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原帖由 fromeast 于 2008-9-8 03:13 发表 ![]()
----转帖请注明作者和出处: fromeast http://www.itpub.net/thread-1052077-1-1.html
最近一直在折腾大表的更新问题,今天终于有了突破。兴奋之余发个帖子跟大家分享一下心得,并且讨论一下是否还可能进一步提高处理速度。
问题是这样的:一张5亿条记录的表,没有分区。由于增加了一个冗余字段,需要根据另外一张表(4.8亿条)更新这个大表。下面是具体的描述:
环境:HP-UX 11i+Oracle9.2.0.8+RAID
要更新的表:T1 (id1 number, id2 number, curr_count number,.....) --id1唯一 5亿条记录 >60GB
更新数据来源:T2 (id2 number, curr_count number) --id2唯一 4.8亿
更新逻辑:T2中的每一条记录,都到T1中找到对应的记录(T2.id2=T1.id2),更新T1.curr_count=T2.curr_count
限制条件:只能在线更新(应用程序一直在访问这个表,所以不能用INSERT SELECT),不能占用太多系统资源,要求3天之内更新完毕。
原来的做法:
declare
cursor cur_t2 is
select /*+ use_hash(T1,T2) parallel(T1,16) parallel_index(IX_T1_id2,16) */
T2.id2, T2.curr_count, T1.rowid row_id
from T1, T2
where T1.id2=T2.id2;
v_counter number;
begin
v_counter := 0;
for row_t2 in cur_t2 loop
update T1 set curr_count=row_t2.curr_count
where rowid=row_t2.row_id;
v_counter := v_counter + 1;
if (v_counter>=1000) then
commit;
v_counter := 0;
end if;
end loop;
commit;
end;
/
问题:更新太慢,260 rows/s,全部更新完毕需要22天!
经过调查发现是UPDATE语句执行的效率太低,进一步的跟踪发现,UPDATE至少90%的时间是在等待db file sequential read这个事件。按说都ROWID了,为什么还有这么多磁盘等待?再看disk reads,明白了,原来UPDATE语句产生了大量的物理读,当然慢了。想必T1表太大了,Data Buffer装不下,并且有其他的表跟它竞争,所以刚更新一条数据,从磁盘读取了一个数据块到内存,很快就被挤去出了,下次更新这个块上的其他数据时,还得再从磁盘读取。这样Data Buffer Cache的效率就很低,基本没有利用上。
怎么解决呢?最好是能按数据块的顺序更新,这样某个数据块里的第一行数据更新后,数据块内的其他行就不用再从磁盘里读取了(不太可能那么快就被挤出内存),物理读降低了,速度肯定能加快。可是怎样按数据块的顺序更新呢?我想到了ROWID的结构是data object number(6位字符串)+relative file number(3位字符串)+block number(6位字符串)+row number(3位字符串),那么ROWID的顺序应该就是数据块的顺序了。于是我修改了PLSQL:
alter table T1 storage(buffer_pool keep); -- keep buffer pool size = 6GB
declare
cursor cur_t2 is
select /*+ use_hash(T1,T2) parallel(T1,16) parallel_index(IX_T1_id2,16) */
T2.id2, T2.curr_count, T1.rowid row_id
from T1, T2
where T1.id2=T2.id2
order by T1.rowid;
v_counter number;
begin
v_counter := 0;
for row_t2 in cur_t2 loop
update T1 set curr_count=row_t2.curr_count
where rowid=row_t2.row_id;
v_counter := v_counter + 1;
if (v_counter>=1000) then
commit;
v_counter := 0;
end if;
end loop;
commit;
end;
/
alter table T1 storage(buffer_pool default);
这回更新的速度大为加快:10000 rows/s。分析跟踪文件表明db file sequential reads和磁盘读取变的很少。按照这个速度20个小时之内就能全部更新完了。
心得:处理的数据量并没有减少,只是改变一下处理的顺序,也可以极大地提高性能。
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*后记4:已上生产
*后记3:试验了KEEP的影响
(1)重新运行试验1(不order by rowid)
开始的语句改成:alter table T1 storage(buffer_pool keep);
处理速度:73~74行/秒
(2)重新运行试验2(order by rowid):
开始的语句改成:alter table T1 storage(buffer_pool default);
处理速度:1万条/秒
结论:从本次测试可以印证先前的推断——把表的buffer_pool属性设为keep与否,对处理速度的影响很小,以至于可以忽略。处理速度加快的原因,是因为order by rowid,按块顺序处理数据,很大程度上减少了物理读。
*后记2:关于order by rowid的资料:
http://rdc.taobao.com/blog/dba/html/199_oracle_rowid_order.html
这篇文章说order by rowid导致大量的查询物理读。其实在本文第二个测试中也是这样的——CURSOR的打开时间比不ORDER BY ROWID时间要长,因为多了SORT。可是这样是值得的,因为后续有大量的UPDATE,节省的物理读是很可观的。
*后记1:修改了几处错误:
where T1.id1=T2.id2 => where T1.id2=T2.id2
parallel_index(IX_T2_id2,16) => parallel_index(IX_T1_id2,16)
测试了楼主的方法,以及68楼zhp6489的方法,阅读了很多讨论跟帖,补充2点:
1、这个问题之所以成立的前提条件是:
A 表很大,buffer远远不够容纳,所以才会反复物理读。KEEP当然不起作用,很简单,内存装不下嘛
B 业务对T1表有很多DML,长时间大面积锁定不可接受,不得已才分批处理
2、楼主的方法,问题在于存在大型排序,开销巨大;
68楼zhp6489的方法,问题在于对T2表执行的是每行一次index scan,也不经济
为实现依照T1.rowid的顺序来UPDATE,其实有更“轻便”的办法:
cursor cur_t2 is
select /*+ leading(T2) use_hash(T1) */
T2.id2, T2.curr_count, T1.rowid row_id
from T1, T2
where T1.id2=T2.id2;
干预cursor的表连接顺序,在hash连接中,指定T2表为驱动表,那么输出记录的顺序,自然就与T1表的记录存储顺序一致,天然就是按照T1.ROWID排序的
这样一来,在哈希连接的基础上免去了排序,开销只是对两张表的全表扫描
楼主及68楼zhp6489分享的经验,使我对相关问题加深了认识,在此感谢 |
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