CN106598862A - 一种基于sql语义可扩展的性能诊断调优方法 - Google Patents

一种基于sql语义可扩展的性能诊断调优方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于SQL语义可扩展的性能诊断调优方法，其实现过程为：首先获取性能数据；从获取的数据中找出需要诊断的SQL语句，并将其解析成一颗语法树；对语法树进行分析，该语法树的分析可进行扩展；根据分析结果给出诊断结果和优化建议，即给出索引创建或调整的建议。本发明的一种基于SQL语义可扩展的性能诊断调优方法与现有技术相比，提供了更为全面和系统的索引调整分析方法，降低对系统物理及逻辑IO的耗费，提高系统整体的响应性能与吞吐量，能有效保证系统的响应性能，降低系统的维护成本，实用性强，适用范围广泛，具有很好的推广应用价值。

Description

一种基于SQL语义可扩展的性能诊断调优方法
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，具体地说是一种基于SQL语义可扩展的性能诊断调优方法。
背景技术
随着社会信息化进程的发展，现代IT系统业务及技术架构越来越复杂，系统规模越来越庞大，尤其是为了适应业务的灵活性，很多功能是通过配置、适配、二次开发等多样化的方式产生的，在这种情况下，原有系统的数据分布会出现较大的倾斜，默认索引的合理性往往会显得不足，甚至在特殊场景下会起到负面的作用。而单一模块开发人员对某一数据表的访问方式缺乏全面的了解，对数据库内部的运行机制存在认识片面的问题，面对压力测试和生产环境的性能问题往往不知如何下手。
如何提供一种曲线平滑的方式，达到性能问题的识别，诊断，分析乃至解决的方法，是现代IT系统新的挑战。我们希望总结一套具有可操作性的分析方法及工具来生成推荐的索引调整和优化建议，降低系统优化的门槛与成本，提高数据库系统的性能与运行效率。
基于此，现提供一种基于SQL语义可扩展的性能诊断调优方法，来解决上述问题。
发明内容
本发明的技术任务是针对以上不足之处，提供一种基于SQL语义可扩展的性能诊断调优方法。
一种基于SQL语义可扩展的性能诊断调优方法，其实现过程为：
首先获取性能数据；
从获取的数据中找出需要诊断的SQL语句，并将其解析成一颗语法树；
对语法树进行分析，该语法树的分析可进行扩展；
根据分析结果给出诊断结果和优化建议，即给出索引创建或调整的建议。
获取的性能数据包括动态性能数据和静态性能数据，其中动态性能数据包括SQL脚本、唯一标识ID、CPU耗费、IO耗费、执行时间、执行频率、逻辑读数据、物理读数据、磁盘写数据，静态性能数据包括数据表信息、索引统计信息，其中数据表信息包括表名、字段名、不重复值的数量、空值的数量、直方图中的桶数、采样数，索引统计信息包括表名、索引名、总行数及字段的选择性。
所述性能数据通过性能视图获取，具体为：
首先通过性能视图获取耗时较长、IO消耗较大的TOP SQL信息；
获取SQL的执行计划及具体IO耗费的分布情况；
收集SQL脚本中数据表的统计信息；
收集核心数据表的SQL访问及执行频率。
所述SQL脚本中数据表的统计信息包括每个表的具体IO、该表筛选列字段的选择性、表的索引和字段顺序。
把SQL解析成语法树的过程为：将获取到的数据进行筛选，获得需要分析的TopSQL列表，然后按照SQL92/SQL99标准，对每一个SQL，生成一个相应的语法树。
对语法树进行分析的过程为：
首先识别语法树中SQL语句对应数据表的统计信息和字段选择性；
查看数据表总行数、索引情况及索引字段的顺序，检查索引字段的顺序是否与该字段的选择性匹配；
重建索引及更新统计信息；
统计数据表的访问SQL及执行频率，确认调整的索引覆盖范围是否合理，或拆分成多个小的组合索引。
根据分析结果给出诊断结果和优化建议经过分组后在系统的交互界面上输出展示，展示内容包括建议的优化内容及分析依据。
本发明的一种基于SQL语义可扩展的性能诊断调优方法和现有技术相比，具有以下有益效果：
本发明的一种基于SQL语义可扩展的性能诊断调优方法，提供了更为全面和系统的索引调整分析方法，降低对系统物理及逻辑IO的耗费，提高系统整体的响应性能与吞吐量，能有效保证系统的响应性能，降低系统的维护成本，实用性强，适用范围广泛，具有很好的推广应用价值。
附图说明
附图1为本发明的SQL语法树示意图。
具体实施方式
下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步说明。
本发明的技术任务是针对上述现有技术的不足，提供了一种更加全面、基于SQL语义可扩展的性能诊断调优方法，该方法包括SQL响应时间、执行计划与IO、数据表的统计信息、数据表典型SQL的执行频率、SQL脚本生成语法树及对应的运算分析等多个步骤，抓取的性能数据包括：数据表的总行数、满足筛选条件的行数、CPU时间、SQL的执行计划、物理及逻辑IO、筛选字段的选择性及索引字段的顺序等。
其实现包括以下步骤：
首先获取性能数据；
如附图1所示，从获取的数据中找出需要诊断的SQL语句，并将其解析成一颗语法树；
对语法树进行分析，该语法树的分析可进行扩展；
根据分析结果给出诊断结果和优化建议，即给出索引创建或调整的建议。
在上述步骤中，抓取的数据包括动态性能数据(SQL脚本、CPU耗费、IO耗费、执行频率)和静态性能数据(相对而言的，数据表、索引的总行数及字段的选择性等变化较小)。
