蔡 焰

(廣東韶關(guān)學(xué)院 圖書館，廣東 韶關(guān) 512005)

Web2.0與Web3.0的發(fā)展都離不開后臺支持?jǐn)?shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫運(yùn)行的好壞、快慢，直接影響到使用者的應(yīng)用，因而本文將重點(diǎn)研究信息資源建設(shè)中后臺數(shù)據(jù)庫的優(yōu)化策略。Oracle數(shù)據(jù)庫是具有高可靠性、高安全性、高兼容性的大型關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，是信息化建設(shè)的重要基礎(chǔ)平臺。網(wǎng)絡(luò)中的信息資源數(shù)據(jù)庫具有異構(gòu)、數(shù)據(jù)量大、多媒體內(nèi)容多、查詢頻繁等特點(diǎn)，伴隨網(wǎng)絡(luò)不斷深入的應(yīng)用，其存儲在數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)量越來越多，而傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫設(shè)計方法使得數(shù)據(jù)庫隨著訪問數(shù)據(jù)量的增大其性能明顯地降低[1]。Oracle的邏輯空間管理是Oracle管理和優(yōu)化的重要部分，ASSM段空間自動管理下的HWM問題對Oracle的存儲管理和性能優(yōu)化有重大影響。本文在探討Oracle 10g邏輯存儲管理的基礎(chǔ)上,針對HWM下的碎片問題提出了相關(guān)的優(yōu)化策略，并對其空間重組前后進(jìn)行了性能測試。

1 Oracle存儲管理

1.1 Oracle邏輯存儲管理

Oracle在邏輯存儲上分4個粒度,如圖1所示。

(1)Block(塊)：粒度最小的存儲單位，標(biāo)準(zhǔn)默認(rèn)大小是8 KB，Oracle每一次I/O操作都是按Block來進(jìn)行的。

(2)Extent(區(qū))：由一系列相鄰的 Block組成，是 Oracle空間分配的基本單位[2]，Oracle是以Extent為單位進(jìn)行擴(kuò)展的。

(3)Segment(段)：由一系列的 Extents所組成[2]，當(dāng)創(chuàng)建一個對象時(表或索引)，就會分配一個 Segment給這個對象。

(4)Tablespace(表 空 間): 包 括 Segment、Extent和Block，Tablespace的數(shù)據(jù)物理上存儲在其所在的數(shù)據(jù)文件中，一個數(shù)據(jù)庫最少要有一個Tablespace。

1.2 HWM

高水標(biāo)記HWM(High-Water Mark)這個概念在Segment的存儲內(nèi)容中是比較重要的。簡單來說，HWM代表一個表使用的最大(top limit)塊(如圖 2所示)，就是一個Segment中已使用和未來使用的Block的分界線[3]。圖2顯示了HWM首先位于新創(chuàng)建表的第一個塊中，隨著數(shù)據(jù)的插入和更新，使用了越來越多的塊，當(dāng)現(xiàn)有空間不足而進(jìn)行空間擴(kuò)展時HWM會隨之向上移。如果刪除一部分行數(shù)據(jù)，可能會有許多塊不再包含數(shù)據(jù)，但HWM不會往下移，被占用的最高空間稱為HWM。

Oracle在做全表掃描時會讀取HWM下的所有Blocks，即使其中不包含任何數(shù)據(jù)，Oracle都會一一讀取，這會大大影響系統(tǒng)的性能，特別是當(dāng)HWM之下的大多數(shù)塊都為空時。

如果一個OLTP系統(tǒng)(即聯(lián)機(jī)事務(wù)處理，就是常說的關(guān)系數(shù)據(jù)庫，對記錄進(jìn)行增、刪、改、查)應(yīng)用頻繁地對某個表里的記錄進(jìn)行DML(Data Manipulation Language)操作(即數(shù)據(jù)操縱語言，一種命令使用戶能夠查詢數(shù)據(jù)庫以及操作已有數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)的計算機(jī)語言)，會造成Block中數(shù)據(jù)分布稀疏,導(dǎo)致HWM下存在大量的碎片,浪費(fèi)大量的空間。當(dāng)做全表掃描時，Oracle會讀取HWM之下的所有塊，即使其中不包含數(shù)據(jù)[3]。對于HWM以下表的碎片,做全表訪問時必然增加一致性讀，因而影響到響應(yīng)時間，降低系統(tǒng)性能。

