Optimización y Alto Rendimiento (Met. de Afinamiento de Sistemas)

8/20/2019 Optimización y Alto Rendimiento (Met. de Afinamiento de Sistemas)

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OPTIMIZACION Y ALTO RENDIMIENTO

Curso Manejo e Implementación de Archivos

Cat. Ing. Alvaro Díaz A. (Secc. A+)

Cat. Ing. Oscar Paz (Secc. A-)

Universidad de San Carlos de Guatemala

Segundo Semestre 2015


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CONTENIDO

INTRODUCCION Porque se afina un Sistema ?

Quien afina ?

Cuando se afina ? CAUSAS DE PROBLEMAS DE PERFORMANCE

Problemas con el diseño y desarrollo

Problemas con Recursos Problemas con I/O de disco

Problemas con CPU

Problemas de la red


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CONTENIDO

DISEÑANDO PARA UN MEJOR PERFORMANCE Afinando el modelo de datos

Afinando Índices Desnormalizando una Base de Datos

Constraints

Triggers

Performance de Querys Parallel Query


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CONTENIDO

AFINANDO SQL Estándares de SQL

Utilizar bind-variables Utilizar alias

El Optimizador de SQL

Afinamiento de SQL

Sentido común en SQL HERRAMIENTAS DE DIAGNÓSTICO


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CONTENIDO

METODOLOGIA DE AFINAMIENTO Inspección Inicial

Identificar posibles problemas

Recolectar información mediante mediciones

Elaborar diagramas Resumen

Análisis

Identificación de causas y efectos

Priorizar tareas

Conclusiones y Recomendaciones

Elaborar Cronogramas

Acciones Correctivas

Presentación de Resultados


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INTRODUCCION Porqué se afina un Sistema ?

Beneficios económicos para la Empresa• Evita incurrir en costos adicionales de equipo.

• Con un adecuado afinamiento se obtiene un mejor performance.

• Al disminuir el equipo utilizado se disminuyen también los costos de mantenimientotanto de software como hardware.

Beneficios Humanos

Incrementa la productividad, a la vez que satisface a los clientes de la organización Quién afina ?

El diseñador debe comunicar el diseño del sistema para que cualquier personapueda entender el flujo de datos en una aplicación.

Los desarrolladores de aplicación deben comunicar las estrategias deimplementación que escogen y aquellos módulos y sentencias SQL pueden serrápida y fácilmente identificadas durante la tarea de afinamiento.

El administrador de la base de datos debe monitorear y documentar lasactividades del sistema cuidadosamente y aquellos rendimientos inusuales delsistema que pueden ser identificados y corregidos.

Los administradores de hardware y software deben documentar y comunicar lasconfiguraciones del hardware y software del sistema para que cualquierapueda diseñar y administrar sistemas efectivamente.


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INTRODUCCION Cuando se afina ?

El tiempo mas efectivo que se tiene para afinar es durante la fasede diseño, obteniendo los máximos beneficios al menor costo.Esto podemos observarlo en las siguientes figuras:

Costo Vrs. Tiempo

Producción

DesarrolloDiseño

0

5

10

15

20

25

0 2 4 6 8

Tiempo

C o s t o

Beneficio Vrs. Tiempo

Diseño

Desarrollo

Producción

0

5

10

15

20

25

0 2 4 6 8

Tiempo

B e n e f i c i o


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Causas de Problemas de Performance


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Diseño: Los problemas en el diseño son causados por diseñadores que noconsideran los puntos siguientes:

Performance considerado cuando se selecciona una arquitectura

Performance considerado cuando se crea el modelo de datos

Programas diseñados adecuados para una base de datos relacional

Programas diseñados adecuados para la configuración de hardware usada.

Programas: Los principales problemas son :

Inapropiado uso de índices

Uso incorrecto del optimizador

Uso incorrecto de la opción procedural


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Base de Datos: Estos problemas son principalmente causados por DBA’Sque no consideran los siguientes puntos:

Uso efectivo de los recursos de la máquina.

