作者：浩南

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目前原来越多的客户考虑将生产中的小型机替换为X86服务器。通常会进行小型机和X86服务器的性能对比测试，途中可能测出预期以外的性能差异，却无法解释其原因，就像今天这个案例，项目组一直念叨换了台性能太差的主机。

一、问题描述

某大型国有银行的一套业务系统，近期由小型机迁移至X86环境。据项目组反映部分DB_LINK查询比原来小型机慢。这不对啊，相同的存储，CPU也更多，内存也更大。
于是DBA随手挑出一张大表，做个简单的COUNT(*)查询，发现Linux比AIX慢了6倍。重复执行多次，结果也类似。难道委屈项目组了，这套X86就是比小机慢？于是找上中亦，深入分析下问题原因。

执行时间对比

AIX下执行时间为3分10秒

Linux下执行时间为19分3秒

相同SQL语句在，AIX环境下执行时间为Linux下执行时间快6倍。

二、问题排查

环境有何差异

现场的环境配置如下表：

看得出，Linux配置确实比AIX来的高。

其他表试试？

既然每次执行TAB1，Linux都会比AIX慢6~7倍，那不如我们换张表试试，这边我随机测试了5张表，结果Linux都会比AIX快20%。那么问题肯定和这张表有关。

是不是Linux环境上该表上碎片太多了？不对，我们先看执行计划和等待事件。

执行计划

检查2个环境的执行计划是否一致，都是走Index Fast Full Scan

等待事件应该为“db file scattered read”

AWR对比分析

抓取当时的AWR报告进行对比分析：
AIX环境：

多块读仅仅等待了694次，每次11毫秒。
Linux环境：

多块读等待了98921次，单次等待9毫秒。

现场真实执行一次

在AIX和Linux环境，同时对TAB1表执行COUNT(*)查询，观察ASH视图。
Linux环境：
首先查询到此次执行的SQL_EXEC_ID。11g引入该字段真的是太好用了，标记出每个连接在执行相同的SQL语句时候的执行序号

ASH默认抓取间隔是1秒，该次执行花费了至少943秒

考虑到db file scattered read 等待事件可能受到参数db_file_multiblock_read_count的影响，当数据存储不够连续时候，可能增加多块读等待次数。

该等待事件P3代表BLOCKS，其含义可以从P3TEXT列看出，为此次等待请求读取的数据块数目。

该次执行中，P3的平均值为31.96，接近主机参数db_file_multiblock_read_count=32，可以判断出数据存储，基本是连续的。

AIX环境：
查询到此次执行的SQL_EXEC_ID，继续查看该次执行等待多块读的次数

在AIX环境下没有进行一次多块读，让我们看看等待事件是什么？

不对，AIX和Linux环境好像都开启了EVENT 10949，不应该出现直接路径读。

三、寻找规律

多块读的执行方式

在Oracle 11.2版本，对表或者索引的大小存在2个界限。

进行全表扫描(Table Full Scan)或者索引快速全扫描(Index Fast Full Scan)时候，会将对象的大小，和STT和VLOT进行对比。所以当表或者索引的大小超过某个阈值，即使设置了EVENT 10949，仍然会出现直接路径读。

为了验证Oracle数据库如何选择多块读的执行方式，我们开启的NSMTIO跟踪，从Trace文件中可以看到VLOT的计算值。

生成的Trace文件示例如下，包含了Object Size和VLOT，其单位都是BLOCK。

验证_small_table_threshold参数

这次需要查询Oracle数据库的隐藏参数，可以建立视图方便查询：

从H$PARAMETER视图的DESCRIPTION列，我们可以得知参数信息：

在测试环境，调整SGA大小，计算STT值：

计算公式如下：

这里隐藏参数“_db_block_buffers”，是在数据库实例启动时候自动生成的。早期版本ORACLE数据库通过“db_block_buffers”参数用来调整BufferCache大小的参数，单位是BLOCK，在ORACLE 9时代变成隐藏参数，ORACLE数据库内部的一些参数计算仍然可能使用到。

验证_very_large_object_threshold参数

查询H$PARAMETER视图，参数描述如下，默认值为500。

百度一番，存在下面2种说法：
1.VLOT就是5倍的Buffer Cache大小，那么这参数存在什么意义。
2.单位为MB，在当今单表容量随便过TB的时代，500MB的上限，基本是错误的。

在测试环境，通过调整SGA的大小，开启跟踪测试VLOT计算值：

通过计算得知，其单位应该为百分比，计算公式如下：

相关参数_serial_direct_read

查询H$PARAMETER视图，该参数决定是否使用直接路径读，相当于总开关

参数_direct_read_decision_statistics_driven

查询H$PARAMETER视图，参数描述如下：

ORACLE采用表上统计信息来决定是否使用DPR，而不是DBA_SEGMENTS里面真实记录数。该参数在ORACLE 11.2.0.2以后版本默认为TRUE。

所以直接修改表的统计信息，可以直接影响的DPR的选择。
测试执行DPR规则

测试环境：ORACLE 11.2.0.4 + Linux
开启跟踪

建立测试表

隐藏参数查询视图

系统参数

计算各个阈值

收集统计信息

修改统计信息

测试结果汇总：

可以看到在11.2版本下，小于SST不走DirectRead，大于VLOT一定走DirectRead，介于SST和VLOT的表，需要考虑是否为本地表或者压缩表MTT在11.2版本已经淘汰。

