通过shell和sql结合查找性能sql(r2笔记68天)

在生产系统中，会发现一些潜在的sql问题，为了能够及时和准确的定位，我们可以借助sql_monitor来做性能sql的查找。可以在后台启用一个job不定时的去查找。 毕竟大半夜的我们去监控也是有难度的，我们希望一切都能很自然的处理，结果我在一个指定的目录下每隔10分钟去查找一次性能sql，如果当天已经有生成报告就不重新生成了。 结果不到一个多月，生成了800个报告，这么多报告是好事，毕竟已经有了详细的报告和数据，但是如果一下子消化这么多的报告，肯定是有难度，而且没有很强的针对性，可能有些sql在一个月中的几天才会运行。有些sql可能每天都会运行，有些可能就运行一次，很长时间不会再次运行，我们需要关注的就是那些运行频繁的问题sql语句。 -rw-r--r-- 1 prodbuser dba 231786 Aug 5 10:20 c03451mgv0vwu_rpt.lst_140805 -rw-r--r-- 1 prodbuser dba 276935 Jul 29 14:00 c0tua88kkmhny_rpt.lst_140729 -rw-r--r-- 1 prodbuser dba 180899 Jul 21 16:24 c166x1kn4y73a_rpt.lst_140721 -rw-r--r-- 1 prodbuser dba 170178 Jul 29 13:10 c166x1kn4y73a_rpt.lst_140729 -rw-r--r-- 1 prodbuser dba 185278 Aug 5 11:20 c166x1kn4y73a_rpt.lst_140805 -rw-r--r-- 1 prodbuser dba 141035 Jul 29 05:20 c1pvtcxrr9vzu_rpt.lst_140729 -rw-r--r-- 1 prodbuser dba 162326 Aug 4 11:39 c3xwtzv3t21ws_rpt.lst_140804 -rw-r--r-- 1 prodbuser dba 189053 Jul 29 01:39 c55p46kgh6kva_rpt.lst_140729 -rw-r--r-- 1 prodbuser dba 434126 Jul 22 06:27 c7cay05hyg6hj_rpt.lst_140722 -rw-r--r-- 1 prodbuser dba 436240 Jul 25 01:36 c7cay05hyg6hj_rpt.lst_140725 -rw-r--r-- 1 prodbuser dba 428237 Jul 26 05:07 c7cay05hyg6hj_rpt.lst_140726 -rw-r--r-- 1 prodbuser dba 435485 Jul 27 03:08 c7cay05hyg6hj_rpt.lst_140727 -rw-r--r-- 1 prodbuser dba 404379 Jul 28 04:59 c7cay05hyg6hj_rpt.lst_140728 -rw-r--r-- 1 prodbuser dba 440166 Aug 1 03:07 c7cay05hyg6hj_rpt.lst_140801 -rw-r--r-- 1 prodbuser dba 422197 Aug 2 02:18 c7cay05hyg6hj_rpt.lst_140802 -rw-r--r-- 1 prodbuser dba 427935 Aug 3 00:58 c7cay05hyg6hj_rpt.lst_140803 -rw-r--r-- 1 prodbuser dba 299736 Jul 21 17:19 c8hmrrzkwyf9k_rpt.lst_140721 -rw-r--r-- 1 prodbuser dba 343073 Jul 24 08:15 cafq05qjz686u_rpt.lst_140724 -rw-r--r-- 1 prodbuser dba 111137 Jul 25 15:06 cdbz6j8ndw0rj_rpt.lst_140725 -rw-r--r-- 1 prodbuser dba 107362 Aug 5 17:20 cdbz6j8ndw0rj_rpt.lst_140805 -rw-r--r-- 1 prodbuser dba 132277 Jul 21 17:19 cfun4v7jffbsg_rpt.lst_140721 -rw-r--r-- 1 prodbuser dba 176369 Aug 4 17:20 cg4fj6y69nr0g_rpt.lst_140804 -rw-r--r-- 1 prodbuser dba 189053 Aug 2 02:08 cgujc2mdzgkq7_rpt.lst_140802 -rw-r--r-- 1 prodbuser dba 300491 Jul 21 16:22 cjqdgd14xjwjm_rpt.lst_140721 -rw-r--r-- 1 prodbuser dba 272707 Jul 22 11:27 cjqdgd14xjwjm_rpt.lst_140722 -rw-r--r-- 1 prodbuser dba 273764 Jul 23 11:45 cjqdgd14xjwjm_rpt.lst_140723 -rw-r--r-- 1 prodbuser dba 272858 Jul 24 10:25 cjqdgd14xjwjm_rpt.lst_140724 -rw-r--r-- 1 prodbuser dba 283579 Jul 25 01:36 cjqdgd14xjwjm_rpt.lst_140725 -rw-r--r-- 1 prodbuser dba 277992 Jul 26 00:37 cjqdgd14xjwjm_rpt.lst_140726 -rw-r--r-- 1 prodbuser dba 280710 Jul 27 09:28 cjqdgd14xjwjm_rpt.lst_140727 -rw-r--r-- 1 prodbuser dba 282220 Jul 28 05:09 cjqdgd14xjwjm_rpt.lst_140728 -rw-r--r-- 1 prodbuser dba 277690 Jul 30 01:31 cjqdgd14xjwjm_rpt.lst_140730 -rw-r--r-- 1 prodbuser dba 249000 Aug 1 11:58 cjqdgd14xjwjm_rpt.lst_140801 -rw-r--r-- 1 prodbuser dba 296867 Aug 2 13:08 cjqdgd14xjwjm_rpt.lst_140802 -rw-r--r-- 1 prodbuser dba 285240 Aug 3 01:28 cjqdgd14xjwjm_rpt.lst_140803 -rw-r--r-- 1 prodbuser dba 295055 Aug 4 10:49 cjqdgd14xjwjm_rpt.lst_140804 看到这么多的报告都有点晕，不知道该从哪里开始查起。 而且直接在生产环境没有目的的进行语句的执行计划抽取，性能问题也会做很多额外的无用功。 可以使用如下的命令来生成sql语句，然后在其他的环境中运行，做问题sql语句的分析，用sql语句来分析sql语句，这样一物降一物。 ls -l *.lst* |awk '{print $9}'|awk -F_rpt.lst_ '{print "insert into issue_sql values('''"$1 "''', " $2");"}' > issue_sql.sql 生成的sql语句类似下面的形式。 insert into issue_sql values('07aw4r5syzydx', 140818); insert into issue_sql values('091n6gmzgwxzs', 140805); insert into issue_sql values('0cdthzpx2jn4q', 140722); insert into issue_sql values('0cdthzpx2jn4q', 140727); insert into issue_sql values('0cdthzpx2jn4q', 140729); insert into issue_sql values('0cdthzpx2jn4q', 140803); insert into issue_sql values('0cdthzpx2jn4q', 140805); insert into issue_sql values('0d0n1waazr2fs', 140722); 拷贝到别的环境去。

