利用Oracle 10g SQL优化器（STA）优化语句

SQL优化器(SQL Tuning Advisor STA)是Oracle10g中推出的帮助DBA优化工具，它的特点是简单、智能，DBA值需要调用函数就可以给出一个性能很差的语句的优化结果。下面介绍一下它的使用。

使用STA一定要保证优化器是CBO模式下。
一、利用STA优化语句

对于问题语句的收集，可以通过Oracle10g的另一个自动化工具：数据库自动诊断监视工具（ADDM）。它的使用可以参照我的另一篇文章《Oracle10g数据库自动诊断监视工具(ADDM)使用指南》。

我们下面简单介绍一下如何优化一条找到的问题语句。正如前面所述说的，STA是用起来很简单（只要你会调用存储过程，都能使用这个工具），三个步骤就可以完成一次语句调优。
测试环境创建：
SQL> CREATE TABLE bigtab AS SELECT rownum as "id", a.* FROM dba_objects a;

Table created.
SQL> create table smalltab as select rownum as "id", a.* FROM dba_tables a;
Table created.
SQL> ALTER TABLE bigtab MODIFY (empno NUMBER);

Table altered.
SQL> DECLARE
       n NUMBER;
    BEGIN
       FOR n IN 1..100
       LOOP
           INSERT INTO bigtab SELECT rownum as "id", a.* FROM dba_objects a;
           COMMIT;
       END LOOP;
   END;
/

PL/SQL procedure successfully completed.

这里创建一张大表和一张小表，并且都没有索引，下面执行一个查询：
SQL> set timing on
SQL> set autot on
SQL> select count(*) from bigtab a, smalltab b where a.object_name=b.table_name;


  COUNT(*)
----------
    135000

Elapsed: 00:00:05.59

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3089226980

--------------------------------------------------------------------------------

| Id  | Operation           | Name     | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |

--------------------------------------------------------------------------------

|   0 | SELECT STATEMENT    |          |     1 |    36 |  3550   (2)| 00:00:43 |
|   1 |  SORT AGGREGATE     |          |     1 |    36 |            |          |
|*  2 |   HASH JOIN         |          |   155K|  5462K|  3550   (2)| 00:00:43 |
|   3 |    TABLE ACCESS FULL| SMALLTAB |  1223 | 22014 |    11   (0)| 00:00:01 |
|   4 |    TABLE ACCESS FULL| BIGTAB   |  1205K|    20M|  3526   (1)| 00:00:43 |

--------------------------------------------------------------------------------


Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------

   2 - access("A"."OBJECT_NAME"="B"."TABLE_NAME")


Statistics
----------------------------------------------------------
          0  recursive calls
          0  db block gets
      16013  consistent gets
      14491  physical reads
          0  redo size
        412  bytes sent via SQL*Net to client
        385  bytes received via SQL*Net from client
          2  SQL*Net roundtrips to/from client
          0  sorts (memory)
          0  sorts (disk)
          1  rows processed


可以看出这个语句执行性能很差：16013 consistent gets。
第一步：创建优化任务并执行

通过调用函数CREATE_TUNING_TASK来创建优化任务，调用存储过程EXECUTE_TUNING_TASK执行该任务：
SQL> set autot off
SQL> set timing off
SQL> DECLARE
  2    my_task_name VARCHAR2(30);
  3    my_sqltext   CLOB;
  4  BEGIN
  5    my_sqltext := 'select count(*) from bigtab a, smalltab b where a.object_name=b.table_name';
  6    my_task_name := DBMS_SQLTUNE.CREATE_TUNING_TASK(
  7            sql_text    => my_sqltext,
  8            user_name   => 'DEMO',
  9            scope       => 'COMPREHENSIVE',
10            time_limit  => 60,
11            task_name   => 'tuning_sql_test',
12            description => 'Task to tune a query on a specified table');
13
14    DBMS_SQLTUNE.EXECUTE_TUNING_TASK( task_name => 'tuning_sql_test');
15  END;
16  /

PL/SQL procedure successfully completed.

在函数CREATE_TUNING_TASK，sql_text是需要优化的语句，user_name是该语句通过哪个用户执行，scope是优化范围（limited或comprehensive），time_limit优化过程的时间限制，task_name优化任务名称，description优化任务描述。

可以通过视图USER_ADVISOR_LOG和USER_ADVISOR_LOG来查看创建过的优化任务。
SQL> select task_name, status from USER_ADVISOR_LOG where task_name='tuning_sql_
test';

TASK_NAME                      STATUS
------------------------------        -----------
tuning_sql_test                COMPLETED
第二步：查看优化结果



通过函数可以查看优化结果。
SQL> set long 10000
SQL> set longchunksize 1000
SQL> set linesize 100
SQL> SELECT DBMS_SQLTUNE.REPORT_TUNING_TASK( 'tuning_sql_test') from DUAL;

DBMS_SQLTUNE.REPORT_TUNING_TASK('TUNING_SQL_TEST')
----------------------------------------------------------------------------------------------------
GENERAL INFORMATION SECTION
-------------------------------------------------------------------------------
Tuning Task Name                  : tuning_sql_test
Tuning Task Owner                 : DEMO
Scope                             : COMPREHENSIVE
Time Limit(seconds)               : 60
Completion Status                 : COMPLETED
Started at                        : 11/30/2005 13:16:43
Completed at                      : 11/30/2005 13:16:44
Number of Index Findings          : 1

Schema Name: DEMO
SQL ID     : 6p64dnnsqf9pm
SQL Text   : select count(*) from bigtab a, smalltab b where
             a.object_name=b.table_name

-------------------------------------------------------------------------------
FINDINGS SECTION (1 finding)
-------------------------------------------------------------------------------

1- Index Finding (see explain plans section below)

  The execution plan of this statement can be improved by creating one or more
  indices.