Uso efectivo de la memoria.

Configurar los parámetros de INIT.ORA para evitar contención de redo logs yotros objetos.

Sistemas : Algunos problemas ocurren como resultado de:

Otros sistemas que afecten al DBMS.

Un sistema operativo no afinado.

La configuración o tamaño de la máquina que es inadecuada para soportar elDBMS.


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Problemas con Recursos del Sistema

Para obtener un mejor performance usted debe conocer cuatro componentesdel ambiente de máquina que interactúan y afectan el performance delsistema, éstos componentes son :

Memoria

Entrada/Salida en discos y controladores

CPU

Redes


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Problemas con I/O de discoLa carga del disco debe ser distribuida eficientemente. Por

ejemplo, cuando las tablas, índices y rollback son creadosson asignados a una localidad inicial. Si esta localidad es

excedida, Oracle debe asignar extensiones adicionales. Elacceso a los datos es más eficiente si las extensiones soncontiguas e independientes según el tipo de segmento.

Problemas con CPULos problemas de la CPU frecuentemente ocurren cuandomuchos procesos están tratando de usar la CPU al mismotiempo.

Problemas con la RedLos cuellos de botella en la red ocurren cuando la cantidadde datos que necesitan ser transferidos a través de la redexceden la capacidad de la misma.


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Diseñando para un mejor Performance


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Diseñando para un mejor performance

Afinando el Modelo de Datos

Desnormalizando una Base de DatosHace la codificación mas compleja

Sacrifica flexibilidad

Mejora el tiempo para obtener datos (select) pero

desmejora el tiempo de la actualización de datos(update, delete, insert o también llamados operacionesABC-altas, bajas y cambios-)


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Afinando Índices : Hay una serie de preguntas que debenser respondidas antes de asignar índices:

Debo indexar la llave primaria de una tabla ?

Debo indexar la llave foránea de una tabla ?

Necesito otros índices ?

Como puedo reforzar el uso de índices ?


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Afinando Índices : Debo indexar la llave primaria de una tabla ?

Es única la llave primara ?

Los índices refuerzan la unicidad.

Si es así defina un índice (usualmente)

Pero si el volumen esperado de la tabla es menor de 250registros y las columnas no son usadas dentro de losestatutos de un join de SQL, no defina índice.


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Afinando Índices :

Debo indexar la llave foránea de una tabla ?

Es la llave foránea usada para chequear la integridadreferencial ?

Es la llave foránea usualmente parte de una clausula Where ?

Si es así defina un índice, si no, no lo defina.


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Afinando Índices :

Necesito otros índices ?

Si la tabla tiene miles de entradas, índices extra podríanayudarlo a evitar largas búsquedas en la tabla

Tome en cuenta que el exceso en el uso de índices puedebajar el performance en las sentencias Insert, Delete yUpdate.


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Afinando Índices :

Como puedo reforzar el uso de índices ?

Coordinando el uso y definición de índices con el DBA, elprogramador y el equipo de Control de Calidad.


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Constraints:La integridad de los datos toma fuerza a través del

uso de constraints, sin embargo estos tienen uncosto en performance. Oracle Corporation diceque éste costo es similar a la ejecución de unasentencia SQL en la que el constraint deintegridad se traduciría.

Existen algunas otras implicaciones de performanceque usted debe de ser consciente de usar en undiseño eficaz de constraints.


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Constraints: Primary Key Constraints: una llave primaria refuerza la

unicidad, es raro que una tabla no requiera un constraintde llave primaria. Al agregar dicho constraint a una tablase crea un índice, asegúrese de proveer los detalles del

tamaño al índice en las especificaciones del diseño. Unique Key Constraints: en éste tipo de constraints

también se chequea la unicidad, pero permite que lascolumnas de la llave sean nulas, también se crea uníndice.

Foreign Key Constraints: chequea que la tabladependiente (hija) tenga una tupla en la tabla referenciada(padre).

