生产问题分析:批量执行慢,根据日志进行分析。

news2024/11/26 21:26:23

1.首先拿到日志,查看批量执行的时间段为36:58-42:24
2.截取时间段为36:58-42:24的日志内容。
3.从该批量的第一个代码看起,sql会打印在日志里,查找第一个sql,对照代码一个个看下去。
4.发现两个sql执行的时间间隔特别长:
2023-10-30 00:37:01.745[java.sql.Connection][WebContainer : 8][][DEBUG]-==>

2023-10-30 00:42:07.658[java.sql.Connection][WebContainer : 8][][DEBUG]-==>

对第一个sql进行分析,本地数据库分析,截取到plsql中,按F5查看执行计划:

在这里插入图片描述
从下往上看
2172=210+1962;
2382=2172+210;
总共的耗费为2382个单位,这只是本地的耗费,至于生产环境会更大。
其中执行计划里的:

merge join cartesian (笛卡儿算法):是每个集合的任务一个成员都要与其他集合的每个成员进行匹配。

BUFFER SORT 数据加载进内存中。

TABLE ACCESS FULL 是全表扫描 。

在这个执行计划中可以看出大部分的资源都花在了merge join cartesian上,由于该表数据量巨大所以要进行优化。

其中个列数据信息分别是
以PLSQL为例:
执行计划的常用列字段解释:
基数(Rows):Oracle估计的当前操作的返回结果集行数。

字节(Bytes):执行该步骤后返回的字节数。

耗费(COST)、CPU耗费:Oracle估计的该步骤的执行成本,用于说明SQL执行的代价,理论上越小越好(该值可能与实际有出入)。

时间(Time):Oracle估计的当前操作所需的时间。

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