使用oracle資料庫的應用系統，有時出現sql效能突然變差，特別是對於oltp型別系統執行頻繁的核心sql，如果出現效能問題，通常會影響整個資料庫的效能，進而影響整個系統的正常執行。
這是常常遇到的問題，也是一些dba的挑戰。
sql效能變差原因分析
sql的效能變差，通常是在sql語句重新進行了解析，解析時使用了錯誤的執行計畫出現的。
下列情況是sql會重新解析的原因：
sql語句沒有使用繫結變數，這樣sql每次執行都要解析。
sql長時間沒有執行，被刷出shared pool，再次執行時需要重新解析。
在sql引用的物件（表、檢視等）上執行了ddl操作，甚至是結構發生了變化，比如建了乙個索引。
對sql引用的物件進行了許可權更改。
重新分析（收集統計資訊）了sql引用的表和索引，或者表和索引統計資訊被刪除。
修改了與效能相關的部分引數。
重新整理了共享池。
當然重啟資料庫也會使所有sql全部重新解析。
sql重新解析後，跟以前相比，效能突然變差，通常是下列原因：
1. 表和索引的優化統計資訊被刪除，或者重新收集後統計資訊不準確。重新收集統計資訊通常是由於收集策略（方法）不正確引起。比如對分割槽表使用analyze命令而不是用dbms_stats包、收集統計資訊時取樣比例過小等等。oracle優化器嚴重依賴於統計資訊，如果統計資訊有問題，則很容易導致sql不能使用正確的執行計畫。
2. sql繫結變數窺探(bind peeking)，同時繫結變數對應的列上有直方圖；或者繫結變數的值變化範圍過大、分割槽資料分布極不均勻：
1） 繫結變數的列上有直方圖：
假如表orders儲存所有的訂單，state列有3種不同的值：0表示未處理，1表示處理成功完成，2表示處理失敗。state列上有乙個索引，表中絕大部分資料的state列為1，0和2佔少數。有下面的sql：
select * from orders where state=:b1
這裡:b1是變數，在大多數情況下這個值為0，則應該使用索引，但是如果sql被重新解析，而第一次執行時應用傳給變數b1值為1，則不會使用索引，採用全表掃瞄的方式來訪問表。對於繫結變數的sql，只在第一次執行時才會進行繫結變數窺探，並以此確定執行計畫，該sql後續執行時全部按這個執行計畫。這樣在後續執行時，b1變數傳入的值為0的時候，仍然是第一次執行時產生的執行計畫，即使用的是全表掃瞄，這樣會導致效能很差。
2） 繫結變數的值變化範圍過大
：同樣假如orders表有一列created_date表示一筆訂單的下單時間，orders表裡面儲存了最近1年的資料，有如下的sql：
select * from orders where created_date >=:b1;
假如大多數情況下，應用傳入的b1變數值為最近幾天內的日期值，那麼sql使用的是created_date列上的索引，而如果b1變數值為5個月之前的乙個值，那麼就會使用全表掃瞄。與上面描述的直方圖引起的問題一樣，如果sql第1次執行時傳入的變數值引起的是全表掃瞄，那麼將該sql後續執行時都使用了全表掃瞄，從而影響了效能。
3） 分割槽資料量不均勻：
對於範圍和列表分割槽，可能存在各個分割槽之間資料量極不均勻的情況下。比如分割槽表orders按地區area進行了分割槽，p1分割槽只有幾千行，而p2分割槽有200萬行資料。同時假如有一列product_id，其上有乙個本地分割槽索引，有如下的sql：
select * from orders where area=:b1 and produce_id=:b2;
這條sql由於有area條件，因此會使用分割槽排除。如果第1 次執行時應用傳給b1變數的值正好落在p1分割槽上，很可能導致sql採用全表掃瞄訪問，如前面所描述的，導致sql後續執行時全部使用了全表掃瞄。
3. 其他原因，比如表做了類似於move操作之後，索引不可用，對索引進行了更改。當然這種情況是屬於維護不當引起的問題，不在本文討論的範圍。
綜上所述，sql語句效能突然變差，主要是因為繫結變數和統計資訊的原因。注意這裡只討論了突然變差的情況，而對於由於資料量和業務量的增加效能逐步變差的情況不討論。
如何保持sql效能的穩定
為保持sql效能或者說是執行計畫的穩定性，需要從以下幾個方面著手：
1. 規劃好優化統計資訊的收集策略。
對於oracle 10g來說，預設的策略能夠滿足大部分需求，但是預設的收集策略會過多地收集列上的直方圖。由於繫結變數與直方圖固有的矛盾，為保持效能穩定，對使用繫結變數的列，不收集列上的直方圖；對的確需要收集直方圖的列，在sql中該列上的條件就不要用繫結變數。
統計資訊收集策略，可以考慮對大部分表，使用系統預設的收集策略，而對於有問題的，可以用dbms_stats.lock_stats鎖定表的統計資訊，避免系統自動收集該錶的統計資訊，然後編寫指令碼來定製地收集表的統計資訊。指令碼中類似如下：
2. 修改sql語句，使用hint，使sql語句按hint指定的執行計畫進行執行。
這需要修改應用，同時需要逐條sql語句進行，加上測試和發布，時間較長，成本較高，風險也較大。
3. 修改隱含引數」 _optim_peek_user_binds」為false
，修改這個引數可能會引起效能問題（這裡討論的是穩定性問題）。
4. 使用outline。
對於曾經出現過執行計畫突然變差的sql語句，可以使用outline來加固其執行計畫。在10g中dbms_outln.create_outline可以根據已有的執行正常的sql游標來建立outline。如果事先對所有頻繁執行的核心sql使用outline加固執行計畫，將最大可能地避免sql語句效能突然變差。
注：dbms_outln可以通過$oracle_home/rdbms/admin/dbmsol.sql指令碼來安裝。
5. 使用sql profile。
sql profile是oracle 10g之後的新功能，此處不再介紹，請參考相應的文件。
除此之外，可以調整一些引數避免潛在的問題，比如將"_btree_bitmap_plans"引數設定為false（這個引數請參考網際網路上的文章或oracle文件）。
而在實際工作中，通過使用定製的統計資訊收集策略，以及在部分系統上使用outline，系統基本上不會出現已有的sql效能突然變差的情況。當然也有維護人員操作不當引起的sql效能突然變差，比如建了某個索引而沒有收集統計資訊，導致sql使用了新建的索引，而該索引並不適合於那條sql；維護人員意外刪除了表個索引的統計資訊。
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