Check Constraints: son utilizados en una columna de latabla para especificar una condición que debe ser cierta.

Un caso típico es el caso en el cual una columna FLAG tienesólo dos valores valido: ON u OFF.


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Triggers:

Esta es otra buena opción para el diseño de deaplicaciones, estos son usados a menudo pararegistros de auditoría. Los triggers a nivel de tuplahan sido conocidos como la causa de severasdegradaciones de performance cuando sonutilizados inapropiadamente, es importante quemantenga el código de sus triggers simples, tenga

cuidado de triggers que realizan actualizaciones enotras tablas que también contienen triggers.

Nota: Los Constraints han sido optimizados para realizar chequeosde integridad de datos. No use un trigger para realizar el

trabajo que puede hacer un constraint.


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Triggers:Tome nota de las siguientes restricciones:

No se puede especificar un trigger en las tablas

del diccionario de Datos del DBMS. Los triggers toman efecto en filas que son

modificadas en la tabla después de que el triggerha sido incorporado.

Un trigger no puede leer o modificar filas en unatabla que tiene una llave foránea apuntando a latabla dueña del trigger.

Un trigger no puede contener sentencias COMMIT,ROLLBACK ó SAVEPOINT.

Un trigger no puede ejecutar sentencias DDL, talcomo CREATE TABLE.


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Diseñando para un mejor

performance Query Performance

Parallel Query

Versiones más recientes de los más conocidosDBMS, introducen la opción de Parallel Query, locual puede acelerar: La creación de índices.

La carga de datos en la base de datos.

La consulta de datos


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Afinando SQL


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Afinando SQL Pasos estándar para la resolución de SQL

Chequeo de sintaxis (estructura del SQL, paréntesis, Etc..)

Buscar en el shared area

Buscar en el diccionario de datos (Seguridad, Privilegios, Etc..)

Calcular el path de búsqueda (Rule-based o Cost-based)

Salva el plan de ejecución Ejemplo: Las siguientes sentencias SQL no son iguales y no se compartirán en el SGA

SELECT NAME FROM S_CUSTOMER WHERE ID = 212;

SELECT NAME FROM S_CUSTOMER WHERE ID = 213;

SELECT NAME FROM S_CUSTOMER WHERE ID = :b1;

SELECT NAME FROM s_customer WHERE id = 212;

SELECT NAME FROM S_CUSTOMER WHERE id =212;

SELECT NAME

FROM S_CUSTOMER

WHERE id =212;


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Afinando SQL

Consejos para afinar el SQL:

Cuando varios programadores están desarrollando una aplicacióncada uno tiene su propio estilo, preferencias y tendencias, auncuando cada uno esta produciendo un código eficaz, su futuromantenimiento puede darle un verdadero dolor de cabeza.

A menudo cuando no se aplican normas en la codificación significaque solo la persona que escribió el código lo puede entender.

Antes de iniciar a codificar una aplicación es importante definirun estándar de programación.


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Afinando SQLConsejos para afinar el SQL:

Usar Alias :El uso de alias en las tablas y la inclusión de los prefijos en todos los

nombres de columnas cuando más de una tabla es consultadareducirá el tiempo de análisis de sintaxis y previene errores.

Considerando el siguiente ejemplo:

SELECT E.emp_no, name, tax_no, c.comp_code, comp_name

FROM company C,

Emp E

WHERE E.comp_code = C.Comp_Code

Es mejor utilizar los Alias como se muestra a continuación:

SELECT E.emp_no, E.name, E.tax_no, C.Comp_Code, C.Comp_name

FROM Company C,

Emp E

WHERE E.comp_code = C.comp_code


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Afinando SQL

Consejos para afinar el SQL:

Utilizar bind variables :Se aprovecha mejor el shared area si se utilizan bind

variables.

