12c新增并行索引扫描

Oracle在12c之前对于索引范围扫描是没有办法并行执行的,从12.1开始,Oracle可以并行的执行索引扫描。

首先创建测试环境:

SQL> create table t_para_ind (id number, name varchar2(30), created date);

 

Table created.

 

SQL> insert into t_para_ind select id, object_name, created from t_big;

 

6735106 rows created.

 

SQL> commit;

 

Commit complete.

 

SQL> create index ind_para_created on t_para_ind (created);

 

Index created.

 

SQL> select banner from v$version;

 

BANNER

——————————————————————————–

Oracle Database 18c Enterprise Edition Release 18.0.0.0.0 – Production

    

强制执行计划采用索引扫描:

SQL> select /*+ index(t) */ count(name) from t_para_ind t where created >= to_date(‘201701’, ‘yyyymm’);

 

Elapsed: 00:00:00.61

 

————————————————————————————–

| Id  | Operation                            | Name             | Rows  | Cost (%CPU)|

————————————————————————————–

|   0 | SELECT STATEMENT                     |                  |     1 | 63096   (1)|

|   1 |  SORT AGGREGATE                      |                  |     1 |            |

|   2 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED| T_PARA_IND       |  3365K| 63096   (1)|

|*  3 |    INDEX RANGE SCAN                  | IND_PARA_CREATED |  3672K|  9850   (2)|

————————————————————————————–

 

下面设置语句级并行执行,首先将优化器参数设置为11.2.0.4版本:

SQL> select /*+ index(t) parallel(2) opt_param(‘optimizer_features_enable’, ‘11.2.0.4’) */ count(name) from t_para_ind t where created >= to_date(‘201701’, ‘yyyymm’);

 

Elapsed: 00:00:00.64

 

——————————————————————————

| Id  | Operation                    | Name             | Rows  | Cost (%CPU)|

——————————————————————————

|   0 | SELECT STATEMENT             |                  |     1 | 63096   (1)|

|   1 |  SORT AGGREGATE              |                  |     1 |            |

|   2 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| T_PARA_IND       |  3365K| 63096   (1)|

|*  3 |    INDEX RANGE SCAN          | IND_PARA_CREATED |  3672K|  9850   (2)|

——————————————————————————

对于11.2.0.4的优化器版本,即使设置了并行提示,Oracle也会忽略并行,而采用串行索引范围扫描执行计划。

即使都是索引串行扫描,11.2和12c中还是有一点小差异的。在12c中,Oracle引入了批量ROWID提取的新特性,在执行计划中由关键字BATCHED标识。可以看到11.2和12c中执行效率也有很小的差异,而这个性能提升就是这个批量处理新特性带来的。

Oracle无法采用并行执行的原因是由索引的存储结构决定的,当执行索引访问时,Oracle首先定位到Btree索引的根节点,通过与根节点中存储的键值前缀进行比较,定位到枝叶节点,重复比较的过程,最终定位到叶子节点。在叶子节点上Oracle找到了第一条满足条件的键值,然后Oracle会根据叶节点上的链表扫描下一个叶节点,不断重复这个过程,直到不满足查询限制条件的记录出现。

也就是说Oracle需要根据顺序访问一条链表,只有找到第一个索引块才知道下一个要访问的索引块在哪里,因此这个过程没有办法拆分到多个进程同时执行,这就是为什么索引范围扫描一直无法并行的原因。

Oracle在12c中使得索引扫描可以并行执行,下面看看Oracle是如何实现的:

SQL> select /*+ index(t) parallel(2) */ count(name) from t_para_ind t where created >= to_date(‘201701’, ‘yyyymm’);

 

Elapsed: 00:00:00.38

 

—————————————————————————————-

|Id |Operation                               |Name            |  TQ |IN-OUT|PQ Distrib |

—————————————————————————————-

|  0|SELECT STATEMENT                        |                |     |      |           |

|  1| SORT AGGREGATE                         |                |     |      |           |

|  2|  PX COORDINATOR                        |                |     |      |           |

|  3|   PX SEND QC (RANDOM)                  |:TQ10001        |Q1,01| P->S |QC (RAND)  |

|  4|    SORT AGGREGATE                      |                |Q1,01| PCWP |           |

|  5|     TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED|T_PARA_IND      |Q1,01| PCWP |           |

|  6|      PX RECEIVE                        |                |Q1,01| PCWP |           |

|  7|       PX SEND HASH (BLOCK ADDRESS)     |:TQ10000        |Q1,00| S->P |HASH (BLOCK|

|  8|        PX SELECTOR                     |                |Q1,00| SCWC |           |

|* 9|         INDEX RANGE SCAN               |IND_PARA_CREATED|Q1,00| SCWP |           |

—————————————————————————————-

为了输出格式的可读性,把执行计划中和当前关系不大的列去掉了。

可以看到Oracle确实采用了并行的执行计划,而且执行时间也比串行执行快。

如果仔细观察IN-OUT列,就会发现Oracle的并行执行实际上从第6步才开始,第7步是串行到并行的过程,而第7步之前的第9步和第8步都是串行执行。

也就是说Oracle把索引范围扫描的过程分成了两部分,一部分是之前讨论的索引范围扫描部分,而另一部分是索引扫描后根据rowid的读取表中记录的过程。对于前者,即使是在12c中,Oracle仍然采用串行的扫描方式执行,而对于后者,Oracle将其并行化。这也是性能提升的由来。

