SQL问题的常用信息收集命令及解决思路 |OceanBase应用实践

面对SQL问题，大家的常用的分析思路是：

一、问题是否源于SQL本身？是的话需进行SQL调优。

二、SQL语句本身无误，但执行效果并未达到我们的预期效果。

检查当前的服务器负载状况，例如CPU利用率、内存占用、IO读写等关键指标。
确认是否存在数据库锁冲突问题
统计信息是否准确
考虑其他可能的场景因素

常用的信息收集

一、获取 trace_id 的方式

方法一：如果SQL可以执行成功，执行完第一步的sql后立即执行获取

select last_trace_id();

方法二：如果SQL执行失败，可以通过设置参数，失败后会返回信息（trace_id、执行节点等）

alter system set enable_rich_error_msg=true;   // 需要在sys租户下执行

方法三：直接通过 SQL 过滤 sql_audit

select * from oceanbase.GV$OB_SQL_AUDIT where query_sql like 'xxx%' order by REQUEST_TIME desc limit 5;

二、执行信息收集

1、OCP 平台业务租户监控截图，包括性能和主机监控

2、获取执行计划

explain extended sql

3、执行原始SQL，然后获取trace_id

select last_trace_id(); 获取trace id

4、获取 sql_audit

select * from oceanbase.GV$OB_SQL_AUDIT where TRACE_ID='xxx' order by REQUEST_TIME desc limit 5;

5、获取对应的observer log

通过 sql_audit 信息，到执行的节点下执行

grep 'xxx' observer.log*

6、获取 sql_monitor（local计划默认不会生成sql_monitor）

1、sql 执行添加monitor hint：

select /*+ monitor */ * from xxx; delete /*+ monitor */ * from xxx;

2、获取trace id

select last_trace_id();

3、获取 sql_monitor，这里要替换traceid

select plan_line_id, plan_operation, sum(output_rows), sum(STARTS) rescan, min(first_refresh_time) open_time, max(last_refresh_time) close_time, max(last_refresh_time) - min(first_refresh_time) open_close_cost, min(first_change_time) first_row_time, max(last_change_time) last_row_eof_time, max(last_change_time) - min(first_change_time) rows_cost, count(1) from oceanbase.GV$SQL_PLAN_MONITOR where trace_id = 'xxxx' group by plan_line_id, plan_operation order by plan_line_id;

7、查询表的统计信息

select * from OCEANBASE.DBA_TAB_STATISTICS where table_name='xxx' \G

8、收集 explain trace 日志

set ob_log_level='TRACE';

explain extend 原始sql;

select last_trace_id();

然后用 trace id 捞一下日志

三、收集常见问题

如果日志没有查到记录，可能是因为日志级别设置的太高

show parameters like '%syslog_level%';

set ob_log_level='TRACE';

也有可能日志限流以及刷新过快

alter system set syslog_io_bandwidth_limit='1G';

alter system set max_syslog_file_count=15;

常见的问题解决思路

可以先收集下执行计划，然后再执行转储合并以及收集统计信息后重试，来排除这方面导致慢的可能。

收集统计信息

CALL dbms_stats.gather_table_stats('库名', '表名');

转储合并

转储：

alter system minor freeze;

查询转储信息，如果没有记录说明转储完成

SELECT * FROM oceanbase.GV$OB_TABLET_COMPACTION_PROGRESS WHERE TYPE='MINI_MERGE'\G

合并：

ALTER SYSTEM MAJOR FREEZE;

查询合并状态，可以多查询几次，status 变成 idle 就可以了

SELECT * FROM oceanbase.CDB_OB_MAJOR_COMPACTION\G

sql_audit 判断

sql_audit 如果花费的时间都是 execute_time，就说明没有排队、堵塞等问题，这个时候就要看计划是否合理、sql是否可以优化。

根据 sql_monitor 中慢的部分再分析执行计划

举个🌰：

估行不准

比如慢的算子部分 EST.ROWS 跟直接count 差别很大，尤其是用了 NLJ 的场景。

数据倾斜

带有业务特征的字段十有八九都会比较容易倾斜。比如：时间字段高度可疑，特别是这种2099年。

怀疑统计信息不准确可以尝试动态采样

动态采样为了使优化器得到足够多的统计信息，会在计划生成阶段针对数据库对象进行提前采样，通过采样的方式进行行数估计，从而用于代价模型中，生成更好的计划。

语句添加 /*+dynamic_sampling(1)*/ 这个hint执行

采集列的直方图

如果某些列的执行计划感觉有影响，可以确认列的统计信息是否准确

确认列的直方图收集情况，需要确认 HISTOGRAM 字段不为空。

select * from OCEANBASE.DBA_TAB_COL_STATISTICS where TABLE_NAME ='dim_scd_organization'\G

收集所有列的统计信息

call dbms_stats.gather_table_stats('库名', '表名', degree=>4, method_opt=>'for all columns size 256');

收集完成后再确认 OCEANBASE.DBA_TAB_COL_STATISTICS 的 HISTOGRAM 字段。

收集完可以再确认下sql的执行情况以及执行计划。

如果怀疑表关联顺序或者表关联算法有问题，可以通过 Hint 来指定。

如下为碰到的问题：

如果怀疑 NLJ（next-loop join）慢，可以添加 Hint NO_USE_NL 关闭。

比如这个例子，USE_NL (xxx)，Hint 换成/*+ NO_USE_NL(@"SEL$D2F629B4" "dm"."dm_outpatient_medical_reduce1"@"SEL$1")*/

来让这个算子不走 NLJ，再查看执行效率以及执行计划

如果执行结果不满足预期或者执行计划仍不是最优（比如：仍存在其他的nlj、关联顺序变化等），可以手动指定不合理的地方

/*+LEADING(@"SEL$D2F629B4" (("dw"."dim_scd_organization_province_code"@"SEL$1" "dm"."dm_outpatient_medical_reduce1"@"SEL$1") "dw"."dim_organization_level_level1_org_id"@"SEL $1")) USE_HASH(@"SEL$ D2F629B4" "dw"."dim_organization_level_level1_org_id"@"SEL $1") USE_HASH(@"SEL$ D2F629B4" "dm"."dm_outpatient_medical_reduce1"@"SEL$1")*/

这个 Hint 让 Leading 跟之前保持一致，dim_organization_level_level1_org_id 的关联算法也跟之前的保持一致，然后指定了 dm_outpatient_medical_reduce1 的关联算法由 USE_NL --> USE_HASH

写在最后

SQL问题可能的原因其实有很多，解决SQL问题很多时候还是依靠经验，我这里提供的一些思路也只是冰山一角，建议大家碰到SQL问题可以记录下来，处理得多了以后就会形成自己的一套方法论，也就会越来越得心用手。