2 優(yōu)化策略

對于增、刪、改操作比較頻繁的表，尤其是刪除操作比較頻繁的表，一般表的高水位HWM值會偏高，也就是表中數(shù)據(jù)塊碎片高，雖然ASSM的自動空間管理能提高DML操作并發(fā)訪問的性能，但是HWM下高碎片的產(chǎn)生會大大影響訪問效率，而減少碎片、降低對象的HWM可提高對象的訪問效率，從而達(dá)到性能優(yōu)化，大大提高數(shù)據(jù)的訪問效率。表對象可以通過shrink或move方法實現(xiàn)重組、減少碎片、降低HWM，進(jìn)行性能優(yōu)化；索引對象可以提供rebuild的方法來實現(xiàn)重組、減少碎片、降低HWM，進(jìn)行性能優(yōu)化。當(dāng)然，在對表及索引進(jìn)行shrink或move及rebuild操作時，最好選擇在非業(yè)務(wù)高峰時進(jìn)行，避免影響業(yè)務(wù)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)。

shrink與move操作有一些不同，但都可以完成表中碎片的整理，在此可做一些比較：

(1)move的執(zhí)行效率比shrink高，因為shrink會產(chǎn)生 redo log、undo log；

(2)shrink對數(shù)據(jù)的移動是從后往前的，所以shrink不需要使用額外的空閑空間，而move是需要額外空閑空間的；

(3)對帶有索引的表進(jìn)行shrink操作時，索引是不需要重建的；而對帶有索引的表進(jìn)行move操作時，索引是需要rebuild重建的，否則索引不可用；

(4)對表進(jìn)行shrink操作時，必須打開表的行遷移屬性。

shrink和move都會對操作的表加表級獨(dú)占鎖，因此其他session對此表執(zhí)行 DML操作時，存在鎖等待；當(dāng)shrink或move操作執(zhí)行完成，鎖釋放。

索引的rebuild是可以在線完成的，比較適合在高可用環(huán)境下完成。

另外，shrink是10g的新特性，僅對ASSM管理表空間有效。

具體命令操作如下：

3 性能優(yōu)化測試

對于碎片較多的表，可以通過shrink或move操作降低表中HWM高水位的值來進(jìn)行性能優(yōu)化。下面以shrink命令為例子進(jìn)行測試。

3.1 對TEST表進(jìn)行分析

(1)表大小

(2)表的實際數(shù)據(jù)大小：2.439 MB

從以上的SQL解釋計劃來看,SQL采用的是全表掃描讀的方式訪問,SQL將讀取表的高水位HWM以下的所有數(shù)據(jù)塊。

由上可知:(1)表TEST的大小為5.632 MB，但實際數(shù)據(jù)大小約為 2.439 MB，碎片率約為56.7%，表 TEST中存在大量的碎片;(2)查詢該表所有記錄所需要的時間為2 s。

3.2 碎片重組 優(yōu)化處理

通過shrink方式對表TEST作碎片重組實現(xiàn)對表的優(yōu)化處理。

通過對上對TEST表進(jìn)行優(yōu)化處理后可以看到:(1)shrink縮表操作后TEST表的大小從5.632 MB縮小到3.072 MB,縮小了近一半,從而降低了表TEST的HWM值；(2)再次執(zhí)行全表掃描的查詢SQL:select*from test;查詢時間縮短為1 s，SQL執(zhí)行速度大大提高。

3.3 測試結(jié)論

在對高碎片表進(jìn)行全表掃描讀的訪問方式時,碎片增加了不必要的物理讀與內(nèi)存讀,也就增加了不必要的物理I/O與CPU的消耗，最終降低了對表數(shù)據(jù)的訪問速度，即影響了SQL語句的響應(yīng)時間。通過 shrink或者move操作對表碎片空間進(jìn)行重組，可以有效降低表中的HWM值，提高表的訪問效率，進(jìn)而提高block的命中率，在一定程度上，可以起到系統(tǒng)優(yōu)化的作用。

本文針對HWM下碎片問題對性能的影響，探討減少碎片空間的優(yōu)化策略，通過對碎片空間的重組來減少碎片的產(chǎn)生，以提高訪問效率。

數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化是一項復(fù)雜的系統(tǒng)工程，是一個循序漸進(jìn)的過程，應(yīng)該針對Oracle運(yùn)行過程中出現(xiàn)的各種問題，找出性能瓶頸，有針對性地對系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)整，保證數(shù)據(jù)庫高效可靠的運(yùn)行。

[1]高敬媛,趙克寶.校園網(wǎng)數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化技術(shù)[J].煤炭技術(shù),2011,30(07):226-228.

[2]KYTE T,ORACLE E,Signature edition programming techniques and solutions for Oracle 7.3 through 8.1.7(Expert One-On-One)[M].New York:Apress，2010.

[3]KYTE T.Expert Oracle database architecture:9i and 10g programming techniques and solutions[M].2006，San Bernardino:Macsource press，2006.