Histogrammes et bind variables, par Jonathan Lewis

Cet article est la traduction d’un article de Jonathan Lewis publié sur son blog. L’article original en anglais se trouve ici

Sur Oracle, certains concepts sont si fondamentaux qu’on doit toujours les avoir en tête à chaque fois qu’on veut étudier un problème de performance. Et voici l’un d’eux:

Les histogrammes et les bind variables existent pour des raison diamétralement opposées: sans y prêter garde, ils ne fonctionneront pas bien ensemble.

Vous utilisez des bind variables parce que vous voulez que tout le monde partage le même plan d’exécution pour une requête SQL qui va être utilisé fréquemment. Tout le monde va faire la même charge de travail avec (charge normalement faible). Son plan d’exécution sera optimal pour tout le monde. Et vous ne voulez pas ré-optimiser cette requête à chaque fois, car cette réoptimisation utiliserait à elle seule plus de ressources qu’il n’en faut ensuite pour l’exécuter.

En général on utilise beaucoup les bind variables lorsqu’on est en transactionnel (OLTP) – sauf quelques cas particuliers où on préférera des valeurs littérales.

Et vous créez des histogrammes pour des requêtes qui, mêmes si elles sont similaires, vont faire un travail très différent les unes des autres. Elles ont besoin de plans d’exécution différents. Et de toute façon le travail d’optimisation est négligeable par rapport au travail d’exécution de la requête. Alors que si on utilise un plan d’exécution qui n’est pas optimal, on peut se retrouver à gaspiller beaucoup de ressources.

En général, on a besoin des histogrammes en datawarehouse, en BI, où les requêtes peuvent être très grosses et coûteuses.

C’est là qu’est la contradiction: on a une technologie qui est censée nous donner un seul plan d’exécution partagé par tout le monde, et une autre qui elle est censée trouver pour chacun le plan qui lui convient le mieux.

Gardez celà en mémoire, et vous vous rappellerez qu’il faut être très prudent lorsqu’on met des histogrammes sur une base transactionnelle (OLTP) et qu’il ne faut pas non plus transformer absolument toutes les valeurs littérales en bind variables.

A noter les commentaires de Doug Burns et Hemant K Chitale sur le fait qu’en 10g Oracle collecte par défaut des histogrammes avec la méthode ‘FOR ALL COLUMNS SIZE AUTO’ de dbms_stats.

Clustering Factor, Jonathan Lewis traduit par Mohamed Houri

Mohamed Houri a traduit un chapitre de Jonathan Lewis sur le Clustering Factor qui est si important dans le coùt d’accès à une table via un index.
Voici le lien de la traduction en français: http://jonathanlewis.files.wordpress.com/2011/05/le-clustering-factor.pdf

Jonathan Lewis a mis les liens de l’article original et de la traduction sur son blog.

Redo privé et Undo en mémoire (In Memory Undo), par Jonathan Lewis

Ceci est une traduction de d’un ancien post de Jonathan Lewis sur forums.oracle.com, référencé récemment sur son blog. Il décrit le fonctionnement de la journalisation en mémoire (IMU – In Memory Undo), une optimisation introduite en 10g qui utilise des structures en mémoire pour diminuer la contention sur les blocs d’undo et le redo log buffer.

Le contenu des blocs d’undo et des fichiers de redo log sont quasiment les même que l’on utilise in-memory undo (et les private redo threads) ou que l’on utilise la journalisation ‘normale’.
La principale différence se trouve dans l’ordre où sont faites les choses.
Il y a aussi, avec in-memory undo, une diminution du nombre de redo records même si le nombre de change vectors reste le même.

Voici le séquencement d’une transaction courte avec gestion normale de la journalisation.

  • Vous modifiez un bloc de table ou d’index. Un vecteur de changement (redo change vector) est généré pour cette modification.
  • En même temps, vous devez enregistrer l’information nécessaire pour défaire (rollback) de cette modification. C’est un enregistrement d’annulation (undo record) qui est généré pour décrire ce qui a été altéré.
  • Mais comme cet undo record est stocké dans un bloc d’undo (rollback segment), alors un vecteur de changement redo change vector est généré pour décrire cette modification du bloc d’undo
  • Oracle combine ces deux redo change vector (vecteurs de changement du bloc de donnée et du bloc d’undo) dans en un enregistrement de redo (redo record), ce qui incrémente la statistique de session ‘redo entries’.
  • Donc pour cette modification, Oracle doit acquérir de l’espace dans le tampon journalisation redo log buffer avec le latch ‘redo allocation’ et y copier l’enregistrement de redo avec le latch ‘redo copy’

Si l’on insère 10 lignes, une par une, dans une table qui a 4 indexes, alors on va générer 50 redo records et 50 undo records, et faire appel 50 fois au latches de redo: 5 redo record par ligne (un pour la table et un pour chaque index) pour 10 lignes.

