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2 第 1 回夜もよか!! オラクル勉強会 [ 初中級編 ] 90 分で分かる! Oracle データベースパフォーマンス調査方法総ざらい 日本オラクル株式会社九州支社 2013 年 01 月 16 日 THIRD PARTY COMPANY LOGO 2

3 本セミナーの目的とゴール Oracle データベースを含むシステムに性能問題が発生した場合の問題箇所の切り分けの糸口をつかむ 性能問題発生時の対処としてデータベースの性能問題の有無から確認していますが あくまでも性能問題に対処する 1 つの方法であり 絶対ではありません システムに性能問題が発生した場合等に まず何をすればよいのか 性能問題がないときに何をすればよいのか理解する 3

4 アジェンダ I. パフォーマンス問題と調査 II. III. IV. ユーザーの観点より問題把握 OSの観点より初期分析 Oracleインスタンスの観点より初期分析 V. セッションの観点より初期分析 VI. VII. SQLの観点より初期分析その他 4

5 システムの性能問題が発生 アプリケーションの? 応答時間が遅い 時間内に処理が完了 しない どんなシステムにも起こる可能性があるのが性能問題性能対策機能を使いこなして 的確に対処する 5

6 解決への手順 解決するためには 把握 分析 対処 1. 性能問題となっている箇所を特定 2. チューニングを行う DB 側の性能問題ではない場合 Oracle データベース (DB) の性能問題ではないかを確認 DB 側の性能問題であった場合 Application(AP) かネットワークの性能問題かを確認 DB のチューニングを行う ネットワーク環境を改善 AP のチューニングを行う 6

7 パフォーマンス問題の把握 初期分析 パフォーマンス問題の原因特定の第一歩として 発生した事象を正確に整理することが必要 何が発生したのか? ( 特定処理のみが遅延しているのか データベース全体で遅いのか ) いつからいつまで発生したのか? 問題は既に解消したのか? どうやって問題が解消したのか? 問題を検知した方法は? 確認するべきポイントとは? 誰が 何を実行して いつ どのような問題が発生したのか 再現性はあるのか? 遅延しているのか 全く応答がないのかの判断はできているか? 7

8 データベース性能問題の把握 確認 データベース内部の統計情報を取得し 性能問題となっている箇所がないかを確認する データベース内部の統計情報とは パフォーマンス統計情報 (ex. リソース使用状況や待機の発生情報 ) 各 SQL 実行時の詳細情報 その他取得しておくとよい情報 OS 統計情報 CPU 統計情報 / ディスク統計情報 / メモリー統計情報 / ネットワーク統計情報 / 稼動プロセス統計情報 8

9 調査フロー / アプローチ パフォーマンス問題の把握 初期分析 パフォーマンス問題への対処 解消 普遍的 パフォーマンス問題 ユーザーの観点より問題把握 OS の観点より初期分析 Oracle インスタンスの観点より初期分析 セッションの観点より初期分析 SQL の観点より初期分析 状況依存ケースバイケース 具体的な様々なOracle Oracle インスタンスの問題種別に応インスタンスレベルの問題に応じた対処 具体的なセッションレベルの問題に応じた様々なOracleインスタンスの問題種別に応対処じた対処 具体的な様々なOracle SQLレベルの問題に応じた対処インスタンスの問題種別に応じた対処 9

10 調査観点と調査方法 / 重要統計情報 ユーザーの観点より問題把握 処理遅延の影響範囲 処理実績 変化点 再現性 データベースの処置遅延か? ビジネスインパクト 解決期限 Oracleインスタンスの観点より初期分析 Statspack /AWRレポート ( 待機イベント 高負荷 SQLの発生状況 ) パフォーマンス問題 OSの観点より初期分析 OSリソース(CPU I/O メモリ ) の使用量 SQL の観点より初期分析 SQL の実行統計 (I/O など ) 実行計画の取得 セッションの観点より初期分析 V$SESSION / ASH SQL トレース ( 待機イベント ) パフォーマンス問題に関わる重要統計情報を正しく掴む多面的に重要統計情報を取得し 相互に突き合わせる パフォーマンス問題を正しく把握し 以後の調査を円滑に実施できるようにする 10

11 例 : 特定 SQL の物理 I/O が大きいため処理遅延発生 ユーザーの観点より問題把握 処理遅延の影響範囲 特定のSQL(SQL#1) が遅い Oracleインスタンスの観点より初期分析 Statspack /AWRレポート 高負荷 SQLにユーザーが遅いと判断したSQL#1が表示された パフォーマンス問題 OSの観点より初期分析 OSリソース(CPU I/O メモリ ) の使用量 CPU 使用量に変化が無いが I/O 量が増えている SQLの観点より初期分析 実行計画の取得 SQL#1の実行計画が以前と異なる セッションの観点より初期分析 V$SESSION / ASH SQL#1を実行しているセッションで ディスクI/O 系の待機イベントが多発 特定のSQLが 実行計画の変化によりディスクI/Oが多発して パフォーマンスがダウンしたのではないか? 11

