Optimización Francisco Moreno.

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1 Optimización Francisco Moreno

2 Introducción al afinamiento (tuning) de SQL
El afinamiento de SQL es: un aspecto clave para mejorar el desempeño de las aplicaciones una labor exigente: Implica conocer los fundamentos teóricos de la optimización Implica pensar en el tamaño de la base de datos hacia el futuro (con pocos datos, usualmente todo es muy rápido) Depende mucho del producto y de sus versiones: lo que en un producto o versión puede ser recomendable podría ser inadecuado, obsoleto o inexistente en otro Se requiere un gran conocimiento de SQL

3 Beneficios al realizar afinamiento:
Mejorar el tiempo de respuesta de las aplicaciones online Mejorar el tiempo de las aplicaciones batch (puede llegar el momento en que se traspasen los límites permisibles  “más de h horas”) Garantizar la escalabilidad de la aplicación Reducir la carga del sistema  liberar recursos para otras tareas Evitar actualizaciones innecesarias (e inútiles muchas veces) de hardware

4 Tipos de degradación del rendimiento
Bottleneck Exponencial Tiempo de respuesta Lineal Afinado Volumen de Datos

5 Objeciones comunes para no afinar:
“El optimizador automáticamente afina las sentencias SQL” “El afinamiento de SQL no está dentro de mi especialidad” “Yo escribo las sentencias SQL, otra persona las debe afinar” “Afinaré el SQL más tarde” “No puedo darme el lujo de dedicar tiempo a afinar el SQL”

6 ¿Cuándo se debe afinar? Idealmente, las sentencias SQL se deberían afinar en el momento en que se escriben Mientras más avanzado esté el proyecto, más difícil será realizar el afinamiento ya que: El cambio de algunos aspectos puede implicar el cambio de muchos otros Una vez que la aplicación entra en producción, la simple adición, por ejemplo, de un índice a una tabla “grande” (millones de filas) puede ser complejo (tiempo, restricciones corporativas, etc.)

7 Costo-Beneficio del afinamiento durante el ciclo de vida de una aplicación
Costo de realizar afinamiento Beneficio del desempeño Diseño Desarrollo Pruebas Produccion

8 Impacto del afinamiento en una sentencia SQL
Diseño de la BD Afinamiento SQL Compra de nuevo hardware Afinamiento del servidor de BD Afinamiento del sistema operativo Afinamiento de la aplicación (sin incluir SQL) Posible Mejora

9 El proceso de afinamiento de SQL
¿Se lograron los objetivos? Sentencia SQL inicial Generar plan de ejecución Sí Terminar El afinamiento es un proceso iterativo No Afinar SQL Formular un nuevo plan de ejecución Reescribir la sentencia SQL Adicionar o quitar índices Usar hints Rediseñar las tablas Generar estadísticas Usar paralelismo

10 Condiciones para afinar
Volúmenes de datos reales: afinar contra tablas vacías o con pocos datos es prácticamente inútil. Alternativas: Probar en el ambiente real antes de entrar en producción Trabajar en un ambiente con tablas a escala de las reales, por ejemplo, un 25% del tamaño de las tablas “grandes” y un 100% de las tablas “pequeñas”

11 Condiciones para afinar
Se dispone de la documentación de los modelos Se conocen los requisitos del sistema Si el diseño de la BD está mal, el afinamiento puede ser inútil Aunque el SQL esté afinado, si otros aspectos no lo están (ver diapositiva 8), esto podría impedir el logro de los objetivos

12 Herramientas en Oracle para afinar sentencias SQL (aspectos esenciales)

13 EXPLAIN PLAN El plan de ejecución de una sentencia SQL es la secuencia de operaciones que un SGBD hace para ejecutar la sentencia El EXPLAIN PLAN es una herramienta proporcionada por Oracle que: permite observar el plan de ejecución (y otros datos valiosos) de una sentencia SQL muestra el plan de ejecución escogido por el optimizador de Oracle para las sentencias DML (SELECT, UPDATE, INSERT y DELETE )

14 EXPLAIN PLAN El plan de ejecución de una sentencia incluye:
El orden de acceso a las tablas usadas en la sentencia Un método de acceso para cada tabla usada en la sentencia Un método de acceso para operaciones binarias: - Reunión (join)  En la práctica es la principal - Unión - Intersección - Etc.

