: 99.82%)


  • Consider accepting the recommended SQL profile.

execute dbms_sqltune.accept_sql_profile(task_name => ‘sql_t’, task_owner
=> ‘SYS’, replace => TRUE);
Validation results


The SQL profile was tested by executing both its plan and the original plan
and measuring their respective execution statistics. A plan may have been
only partially executed if the other could be run to completion in less time.
Original Plan With SQL Profile % Improved


Completion Status: COMPLETE COMPLETE
Elapsed Time (s): .309383 .006609 97.86 %
CPU Time (s): .308203 .006499 97.89 %
User I/O Time (s): 0 0
Buffer Gets: 86203 152 99.82 %
Physical Read Requests: 0 0
Physical Write Requests: 0 0
Physical Read Bytes: 0 0
Physical Write Bytes: 0 0
Rows Processed: 1 1
Fetches: 1 1
Executions: 1 1
Notes


  1. Statistics for the original plan were averaged over 4 executions.
  2. Statistics for the SQL profile plan were averaged over 10 executions.

SELECT DBMS_SQLTUNE.SCRIPT_TUNING_TASK(task_name=>‘sql_t_byvg6t5kz8xk0’, rec_type=>‘ALL’) FROM DUAL;
SQL> SELECT DBMS_SQLTUNE.SCRIPT_TUNING_TASK(task_name=>‘sql_t’, rec_type=>‘ALL’) FROM DUAL;


    • Script generated by DBMS_SQLTUNE package, advisor framework –
    • Use this script to implement some of the recommendations –
    • made by the SQL tuning advisor. –

    • NOTE: this script may need to be edited for your system –
    • (index names, privileges, etc) before it is executed. –

接受性能较好的sqlprofile:
execute dbms_sqltune.accept_sql_profile(task_name => ‘sql_t’, replace => TRUE);

性能问题总结

综合上述分析判断:
1、insert SQL语句在数据库内部执行并不慢,在12毫秒左右,唯一与其他程序的区别在于.NET自行发起的内部对象查询非实际应用发起,由于此现象为.NET特性无法改变,官方建议调大.NET端语句缓存,减少对数据库内部对象的查询,提高效率。
2、在数据库层面,对sql查询语句进行优化和对统计信息进行重新收集。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mfbz.cn/a/349082.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

20240122面试练习题10

1. Redis为什么执行这么快&#xff1f; 二、Redis为什么这么快&#xff1f; 1、完全基于内存&#xff0c;数据存在内存中&#xff0c;绝大部分请求是纯粹的内存操作&#xff0c;非常快速&#xff0c;跟传统的磁盘文件数据存储相比&#xff0c;避免了通过磁盘IO读取到内存这部分…

配置接口策略路由案例

知识改变命运&#xff0c;技术就是要分享&#xff0c;有问题随时联系&#xff0c;免费答疑&#xff0c;欢迎联系 厦门微思网络​​​​​​ https://www.xmws.cn 华为认证\华为HCIA-Datacom\华为HCIP-Datacom\华为HCIE-Datacom Linux\RHCE\RHCE 9.0\RHCA\ Oracle OCP\CKA\K8S\…

如何使用Jellyfin+cpolar搭建私人影音平台实现无公网ip远程访问

文章目录 1. 前言2. Jellyfin服务网站搭建2.1. Jellyfin下载和安装2.2. Jellyfin网页测试 3.本地网页发布3.1 cpolar的安装和注册3.2 Cpolar云端设置3.3 Cpolar本地设置 4.公网访问测试5. 结语 1. 前言 随着移动智能设备的普及&#xff0c;各种各样的使用需求也被开发出来&…

jQuery实现选择方法和保护信息方法

最近呢&#xff01;一直在学习jQuery语法&#xff0c;也没时间发布文章&#xff0c;现在学的差不多了&#xff0c;先跟大家分享下学习感受吧&#xff01;JavaScript学过后&#xff0c;再学习jQuery语法&#xff0c;应该是简单的&#xff0c;但我总是容易把它们搞混&#xff0c;…

Alzet渗透泵工作原理,你清楚么?

由于Alzet渗透泵独特的释放原理&#xff0c;使得许多化学试剂、药剂或者其他物质&#xff0c;可以通过Alzet渗透泵应用到科研试验中。一个小小的胶囊就可以完成持续的动物给药实验&#xff0c;对于科研实验者来说就是一个福音。 那你了解Alzet渗透泵么?让我们一起来简单了解一…

Android HIDL概述与绑定模式的实现

一、前言 Android O(8.0) 版本之后&#xff0c;底层实现有了比较大的变化&#xff0c;最显著的一个方面就是 HIDL 机制的全面实施。本文对于理解系统源码中 Gnss、Usb、Camera 等模块的工作原理有极大帮助。 二、HIDL 设计目的 在 Android O(8.0) 之前系统的升级牵扯多方协作…

循环购:电商新时代的消费革命

随着电商市场的竞争加剧&#xff0c;消费者需求日益多样化&#xff0c;电商企业需要不断创新以满足市场需求。循环购模式作为一种新兴的消费模式&#xff0c;正逐渐受到消费者的青睐&#xff0c;成为电商行业的新热点。本文将深入剖析循环购模式的魅力&#xff0c;探索其在电商…

chromedriver下载地址与安装方法

用到例如selenium时&#xff0c;需要使用谷歌浏览器并配合chromedriver进行模拟浏览等 分享chromedriver的实时更新的下载网址&#xff1a; https://registry.npmmirror.com/binary.html?pathchromedriver/ 。。。 需要找到自己电脑谷歌浏览器版本所对应的chromedriver版本 …