12 パフォーマンス問題の構造 仕組み 不適切な SQL 不適切な DB 設計 ロックの競合 Oracle SQL> SQL 実行結果 セッション 処理 X 処理 Y SQL> セッション CPU やメモリの過剰使用 or 枯渇 CPU メモリ割り当て OS データ I/O 要求 I/O 帯域の過剰使用 or 枯渇 I/O 帯域 ハードウエア資源 12

13 パフォーマンス問題の分類 リソースの課題 OS リソースの過剰使用 or 枯渇 I/O 帯域 CPU メモリを過剰に使用するため 処理が遅延 I/O 帯域 CPU メモリを過剰に使用した結果 使用率が 100% となり 他の処理を含めて 処理が大幅に遅延 アプリケーションの課題 他セッションの処理とのロック競合 アプリケーションレベルのロック ( ユーザー型エンキュー ) Oracle データベース内部制御レベルのロック ( システム型エンキュー ラッチ Mutex など ) 13

14 アプローチ観点 ユーザーの観点より問題把握 Oracle インスタンスの観点より初期分析 パフォーマンス問題 セッションの観点より初期分析 OS の観点より初期分析 SQL の観点より初期分析 14

15 ユーザー観点での現象把握 処理遅延の影響範囲を明確化する インスタンスレベル セッションレベル SQLレベル 複数のXXX 特定のXXX 処理実績 変化点を特定する 正常なパフォーマンスで処理できた実績はあるか 処理遅延発生前後で何か変更を加えていないか 再現性 恒久的な処理遅延 or 一時的な処理遅延 発生確率 発生条件 データベースの処理遅延であることを把握 データベース以外 ( 例 :AP サーバ ) の可能性もある ビジネスインパクト + 解決期限の把握も必要 ユーザー インスタンスセッション OS SQL 15

16 OS の観点より初期分析 ユーザー インスタンスセッション OS SQL OS 上の情報 CPU 使用状況 メモリ使用状況 I/O 使用状況 ログファイル CPU プロセス数 実行時間 アイドル時間 ユーザ数 I/O 使用量 メモリ使用量 16

17 CPU 使用率の影響 ユーザー インスタンスセッション OS SQL CPU 使用率が高騰の影響 システム全体的な遅延 処理の滞留 CPU 使用率が高騰する要因 多数のプロセスがCPUを多く使用した結果 発行されたSQLの解析 (1 回目 ) 多くのブロックへのアクセス 不適切なプログラム 17

18 メモリとパフォーマンスの関係 Oracle データベースのメモリ使用 :SGA+PGA SGA PGA データキャッシュ領域 データベースバッファキャッシュ 共有プールなどから構成される ログバッファ ラージプールなど厳密にはキャッシュとひとくくりにできない領域もあるが 簡単のためキャッシュ領域ととらえる SGA サイズ大 インスタンス処理効率向上と理解してよい 主に SQL 処理における一時作業領域として使用 大量データのソート処理 ハッシュ処理 PGA 領域大 SQL 処理効率向上と理解してよい できる限り大きなサイズの割り当てを推奨 例 ) SGA+PGA で物理メモリの 50% など メモリアドバイザでサイズ拡張の効果を予測することができる ユーザー インスタンスセッション OS SQL 18

19 自動メモリー管理 19

20 I/O 処理の分散と I/O 量の削減 ユーザー インスタンスセッション OS SQL SQL 実行結果 Oracle セッション 処理 X データ I/O 要求 I/O 帯域の過剰使用 or 不足 OS I/O 帯域 対処方法 I/O 量を減らす SQL チューニング I/O 帯域を増やす ストライピングによる I/O の分散 20

21 OS パフォーマンス調査コマンド システムレベルまたはプロセスレベルに大別される システムレベル システム全体 ( マシン全体 ) の負荷状態を確認できる CPU メモリなどの資源の使用量 資源使用の待ち状態 ( 待ち行列の長さ ) コマンド sar vmstat iostat プロセスレベル プロセス単位の負荷状態を確認できる コマンド top ps -efl 21