Ya que no es lo mismo:

(Non-Sharable SQL)

SELECT * FROM emp WHERE emp_no = 123;

SELECT * FROM emp WHERE emp_no = 987;

(Sharable SQL)

SELECT * FROM emp WHERE emp_no = :B1; (Bind value:123)

SELECT * FROM emp WHERE emp_no = :B1; (Binde value:987);


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El Optimizador de SQLEl optimizador de Oracle es un recurso del sistema que está

escondido pero es extremadamente importante. Una parte del

kernel de Oracle, el optimizador examina cada sentencia SQL quese encuentra en su aplicación y escoje el plan de ejecuciónoptimo, o recupera el path, para la sentencia. El plan deejecución es la secuencia física de pasos que el RDBMS debetomar para realizar una operación que usted ha especificado.

Para deducir el path de búsqueda optimo, el optimizador considera

varias áreas como por ejemplo:

Las tablas de la base de datos que su sentencia necesitará accesar Alguna condición que deben satisfacer los datos (la cláusula

WHERE) La localización física de la tabla (SQL distribuido)

Optimizadores que existen: Optimizador basado en reglas Optimizador basado en costos


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Optimizador basado en reglasEl optimizador basado en reglas utiliza un conjunto de reglas de precedencia

el cual es manejado por 20 reglas de oro las cuales instruyen al

optimizador en como determinar el path de ejecución.

Rango Condicion

1 ROWID = Constant

2 Cluster join with unique or primary key = Constant

3 Hash cluster key with unique or primary key = Constant

4 Entire unique concatenated index = Constant

5 Unique indexed column = Constant6 Entire cluster key =Corresponding cluster key of other

table in the same cluster

7 Hash cluster key = Constant

8 Entire cluster key = Constant

9 Entire non-UNIQUE concatenated index = Constant

10 Non-UNIQUE index merge

11 Entire concatenated index =lower bound

12 Most leading columns of concatenated index = Constant

13 indexed column BETWEEN low value an high value or indexed column LIKE

"ABC%" (Bounded range)14 Non-UNIQUE indexed column between low value and high value or indexed

column like 'ABC%' (Bounded range)

15 UNIQUE indexed column o constant (Unbounded range)

16 Non-UNIQUE indexed column or constant (unbounded range)

17 Equality on nonindexed =column or constant (sort/merge join)

18 MAX or MIN of single indexed columns

19 ORDER BY ent ire index

20 Full table scans


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Optimizador basado en reglas TABLA PIVOTE

Join de dos tablas:

Tabla TAB1 de 16,384 registros

Tabla TAB2 de 1 registro

TABLA TAB2 como PIVOTE

SELECT count(*) FROM TAB1, TAB2; 0.96 Segundos

TABLA TAB1 como PIVOTE

SELECT count(*) FROM TAB2, TAB1; 26.09 Segundos


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Optimizador basado en reglas TABLA INTERSECCIÓN

Join de tres tablas:

SELECT ...........

FROM location L,

category C,

emp E

WHERE E.emp_no BETWEEN 1000 AND 2000

AND E.cat_no = C.cat_noAND E.locn = L.locn

Es mas eficiente de la siguiente manera :

SELECT ..........

FROM emp E,

location L,

catecory C

WHERE E.cat_no = C.cat_no

AND E.locn = L.locn

AND E.emp_no BETWEEN 1000 AND 2000


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Optimizador basado en reglas Competencia de índices

Preferencia por índices únicos

Por la precedencia en las reglas, el optimizador basado en la regla siempreva a preferir utilizar la llave única.

Suprimiendo el uso de índices

Para que una sentencia SQL utilice el índice, las columnas que pertenecen alíndice deben estar solos (sin funciones u operaciones que lo anulen) en unlado de la comparación en la cláusula WHERE.

Operaciones que anulan un índice:

!=,

NOT IN

NOT EXISTS


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Optimizador basado en CostosCuando utilizamos el optimizador basado en costos, podemos tunear

manualmente las sentencias SQL, pasando sobre las decisiones del

optimizador actual. Incluyendo sus propios hints dentro de lasentencia SQL fuerza a esta sentencia a seguir el path de acceso queusted desea en lugar del calculado por el optimizador actual.