所述性能数据通过性能视图获取，具体为：
首先通过性能视图获取耗时较长、IO消耗较大的TOP SQL信息；
获取SQL的执行计划及具体IO耗费的分布情况；
收集SQL脚本中数据表的统计信息；
收集核心数据表的SQL访问及执行频率。
所述SQL脚本中数据表的统计信息包括每个表的具体IO、该表筛选列字段的选择性、表的索引和字段顺序。
把SQL解析成语法树的过程为：将获取到的数据进行筛选，获得需要分析的TopSQL列表，然后按照SQL92/SQL99标准，对每一个SQL，生成一个相应的语法树。
对语法树进行分析的过程为：
首先识别语法树中SQL语句对应数据表的统计信息和字段选择性；
查看数据表总行数、索引情况及索引字段的顺序，检查索引字段的顺序是否与该字段的选择性匹配；
重建索引及更新统计信息；
统计数据表的访问SQL及执行频率，确认调整的索引覆盖范围是否合理，或拆分成多个小的组合索引。
根据分析结果给出诊断结果和优化建议经过分组后在系统的交互界面上输出展示，展示内容包括建议的优化内容及分析依据。
更为具体的，本发明通过以下步骤实现：
一：通过性能视图获取TOP SQL列表。
内置规则为Elapse time>1s或者buffer gets>100000；
可以扩展其他规则。
基于该阶段一，性能数据自动抓取包括以下步骤：
通过性能视图获取耗时较长、IO消耗较大的TOP SQL；
获取典型SQL的执行计划及具体IO耗费的分布情况；
收集SQL脚本中数据表的统计信息，包括每个表的具体IO，该表筛选列字段的选择性，表的索引和字段顺序；
收集核心数据表的SQL访问及执行频率。
二：把SQL列表中的每个脚本生成对应的一棵语法树。
基于该阶段二，把SQL解析成一棵语法树：
基于第一步的结果，按照特定规则进行筛选，获得需要分析的Top SQL列表。筛选规则可以扩展，内置提供根据物理和逻辑IO获取Top100的SQL脚本列表。
按照SQL92/SQL99标准，对每一个SQL，生成相应的语法树。
三：基于语法树的运算分析。
内置按照JOIN和WHERE的关联、筛选字段进行识别分析；
语法树的分析规则允许进行扩展。
基于该阶段三，基于语法树的运算分析(基于语法树的分析是可扩展的，在此以JOIN和WHERE为例)。
识别语法树关于JOIN ON和WHERE对应的数据表和关联(筛选)字段，以T1(C1)结构为一组；
以T1(C1)匹配A2和A3数据，如果满足如下任何条件，则提示以T1(C1)为基础创建索引；
A3中不存在该字段，并且A2.Num_Di st inct(C1)/A2.Num_Rows>0.1；
A3中存在该字段，但A3.index_columns.indexOf(C1)>0，取出C1所在索引的A3.index_columns首列(命名为C0)，A2.Num_Di st inct(C1)/A2.Num_Di st inct(C0)>1.5。
四：给出索引创建或调整的优化建议。
基于阶段四，输出诊断结果及优化建议：
按照内置及扩展的分析方法对各自的索引调整及其他优化建议条目进行分组；
界面输出建议的优化内容及分析依据。
以下将通过一个实际的场景(用户登录系统)为例进行详细描述，使本发明的上述目标、特征和优点更加清晰、易懂。
步骤1收集资源消耗的TOP SQL，定位到对系统资源影响较大的SQL列表，然后有针对性的进行逐个分析，具体获取方式如下所示：
步骤2获取数据表的统计信息及字段选择性，不同数据库平台的系统表或数据字典都相关数据的统计，具体获取方式如下所示：
--Oracle
SELECT t.*
FROM dba_tab_col_statistics t
WHERE t.table_name＝upper('WORKITEM')and t.owner＝user；
--Sqlserver
dbcc show_statistics('workitem','Participant')；
dbcc ShowContig('workitem')with all_indexes。
步骤3查看数据表总行数、索引情况及索引字段的顺序，检查索引字段的顺序是否与该字段的选择性匹配。
步骤4重建索引及更新统计信息，此处可以采用并行方式提高索引重建的效率。
--Oracle
ALTER INDEX indexName REBUILD ONLINE NOLOGGING PARALLEL 4；
ANALYZE INDEX indexName COMPUTE STATISTICS；
--Sqlserver
ALTER INDEX ALL|indexName ON tableName REBUILD WITH(ONLINE＝ON,MAXDOP＝4)；
UPDATE STATISTICS tableName。
步骤5统计数据表的访问SQL及执行频率，确认调整的索引覆盖范围是否合理，或拆分成多个小的组合索引。
本发明提供了一种更加全面、系统的索引调整分析方法，对应的操作步骤具有很强的可执行性，能够帮助开发人员分析当前的索引是否合理。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
以上对本发明所提供的基于SQL语义可扩展的性能诊断调优方法进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。