22 vmstat の出力例と主要な統計 ユーザー インスタンスセッション OS SQL $ uname -a Linux l54x64a.domain el5xen #1 SMP Thu Sep 3 04:41:04 EDT 2009 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux $ vmstat 1 3 procs memory swap io system cpu r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 分類 項目 説明 Procs r 実行可能プロセス数 b I/O 完了待ちプロセス数 io bi ストレージデバイスに送信されたブロック数 bo ストレージデバイスより受信したブロック数 cpu us アプリケーション側のCPU 使用率 sy OS ドライバ側のCPU 使用率 wa I/O 待ち時間 22

23 オペレーティング システムのリソース情報を取得するツール OS Watcher (OSW) 以下のコマンドの実行結果を取得 (Linux の例 ) vmstat iostat mpstat netstat ps top traceroute NOTE: より無料でダウンロードして利用可能 23

24 問題解析のための診断資料を効率よく取得するため診断ツール Remote Diagnostic Agent (RDA) Oracle データベースだけでなく Oracle WebLogic や Oracle E-Business Suite 等 多くの製品にも対応 My Oracle Support の NOTE: より無料でダウンロードして利用可能 KROWN# Remote Diagnostic Agent 4.x (RDA 4.x) について AP サーバ DB サーバ 24

25 ログファイルの取得 DB 稼働中に生成されるファイルの種類 アラート ログファイル バックグラウンド プロセスのトレース ファイル ユーザ トレース ファイル コア ファイル 出力先ディレクトリ DIAGNOSTIC_DEST = ディレクトリ指定 ( フルパス ) ( デフォルト値 $ORACLE_BASE なければ $ORACLE_HOME/log ) BACKGROUND_DUMP_DEST ( 廃止 ) USER_DUMP_DEST ( 廃止 ) CORE_DUMP_DEST ( 廃止 ) 25

26 インスタンスの観点より初期分析 ユーザー インスタンスセッション OS SQL Statspack/AWR レポートを使用 パフォーマンス調査に有用な情報がまとめられている 負荷特性 処理効率の把握 Load Profile Instance Efficiency Percentages セクション 待機イベントの発生状況 Top 5 Timed Events セクション 高負荷 SQL の実行状況 SQL Ordered by xxxセクション xxx = CPU Elapsed Time Gets Readsなど 26

27 Statspack(Statistics Package) レポート ユーザー インスタンスセッション OS SQL Statspack を利用するとある期間での Oracle の稼動状況を確認することが可能 パフォーマンス診断に有用な情報をまとめたレポートとして出力 重要な V$ ビューから情報を一定間隔で収集 収集データ ( スナップショット ) を加工してレポートを生成 Standard Edition でも OK Oracle8i でも OK 事前準備が必要なことに注意 1. Statspack のインストール 2. スナップショットの定期取得設定 27

28 Statspack の仕組み Statspack は 2 つの異なる時点での情報をそれぞれスナップショットとして記録しておき 差分からレポートを出力する ( 時間 ) スナップショットをとる A 時点の DB 内部統計データ取得 アプリケーションの実行 レポートを生成 スナップショットをとる B 時点 DB 内部統計データ取得 B-A の値をもとに DB 内部の挙動を把握する 28

29 Statspack で取れる情報 スナップショットレベルにより収集データを制御が可能 正常時は Level5 性能改善時は Level6 がおすすめ スナップショットレベル 基本統計情報 アドバイス情報 SQL 統計情報 収集データ SQL 詳細情報 セグメント情報 ラッチ詳細情報 Level 0 Level 5 Level 6 Level 7 Level 10 29

30 柔軟なレポート出力 レポート出力時にどのスナップショットを使用するか指定するだけで出力範囲を柔軟に変更することが可能 09 月 01 日 09:00 のスナップショット 10:00 のスナップショット 11:00 のスナップショット 12:00 のスナップショット ( 時間 ) レポート 1 レポート 2 レポート 3 レポート 4 30

31 Statspack レポート出力例 31

32 Statspack レポートの例 ユーザー インスタンスセッション OS SQL 主要なセクション Load Profile : 負荷特性 Instance Efficiency Percentages: 処理効率 Top 5 Timed Events: 上位 5 の待機イベント SQL Ordered by xxx: 高負荷 SQL xxx = CPU Elapsed Time Gets Reads など Latch Activity: ラッチの統計情報 Segments by xxx: 高負荷セグメント xxx = Logical Reads Physical Reads など 原因箇所を特定するのに役立つ重要な情報 32

33 AWR( 自動ワークロードリポジトリ ) EE + Diag Pack AWRはStatspackを進化させた機能 Statspackと同様に各種レポートを作成するが低負荷で種類も多く見やすい Enterprise Manager(EM) を使って設定内容の変更や確認が操作できる ADDMによる自動パフォーマンス監視 / 診断が可能 33