SELECT /*+ hint */ .....

UPDATE /*+ hint */ .....DELETE /*+ hint */ .....

Algunos Hints imporantes :

ALL_ROWS : Optimiza para el mejor rendimiento de acceso a los registros

FIRST_ROWS : Siempre escogerá usar un índice sobre un full scan CHOOSE : Fuerza el uso del optimizador basado en costos.

RULE : Fuerza el uso del optimizador basado en la regla.

FULL : Fuerza al uso de un fulll scan en la tablas.

ROWID : Fuerza a una búsqueda por ROWID en la tabla especificada


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Optimizador basado en Costos

Hints (Continuación)

FULL USE_CONCAT

HASH ORDERED

INDEX USE_NL

INDEX_ASC USE_MERGE

INDEX_DESC CACHE

AND_EQUAL NO_CACHE

PARALEL NOPARALEL


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Optimizador basado en Costos

Cuando los Hints son ignorados ?

Hints mal escritos

Inconsistencia

Con tablas

Con índices

Identificación valida de la tabla

Localización invalida del hint

Versiones viejas de PL/SQL (2.0)


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Uso eficiente de la cláusula WHERE:

SELECT ........

FROM emp E

WHERE emp_salary > 50000

AND emp_type = ‘MANAGER’

AND 25 < ( SELECT COUNT(*)

FROM emp

WHERE emp_mgr = E.emp_no)

Es mejor

SELECT ........

FROM emp E

WHERE 25 < ( SELECT COUNT(*)

FROM emp


AND emp_salary > 50000

AND emp_type = ‘MANAGER’


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Uso eficiente de la cláusula WHERE:USANDO AND’S SIN COMPETENCIA DE INDICES

SELECT ........

FROM emp E


FROM emp


OR (emp_salary > 50000 AND emp_type = ‘MANAGER’)

Es mejor

SELECT ........

FROM emp E

WHERE (emp_salary > 50000

AND emp_type = ‘MANAGER’)

OR 25 < ( SELECT COUNT(*)

FROM emp



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Afinando SQL

USANDO OR’S SIN COMPETENCIA DE INDICES

SELECT ....

FROM emp E


FROM emp


OR (emp_salary > 50000 AND emp_type = ‘MANAGER’)

Es mejor

SELECT ....

FROM emp E

WHERE (emp_salary > 50000

AND emp_type = ‘MANAGER’)

OR 25 < ( SELECT COUNT(*)

FROM emp



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Afinando SQL

Uso de ROWID

SELECT ROWID

INTO :emp_rowid

FROM emp

WHERE emp.emp_no = 5643

FOR UPDATE;

.

.

.

UPDATE emp

SET emp.name = ........

WHERE ROWID = :emp_rowid;


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Afinando SQL

Reduciendo el número de viajes a la Base de Datos

METODO 1

SELECT emp_name,salary,grade

FROM emp

WHERE empno = 123;


FROM emp

WHERE empno = 567;

METODO 2

DECLARE CURSOR C1 (E_no NUMBER) IS


FROM emp

WHERE empno = E_no;

BEGIN

OPEN C1(123);

FETCH C1 INTO .........;

CLOSE C1;

OPEN C1(567);

FETCH C1 INTO .........;

CLOSE C1;

END;

METODO 3

SELECT A.emp_name,A.salary,A.grade,B.emp_name,B.salary,B.grade

FROM emp A, emp B

WHERE A.emp_no = 123

AND B.emp_no = 567;


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Afinando SQL

Uso de valores null

Deshabilitar índices

SELECT account_name, trans_date, ammount

FROM transaction

WHERE substr(account_name,1,7) = ‘CAPITAL’;


FROM transaction

WHERE account_name LIKE ‘CAPITAL%’;


FROM transaction

WHERE amount != 0;


FROM transaction

WHERE amount > 0;


FROM transaction

WHERE TRUNC(trans_date) = TRUNC(SYSDATE)