CQ 社区版 2.8.0 | 支持TiDB、StarRocks,新增列过滤算法、导出模式设置等

Hello&#xff0c;CloudQuery 社区版 2.8.0 已发布&#xff0c;本文将带大家详细解析本次更新的功能~&#xff08;完整的讲解视频可点击 &#x1f449;&#x1f3fb; CloudQuery 社区版2.8.0 功能讲解演示 本期亮点更新 新增支持数据源 TiDB、StarRocks数据保护新增列过滤脱敏…

HNSW算法

From&#xff1a; HNSW算法(nsmlib/hnswlib)-CSDN博客HNSW算法的基本原理及使用 - 知乎 HNSW是一种广泛使用的ANN图索引结构&#xff0c;包括DiskANN、DF-GAS、SmartSSD等。本文档主要总结HNSW的结构与工作流程&#xff0c;便于后期研究其工作流程在迁移到CSD中存在的I/O问题…

计算CNN卷积层和全连接层的参数量

计算CNN卷积层和全连接层的参数量 先前阅读 CNN ExplainerA Comprehensive Guide to Convolutional Neural Networks — the ELI5 way 本文主旨意在搞明白2个问题&#xff1a; 第一个问题 一个卷积操作&#xff0c;他的参数&#xff0c;也就是我们要训练的参数&#xff0c;也…

50. Pow(x, n)

分治算法&#xff1a; 从右往左开始递归计算&#xff0c;假设yx^(n/2)&#xff0c;那么当n为偶数时&#xff0c;x^ny*y&#xff0c;当n为奇数时&#xff0c;x^ny*y*x。 另外&#xff0c;注意n有可能是负数。 class Solution {public double myPow(double x, int n) {int N n…

Kettle-Docker部署+Sqlserver数据同步Mysql+Start定时任务

一. 背景介绍 1. ETL是什么 ETL&#xff08;Extract-Transform-Load&#xff09;&#xff0c;即数据抽取、转换、装载的过程。它是一种思想&#xff0c;主要是说&#xff0c;从不同的数据源获取数据&#xff0c;并通过对数据进行处理&#xff08;格式&#xff0c;协议等转换&a…

ChatGPT 全域调教高手:成为人工智能交流专家

随着人工智能的快速发展&#xff0c;ChatGPT作为一种强大的文本生成模型&#xff0c;在各行各业中越来越受到重视和应用。想要利用ChatGPT实现更加智能、自然的交流&#xff0c;成为 ChatGPT 全域调教高手吗&#xff1f;本文将为您介绍如何通过优化ChatGPT的训练方法&#xff0…

全新5IUX极简搜索主页源码 /自定义浏览器主页

源码介绍&#xff1a; 全新5IUX极简搜索主页源码&#xff0c;专为自定义浏览器主页而设计。厌倦了各种导航首页上满屏幕的广告和资讯&#xff0c;可以自己尝试编写一个个性化的主页。这款源码并非镜像或代理&#xff0c;而是作为浏览器主页使用&#xff0c;同时支持自适应屏幕…

springboot快速写接口

1. 建proj形式 name会变成文件夹的名字&#xff0c;相当于你的项目名称 基础包 2. 基础依赖 3. 配置数据库 这里要打开mysql&#xff0c;并且创建数据库 方法&#xff1a; 安装好数据库&#xff0c;改好账号密码用navicat来建表和账号配置properties.yml文件即可 4.用res…

基于SpringBoot的玩具租赁系统

文章目录 项目介绍主要功能截图&#xff1a;部分代码展示设计总结项目获取方式 &#x1f345; 作者主页&#xff1a;超级无敌暴龙战士塔塔开 &#x1f345; 简介&#xff1a;Java领域优质创作者&#x1f3c6;、 简历模板、学习资料、面试题库【关注我&#xff0c;都给你】 &…

腾讯云轻量应用Windows服务器如何搭建幻兽帕鲁Palworld私服?

幻兽帕鲁/Palworld是一款2024年Pocketpair开发的开放世界生存制作游戏&#xff0c;在帕鲁的世界&#xff0c;玩家可以选择与神奇的生物“帕鲁”一同享受悠闲的生活&#xff0c;也可以投身于与偷猎者进行生死搏斗的冒险。而帕鲁可以进行战斗、繁殖、协助玩家做农活&#xff0c;也…

Linux文件管理(上)

因为 Linux中一切皆文件&#xff0c;所以在了解了 Linux基础和会使用一些入门级命令之后&#xff0c;接下来的重点便是 Linux文件管理的学习&#xff0c;就像 Java中一切皆对象一样&#xff0c;面向对象是 Java基础的核心和重点。该部分内容学习的重要性就像面向对象在 Java中重…

为什么时序逻辑电路会落后一拍?

1、时序逻辑电路落后一拍&#xff1f; FPGA初学者可能经常听到一句话&#xff1a;“时序逻辑电路&#xff0c;或者说用 < 输出的电路会延迟&#xff08;落后&#xff09;一个时钟周期。”但在仿真过程中经常会发现不符合这一“定律”的现象–明明是在仿真时序逻辑&#xff…
最新文章