SQL> select /*+ index(t) parallel(4) */ count(name) from t_para_ind t where created >= to_date(‘201701’, ‘yyyymm’);

 

Elapsed: 00:00:00.56

 

—————————————————————————————-

|Id |Operation                               |Name            |  TQ |IN-OUT|PQ Distrib |

—————————————————————————————-

|  0|SELECT STATEMENT                        |                |     |      |           |

|  1| SORT AGGREGATE                         |                |     |      |           |

|  2|  PX COORDINATOR                        |                |     |      |           |

|  3|   PX SEND QC (RANDOM)                  |:TQ10001        |Q1,01| P->S |QC (RAND)  |

|  4|    SORT AGGREGATE                      |                |Q1,01| PCWP |           |

|  5|     TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED|T_PARA_IND      |Q1,01| PCWP |           |

|  6|      PX RECEIVE                        |                |Q1,01| PCWP |           |

|  7|       PX SEND HASH (BLOCK ADDRESS)     |:TQ10000        |Q1,00| S->P |HASH (BLOCK|

|  8|        PX SELECTOR                     |                |Q1,00| SCWC |           |

|* 9|         INDEX RANGE SCAN               |IND_PARA_CREATED|Q1,00| SCWP |           |

—————————————————————————————-

但是这种方式的分拆并不是真正意义的并行,因为其中的一部分是无法并行的,所以当我们进一步加大并行度的时候,执行时间反而变长了。

SQL> select /*+ index(t) parallel(4) */ count(*) from t_para_ind t where created >= to_date(‘201701’, ‘yyyymm’);

 

Elapsed: 00:00:00.17

 

——————————————————————-

| Id  | Operation         | Name             | Rows  | Cost (%CPU)|

——————————————————————-

|   0 | SELECT STATEMENT  |                  |     1 |  9850   (2)|

|   1 |  SORT AGGREGATE   |                  |     1 |            |

|*  2 |   INDEX RANGE SCAN| IND_PARA_CREATED |  3365K|  9850   (2)|

——————————————————————-

而如果我们修改SQL语句,把原本的COUNT(NAME)改为COUNT(*),这时由于执行计划中回表部分不再需要,执行计划只剩下不能并行的索引扫描部分,因此执行计划又恢复了串行执行。这又一次证实了12c的并行索引扫描只是部分并行,其提升总体扫描效率的能力是有限的。

下面看看全表扫描的并行执行:

SQL> select count(name) from t_para_ind t where created >= to_date(‘201701’, ‘yyyymm’);

 

Elapsed: 00:00:00.24

 

————————————————————–

| Id  | Operation          | Name       | Rows  | Cost (%CPU)|

————————————————————–

|   0 | SELECT STATEMENT   |            |     1 | 11519   (2)|

|   1 |  SORT AGGREGATE    |            |     1 |            |

|*  2 |   TABLE ACCESS FULL| T_PARA_IND |  3073K| 11519   (2)|

————————————————————–

串行全表扫描时,执行时间为0.24秒。

SQL> select /*+ parallel(2) */ count(name) from t_para_ind t where created >= to_date(‘201701’, ‘yyyymm’);

 

Elapsed: 00:00:00.15

 

————————————————————————–

| Id  | Operation              | Name       |    TQ  |IN-OUT| PQ Distrib |

————————————————————————–

|   0 | SELECT STATEMENT       |            |        |      |            |

|   1 |  SORT AGGREGATE        |            |        |      |            |

|   2 |   PX COORDINATOR       |            |        |      |            |

|   3 |    PX SEND QC (RANDOM) | :TQ10000   |  Q1,00 | P->S | QC (RAND)  |

|   4 |     SORT AGGREGATE     |            |  Q1,00 | PCWP |            |

|   5 |      PX BLOCK ITERATOR |            |  Q1,00 | PCWC |            |

|*  6 |       TABLE ACCESS FULL| T_PARA_IND |  Q1,00 | PCWP |            |

————————————————————————–

开启2路并行时,执行时间为0.15秒。

SQL> select /*+ parallel(4) */ count(name) from t_para_ind t where created >= to_date(‘201701’, ‘yyyymm’);

 

Elapsed: 00:00:00.08

 

————————————————————————–

| Id  | Operation              | Name       |    TQ  |IN-OUT| PQ Distrib |

————————————————————————–

|   0 | SELECT STATEMENT       |            |        |      |            |

|   1 |  SORT AGGREGATE        |            |        |      |            |

|   2 |   PX COORDINATOR       |            |        |      |            |

|   3 |    PX SEND QC (RANDOM) | :TQ10000   |  Q1,00 | P->S | QC (RAND)  |

|   4 |     SORT AGGREGATE     |            |  Q1,00 | PCWP |            |

|   5 |      PX BLOCK ITERATOR |            |  Q1,00 | PCWC |            |

|*  6 |       TABLE ACCESS FULL| T_PARA_IND |  Q1,00 | PCWP |            |

————————————————————————–

开启4路并行时,执行时间降低到了0.08秒。显然全表扫描才是真正的并行,在合理的数据量和资源消耗范围内,其执行时间是随着并行度增大而等比降低的。

 

 

This entry was posted in ORACLE and tagged , . Bookmark the permalink.

Leave a Reply

Your email address will not be published.