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まだ統計固定で消耗してるの? - Bind Peek をもっと使おうぜ! 2015 Edition -

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JPOUG Advent Calendar 2015 の Day9 です。
Oracle Database の オプティマイザ統計運用 について語ってます。

Published in: Technology
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まだ統計固定で消耗してるの? - Bind Peek をもっと使おうぜ! 2015 Edition -

  1. 1. まだ統計固定で消耗してるの? - Bind Peek をもっと使おうぜ! 2015 Edition - 柴田 歩
  2. 2. 2 免責事項/注意事項  本資料において示されている見解は、私自身(柴田 歩)の 見解であり、Oracle Corporation 及び 日本オラクル社 の見解を必ずしも反映したものではありません。 予めご了承ください。
  3. 3. 3 自己紹介  日本オラクル株式会社 クラウド・テクノロジーコンサルティング統括本部 DBアーキテクト部 プリンシパルコンサルタント 柴田 歩(しばた あゆむ)  シバタツさん、しばちょうさん に 続く 3人目 の 柴田 !  2007年4月に中途で入社  DBの製品コンサルとして、DB関連のプロジェクトを歴任
  4. 4. 4 コンテンツ コレ  DDD 2013 SQLチューニングに必 要な考え方と最新テクニック  http://www.oracle.com/technet work/jp/ondemand/ddd-2013- 2051348-ja.html  ブログ「ねら~ITエンジニア雑記」  http://d.hatena.ne.jp/gonsuke77 7/  Bind Peek を もっと使おうぜ! -JPOUG Advent Calendar 2014-  http://d.hatena.ne.jp/gonsuke77 7/20141205/1417710300
  5. 5. 5 こうならんように、今年も頑張ります。 :::::::: ┌─────────────── ┐ :::::::: | Oracle の AYU がやられたようだな | ::::: ┌───└───────────v───┬┘ ::::: | ククク…奴は我ら 四AYUの中で最弱 | ┌──└────────v──┬───────┘ | 我々 AYU四天王 の面汚しよ │ └────v─────────┘ |ミ, / `ヽ /! ,.──、 |彡/二Oニニ|ノ /三三三!, |! `,' \、、_,|/-ャ ト `=j r=レ /ミ !彡 T 爪| / / ̄|/´__,ャ |`三三‐/ |`=、|,='| _(_ /人 ヽ ミ='/|`:::::::/イ__ ト`ー く__,-, 、 _!_ / ( ゚ω ゚ ) / `ー─'" |_,.イ、 | |/、 Y /| | | j / ミ`┴'彡\ ' ` 五郎丸 歩 浜崎あゆみ いしだあゆみ 吉田歩美
  6. 6. 6 目次  1章. イントロダクション  2章. 前提知識  3章. 統計運用と「Bind Peek(他)」の組み合わせで考える。  4章. まとめ
  7. 7. 7 1章. イントロダクション
  8. 8. 8 今年のお題 まだ統計固定で 消耗してるの? – 某有名ブロガーのブログ名より拝借しますた。
  9. 9. 9 こんなガイド、してませんか? 「ミッションクリティカルなシステムでは オプティマイザ統計を固定して 実行計画を安定させることが推奨です。 」
  10. 10. 10 範馬刃牙さん から 一言
  11. 11. 11 統計固定は果たして安全なんだろうか?  最近対応したSQL性能トラブルのやり取り ※全て統計固定の環境 彡(゚)(゚) 「MView実体表の統計が0件やで。実行計画悪いやで。」 (´・ω・`)「すみません。MViewって統計有るんでしたっけ???」 彡(゚)(゚) 「索引の統計が0件で、実行計画悪いやで。」 ( ^ω^) 「ごめんね。索引って統計有るんでしたっけ???」 彡(゚)(゚) 「エンドユーザ様が使う研修環境の統計が0件/Null統計の嵐で、 まともなSQL性能が出てないンゴよ。お客さん激おこやで。」 (*^○^*)「研修環境なんて知らないんだ!本番しか管理しないんだ!研修環 境はデータ少ないのに、変な実行計画を選ぶOracleが悪いんだ!」 彡()()「」
  12. 12. 12 統計固定はデメリットも多いのだが、、、  統計固定はデメリットも多いのだけど、 そのデメリットには余り目が向いてない気がする。  にも関わらず、そのデメリットを考慮せずに 統計固定 を呪文のように唱え続るのは良くないすよ(゚ε゚ ) – そう云う人は割と多いんじゃないか???  Bind Peek等、実行計画で関連する機能も 振りかえりつつ、もう一度考えてみる。
  13. 13. 13 2章. 前提知識