DPR 算法总结

Oracle 11.2版本，全表扫描或者索引快速全扫描，是否走直接路径读，与STT和VLOT值有关

总结出执行规律：

参数验证

回到案例中，为什么在AIX环境下选择了直接路径读，而Linux环境选择进入Buffer Cache缓存；

该SQL语句采用对索引PK_TAB1进行Index Fast Full Scan，这边我列举出2套环境各个参数的真实值，并且开启跟踪验证了VLOT计算值；

IX环境：索引大小94716MB > VLOT大小39920MB
Linux环境：索引大小94632MB < VLOT大小160040MB

这下终于搞清楚真相了，因为Linux环境的Buffer Cache内存配置较大，小于VLOT大小，所以不执行Direct Path Read；而在AIX环境下，Buffer Cache内存配置较小，超过了VLOT大小，所以执行Direct Path Read。

四、问题延伸

分区表如何计算

前面我们已经知道普通表或者索引的VLOT算法和DRP选择机制，那么如果是分区表，ORACLE怎么进行选择呢？
测试环境：ORACLE 11.2.0.4 + Linux
相关系统参数

计算各个阈值

收集统计信息

通过不断的修改表的统计信息，进行测试验证

测试结果汇总：

可以看出DPR的评估，不会考虑分区的格式，只是取整个分区表的统计信息
如果将每个分区的BLOCKS修改到最大值，表级别的BLOCK修改为较小值，会出现什么情况？


重复刚才的测试，发现其执行规则没有发生改变。分区级别的统计信息不会影响DPR的判断。

索引快速全扫描如何计算

测试环境：ORACLE 11.2.0.4 + Linux；
建立测试表，4个HASH分区，建立普通索引；
修改索引的统计信息

再次查询索引统计信息

确认执行计划走上IFFS

测试结果汇总：

可以看出DPR在评估IFFS时候不会考虑STT参数。超过VOLT大小，就走直接路径读，也就是说EVENT 10949 与索引快速全扫描无关

新版本改进

思考一个问题，为什么很多客户的ORACLE数据库中，EVENT 10949变成必调参数？

个人见解：理想情况下，OLTP系统中大于2% Buffer Cache的表，应该大部分会走索引扫描，偶尔一两次大表全表查询走直接路径读，这样可以让Buffer Cache中的内容保持稳定，提高Buffer Cache的命中率；

但是很多客户都遇到过，开发商没有建立合适的索引，导致SQL查询走上全表查询，同时该SQL执行较为频繁，没有Buffer Cache做缓冲，大量高并发的直接路径读很容易将一台存储压垮，导致业务系统出现严重的性能问题。

可是设置了10949一定有益吗？经常进行大表全表扫描，可能拉低的Buffer Cache的命中率，也会影响其他SQL语句的执行效率；并且全扫描的问题一直被忽视，不容易被发现。

除了对问题SQL进行优化，还有没有其他方法解决？在ORACLE 12.1.0.2 引入了Automatic Big Table Caching (ABTC)为功能，数据库将Buffer Cache中的一部分划分为大表缓存，并且统计哪些大表或者索引的热度，将其存放到ABTC中，避免了频繁的Direct Path Read。

ABTC测试

在RAC环境中启用ABTC前提条件是参数parallel_degree_policy设置为 AUTO或ADAPTIVE。

在单机环境，不依赖parallel_degree_policy参数；

配置ABTC参数，同时需要确认force_full_db_caching是关闭的

配置参数db_big_table_cache_percent_target，为ABTC占Buffer Cache的比例，最大值为90

该特性存在2张相关视图:
视图v$bt_scan_cache统计ABTC的使用情况，里面MEMORY_BUF_ALLOC列显示消耗CACHE的大小

视图v$bt_scan_obj_temps存放ABTC中对象信息,可以查询到ABTC中缓存表信息,TEMPERATURE列，描述对象的热度。每执行一次全表扫描，TEMPERATURE列值加1000。
POLICY列，显示对象在ABTC中的状态：MEM_ONLY、MEM_PART、DISK、INVALID

在大内存环境中，配置了ABTC后，当表大小超过STT时，不会执行直接路径读，而是进入ABTC中进行缓存，这样就可以节省很多物理IO。

总结：

小型机迁移至X86平台是行业大趋势。迁移过程评估平台优缺点、性能差异、迁移方案、维护成本等因素；不仅需要全面的知识，更需要参考业内成功案例。