Lorsque la fonctionnalité de journalisation en mémoire (in-memory undo) est activée, et parce que dans cet exemple il s’agit d’une petite transaction, voici ce qu’il se passe:

  • A moment où on modifie la première ligne de la table, Oracle alloue dans la shared pool son propre buffer de redo privé (appelé redo strand) et son propre buffer de « undo ». En fait, ce buffer de « undo » contient du redo: c’est le redo qui décrit ce qui doit être modifié dans les bloc d’undo.
  • Lors de la mise à jour de la table et des index, chaque change vector qui décrit la modification est écrit dans le buffer de redo privé.
  • En même temps, les change vector qui décrivent le undo record correspondant sont écrits dans le buffer de « undo » privé.
  • Le nombre total de change vectors, et leur contenu sont exactement les mêmes que pour les change vectors traditionnels.
  • Au commit, oracle concatène ces 2 buffers pour faire un seul redo record et l’écrit dans le tampon de journalisation normal (redo log buffer)
  • En même temps, ces 100 change vectors sont appliqués: 10 sur la table, 10 sur chaque index, et 50 sur les blocs d’undo. Et en dehors de cela, tout ce qui doit se faire lors d’un commit s’applique aussi.
  • Le nombre de modification de blocs (« db block changes ») reste le même dans tous les cas
  • La différence la plus significative dans le volume de redo généré vient de l’entête du redo record qui fait 12 octets. Avec la gestion ‘in-memory’ de l’undo il n’y qu’un seul redo record, donc un header de 12 octets, alors que la méthode traditionnelle en génère 50, donc 50*12=600 octets.

Il y a de nombreux détails et variations autour de ce qui se passe là. Par exemple au début et à la fin de la transaction, ou lorsque un des deux buffers est plein (puisqu’ils ne font que 64Ko ou 128Ko) mais la description faite ci-dessus couvre les différences essentielles.

Question: Supposons que je démarre l’instance et effectue quelques mises à jour. J’ai donc un buffer privé de redo et un buffer privé de undo, créés en shared pool. Immédiatement après le système se plante et rien n’est encore écrit dans les fichiers de redo ni dans les blocs d’undo. Dans cette situation comment fait Oracle pour récupérer les données d’undo ?

Il y a deux chose que vous devez prendre en compte dans ma description:

  • la précision: ‘Il y a de nombreux détails et variations’
  • la partie qui montre que les modifications faites dans les blocs tables et index est tout à la fin.

Si la session a fait un commit, elle a écrit le redo privé dans le redo thread public, qui doit être écrit sur disque avant que le commit ne soit terminé. Donc il n’y a rien de différent au niveau du recovery.

Maintenant, si la session n’a pas encore fait de commit, alors du point de vue des autres utilisateurs, rien ne s’est encore passé (ils ne sont censés voir que les effets des transactions commitées). Du coup, cela n’a pas d’importance que les redo et undo privés aient disparu.

Mais voici où ca devient plus complexe: Comment les autres sessions voient que vous êtes en train de modifier les mêmes blocs qu’elles, si vous ne les mettez à jour que lorsque vous faites le commit de votre transaction ? Comment Oracle fait pour minimiser le temps que prennent toutes les modifications de blocs qui doivent être faites lors du commit ? J’ai quelques réponses à ces questions, mais elles ne sont ni exactes, ni complètes, alors je ne préfère pas les publier.

Cependant, un point clé de ce mécanisme, c’est le fait qu’il ne s’applique qu’à des petites transactions. Les zones privées ne font que 64Ko ou 128Ko suivant qu’on est en 32 ou 64 bits, et dès que la transaction devient trop grande, Oracle les écrit dans les redo buffer et poursuit avec le mécanisme normal.