  14. 14. 14 Bind Peek の概要  SQLが同じ場合でも、与えられたバインド変数値に よって実行計画を使い分ける(最適化する)機能 SELECT * FROM TBL_A WHERE COL1 >= :B1 ------------------------------------ | Id | Operation | Name | ------------------------------------ | 0 | SELECT STATEMENT | | | 1 | TABLE ACCESS FULL | TBL_A | ------------------------------------ ------------------------------------------------- | Id | Operation | Name | ------------------------------------------------- | 0 | SELECT STATEMENT | | | 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | TBL_A | | 2 | INDEX RANGE SCAN | TBL_A_I1 | ------------------------------------------------- 10000の場合1の場合 去年のBind Peek をもっと使おうぜ!より
  15. 15. 15 10gR2までの動作は...  10gR2までは、初回ハード・パース時のバインド変数値 によって作成された実行計画で固定されてしまう。 SELECT * FROM TBL_A WHERE COL1 >= :B1 ------------------------------------ | Id | Operation | Name | ------------------------------------ | 0 | SELECT STATEMENT | | | 1 | TABLE ACCESS FULL | TBL_A | ------------------------------------ ------------------------------------------------- | Id | Operation | Name | ------------------------------------------------- | 0 | SELECT STATEMENT | | | 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | TBL_A | | 2 | INDEX RANGE SCAN | TBL_A_I1 | ------------------------------------------------- 1の場合 初回のPLAN で固定 ・10gR2 までは Bind Peek=false が推奨 ・この推奨が、今日まで続く「安全神話」の始まり 10000の場合 去年のBind Peek をもっと使おうぜ!より
  16. 16. 16 11gR1で「適応カーソル共有」が導入  11gR1からは「適応カーソル共有(Adaptive Cursor Sharing)」 導入で、複数の実行計画を併用するようになった。 – Bind Peek を無効化した場合は、当機能も無効化されます。 SELECT * FROM TBL_A WHERE COL1 >= :B1 ------------------------------------ | Id | Operation | Name | ------------------------------------ | 0 | SELECT STATEMENT | | | 1 | TABLE ACCESS FULL | TBL_A | ------------------------------------ ------------------------------------------------- | Id | Operation | Name | ------------------------------------------------- | 0 | SELECT STATEMENT | | | 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | TBL_A | | 2 | INDEX RANGE SCAN | TBL_A_I1 | ------------------------------------------------- 10000の場合1の場合 10gR2までの欠点は、11gR1以降は概ね解消されている。 バインド変数に応じて PLANを使い分け 去年のBind Peek をもっと使おうぜ!より
  17. 17. 17 関連機能: Cardinality Feedback の概要  11gR2からの新機能  初回SQL実行時の情報を Feedback して、 2回目以降の実行計画を最適化する機能 – 実行統計としてのカーディナリティを Feedback – オプティマイザ統計から算出したカーディナリティと、 実行時のカーディナリティが乖離していた場合に、 ハード・パースを再度実施して実行計画を再作成する。 – KROWN# 147614 去年のBind Peek をもっと使おうぜ!より
