前回の投稿他

前回の投稿ではsys.col_usage$表を使って、あるカラムに関するWHERE句（Predicate）の状況を分析する要領を紹介した。

一方、昨年「V$SQL_PLANでCRUD表モドキを作ってみる③」という記事を書いたのだが、応用編として

インデックス – SQL
V$SQL_PLANを使えば、テーブルとSQLの関係だけでなく、インデックスとSQLの関係を分析することもできます。
例えば、あるインデックスの定義を変更しようとする場合、１つのSQLだけに注目してしまうと他のSQLに影響があることに気づかず新たな問題を引き起こしてしまうかもしれません。
そのような場合、インデックスとSQLの相関表が役に立ちます。

ということを紹介しただけで終わっていた。

最近、実業務でインデックスとSQL(SQL_ID)の関係を一覧化する機会があったので、その要領を紹介しておこうと思う。

調査用SQL

基本はV$SQL_PLANでこれにDBA_INDEXESを結合して所有者とテーブルの情報を取得している。

２１行目の「OPERATION = ‘INDEX’」の条件でインデックス検索に関わるオペレーションに絞り込み
２２行目（ハイライト行）で分析対象となるスキーマ名（例ではSCOTT）を指定している。

前述のCRUD表を作る試みでは、INSERT,SELECT,UPDATE,DELETEを区別していたが、インデックスとSQLの関係においては、WHERE条件によりインデックスを使用してデータにアクセスしたりフィルタリングしたりすることはINSERTを除き同じ挙動であるので、この調査用SQLではSELECT,UPDATE,DELETEの区別を特に行っていない。

select distinct
i.OWNER
,i.TABLE_NAME
,s.OBJECT_NAME INDEX_NAME
,s.SQL_ID
,s.PLAN_HASH_VALUE
,s.ID
,s.OPERATION ||' '|| s.OPTIONS operation
,case when s.ACCESS_PREDICATES is not null
then 'access: '||ACCESS_PREDICATES
when s.FILTER_PREDICATES is not null
then 'filter: '||FILTER_PREDICATES
else null
end as PREDICATES
from
V$SQL_PLAN  s
join
DBA_INDEXES i
on    s.OBJECT_OWNER = i.OWNER
and   s.OBJECT_NAME  = i.INDEX_NAME
where OPERATION      = 'INDEX'
and   i.OWNER        = 'SCOTT'
order by
i.OWNER
,i.TABLE_NAME
,s.OBJECT_NAME
,s.SQL_ID
,s.PLAN_HASH_VALUE
,s.ID
;

実行例

SQL> select distinct
2   i.OWNER
3  ,i.TABLE_NAME
4  ,s.OBJECT_NAME INDEX_NAME
5  ,s.SQL_ID
6  ,s.PLAN_HASH_VALUE
7  ,s.ID
8  ,s.OPERATION ||' '|| s.OPTIONS operation
9  ,case when s.ACCESS_PREDICATES is not null
10          then 'access: '||ACCESS_PREDICATES
11        when s.FILTER_PREDICATES is not null
12          then 'filter: '||FILTER_PREDICATES
13        else null
14   end as PREDICATES
15  from
16   V$SQL_PLAN  s
17  join
18   DBA_INDEXES i
19  on    s.OBJECT_OWNER = i.OWNER
20  and   s.OBJECT_NAME  = i.INDEX_NAME
21  where OPERATION      = 'INDEX'
22  and   i.OWNER        = 'SCOTT'
23  order by
24   i.OWNER
25  ,i.TABLE_NAME
26  ,s.OBJECT_NAME
27  ,s.SQL_ID
28  ,s.PLAN_HASH_VALUE
29  ,s.ID
30  ;

OWNER  TABLE_NAME  INDEX_NAME  SQL_ID        PLAN_HASH_VALUE         ID OPERATION            PREDICATES
------ ----------- ----------- ------------- --------------- ---------- -------------------- ---------------------
SCOTT  EMP         PK_EMP      0dmdbcy6g6qsf       169057108          2 INDEX RANGE SCAN     access: "EMPNO">0
SCOTT  EMP         PK_EMP      64xm083yya03t       204855851          2 INDEX UNIQUE SCAN    access: "EMPNO"=7876
SCOTT  EMP         PK_EMP      861msw504avnz      1749432681          2 INDEX FULL SCAN
SCOTT  EMP         PK_EMP      9gs6uhh2jvrb1      2949544139          2 INDEX UNIQUE SCAN    access: "EMPNO"=7369
SCOTT  EMP         PK_EMP      caggwncwwcugc      3659136155          2 INDEX UNIQUE SCAN    access: "EMPNO"=7369
SCOTT  EMP         PK_EMP      dq4cyhcs58mys      2400378433          2 INDEX FULL SCAN
SCOTT  EMP         PK_EMP      fmt934hxtucpa      2949544139          2 INDEX UNIQUE SCAN    access: "EMPNO"=7566

7 rows selected.

この例では、PK_EMPというインデックスのみであるが、インデックス毎にSQL_IDが複数存在している。１つのインデックスに紐付くSQLが多いものほど、インデックスを変更することによる影響範囲が広いことがわかる。

さらに、１つのSQL_IDに複数のPLAN_HASH_VALUEが存在している場合があれば、一つのPLAN_HASH_VALUEが複数のSQL_IDに紐付くこともある。（例：PLAN_HASH_VALUE=2949544139、ちなみにPLAN_HASH_VALUEとは実行計画に紐付くユニークな値である。）

つまり、SQL_IDとPLAN_HASH_VALUEは多対多の関係にある。

ID列は、実行計画ツリーから容易に当該インデックスの使用箇所を追跡しやすように表示させてみた。

OPERATION列はインデックス・スキャンの様々な種類を示している。

PREDICATES列は、「ACCESS/FILTER」の違いと実際のWHERE条件の抜粋を示している。

この情報と前回紹介したsys.col_usage$表を使ったWHERE句の分析結果を突き合わせることにより、パフォーマンス問題解決上有益な情報が得られるかもしれない。

今日はここまで