34 AWR 設定画面 Oracle Enterprise Manager での設定 EE + Diag Pack サーバー タブの統計管理にある自動ワークロード レポジトリから設定画面へ 編集設定の変更 AWR レポートの実行 34

35 AWR レポートの出力 EE + Diag Pack Statspack と比較してより見やすく詳細なレポートを表示する 35

36 基本的な分析の考え方 過去と現在を比較して 大きな変動がないか 徐々に増えてないか 負荷やボトルネック ( 待機 ) の波形の変化を見つける 業務リクエストに応じて負荷が徐々に増えている場合は問題なし ( 負荷はあくまで負荷でしかありません ) ただし 負荷が増加することにより 待機が急激に増えている CPU などのリソースが上限に近づいている場合は要注意 特異日 イベントなど 通常と異なる業務処理が流れる場合は 負荷や待機も異なる波形となるため 業務サービスが遅延したなどがない限り問題ないとする 36

37 Statspack/AWR レポートの見方 ユーザー インスタンスセッション OS SQL アプローチ ( インスタンスレベル ) Load Profileで負荷特性やその変化を掴む 参照系 or 更新系 OLTP 系 or DWH 系など 前後時間帯 別の日 曜日の同一時間帯 Instance Efficiency Percentagesで処理効率の大小を確認 バッファヒット率 ライブラリキャッシュヒット率 Top 5 Timed Eventsで上位待機イベントをチェック ( 改善できれば ) 効果がある待機を把握 あまり一般的でない待機イベントがリストされていないか確認 37

38 Statspack/AWR レポートの見方 ユーザー インスタンスセッション OS SQL アプローチ (SQL レベル ) SQL ordered by XXX より高負荷 SQL をチェック 上位にリストされるのが 想定通り な場合もあるので要注意 想定通り 遅い SQL( 例 : 大量データのバッチ ) 想定通り か 想定外 かの判断には 過去実績との比較や 顧客からのヒアリング 想定処理時間のチェックが必要 SQL のコマンド文字列だけでなく 識別子を抑えておくこと 類似した SQL の混同を防ぐ SQL_ID SQL_HASH_VALUE OLD_HASH_VALUE 38

39 Load Profile 負荷状況の読み取り ディスクアクセスを伴うデータの読み込みや書き込みが行われていないかという点に着目し DB の処理でボトルネックとなりやすい物理 I/O を確認 39

40 Instance Efficiency インスタンス効率 DB バッファキャッシュヒット率を確認し インスタンスが効率よく稼動しているかを確認 100% に近づくほど良い参考値は 80% 以上 -% Non-Parse CPU 90% 以上 -Buffer Hit% Optimal W/A Exec% Sort Parse% 95% 以上 -Library Hit% Redo Nowait% Buffer Nowait% 100% 以上 -Latch Hit% 40

41 < 参考 > 各パラメータの説明 Buffer Hit% Library Hit % Soft Parse % パラメータ名 In-Memory Sort% Latch Hit% Parse CPU to Parse Elapsed % Execute to Parse% %non-parse CPU Buffer Nowait% Redo Nowait% 説明 必要なデータがバッファ上にあった割合 必要な SQL PL/SQL がライブラリ キャッシュにあった割合 全ての解析のうち再利用可能なものの割合 ソートがメモリ内で行われた割合 全てのラッチのヒット率 解析 CPU 時間 / 解析の合計時間 SQL 実行に対し解析が行われなかった割合 解析以外で使用された CPU 時間の割合 バッファに要求を出したときに 即座に使用可能だった割合 redo log に要求を出したときに 即座に使用可能だった割合 41

42 Top-5 Timed Events 待機イベント インスタンスレベルで待機時間がもっとも長いイベント上位 5 つをチェックし 監視対象のインスタンスの性能を低下させていないかを確認 CPU time 他の待機イベントが待機回数や平均待機時間が少ないのでリソースが有効活用されていると判断できる 待機上位イベント性能低下につながっていそうなイベントがあればチューニング Waits : イベントのために待機した合計回数 Time(s) : イベントの合計待機時間および合計 CPU 時間 ( 秒 ) Avg wait(ms) : イベントの平均待機時間 % Total Call Time: time for each timed event / total call time 42

43 < 参考 > 待機イベントとは プロセスが CPU を使用していない時間 アイドル待機イベント (SQL のリクエスト待ち ) ボトルネックが存在する場合に 原因が DB リソースではないことを意味します その他の待機イベント (SQL 実行中 ) DB リソース ( バッファ競合 I/O 競合 ラッチ競合など ) に関連する待機時間 43

44 SQL ordered by ~ SQL の処理情報 各 SQL が読み込んだバッファ数やディスクへのアクセス回数を確認し リソース使用率の高い SQL がないかを確認 全体の処理時間がかかっている SQL を見つける 読み込みバッファ数が多い CPU の処理時間が長い などに該当する SQL をチューニング対象とする 44