FROM transaction

WHERE trans_date BETWEEN TRUNC(SYSDATE)

AND TRUNC(SYSDATE)+0.99999;


FROM transaction

WHERE account_name || account_type = ‘AMEXA’


FROM transaction

WHERE account_name = ‘ AMEX’

AND account_type = ‘ A ’


FROM transaction

WHERE amount + 3000 < 5000


FROM transaction

WHERE amount < 2000


FROM transaction

WHERE account_name = NVL(:acc_name,account_name);


FROM transaction

WHERE account_name LIKE NVL(:acc_name,’%’);


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Afinando SQL

Full scan via Parallel Query

CREATE TABLE XXXXX PARALLEL (DEGREE N);

SELECT /*+ FULL(H) PARALLEL(H,8) */

H.emp_no, lookup_emp(H.emp_no),

H.hist_type, lookup_hist_type(H.hist_type),

COUNT(*)

FROM emp_history H

GROUP BY H.emp_no, H.Hist_Type;


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Afinando SQL

Joins en lugar de EXISTS

EXISTS en lugar de JOINS

EXISTS en lugar de DISTINCT NO EXISTS en lugar de NOT IN

IN o UNION en lugar de OR


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Herramientas de Diagnóstico


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ANALIZE

EXPLAIN PLAN

SQL_TRACE

TKPROF


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ANALIZELos objetos de la base de datos necesitan ser analizadospara tener estadísticas disponibles para eloptimizador basado en costos.

La sintaxis de la sentencia para analizar es la siguiente:

ANALYZE

TABLE XXX COMPUTE STATISTICS

INDEX ESTIMATE STATISTICS


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EXPLAIN PLANEl comando EXPLAIN PLAN despliega el plan deejecución escogido por el optimizador de ORACLEpara las cláusulas SELECT, UPDATE, INSERT YDELETE. El plan de ejecución es la sentencia de

operaciones que ORACLE realiza para ejecutar lassentencias. Examinando el plan de ejecuciónusted puede ver como ORACLE ejecuta sussentencias SQL.

Antes de ejecutar el EXPLAIN PLAN, debe existiruna tabla de salida llamada PLAN_TABLE. Usteddebe correr el archivo ULTXPLAN.SQL para crearesta tabla.


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Herramientas de DiagnósticoOperaciones y Opciones producidas por el EXPLAIN

PLAN

OPERACION OPCION DESCRIPCION

AND EQUAL Una operación que acepta multiples sets de ROWID y regresala intersección de los sets, eliminando duplicados.

CONNECT BY Un retorno de filas en un orden jerárquico para una consultaque contenga una cláusula CONNECT BY

CONCATENATION Una operación que acepta múltiples sets de filas y regresa launión, todos los sets.

COUNT Una operación que cuenta el Número de filas seleccionadas dela tabla.

STOPKEY Una operación que cuenta donde el número de filas retornadases limitado por la expresión ROWNUM en la cláusula

WHERE.FILTER Una operación que acepta un set de filas, elimina algunas de

ellas, y regresa el resto.

FIRST ROW Un retorno de sólo la primera fila seleccionada por el query.


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PLANOPERACION OPCION DESCRIPCION

FOR UPDATE Una operación que devuelve y busca las filas seleccionadas por el query que contiene una cláusula FOR UPDATE

INDEX UNIQUE SCAN Un retorno de un simple ROWID de un índice

RANGE SCAN Un retorno de una o más ROWIDs de un índice. Valoresindexados son buscados en orden ascendente

RANGE SCAN

DESCENDING

Un retorno de una o más ROWIDs de un índice. Valores

indexados son buscados en orden descendente

INTERSECTION Una operación que acepta dos sets de filas y regresa laintersección de los sets, eliminando duplicados

MERGE JOIN+ Una operación que acepta dos sets de filas, cada una ordenada por el valor específico, combina cada fila de un set con la fila

correspondiente del otro, y regresa el resultado.

OUTER Una operación de merge join para ejecutar una sentencia outer

join.