  18. 18. 18 関連機能:Dynamic Sampling の概要  9iR2からの機能  ハード・パース時にオプティマイザ統計が NULL の テーブル/索引が存在した場合、それらの統計を動的 にサンプリングして、実行計画を最適化する機能 – ヒント等で明示的に動作させることも可能 – KROWN#55982  11.2.0.4以降は”動的統計”と云う名称に  12c からは永続情報として、他クエリからも参照可能 去年のBind Peek をもっと使おうぜ!より
  19. 19. 19 SQLと云う言語の特徴  SQLと云う言語は、データ抽出時に「何を(What)抽出するか」 の“条件”のみを記述し、「どうやって(How)抽出するか」を記述 しない、他言語には無い特徴を有します。 – 多くの言語では、繰り返し(for~, while~)や 条件分岐(if~, case~)などのアルゴリズムを記述する必要があります。  どうやって(How)データを抽出するか、即ちアルゴリズムの 決定・制御は、RDBMS の Optimizer で行われます。 – Optimizer が決定したアルゴリズム = 実行計画です。 プログラム “条件”のみを記述 OptimizerSQL データ アルゴリズムを決定/制御 ※Oracle DBA & Developer Day 2013 資料より
  20. 20. 20 SQLのアルゴリズムは「予測」で組み立てられる。  SQL の アルゴリズム≒実行計画 は、オプティマイザが 最適と考えられるものを「予測」して組み立てます。  そして「予測」である以上、必ずハズレのケースが出てきます。 – ハズレの実行計画を引くと、性能問題として顕在化! – SQLの特徴に由来する、全てのRDBMSに共通した本質的な困難 – 各ベンダやオープンソースのRDBMSは、このSQLの本質的な困難に 立ち向かうべく、日々凌ぎを削っています。(もちろんOracleも!)  まずこのハズレの実行計画の存在を意識/認識しておくのが、 本セミナーの出発点となります。 ※Oracle DBA & Developer Day 2013 資料より
  21. 21. 21 「予測」と「Bind Peek(他)」の関係  SQLの実行計画は「予測」で組み立てられ、 「予測」である以上、ハズレから逃れられません。 – OracleDB に限らない、全てのRDBMSに共通した困難  そして「Bind Peek」を初めとした実行計画最適化機能は、 全て実行計画の予測精度を上げる、 あるいは予測を補正するために存在します。 – ハズレの実行計画を引く確率を下げる。 – あるいはハズレた予測(実行計画)を補正する。  これらの前提を踏まえた上で、次逝ってみよう!(`・ω・)Ъ 去年のBind Peek をもっと使おうぜ!より
  22. 22. 22 12c新機能:SQL計画ディレクティブの概要  SQL計画ディレクティブ – SQLの予測(実行計画)と実行時でカーディナリティが乖 離している場合に、ヒストグラムや拡張統計を採取する ためのエントリを保持しておく機能 – 統計最新化と併用することで、不足しているヒストグラ ムや拡張統計が自動採取され、実行計画の予測精度が上 がってSQL性能向上が期待できる。 – 加えて、SQL計画ディレクティブが存在する状態でヒス トグラムや拡張統計が採取されていない場合、動的統計 が採取されてヒストグラム/拡張統計を代替します。
  23. 23. 23  SQL計画ディレクティブにより、SQL性能が改善 09:21:12 SQL> SELECT /*+ MONITOR */ 09:21:12 2 DTL.* 09:21:12 3 FROM SALES SAL 09:21:12 4 , SALES_DETAIL DTL 09:21:12 5 WHERE SAL.RECEIPT_NUM = DTL.RECEIPT_NUM 09:21:12 6 AND TO_CHAR(SAL.SALES_DATE, 'YYYYMMDD') 09:21:12 7 = '20151101'; : : : : : : : : : : 統計 ---------------------------------------------------------- : 4301 consistent gets 0 physical reads : 09:22:36 SQL> SET AUTOTRACE TRACEONLY; 09:22:36 SQL> -- aqkqdv23rmnj7 09:22:36 SQL> SELECT /*+ MONITOR */ 09:22:36 2 DTL.* 09:22:36 3 FROM SALES SAL 09:22:36 4 , SALES_DETAIL DTL 09:22:36 5 WHERE SAL.RECEIPT_NUM = DTL.RECEIPT_NUM 09:22:36 6 AND TO_CHAR(SAL.SALES_DATE, 'YYYYMMDD') 09:22:36 7 = '20151101'; : : : Note ----- - dynamic statistics used: dynamic sampling (level=2) - 1 Sql Plan Directive used for this statement : 統計 ---------------------------------------------------------- : 58 consistent gets 0 physical reads : SQL計画ディレクティブ と 動的統計 が同時に動作 SQL計画ディレクティブによる性能改善例 論理読込が大幅減少 して性能改善!