45 セッションの処理イメージと診断情報ユーザー セッション A SQL 1 待機イベント A 待機イベント B V$SESSION インスタンスセッション OS SQL SQL 2 待機イベント B SQL 3 待機イベント A SQL トレース ASH (Active Session History) 45

46 セッションの観点より初期分析 ユーザー インスタンスセッション OS SQL 待機イベント発生を伴う待機の有無と待機時間 V$SESSION/ASH の event 列 tkprof レポート (SQL トレース ) の待機イベントセクション 長期間実行 SQL の有無と処理時間 V$SESSION/ASH の sql_id 列 tkprof レポート (SQL トレース ) の elapsed( 経過時間 ) 46

47 V$SESSION と ASH ユーザー インスタンスセッション OS SQL V$SESSION ビュー その時点での セッション状態が表示される 事後分析に用いるためには 定期取得の仕組みが必要 パフォーマンス調査上 重要な列 sql_id 列 : 実行中 SQL の SQL_ID event 列 : 待機中の待機イベント など ASH (Active Session History) アクティブなセッションの情報をサンプリングして SYSAUX 表領域に一定期間 ( デフォルト 8 日間 (11g) 保管 Enterprise Edition + Diagnostic Pack の機能 V$SESSION ASH (Active Session History) EE + Diag Pack 47

48 Active Session History(ASH) Active Session History (ASH) Oracle Database 10g より実装 ASH 画面 アクティブなセッションに関する情報を1 秒おきにサンプリング 待機イベント SQL ID サービス名 モジュール名など数十種類 データベースのアクティビティを即座に把握するのに極めて効果的 指定時間帯の上位 SQL 上位セッションを表示 48

49 待機イベント ユーザー インスタンスセッション OS SQL あるセッションが 何か を待機しなければならなかった場合に記録される診断情報 待機中セッションの V$SESSION の event 列に 待機イベント名が表示される 例 ) 待機原因と待機イベント 単一ブロックの Read 'db file sequential read' 行ロックの獲得待ち 'enq: TX - row lock contention' バッファの競合 'buffer busy waits' など ( 当然ながら ) 対処方法は待機イベント毎に異なる 待機イベントの一覧はリファレンスマニュアルを参照 49

50 待機イベントのイメージ TX エンキューの獲得待ち ' enq: TX - row lock contention' ユーザー インスタンスセッション OS SQL Oracle SQL 実行結果 セッション 処理 X 処理 Y I/O 要求 I/O 帯域 単一ブロックの読出完了待ち ' db file sequential read' 待機イベント発生 何らかの処理の完了を待機 ハードウエア資源 50

51 [ 参考 ] 発生しやすい待機イベント例 enq: TX - row lock contention 複数セッションから同一行に対するトランザクションが発行されている latch: cache buffers chains バッファキャッシュ上で同一ブロックへのアクセス競合が発生している db file scattered read / db file sequential read 長時間待機が続いている場合には HWやIO 関連でボトルネックが発生している可能性がある cursor: pin S / cursor: pin S wait on X 特定のSQLに対するアクセスやハードパースが大量に発生している 51

52 db file sequential read / db file scattered read 待機イベント : db file sequential read 単一ブロック読み込み ( インデックス検索 ) 待機イベント : db file scattered read マルチブロック読み込み ( 全表検索 索引高速スキャン ) サーバ プロセス DB バッファキャッシュ サーバ プロセス DB バッファキャッシュ データ ファイル データ ファイル 52

53 この 2 つが待機イベントの上位にきたら バッファキャッシュヒット率 (buffer hit %) を確認 メモリに余裕があればサイズを大きくすることを検討する I/Oネックの可能性があるのでOS 統計も確認 db file scattered read 統計 table scans (long tables) を確認 SQL ordered by GetsからBuffer Getsが多いSQL 文を確認 SQL 文のチューニング db file sequential read SQL ordered by GetsからBuffer Getsが多いSQL 文を確認 SQL 文のチューニングができれば行う 53

54 log file sync / log file parallel write コミット要求 DBバッファキャッシュ SGA REDO ログバッファ 共有プール ユーザ プロセス サーバ プロセス コミット完了通知 待機イベント : log file sync REDO ログ ファイルへの書き込み LGWR 待機イベント : log file parallel write 4 データ ファイル 4 8 REDO ログ ファイル 54

55 SQL の観点より初期分析 SQL の処理時間 SQLトレース StatspackのSQL Ordered by Elapsedセクション ユーザー インスタンスセッション OS SQL SQL 実行時の実行統計 ( 読み取りブロック数など ) SQL トレース Statspack の SQL Ordered by XXX セクション SQL 実行時に使用した実行計画 DBMS_XPLAN パッケージ SQL トレース 55