Fragmentation РIndex, par Jonathan Lewis (4̬me partie)

Ceci est une traduction de d’un post de Jonathan Lewis sur son blog – la quatrième et dernière partie d’une série de quatre sur la fragmentation (original en anglais). Il est conseillé de lire avant: Fragmentation – Introduction, Fragmentation – Disque et Tablespace, Fragmentation – Table

Fragmentation Index

La fragmentation en extents multiples et la fragmentation due à ASSM que j’ai décrit dans la note précédente à propos des tables s’appliquent aussi aux indexes, bien sûr, et nous importe de la même manière, c’est à dire presque jamais. Lorsque les gens parlent de fragmentation d’index, ils pensent en général au problème des blocs avec un faible taux de remplissage (sparsely populated blocks) qui est aussi un phénomène que j’ai décrit à propos de la fragmentation des tables, mais il y a quelques différences entre une table et un index, que nous allons examiner tout de suite.
Il est intéressant de considérer aussi un autre sens possible pour la fragmentation d’un index, que nous allons aussi examiner: c’est l’effet de bord de la division d’un bloc feuille (leaf block splitting) qui fait que des blocs qui sont logiquement à la suite se retrouvent physiquement dispersés.
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Fragmentation РTable, par Jonathan Lewis (3̬me partie)

Ceci est une traduction de d’un post de Jonathan Lewis sur son blog – la troisième partie d’une série de quatre sur la fragmentation (original en anglais). Il est conseillé de lire avant: Fragmentation – Introduction, Fragmentation – Disque et Tablespace

Fragmentation Table

Dans l’introduction nous avons parlé d’un type de fragmentation au niveau table qui, en général, ne pose pas de problème: la fragmentation d’une table en plusieurs extents. Et il y a une chose amusante, c’est que ASSM (Automatic Segment Space Management – la gestion automatique de l’espace libre dans les segments) a introduit une nouvelle forme de fragmentation, mais qui ne pose généralement pas de problème non plus.
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Fragmentation – Introduction, par Jonathan Lewis

Ceci est une traduction d’un post de Jonathan Lewis sur son blog – la première partie d’une série de quatre sur la fragmentation (original en anglais)

Cet article a commencé comme une note brève, jusqu’à ce que je réalise que ça allait être plus important, et que j’en fasse plutôt une série de quatre articles:

Introduction

Le mot ‘fragmentation‘ donne l’idée de quelque chose qui est cassé en plusieurs morceaux, mais il a aussi une connotation émotionnelle qui fait penser qu’il y a beaucoup de petits morceaux. Dans le contexte d’une base Oracle, vous devez savoir ce que vous entendez par ‘morceau’, ainsi que la granularité de ces morceaux, et leur impact possible sur les performances.
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Fragmentation РDisque et Tablespace, par Jonathan Lewis (2̬me partie)

Ceci est une traduction de d’un post de Jonathan Lewis sur son blog – la deuxième partie d’une série de quatre sur la fragmentation (original en anglais). Il est conseillé de lire avant: Fragmentation – Introduction

Fragmentation Disque

Les tablespaces sont composés de fichiers, et les fichiers sont stockés sur disque. Il s’agit la plupart du temps de disques logiques (logical volumes) plutôt que de vrais disques directement (real devices).
Lorsqu’on fait une lecture sur un vrai disque, la taille des données qu’on peut lire en une seule opération physique est quelque chose comme 400Ko ou 500Ko. C’est le contenu d’une seule piste sur un seul plateau d’un disque physique. Une lecture plus large continue en passant sur un autre plateau (ce n’est pas un mouvement physique des têtes, mais une commutation ‘électronique’) , ou bien en passant sur une autre piste (c’est alors un mouvement physique, mouvement latéral de la tête), ou encore en passant sur un autre disque. Passer sur un autre disque, c’est rejoindre une autre file d’attente de disque, et dans ce cas le logiciel du SAN, ou l’équivalent, aura probablement anticipé les disques dont vous aurez besoin et aura lancé en parallèle ces demandes de lectures dans les files d’attentes correspondantes.
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Verrous et signification du mode (lock mode), par Jonathan Lewis

Cet article est la traduction d’un article de Jonathan Lewis publié sur son blog. L’article original en anglais se trouve ici.

Pour une description complète des modes de verrous, vous pouvez lire aussi: Les verrous sur les table, et leurs modes (S/X/RS/RX/SRX)

A propos des verrous (locks) et de leur mode (dans les colonnes LMODE et REQUEST de la vue V$LOCK par exemple), je raisonne souvent avec leur numéro. Et je m’apercois que je n’arrive jamais à retenir la correspondance entre le numéro et le lien, sauf pour le mode 6 = exclusive. Donc j’ai finalement mis ici la table de correspondance pour que je puisse la retrouver facilement.

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Le ROWID et la place qu’il prend, par Jonathan Lewis

Cet article est la traduction d’un article de Jonathan Lewis publié sur son blog. L’article original en anglais se trouve ici.