15 EXPLAIN PLAN Aunque el EXPLAIN PLAN muestra como ejecuta Oracle una sentencia SQL, estos resultados por sí solos no son suficientes para diferenciar entre sentencias bien optimizadas y las que no lo están: Por ejemplo, si el EXPLAIN PLAN muestra que una sentencia usa un índice, esto no significa que la sentencia sea eficiente  En algunas ocasiones los índices pueden ser perjudiciales para el rendimiento…

16 ¿Entonces para qué sirve el EXPLAIN PLAN?
El EXPLAIN PLAN permite determinar, por ejemplo, si un índice es usado, el método de join usado, etc. Al visualizar el plan de ejecución de una consulta se puede vislumbrar donde puede haber problemas de rendimiento Es posible “aconsejar” a Oracle para que modifique el plan de ejecución (ver hints luego) y a través de pruebas determinar cual plan es más eficiente Se explican en detalle más adelante Las pruebas con volúmenes reales de datos son un aspecto fundamental

17 Definir nueva estrategia Comparación de resultados
Plan actual Ejecución Comparación de resultados

18 Es el identificador de la sentencia.
EXPLAIN PLAN Los resultados del EXPLAIN PLAN quedan guardados en una tabla llamada plan_table Algunas de las columnas de esta tabla son: Columna Tipo de dato Descripción STATEMENT_ID VARCHAR2(30) Es el identificador de la sentencia, es el valor especificado al ejecutar el EXPLAIN PLAN. Si no se especifica queda en NULL. TIMESTAMP DATE La fecha y hora en la que se ejecutó el EXPLAIN PLAN REMARKS VARCHAR2(4000) Comentario asociado con un paso del plan de ejecución. Es el identificador de la sentencia.

19 EXPLAIN PLAN Columna Tipo de dato Descripción OPERATION VARCHAR2(30)
Nombre de la operación hecha en este paso. Más adelante se ven algunos de sus posibles valores. OPTIONS VARCHAR2(255) Especifica variantes para la operación de la columna anterior. Más adelante se ven algunos de sus posibles valores. OBJECT_OWNER Nombre del usuario, dueño del esquema que contiene al objeto (tabla, índice, etc.) OBJECT_NAME Nombre del objeto involucrado en el paso. OBJECT_INSTANCE NUMBER(38) Un número correspondiente a la posición ordinal del objeto en la sentencia (si hay subconsultas, vistas se puede generar un orden impredecible). OBJECT_TYPE Da información sobre un objeto, por ejemplo, NON-UNIQUE para un índice.

20 Ver también en el PL/SQL Developer.
EXPLAIN PLAN Columna Tipo de dato Descripción OPTIMIZER VARCHAR2(255) Indica el modo del optimizador (all_rows, first_rows, first_rows_n) * ID NUMBER(38) Un número asignado a cada paso del plan de ejecución. PARENT_ID Número del próximo paso de ejecución con respecto al paso actual. POSITION Indica el orden de procesamiento para los pasos que tienen el mismo PARENT_ID OTHER LONG Usado para consultas distribuidas. Contiene el texto SQL que es ejecutado en un nodo remoto. OTHER_TAG VARCHAR(255) Información adicional para consultas distribuidas y paralelas. *Para cambiarlo, por ej.: ALTER SESSION SET OPTIMIZER_MODE = FIRST_ROWS; Ver también en el PL/SQL Developer.

21 EXPLAIN PLAN Columna Tipo de dato Descripción COST NUMBER(38)
Costo de la operación. El valor de esta columna no tiene una unidad de medida en particular. CARDINALITY Número estimado de filas accedidas por la operación BYTES Número estimado de bytes retornados por la operación

22 Ejemplo Sean las tablas: DROP TABLE emp; DROP TABLE dep;
CREATE TABLE dep( depno NUMBER(3) PRIMARY KEY, dnom VARCHAR2(20)); CREATE TABLE emp( ced NUMBER(8) PRIMARY KEY, enom VARCHAR2(10), depno NUMBER(3) REFERENCES dep);

23 Ejemplo INSERT INTO dep VALUES(1,'Admin');
INSERT INTO dep VALUES(2,'Pintura'); INSERT INTO dep VALUES(3,'Lavado'); INSERT INTO emp VALUES(101,'Lisa',1); INSERT INTO emp VALUES(201,'Kirsty',1); INSERT INTO emp VALUES(304,'Bjork',3);

24 SET STATEMENT_ID = 'P1' FOR SELECT * FROM emp;
Ejemplo 1: DELETE plan_table; EXPLAIN PLAN SET STATEMENT_ID = 'P1' FOR SELECT * FROM emp; Se generan dos filas en la tabla plan_table con id = 0 e id = 1. Un posible* contenido de la tabla plan_table es: * El contenido puede variar dependiendo de aspectos como la versión del SGBD, número de filas en la tabla, entre otros.