56 SQL トレースとは SQLトレースを使用すると SQL 実行時のより詳細な情報が取得できる取得した情報を分析することによって問題のあるSQLの特定を行える SQLトレースの取得方法には2 通りある 1. すべてのセッションの情報を取得する方法 2. 特定のセッションのみの情報を取得する方法 取得した情報には 各 SQL について次のような情報が含まれる SQL 文の解析 実行 フェッチの実行回数 CPU 時間 経過時間 物理読み込み (Physical read) 論理読み込み(Logical read) 処理された行数 56

57 SQL トレース ( イベント 10046) ユーザー インスタンスセッション OS SQL SQL トレースの取得方法 1SQL 実行前にイベント を有効化しておく ALTER SESSION SET EVENTS '10046 trace name context forever, level n'; n=1 : SQL+ 実行統計 + 実行計画 n=8 : n=1 + 待機イベント n=4 : n=1 + バインド変数 n=16 : n=1 + バインド変数 + 待機イベント 2SQL 実行 診断情報がトレースファイルに出力される 3 出力されたトレースファイルをtkprofコマンドで整形し tkprofレポートを作成する 1 イベントの有効化 2SQL サーバープロセス 2 出力 トレースファイル 3tkprof コマンド tkprof レポート 57

58 TKPROF レポート TKPROF: Release Development on 火 7 月 24 22:55: : SELECT cid, cname, pa.pid, pname FROM ch, pa WHERE ch.pid = pa.pid and pa.pid = 1 SQL call count cpu elapsed disk query current rows Parse Execute Fetch total ユーザー インスタンスセッション 実行統計 OS SQL Misses in library cache during parse: 1 Optimizer mode: ALL_ROWS Parsing user id: 100 Rows Row Source Operation NESTED LOOPS (cr=15 pr=1 pw=0 time=0 us cost=12 size=40120 card=10) 1 TABLE ACCESS BY INDEX ROWID PA (cr=2 pr=0 pw=0 time=0 us cost=1 size=2004 card=1) 1 INDEX UNIQUE SCAN PK_PA (cr=1 pr=0 pw=0 time=0 us cost=0 size=0 card=1)(object id 86375) 10 TABLE ACCESS BY INDEX ROWID CH (cr=13 pr=1 pw=0 time=0 us cost=11 size=20080 card=10) 10 INDEX RANGE SCAN IDX_CHPA (cr=3 pr=1 pw=0 time=126 us cost=1 size=0 card=10)(object id 86380) 実行計画 Elapsed times include waiting on following events: Event waited on Times Max. Wait Total Waited Waited SQL*Net message to client Disk file operations I/O db file sequential read SQL*Net message from client 待機イベント 58

59 TKPROF 出力結果例 count : 実行された回数 cpu : CPU 時間 elapsed : 待機イベントも含めた経過時間 disk : ディスクから読み込んだブロック数 query + current : バッファ キャッシュ上でアクセスしたデータブロック数 rows : 処理された行数 59

60 TKPROF 分析ポイント どのフェーズに時間を費やしたか? cpu << elapsed I/O のボトルネック メモリのヒット率 1 - (disk / ( query + current )) SELECT balance FROM accounts WHERE acc_num = call count cpu elapsed disk query current rows Parse Execute Fetch total ( query + current ) / rows 処理した行数に対する アクセスブロック数 ( query + current ) / rows >> 20 索引の使用を検討 (20 はあくまでも目安 ) 60

61 SQL トレース分析例 (1) 61

62 SQL トレース分析例 (2) 62

63 SQL 文の時間を測定する サーバー側での処理時間を計測する SQL トレース / TKPROF 以外の手軽な方法 SQL*Plus で SQL 文ごとの時間を計測する - set timing on PL/SQL の中で使用する - DBMS_UTILITY.GET_TIME 63

64 実行計画とは ユーザー インスタンス セッション Id Operation Name Rows SELECT STATEMENT... ステップ 1 NESTED LOOPS TABLE ACCESS FULL PA TABLE ACCESS BY INDEX ROWID CH INDEX RANGE SCAN IDX_CHPA SQL 実行手順 ( ステップ ) をツリー上に記載したもの 各ステップは Id=n で識別される 各ステップではある特定のオペレーションが実行される ステップは親子関係があり 親ステップは子ステップの出力 ( 行ソース ) を受け取り処理を実行する 実行計画は CBO が作成する オプティマイザ統計が最新でないと適切な実行計画が作成されないことに注意 実行計画が不適切だと 意図しないパフォーマンスダウンが発生する OS SQL 64