Claims (7)

1.一种基于SQL语义可扩展的性能诊断调优方法，其特征在于，其实现过程为：
首先获取性能数据；
从获取的数据中找出需要诊断的SQL语句，并将其解析成一颗语法树；
对语法树进行分析，该语法树的分析可进行扩展；
根据分析结果给出诊断结果和优化建议，即给出索引创建或调整的建议。
2.根据权利要求1所述的一种基于SQL语义可扩展的性能诊断调优方法，其特征在于，获取的性能数据包括动态性能数据和静态性能数据，其中动态性能数据包括SQL脚本、唯一标识ID、CPU耗费、IO耗费、执行时间、执行频率、逻辑读数据、物理读数据、磁盘写数据，静态性能数据包括数据表信息、索引统计信息，其中数据表信息包括表名、字段名、不重复值的数量、空值的数量、直方图中的桶数、采样数，索引统计信息包括表名、索引名、总行数及字段的选择性。
3.根据权利要求2所述的一种基于SQL语义可扩展的性能诊断调优方法，其特征在于，所述性能数据通过性能视图获取，具体为：
首先通过性能视图获取耗时较长、IO消耗较大的TOP SQL信息；
获取SQL的执行计划及具体IO耗费的分布情况；
收集SQL脚本中数据表的统计信息；
收集核心数据表的SQL访问及执行频率。
4.根据权利要求3所述的一种基于SQL语义可扩展的性能诊断调优方法，其特征在于，所述SQL脚本中数据表的统计信息包括每个表的具体IO、该表筛选列字段的选择性、表的索引和字段顺序。
5.根据权利要求3所述的一种基于SQL语义可扩展的性能诊断调优方法，其特征在于，把SQL解析成语法树的过程为：将获取到的数据进行筛选，获得需要分析的Top SQL列表，然后按照SQL92/SQL99标准，对每一个SQL，生成一个相应的语法树。
6.根据权利要求3所述的一种基于SQL语义可扩展的性能诊断调优方法，其特征在于，对语法树进行分析的过程为：
首先识别语法树中SQL语句对应数据表的统计信息和字段选择性；
查看数据表总行数、索引情况及索引字段的顺序，检查索引字段的顺序是否与该字段的选择性匹配；
重建索引及更新统计信息；
统计数据表的访问SQL及执行频率，确认调整的索引覆盖范围是否合理，或拆分成多个小的组合索引。
7.根据权利要求1-6任一所述的一种基于SQL语义可扩展的性能诊断调优方法，其特征在于，根据分析结果给出诊断结果和优化建议经过分组后在系统的交互界面上输出展示，展示内容包括建议的优化内容及分析依据。
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