25 ID STATEMENT_ID TIMESTAMP REMARKS P1 15/02/2015 1 ID OPERATION OPTIONS OBJECT_OWNER SELECT STATEMENT 1 TABLE ACCESS FULL FJMORENO

26 ID OBJECT_ NAME INSTANCE OBJECT_TYPE 1 EMP TABLE ID PARENT_ID OPTIMIZER ALL_ROWS 1

27 ID POSITION OTHER OTHER_TAG 5 1 ID COST CARDINALITY BYTES 5 3 99 1

28 Ejemplo 2: DELETE plan_table; EXPLAIN PLAN SET STATEMENT_ID = 'P1' FOR SELECT * FROM dep, emp WHERE emp.depno = dep.depno; Se generan cuatro registros en la tabla plan_table con id = 0,1,2 y 3. Un posible contenido de la tabla plan_table es:

29 ID STATEMENT_ID TIMESTAMP REMARKS P1 15/02/2015 1 2 3

30 ID OPERATION OPTIONS OBJECT_OWNER SELECT STATEMENT 1 HASH JOIN 2 TABLE ACCESS FULL FJMORENO 3

31 ID OBJECT_NAME OBJECT_ INSTANCE OBJECT_TYPE 1 2 DEP TABLE 3 EMP

32 ID PARENT_ID OPTIMIZER ALL_ROWS 1 2 3

33 ID POSITION OTHER OTHER_TAG 8 1 2 3

34 ID COST CARDINALITY BYTES 8 3 174 1 2 75 5 99

35 EXPLAIN PLAN El costo total estimado está dado por el primer paso de la consulta Una buena forma para visualizar las operaciones que se hacen en un EXPLAIN PLAN es usar la siguiente consulta:

36 EXPLAIN PLAN SELECT LPAD(' ', 2*LEVEL) || OPERATION || ' '
|| OPTIONS || ' ' || OBJECT_NAME AS query_plan FROM PLAN_TABLE WHERE STATEMENT_ID = 'P1' CONNECT BY PRIOR ID = PARENT_ID START WITH ID = 0;

37 El resultado será algo similar a esto:
EXPLAIN PLAN El resultado será algo similar a esto: QUERY_PLAN SELECT STATEMENT HASH JOIN TABLE ACCESS FULL DEP TABLE ACCESS FULL EMP

38 EXPLAIN PLAN Sin embargo, en las versiones recientes de Oracle se puede usar el paquete DBMS_XPLAN así: SELECT * FROM table(DBMS_XPLAN.DISPLAY); Otra alternativa es usar en SQL*Plus: SET AUTOTRACE ON

39 EXPLAIN PLAN Compare el EXPLAIN PLAN de la consulta anterior con:
SELECT * FROM dep INNER JOIN emp ON (emp.depno = dep.depno); FROM dep NATURAL JOIN emp; A continuación se explican algunas de las operaciones que suelen aparecer en un plan de ejecución y su significado.

40 EXPLAIN PLAN Las operaciones que suelen aparecer en un plan de ejecución se clasifican como: - Row: Ejecutan una fila a la vez. El usuario puede “ver” el primer resultado antes de que la última fila sea recuperada. Útiles para aplicaciones online - Set: Ejecutan sobre un conjunto de filas. Los resultados solo se pueden ver hasta cuando el conjunto ha sido procesado completamente. Útiles para aplicaciones en batch

41 Un join se puede hacer mediante el método
EXPLAIN PLAN Ejemplo: Un join se puede hacer mediante el método nested loops (que es de tipo row) o mediante un hash (que es de tipo set). Los algoritmos para estos métodos se explicarán en detalle posteriormente

42 * En Oracle 9i, obsoleto en versiones posteriores.
Operación Set o row Uso AND-EQUAL* Operación AND entre dos o más columnas con un índice no único. CONCATENATION** Operación OR (usualmente sobre columnas indexadas) CONNECT BY row/set Operación CONNECT BY COUNT set Operación SELECT ROWNUM COUNT STOPKEY ROWNUM <= constante * En Oracle 9i, obsoleto en versiones posteriores. ** Usar hint: USE_CONCAT  Los hints se ven más adelante.

43 FILTER row Una condición hecha sobre filas que son retornadas por una operación de conjunto (tal como HAVING) FOR UPDATE Cuando se usa la cláusula FOR UPDATE (bloqueo de filas) HASH JOIN set Método de join basado en hashing. INDEX FULL SCAN Puede aparecer cuando se usa un ORDER BY sobre una columna indexada INDEX RANGE SCAN Puede aparecer cuando se usa BETWEEN, >, <, >=, <=, etc. Nota: Se puede requerir un hint que fuerce el uso del índice sobre el atributo, ya que el optimizador podría usar un full table scan. Ver ejemplo 1.