> scp issue_sql.sql xxxxx@xxxx.19.xxxx.47:~ 然后创建一个临时的小表 create table issue_sql (sql_id varchar2(30),sql_date number); @issue_sql.sql

然后就开始使用sql语句来分析了，先来一个大概的，看看哪些sql语句出现的频率最高。 select *from (select sql_id,count(*)cnt from issue_sql group by sql_id) order by cnt desc;

SQL> select *from (select sql_id,count(*)cnt from issue_sql group by sql_id) order by cnt desc;

SQL_ID CNT ------------------------------ ---------- 648600hq1s1s8 25 4gz51fphuarsw 23 94mgu2k08hm4r 23 4ad8ypr3nf6vm 22 2nt0hq33qb1a6 16

SQL_ID CNT ------------------------------ ---------- 9q6ta1c5x1nxn 16 b56c37kvdwn1m 15 bdyfy49zwbaza 15 b3dzwjrn3psq7 15 dg938muvq587v 2 30kfnx73k75jf 2 4a1nadt1xpqrf 2

SQL_ID CNT ------------------------------ ---------- 9cbk5x6hwq0mu 2 3rkmrqq7wsvas 1

比如我们想看看八月份以来哪些sql语句执行频率最高，可以使用如下的方式： SQL> select *from (select sql_id,count(*)cnt from issue_sql where sql_date like '1408%' group by sql_id) order by cnt desc;

SQL_ID CNT ------------------------------ ---------- 648600hq1s1s8 13 99pnz5pr7tgpb 13 4ad8ypr3nf6vm 13 cjqdgd14xjwjm 4 还可以指定某些天，或者一些更为复杂的判断条件。