65 実行計画の取得方法 ユーザー インスタンスセッション OS SQL # 取得方法説明 1 DBMS_XPLAN.DISPLAY_CURSOR (V$SQL_PLAN) SQL 実行後 共有プールに保管された共有カーソルに含まれる実行計画を DBMS_XPLAN.DISPLAY_CURSOR を用いて確認 2 SQLトレース /event tkprof alter session set sql_trace=true またはalter session set events '10046 ' を実行した後でSQLを実行し 出力されたトレース ファイルをtkprofで整形 3 SQL*PLUS の Autotrace 発行されるSQL 文を実行し 問い合わせの場合は結果を表示した後に AUTOTRACEによる実行計画や統計情報の表示 4 EXPLAIN PLAN FOR <SQL> + DBMS_XPLAN.DISPLAY SQL*Plus などで 調査対象 SQL を指定して EXPLAIN コマンドを実行結果が PLAN_TABLE 表に格納されるので DBMS_XPLAN.DISPLAY を用いて確認 65

66 実行計画の確認 (EXPLAIN PLAN) EXPLAIN PLAN FOR < 調べたい SQL 文 > utlxplan.sql で事前に作成する PLAN_TABLE 表に実行計画が格納される <Linux/Unix> rdbms admin utlxplan <Windows> PLAN_TABLE を検索すれば rdbms admin utlxpls <Windows> Id Operation Name Rows Bytes Cost (%CPU) Time SELECT STATEMENT (0) 00:00:01 * 1 TABLE ACCESS BY INDEX ROWID EMP (0) 00:00:01 * 2 INDEX RANGE SCAN JOB_INDEX 3 1 (0) 00:00:01 66

67 SQL*Plus の AUTOTRACE 機能 < 実行の手順 > 1 オプティマイザの実行計画を保存するための表 (PLAN_TABLE) を作成 <Linux/Unix> rdbms admin utlxplan <Windows> 2 SYS ユーザで PLUSTRACE ロールや動的表 (V$ 表 ) を作成 <Linux/Unix> rdbms admin plustrce <Windows> 3 SQL を実行するユーザに PLUSTRCE ロールを付与 SQL> grant plustrace to scott 4 SQL を実行するユーザでログインし autotrace 機能を ON SQL> set autotrace on 67

68 SQL*Plus の AUTOTRACE 機能 5 SQL を実行すると実行結果の後に実行計画と統計情報が出力 Execution Plan SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=12 Card=1 Bytes=55) 1 0 SORT (AGGREGATE) 2 1 HASH JOIN (Cost=12 Card=1 Bytes=55) 3 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'ORDERS' (Cost=7 Card=12 Bytes= 300) 4 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'LINEITEM' (Cost=4 Card=17 Bytes= 510) Statistics recursive calls 23 db block gets 291 consistent gets 157 physical reads 0 redo size 185 bytes sent via SQL*Net to client 516 bytes received via SQL*Net from client 3 SQL*Net roundtrips to/from client 0 sorts (memory) 0 sorts (disk) 1 rows processed 68

69 ツールを使った実行計画の確認 SQL Developer JDeveloper Oracle Enterprise Manager 69

70 実行計画の読み方 ツリーのたどり方ユーザー Id Operation Name Rows SELECT STATEMENT... 1 NESTED LOOPS TABLE ACCESS FULL PA TABLE ACCESS BY INDEX ROWID CH INDEX RANGE SCAN IDX_CHPA 実行計画の処理順序に関するルール 自ステップの処理は すべての子ステップの処理が完了してから実行される 子ステップがない場合 自ステップを実行できる あるステップに子ステップが複数ある場合 上側に記載された子ステップが先に実行される 1 インスタンス 2 セッション OS SQL

71 実行計画の変化を把握 ユーザー インスタンスセッション OS SQL Statspack の SQL 調査対象の SQL の識別子 SQL_HASH_VALUE (Oracle10g- OLD_HASH_VALUE) を指定 AWR の過去の SQL 実行計画出力 DBMS_XPLAN.DISPLAY_AWR プロシージャ 調査対象の SQL の識別子 SQL_ID を指定 71

72 Oracle Enterprise Manager の活用 EE + Diag Pack + Tuning Pack リアルタイム SQL 監視 実行中 SQL の実行状況をリアルタイムに確認できる 要 Enterprise Edition +Diagnositic Pack + Tuning Pack Enterprise Manager パフォーマンス関連機能 負荷状態をグラフィカルに時系列で把握できる 要 Enterprise Edition + Diagnostic Pack 72