  24. 24. 24 SQL計画ディレクティブ動作時のSQL監視レポート  Before SQL計画 ディレク ティブ 無効時  After SQL計画 ディレク ティブ 有効時 ================================================================…============…=================== | Id | Operation | Name | Rows |…| Rows |…| Activity Detail | | | | | (Estim) |…| (Actual) |…| (# samples) | ================================================================…============…=================== | 0 | SELECT STATEMENT | | |…| 1 |…| | | 1 | NESTED LOOPS | | 1 |…| 1 |…| Cpu (2) | | 2 | NESTED LOOPS | | 1 |…| 870K |…| Cpu (12) | | 3 | TABLE ACCESS FULL | SALES_DETAIL | 1 |…| 870K |…| | | 4 | INDEX UNIQUE SCAN | SALES_PK | 1 |…| 870K |…| | | 5 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | SALES | 1 |…| 1 |…| | ================================================================…============…=================== ===================================================================…============…=================== | Id | Operation | Name | Rows |…| Rows |…| Activity Detail | | | | | (Estim) |…| (Actual) |…| (# samples) | ===================================================================…============…=================== | 0 | SELECT STATEMENT | | |…| 1 |…| | | 1 | NESTED LOOPS | | 1 |…| 1 |…| | | 2 | NESTED LOOPS | | 1 |…| 1 |…| | | 3 | TABLE ACCESS FULL | SALES | 1 |…| 1 |…| | | 4 | INDEX RANGE SCAN | SALES_DETAIL_I1 | 1 |…| 1 |…| | | 5 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | SALES_DETAIL | 1 |…| 1 |…| | ===================================================================…============…=================== 結合の駆動表(外部表)が 870,000件で予測(Estim・ 1件)と大幅にズレている。 予測(Estim) と 実測 (Actual)の差が無くなり、 適切な実行計画が 選択されている。
  25. 25. 25  DBA_SQL_PLAN_DIRECTIVES/DBA_SQL_PLAN_DIR_OBJECTS の両ディクショナリから、SQL計画ディレクティブの中身を垣間見れます。 – JOIN CARDINALITY~ や GROUP BY CARINALITY~等、色々と痕跡が残っている模様 SELECT DIRECTIVE_ID, REASON FROM DBA_SQL_PLAN_DIRECTIVES ORDER BY DIRECTIVE_ID; DIRECTIVE_ID REASON ---------------------- ------------------------------------ : 1728506075998422865 GROUP BY CARDINALITY MISESTIMATE 1759424373409547847 JOIN CARDINALITY MISESTIMATE 1867368094826446021 SINGLE TABLE CARDINALITY MISESTIMATE : SELECT DIRECTIVE_ID, OWNER, OBJECT_NAME, SUBOBJECT_NAME FROM DBA_SQL_PLAN_DIR_OBJECTS WHERE OWNER = 'AYSHIBAT' ORDER BY DIRECTIVE_ID; DIRECTIVE_ID OWNER OBJECT_NAME SUBOBJECT_NAME ---------------------- --------- -------------- -------------------- 5073690180799161771 AYSHIBAT SALES_DETAIL : 11717631835078839377 AYSHIBAT SALES_DETAIL RECEIPT_NUM 16570908913880212990 AYSHIBAT SALES SALES_DATE : SQL計画ディレクティブ の 中身
  26. 26. 26 12c新機能:適応計画(Adaptive Plan)の概要  適応計画(Adaptive Plan)の概要は以下の通り – SQLの実行時に予測(実行計画)と実行統計が乖離してい る場合に、実行計画を予め用意されていたサブプランへ "動的"に切り替えて最適化する機能 – もっと具体的に言うと、NESTED LOOPS の 駆動表(外部表)の実測(Actual)が、予測(Estimate)と 大幅に乖離している場合に、結合操作を HASH JOIN に "動的"に切り替えて性能劣化を防ぐ働きをする。
  27. 27. 27  適応計画(Adaptive Plan)により、SQL性能が改善 06:51:22 SQL> SELECT /*+ MONITOR */ 06:51:22 2 DTL.* 06:51:22 3 FROM SALES SAL 06:51:22 4 , SALES_DETAIL DTL 06:51:22 5 WHERE SAL.RECEIPT_NUM = DTL.RECEIPT_NUM 06:51:22 6 AND TO_CHAR(SAL.SALES_DATE, 'YYYYMMDD') 06:51:22 7 = '20151102'; 870000行が選択されました。 : : : : : : 統計 ---------------------------------------------------------- : 178364 consistent gets 1885 physical reads : 06:51:35 SQL> SELECT /*+ MONITOR */ 06:51:35 2 DTL.* 06:51:35 3 FROM SALES SAL 06:51:35 4 , SALES_DETAIL DTL 06:51:35 5 WHERE SAL.RECEIPT_NUM = DTL.RECEIPT_NUM 06:51:22 6 AND TO_CHAR(SAL.SALES_DATE, 'YYYYMMDD') 06:51:22 7 = '20151102'; 870000行が選択されました。 : Note ----- - this is an adaptive plan 統計 ---------------------------------------------------------- : 3879 consistent gets 1962 physical reads : 適応計画(Adaptive Plan)が有効 適応計画(Adaptive Plan)による性能改善例 論理読込が大幅減少 して性能改善!