CONNECT BY Un retorno de fila en un orden jerárquico por un query quecontenga una cláusula CONNECT BY.

MINUS Una operación que acepta dos sets de filas y retorna filas

que aparecen en el primer set pero no en el segundo,

eliminando duplicados


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PLANOPERACION OPCION DESCRIPCION

NESTED LOOPS+ Una operación que acepta dos sets de filas, un set de salida yun set de entrada. Oracle compara cada fila del set de salida

con cada fila del set de entrada y regresa aquellas filas que

satisfacen una condición.

NESTED LOOPS+ OUTER Un operación LOOP para ejecutar una sentencia outer join

PROJECTION Una operación interna

REMOTE Un retorno de datos de una base de datos remota

SEQUENCE Una operación que involucra acceso a valores de unasecuencia

SORT AGGREGATE Un retorno de una simple fila que es el resultado de aplicar una función de grupo a un grupo de filas seleccionadas

UNIQUE Una operación que ordena un set de filas para eliminar duplicados

GROUP BY Una operación que ordena un set de filas en grupos para unaconsulta con una cláusula GROUP BY

JOIN Una operación que ordena un set de filas antes de unaoperación merge join

ORDER BY Una operación que ordena un set de filas para un query conuna cláusula OREDER BY


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PLAN

OPERACION OPCION DESCRIPCION

TABLE ACCESS* FULL Un retorno de todas las filas de una tabla

CLUSTER Un retorno de filas de una tabla basada en un valor de la clavedel cluster indexado

HASHUn retorno de filas de uana tabla basada en un valor de la

clave del hash cluster

BY ROWID Un retorno de una fila de una basada en sus ROWID

UNION Una operación que acepta dos sets de filas y regresa la uniónde los sets, eliminando duplicados

VIEW Una operación que ejecuta una consulta a una vista y entoncesretorna las filas resultantes de otra operación

ó


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EXPLAIN PLANFormato anidado para la salida del EXPLAIN PLAN:

Accept a1

SELECT LPAD(‘’,2*(LEVEL-1))||operation||’’||

options||’’||object_name||’’||DECODE(id,0,’Cost=‘||position) “Query Plan”

FROM plan_table

START WITH id=0

AND statement_id like &a1

CONNECT BY PRIOR id = parent_id AND statement_id like &a1;

i d Di ó i


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SQL_TRACEUtilidad que escribe un archivo de rastro conteniendo estadísticas de

performance.

Parámetros a inicializar en el init.ora con SQL_TRACE

SQL_TRACEUSER_DUMP_DEST

TIMED_STATISTICS

MAX_DUMP_FILE_SIZE

TRUEDirectorio

TRUE

number

Como habilitar el SQL_TRACE :

SQL*Plus Alter session set SQL_TRACE TRUE;

H i d Di ó i


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TKPROFUtilidad que traslada a información legible el archivo generado por

SQL_TRACE, mostrando también el plan de ejecución de lasentencia.

TKPROF tracefile listfile [SORT = parameters]

[EXPLAIN = usr/pass]

tracefile = Nombre del archivo que contiene las estadísticas generadas

Listfile = Nombre del archivo de salida del TKPROF


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METODOLOGIA DE AFINAMIENTO DE

SISTEMAS


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METODOLOGIA DE AFINAMIENTO DESISTEMAS

La Metodología de afinamiento de un sistema se basará en lossiguientes cuatro pasos:

1. Identificación de problemas2. Análisis

3. Acciones Correctivas

4. Presentación de Resultados


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Identificación de problemas

Es necesario identificar los problemas y cuantificarlos para tener

una referencia inicial sobre el estado actual del sistema,para esto se usan los denominados diagramas de Pareto enlos cuales se ve de manera gráfica cuales son los problemasque son mas frecuentes o puntos críticos en el sistema yque pueden ser la causa del bajo desempeño, comoresultado se deberá saber cual es el estado actual delsistema.