Le ROWID identifie un enregistrement d’une table dans la base de données, à partir de l’adresse physique du bloc et du numéro d’enregistrement dans le bloc. Il est utilisé principalement dans les indexes pour pointer sur l’enregistrement de la table, et dans les tables pour les pointeurs des chained rows. C’est le moyen le plus direct car il permet d’aller directement sur le bloc qui contient l’enregistrement.

Jusqu’à Oracle 7, l’adresse physique d’un bloc était constitué du numéro du fichier de la base (absolute file_number, AFN ou FILE_ID ou FILE#) et du numéro de bloc relatif au fichier (block_number ou BLOCK_ID ou BLOCK#). L’ensemble est appelé DBA: Data Block Address. Le ROWID utilise cela pour identifier le bloc, et y ajoute le numéro d’enregistrement dans le bloc (ROW_NUMBER ou ROW#).

A partir d’Oracle 8, l’identification des fichiers est relative au tablespace. Cela permet de supporter plus de fichiers dans une base, et de rendre les tablespaces plus indépendants. On parle alors de numéro de fichier relatif à la tablespace (relative file_number, RFN ou RELATIVE_FNO ou RFILE#). Avec le numéro de bloc relatif au fichier, l’ensemble constitue le RDBA: Relative Data Block Address. Pour les bigfile tablespaces, ne comportant qu’un seul fichier, il s’agit seulement du block#.
Pour trouver un bloc dans la base, il est donc nécessaire de connaître aussi le tablespace. Plutôt que d’ajouter le numéro de tablespace dans le ROWID, c’est le DATA_OBJECT_ID (DATAOBJ# ou OBJD ou OBJ ou OBJECT_NUMBER) qui est utilisé. Il s’agit de l’identifiant de l’objet physique, c’est à dire du segment, contrairement à l’OBJECT_ID (OBJ# ou OBJN) qui est l’identifiant de l’objet logique. Le DATA_OBJECT_ID permet d’identifier le tablespace grâce au dictionnaire, puisque un segment se trouve dans un et un seul tablespace.
Ainsi, le ROWID ne comprends que des informations physiques pour identifier le bloc (segment, datafile, block). C’est ce qui rend optimal les tablespaces transportables ainsi que l’échange de partitions, car ils n’ont pas à modifier le contenu des blocs mais seulement les méta-données du dictionnaire.

L’ancien ROWID est appelé le Restricted ROWID, il est affiché sous la forme block#.row#.file# et celui qui inclut le data_objet_id est appelé Extended ROWID, il est affiché encodé (6 caractères pour dataobj#, 9 caractères pour file#/block#, 3 caractères pour row#).

Cet article de Jonathan Lewis explique la taille nécessaire au stockage du ROWID dans différents cas, ce qui peut être utile pour estimer la taille d’un index par exemple.

Dans une récente discussion sur le blog un article de Charles Hooper , j’ai fait un commentaire disant qu’il est difficile d’être précis et non-ambigu lorsqu’on estime l’espace nécessaire au stockage du ROWID. Je vais donc essayer d’énumérer tous les cas possible que l’on peut rencontrer. Franchement, je ne suis pas sûr d’être exhaustif dès le premier jet.

Alors, quelle place prend un ROWID ?
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Temps passé en file d’attente, par Jonathan Lewis.

Cet article est la traduction d’un article de Jonathan Lewis publié sur son blog. L’article original en anglais se trouve ici.

J’ai traduit récemment un article de Doug Burns sur un concept très important lorsqu’on étudie les performances d’un système: améliorer le temps de réponse d’un traitement individuel, et améliorer le débit (throughput) d’un ensemble de traitement sont 2 objectifs différents, et souvent contradictoires.

Doug Burns donnait un exemple concret en différenciant la mesure du temps de réponse d’une session individuelle (response time) et la mesure du débit d’une charge globale (throughput). Jonathan Lewis montre ici de manière simple la théorie qu’il y a derrière. Pour aller plus loin dans la théorie, je traduirais prochainement les commentaires de Cary Millsap là dessus.

Je n’ai pas l’intention de rentrer dans la technique des files d’attentes (Queuing Theory) qui est plutôt le domaine de Cary Millsap, mais je voudrais juste donner un exemple pour montrer de quelle manière la théorie des files d’attentes (Queues) s’applique à Oracle, en répondant à la question suivante que m’a posé un client récemment:

« Comment peuvent-ils se plaindre que le temps de réponse a empiré, alors que le débit (throughput) global a augmenté de 5% ? »

La réponse malheureusement est: oui, bien sûr, le temps de réponse est peut-être pire et ceci vient justement du fait que le débit est meilleur, et je vais donner un exemple dans cette note, construit pour montrer comment cela peut se produire.
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