  28. 28. 28 適応計画動作時 の SQL監視レポート  Before 適応計画 無効時  After 適応計画 有効時 ================================================================…============…=================== | Id | Operation | Name | Rows |…| Rows |…| Activity Detail | | | | | (Estim) |…| (Actual) |…| (# samples) | ================================================================…============…=================== | 0 | SELECT STATEMENT | | |…| 870K |…| Cpu (1) | | 1 | NESTED LOOPS | | 1 |…| 870K |…| | | 2 | NESTED LOOPS | | 1 |…| 870K |…| | | 3 | TABLE ACCESS FULL | SALES_DETAIL | 1 |…| 870K |…| | | 4 | INDEX UNIQUE SCAN | SALES_PK | 1 |…| 870K |…| | | 5 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | SALES | 1 |…| 870K |…| | ================================================================…============…=================== =================================================================…============…============================== | Id | Operation | Name | Rows |…| Rows |…| Activity Detail | | | | | (Estim) |…| (Actual) |…| (# samples) | =================================================================…============…============================== | 0 | SELECT STATEMENT | | |…| 870K |…| | | 1 | HASH JOIN | | 1 |…| 870K |…| direct path write temp (1) | | 2 | NESTED LOOPS | | 1 |…| 1 |…| | | 3 | NESTED LOOPS | | 1 |…| 1 |…| | | 4 | STATISTICS COLLECTOR | | |…| 870K |…| | | 5 | TABLE ACCESS FULL | SALES_DETAIL | 1 |…| 870K |…| | | 6 | INDEX UNIQUE SCAN | SALES_PK | 1 |…| |…| | | 7 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | SALES | 1 |…| |…| | | 8 | TABLE ACCESS FULL | SALES | 1 |…| 2900 |…| | =================================================================…============…============================== NLの駆動表(外部表)が 870,000件で、 内部表に870,000回 アクセスしている。 結合の駆動表(外部表)が 870,000件で予測(Estim・ 1件)と大幅にズレている。 NLは動作していない。 (Actual が Null) HJが動作している。
  29. 29. 29 予測/実測が乖離していない場合は…  適応計画(Adaptive Plan)が有効な実行計画でも、 予測と実測の乖離が無い場合は、素直にNL結合します。 ====================================================================…============…= | Id | Operation | Name | Rows |…| Rows |…| | | | | (Estim) |…| (Actual) |…| ====================================================================…============…= | 0 | SELECT STATEMENT | | |…| 0 |…| | 1 | HASH JOIN | | 300 |…| 0 |…| | 2 | NESTED LOOPS | | 300 |…| 1 |…| | 3 | NESTED LOOPS | | 300 |…| 