44 INDEX UNIQUE SCAN row Búsqueda sobre todas las columnas de un índice único. INTERSECTION set Operación INTERSECT MERGE JOIN Método de join usado normalmente cuando las tablas no tienen índices sobre las columnas de join. MINUS Operación MINUS NESTED LOOPS Método de join usado normalmente cuando al menos una de las tablas tiene un índice sobre una de las columnas de join.

45 OUTER row/set Puede aparecer en la columna Options e indica un outer join (NESTED LOOPS OUTER, MERGE JOIN OUTER, HASH JOIN OUTER) REMOTE Una operación que involucra database links (recuperar datos de una BD remota) SEQUENCE row Uso de una secuencia, por ejemplo, NombreSequence.NEXTVAL SORT AGGREGATE set Suele aparecer con funciones de agregación COUNT, MIN, MAX, etc.

46 HASH GROUP BY set Cláusula GROUP BY SORT JOIN Una operación que hace parte de un SORT MERGE JOIN (ordena las filas antes de hacer el join) SORT ORDER BY Cláusula ORDER BY HASH UNIQUE Cláusula DISTINCT TABLE ACCESS BY USER ROWID row Acceso a una tabla por medio de un ROWID

47 TABLE ACCESS CLUSTER row Acceso a una tabla que está en un cluster usando la clave del cluster. Ver ejemplo 2. TABLE ACCESS FULL Acceso a una tabla sin usar un índice TABLE ACCESS HASH Acceso a un hash cluster usando la clave hash UNION-ALL Operación UNION o UNION ALL (ver la operación SORT UNIQUE) SORT UNIQUE set Operación que hace parte de una UNION (que elimina duplicados), MINUS, INTERSECT, entre otras.

48 De acuerdo con la versión del SGBD, las operaciones
VIEW set Puede aparecer en algunas subconsultas complejas y en algunas ocasiones cuando se usan vistas Muchas otras… De acuerdo con la versión del SGBD, las operaciones pueden cambiar, no estar definidas, algunas remplazan a otras, se definen nuevas, puede haber cambios en sus nombres, etc.

49 Ejemplo 1 con un INDEX RANGE SCAN:
CREATE TABLE producto( codigo NUMBER(3) PRIMARY KEY, nombre VARCHAR(10) NOT NULL, peso_prom NUMBER(3) NOT NULL ); CREATE INDEX i_peso ON producto(peso_prom); INSERT INTO producto VALUES(1,'Gato',50); INSERT INTO producto VALUES(2,'Rueda',5);

50 Hint: ensayar también NO_INDEX
EXPLAIN PLAN FOR SELECT * FROM producto WHERE peso_prom < 40; FROM table(DBMS_XPLAN.DISPLAY); SELECT /*+ INDEX(p i_peso) */ * FROM producto p Hint: ensayar también NO_INDEX

51 Un cluster de tablas está conformado por
Ejemplo 2 con un cluster. Un cluster de tablas está conformado por tablas que se almacenan juntas ya que tienen en común una o más columnas. Con frecuencia las tablas del cluster se usan juntas en consultas, (especialmente en joins) Nota: Este es un index cluster, también existen los hash clusters.

52 Se crea un cluster llamado mi_cluster cuya columna
clave es departamento*: CREATE CLUSTER mi_cluster (departamento NUMBER(6)); Se debe crear un índice sobre la clave del cluster para poder ejecutar sentencias DML: CREATE INDEX i_mi_cluster ON CLUSTER mi_cluster; * Hay opciones adicionales que se pueden especificar en la creación del cluster, por simplicidad no se presentan acá.

53 Se crean las tablas y se agregan al cluster:
CREATE TABLE dpto( codigo NUMBER(6) PRIMARY KEY, descripcion VARCHAR2(10) NOT NULL ) CLUSTER mi_cluster(codigo); CREATE TABLE emp ( cedula NUMBER(8) PRIMARY KEY, nombre VARCHAR2(20) NOT NULL, dep NUMBER(6) NOT NULL REFERENCES dpto) CLUSTER mi_cluster(dep);

54 Observar ahora el plan de ejecución de:
EXPLAIN PLAN FOR SELECT * FROM dpto, emp WHERE codigo = dep; FROM table(DBMS_XPLAN.DISPLAY);