73 リアルタイム SQL 監視による実行計画の把握実行中のデータ参照 ( 今ここ! マーク ) 現在実行中であることを示すマーク 今ここ! 進行状況がわかるため あとどれくらいで ( バッチなどの ) 処理が終了するか 見当をつけられる 73

74 ADDM 自動データベース診断モニター (Automatic Database Diagnostics Monitor) EE + Diag Pack AWR に収集された統計情報をもとに 定期的なデータベースのパフォーマンス監視 / 診断を DB 管理者 (DBA) 向けに行ってくれる機能 74

75 自動で診断レポートを作成 STATSPACK では 管理者がレポートを解析し DBA がチューニングをしていましたが どこが問題なのかな? ADDM では自動で診断レポートを作成 パフォーマンスをはじめとした分析結果をブラウザ上でドリルダウン! 75

76 ADDM によるアドバイス AWR に収集されたデータを分析し 定期的に診断を実行 診断結果として アドバイザの実行などの解決方法を Web コンソールに表示 負荷の高い SQL を検出 問題解決のための具体的な設定方法をアドバイス 76

77 SQL チューニング アドバイザ 高負荷で問題となる SQL 文や実行計画を診断する 診断をもとにアドバイス EE + Diag Pack + Tuning Pack 77

78 ポイント ユーザーの観点より問題把握 いつ問題がおこっているか知る そのときに何をしていたのかを知る そのときに何がおこっているのかを知る OS の観点より初期分析 Oracle インスタンスの観点より初期分析 セッションの観点より初期分析 SQL の観点より初期分析 起こっていることがわかれば 対処を考えることができますやみくもな対処より 説得力も確信ももって対処を実施できます 78

79 79

80 Appendix よくあるパフォーマンス問題の原因例 80

81 よくあるパフォーマンス問題の原因 : ケース 1 ケース 1: 特定の SQL のパフォーマンスダウン いつもは数秒程度で完了する特定の処理が 突然時間を 要するようになってしまった よくある原因例 最新の統計情報が取得されていないため 不適切な実行計画が選択された SQL で処理されるデータ量が増加した (EXISTS 句 IN 句 + 副問い合わせを含む SQL 等 ) 他のセッションで実行されている SQL とのリソース競合が発生した アプリケーションからの SQL の実行回数が増加した バッファキャッシュ上に対象のデータがないためにディスク IO が発生した WHERE 句の条件にバインド変数を使用して同じ SQL 文を繰り返して実行しているために ソフトパースにより実行計画が変化していない 81

82 調査アプローチ : ケース 1 正常時と遅延時のSQLトレース処理に要した時間 待機イベントの発生回数や待機時間 処理された行数 実行計画の違いをチェックまた ハードパースで実行されているかどうかもチェック可能 現象が発生した時間を含むV$ ビュー / ASHの情報対象セッションでの待機イベントの遷移状況 ロックやラッチなどのリソースをブロックしているセッションの特定 表のデータ量 データ内容の変化の度合い急に処理されるデータが増加していないかどうかを確認 表 索引 列 パーティションに対するDBAビューの情報統計情報の取得状況やオブジェクトの状態などをチェック ( 統計情報の取得時刻はLAST_ANALYZED 列から オブジェクトの状態はSTATUS 列より判断可能 ) 82

83 よくあるパフォーマンス問題の原因 : ケース 2 ケース 2: データベース全体のパフォーマンスダウン バッチ処理の実行中に 急にデータベースのパフォーマンスが 低下してしまった よくある原因例 複数のセッション間で同一のリソースに対する競合が発生した ( 同一行へのトランザクション 同一ブロックへのアクセス等 ) ユーザ数 ( セッション数 ) 処理量が増加したため負荷が高くなった ( バッファキャッシュや共有プール上の情報の AGEOUT 等 ) CPU やメモリ使用 ディスク IO などマシンや OS のリソース制限やリミットに抵触した 特定セッションの処理が遅延したため 連鎖的に他のセッションでも影響を受けた アプリケーションやクライアントからの処理要求が正しく届いていない 83

84 調査アプローチ : ケース 1 正常時と事象発生時のAWRレポートセッション数 トランザクションやSQLの実行回数 待機イベントでの待機時間の傾向の違いを確認 ps, sar, vmstat, topなどのosコマンドの結果マシン全体のcpuリソースの使用状況をチェックし システムの負荷状況や 特定プロセスのCPU 使用率が高い状態ではないかどうかを確認 V$ ビュー / ASH 事象発生時間帯の全体的な待機イベントの遷移状況 ロック等のリソース待機が原因の場合はその保持プロセスの状態を確認 アプリケーション / クライアント側の実行ログアプリケーションやクライアントからの処理の発行回数や頻度自体が低下していないかどうかをチェック 84

85 85

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