1 |…| | 4 | STATISTICS COLLECTOR | | |…| 1 |…| | 5 | TABLE ACCESS FULL | SALES | 1 |…| 1 |…| | 6 | INDEX RANGE SCAN | SALES_DETAIL_I1 | 300 |…| 1 |…| | 7 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | SALES_DETAIL | 300 |…| 1 |…| | 8 | TABLE ACCESS FULL | SALES_DETAIL | 300 |…| |…| ====================================================================…============…= 結合の駆動表(外部表)で 予測(Estim)と実測(Actual) が一致している。 HJは動作していない。 (Actual が Null) NLが動作している。
  30. 30. 30 3章. 統計運用と「Bind Peek(他)」 の組み合わせで考える。
  31. 31. 31 固定化/最新化 と Bind Peek等 の 組み合わせ  「固定化」「最新化」の 2つの統計運用と、 Bind Peek等の最適化機能との組み合わせモデルで、 今年も考えてみるZe!!!(`・ω・)Ъ – ①固定化運用+最適化無し のモデル – ②最新化運用+最適化有り のモデル – ③最新化運用+最適化無し のモデル
  32. 32. 32 ①固定化+最適化無し モデルのSQL処理時間イメージ 時間経過(データ件数) 処理 時間 短 長 PLAN2 単一PLANを 使い続ける 動作するプ ラン 去年のBind Peek をもっと使おうぜ!より
  33. 33. 33 時間経過(データ件数) 処理 時間 短 長 PLAN1 PLAN2 PLAN3 PLAN4 複数PLANのコスト(予測) 近接点で、各PLANを併用しなが ら少しづつ遷移していくイメージ 動作するプ ラン ②最新化+最適化有り モデルのSQL処理時間イメージ 去年のBind Peek をもっと使おうぜ!より
  34. 34. 34 時間経過(データ件数) 処理 時間 短 長 PLAN2 PLAN4 ハズレのPLANを引いた 時の性能劣化が大きい 動作するプ ラン PLANのバリエーションも少ない。 (列統計/ヒストグラム未使用) ある瞬間では単一PLANしか選択さ れない(※複数PLAN併用不可) ③最新化+最適化無し モデルのSQL処理時間イメージ 去年のBind Peek をもっと使おうぜ!より
  35. 35. 35 ② と ③ の性能変動モデルケース比較  「赤線」が直線に近いほど、リスクは低い。  どっちが直線に近いか???と云うこと ②最新化+最適化有り ③最新化+最適化無し 去年のBind Peek をもっと使おうぜ!より
  36. 36. 36 ここまでが去年の話 ここに12cの新機能が加わると… ここまで去年の話
  37. 37. 37 時間経過(データ件数) 処理 時間 短 長 PLAN1 PLAN2 PLAN3 PLAN4 ・各種最適化機能による、 精度の高い多様な実行計画 ・適応計画で動的補正もしつつ、 適応カーソル共有で複数プランを併用 動作するプラン ②'最新化+最適化有り(12c) モデルのSQL処理時間イメージ 適応計画で動的 補正されたプラン PLAN5 PLAN6
  38. 38. 38 ②'最新化+最適化有り(12c) モデルの評価  実行計画の各種最適化機能により、予測精度が高く 性能も良い、多種多様なプランを複数使用/併用できる。 – 予測精度が高い ⇒ リスクが低いと云うこと。  更に適応計画による実行計画の動的補正により、ハズレ の実行計画によるリスクを、11gR2 より低く抑えられる。 – 予測精度の高さ と 併せて 2重 のリスクヘッジ  要するに製品機能の進化によって、昔よりも統計最新化 運用のメリットは増え、リスクは減ってきている。 – 昔とは状況が変わってきている、、、と云うのがポイント
  39. 39. 39 ① と ②' の性能変動モデルケース比較  「赤線」が直線に近いほど、リスクは低い。  どちらもリスクは低いと言えるが、性能の違いは一目瞭然 ①固定化+最適化無し ②' 最新化+最適化有り(12c)
  40. 40. 40 ② と ②' の性能変動モデルケース比較  「赤線」が直線に近いほど、リスクは低い。  12c新機能によって更に直線に近づいた ②' の組み合わせ ②最新化+最適化有り ②' 最新化+最適化有り(12c)
  41. 41. 41 ③ と ②' の性能変動モデルケース比較  どちらが良いか?もはや何も言うことは無いやで 彡(-)(-) ③最新化+最適化無し ②' 最新化+最適化有り(12c)
  42. 42. 42 更にこのスライドを振り返ってみる。  最近対応したSQL性能トラブルのやり取り ※全て統計固定の環境 彡(゚)(゚) 「MView実体表の統計が0件やで。実行計画悪いやで。」 (´・ω・`)「すみません。MViewって統計有るんでしたっけ???」 彡(゚)(゚) 「索引の統計が0件で、実行計画悪いやで。」 ( ^ω^) 「ごめんね。索引って統計有るんでしたっけ???」 彡(゚)(゚) 「エンドユーザ様が使う研修環境の統計が0件/Null統計の嵐で、 まともなSQL性能が出てないンゴよ。お客さん激おこやで。」 (*^○^*)「研修環境なんて知らないんだ!本番しか管理しないんだ!研修環 境はデータ少ないのに、変な実行計画を選ぶOracleが悪いんだ!」 彡()()「」