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Identificación de problemas

Para esta tarea se deberán seguir los siguientes pasos :

1. Identificar posibles problemas

Fragmentación

Mala utilización del espacio ocupado

Uso inadecuado de memoria

Aplicaciones (SQL) críticas

Accesos sin índices

Uso inadecuado de la integridad referencial (locks o full-Scans)2. Recolectar información mediante mediciones

3. Elaborar diagrama de Pareto

4. Resumen.


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Análisis

El resultado de un proceso puede atribuirse a una multitud defactores, y es posible encontrar la relación causa-efecto de esosfactores. Podemos determinar la estructura de una relación múltiple

de causa-efecto observándola sistemáticamente. Es difícil solucionarproblemas complicados sin tener en cuenta esta estructura, la cualconsta de una cadena de causas y efectos, y el método para expresaresto en forma sencilla y fácil es un diagrama de causa-efecto. Elresultado final del análisis será un documento de conclusiones delsistema y un cronograma de actividades que se deberán seguir paraafinar el sistema. Se deberán seguir los siguientes pasos:

- Identificación de causas y efectos- Priorizar tareas- Conclusiones y Recomendaciones- Elaborar Cronograma


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Análisis: Identificación de causas y efectos

Se buscan todas las causas posibles que puedan afectar a lascaracterísticas de rendimiento del sistema. Como base sehan identificado de manera general un grupo de causas quehacen reflejar un bajo rendimiento en un sistema, sinembargo se podrá conocer con mayor detalle otra lista decausas al analizar el sistema con mayor profundidad.

DiagramaC f t


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Uso inadecuado de memoria

Bajo

rendimiento enun sistema

Acceso a disco (I/O)

Indices Tablas

Datafiles

Fragmentación

Diccionario de

datos

Tamaño de

bloques de datos

Distribución de

datos

Pagineo

Array size

Tamaño

del SGA

Tamaño de bloques de

memoria

Normalización/

Denomarlización

Mal uso de

clusters

Ciclos que causen

redundacia

Diseño

Indices

Consideraciones

de acceso

concurrente

Bloqueos por chequeo

de Integridad

Referencial sin indices

Programación

Por integridad

referencial

Bloqueos

Compartido

No uso de indices

Bind variables

Acceso

redundantes

Tabla pivote

Mal uso del

optimizador

Hints Alias

Causa-efecto


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Análisis: Priorizar tareas

Una vez completa la información sobre las causas y efectos

el paso siguiente es asignar la importancia de cada factor.Todos los factores no se relacionan necesariamente enforma estrecha con la característica, de manera que semarcarán esos factores que parecen tener un efectoparticularmente significativo sobre la característica y se lesasignará la prioridad correspondiente.


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Análisis: Conclusiones y Recomendaciones

Se elaborará un documento donde se resumen los factorescríticos del sistema recomendándose las técnicas posibles ausarse que incrementen el rendimiento del sistema y eltiempo y recursos que tomará cada mejora.


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Análisis: Elaborar Cronograma

Se detallarán todas las actividades en orden de mas alta

prioridad a la más baja, especificando la fecha de inicio yfinalización de cada una.


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Acciones correctivas

Se ejecutarán todas las actividades detalladas en el cronograma,

acompañadas de su respectiva documentación donde seexplicarán las técnicas utilizadas para su corrección.Además se recabará toda la información del desempeño decada factor identificado con anterioridad (Punto 1) comoproblema


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Presentación de Resultados

Basándose en los datos y el diagrama inicial se elaborará unnuevo diagrama de Pareto para su comparación donde se

observarán el impacto de las mejoras implementadas.


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REFERENCIAS

Oracle Performance Tuning,Segunda Edición

Gurry&Corrigan, Editorial O’ReillyOracle Performance Tuning

Tips&Techniques

Richard J. Niemiec Editoral Osborne McGrawHill

Presentación compartida porBlanco – Silva Consultores.

Optimización y Alto Rendimiento (Met. de Afinamiento de Sistemas)

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