  43. 43. 43 ウォーターフォールなPJで考えてみると…(1/2)  以下のようなウォーターフォールな プロジェクトで考えてみる。 要件定義/ 設計フェーズ テストフェーズ 運用フェーズ タスク (Design) タスク (Test) タスク (manage ment) 設計 機能テスト 結合テスト 性能テスト 運用 要件定義
  44. 44. 44 ウォーターフォールなPJで考えてみると…(2/2)  システムを作る時には有識者を入れて頑張るが、運用に 入ると、高コストな有識者を貼り付けるケースはレア。 要件定義/ 設計フェーズ テストフェーズ 運用フェーズ タスク (Design) タスク (Test) タスク (manage ment) 設計 機能テスト 結合テスト 性能テスト 運用 要件定義 ・ここは有識者を 入れて頑張る。 ・ここに有識者を常時 貼り付けるケースは少ない。
  45. 45. 45 統計固定は運用負荷が高いと云うデメリットも…  統計固定の運用はSQL性能が低いだけでなく、カットオー バー後の運用負荷がキツい!と云うデメリットもあります。 – 本番環境 ⇔ 保守環境 ⇔ 検証環境 との統計同期/管理 – アプリ(表/索引)リリースに伴う統計情報の変更/同時リリース – データ肥大後の統計採取検討/再テスト、etc...  一方システムが運用フェーズに突入すると、統計やDBに 詳しい有識者を常時貼り付けるのは、コスト面で厳しい。 – 運用フェーズに有識者が居ない体制は、 「運用負荷がキツい!」と云うデメリットと相反する。
  46. 46. 46 有識者が居ないのに統計固定運用を採用すると…  最近対応したSQL性能トラブルのやり取り ※全て統計固定の環境 彡(゚)(゚) 「MView実体表の統計が0件やで。実行計画悪いやで。」 (´・ω・`)「すみません。MViewって統計有るんでしたっけ???」 彡(゚)(゚) 「索引の統計が0件で、実行計画悪いやで。」 ( ^ω^) 「ごめんね。索引って統計有るんでしたっけ???」 彡(゚)(゚) 「エンドユーザ様が使う研修環境の統計が0件/Null統計の嵐で、 まともなSQL性能が出てないンゴよ。お客さん激おこやで。」 (*^○^*)「研修環境なんて知らないんだ!本番しか管理しないんだ!研修環 境はデータ少ないのに、変な実行計画を選ぶOracleが悪いんだ!」 彡()()「」 【悲報】統計固定、リスクヘッジにならない。
  47. 47. 47 もう一度、良く考え直してみよう。  カットオーバー後の体制や運用負荷、SQL性能が低い等 のデメリットを考慮せず、「バカの一つ覚え」みたいに 「統計固定最高!!!Bind Peek(等)は 無効化しか有り得ません!!!」キリッ! の様なガイドをしていませんか?
  48. 48. 48 勇次郎さん も お怒りです。
  49. 49. 49 マヂでもう一度、考え直してみよう。 統計最新化/最適化機能全開の組み合わせが、 性能/リスクヘッジの両面で選択肢に入る。 – 去年も言いましたが、少なくとも今は 統計固定/ Bind Peek(等)無効化一択 の時代じゃない。 – 統計固定運用は、逆にリスクになる事も… ではどのようなシステムや体制が、この資料で 出してきたモデルにマッチするかと云うと、、、
  50. 50. 50 今年もここまで
  51. 51. 51 4章. まとめ
  52. 52. 52 まとめ 統計固定運用は、SQL性能が低くカットオーバー 後の運用負荷もキツいと云うデメリットがある。 – リスクヘッジ優先の方針だが、ピーキーな運用を強いられる。 – 運用フェーズにおける体制と覚悟が無いと、逆にリスク要因に 統計最新化/最適化機能全開の組み合わせは、 性能/リスクヘッジの両面で有力な選択肢に。 – DB12c の新機能によって、更に改善されている。 統計固定を *安易に* ガイドするのは、非推奨 – 思考停止してませんか?もう一度良く考え直してみましょう。
  53. 53. 53 最後にもっかい煽っとく。オプティマイザ統計固定/ Bind Peek(等)無効化 を *安易に* 推奨する輩は… …
  54. 54. 54 今年のお題(回答) まだ統計固定で 消耗してるの? 統計最新化と最適化機能全開で、 ラクしながらリスクヘッジしよう!
  55. 55. 55 お詫び  今年も文章は煽り気味ですが、その方が喰い付きが 良いだろうと云う目論見で、他意はありません。  和むように、荒巻(スカルチノフ) を置いてきますね。。。
  56. 56. 56 画像引用元(引用順)  グラップラー刃牙・板垣 恵介(著)・秋田書店(出版)  スラムダンク・井上 雄彦(著)・集英社(出版)
  57. 57. 57 おわり ご清聴、サンガツだったやで!

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