  Recommendation (estimated benefit: 100%)
  ----------------------------------------
  - Consider running the Access Advisor to improve the physical schema design
    or creating the recommended index.
    create index DEMO.IDX$$_06C50001 on DEMO.SMALLTAB('TABLE_NAME');

  - Consider running the Access Advisor to improve the physical schema design
    or creating the recommended index.
    create index DEMO.IDX$$_06C50002 on DEMO.BIGTAB('OBJECT_NAME');

  Rationale
  ---------
    Creating the recommended indices significantly improves the execution plan
    of this statement. However, it might be preferable to run "Access Advisor"
    using a representative SQL workload as opposed to a single statement. This
    will allow to get comprehensive index recommendations which takes into
    account index maintenance overhead and additional space consumption.


EXPLAIN PLANS SECTION
-------------------------------------------------------------------------------

1- Original
-----------
Plan hash value: 3089226980

--------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation           | Name     | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |

--------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT    |          |     1 |    36 |  3550   (2)| 00:00:43 |
|   1 |  SORT AGGREGATE     |          |     1 |    36 |            |          |
|*  2 |   HASH JOIN         |          |   155K|  5462K|  3550   (2)| 00:00:43 |
|   3 |    TABLE ACCESS FULL| SMALLTAB |  1223 | 22014 |    11   (0)| 00:00:01 |
|   4 |    TABLE ACCESS FULL| BIGTAB   |  1205K|    20M|  3526   (1)| 00:00:43 |

--------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------

   2 - access("A"."OBJECT_NAME"="B"."TABLE_NAME")

2- Using New Indices
--------------------
Plan hash value: 494801882

-----------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation              | Name           | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-----------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT       |                |     1 |    36 |  1108   (3)| 00:00:14 |
|   1 |  SORT AGGREGATE        |                |     1 |    36 |            |        |
|*  2 |   HASH JOIN            |                |   155K|  5462K|  1108   (3)| 00:00:14 |
|   3 |    INDEX FAST FULL SCAN| IDX$$_06C50001 |  1223 | 22014 |     3   (0)| 00:00:01 |
|   4 |    INDEX FAST FULL SCAN| IDX$$_06C50002 |  1205K|    20M|  1093   (2)| 00:00:14 |
-----------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------

   2 - access("A"."OBJECT_NAME"="B"."TABLE_NAME")

-------------------------------------------------------------------------------

看一下这个优化建议报告：

第一部分是关于这次优化任务的基本信息：如任务名称、执行时间、范围、涉及到的语句等等。

第二部分是关于这次优化任务的所找到的问题以及给出的优化建议。前面先给出了问题描述：可以通过建立更多的所引来提高性能；然后是建议的具体内容：在表smalltab的字段table_name上创建索引，在表bigtab的字段object_name上创建索引；最后是相关注意事项：此次优化虽然给出了创建索引的建议，但是最好通过SQL访问建议器(SQL Access Advisor SAA)结合整个数据库的工作量来深入分析，那样就能给出考虑了索引维护和空间消耗等因素的更加合理的建议。

最后，报告还给出了原有的查询计划，以及采用优化建议以后的查询计划的对比。可以看出COST值大大下降。


第三步：按照优化建议进行优化

首先要说明一点的是，最好不要直接按照优化器给出的建议直接优化。因为像建索引这种操作影响可不是这一条语句。二是可以利用sql profile这对某条语句优化或者针对某些会话进行优化（下一章会给出sql profile如何使用）。我们这里只是验证一下优化建议的效果。

按照建议，创建两个索引：
SQL> create index smalltab_idx1 on smalltab(table_name);

Index created.

SQL> create index bigtab_idx1 on bigtab(object_name);

Index created.

SQL> analyze table smalltab compute statistics;

Table analyzed.

SQL> analyze table bigtab compute statistics;

Table analyzed.

SQL> set timing on
SQL> set autot on
SQL> select count(*) from bigtab a, smalltab b where a.object_name=b.table_name;


  COUNT(*)
----------
    135000

Elapsed: 00:00:01.09

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2594317117

----------------------------------------------------------------------------------------

| Id  | Operation              | Name          | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |

----------------------------------------------------------------------------------------

|   0 | SELECT STATEMENT       |               |     1 |    36 |  1119   (3)| 00:00:14 |
|   1 |  SORT AGGREGATE        |               |     1 |    36 |            |       |
|*  2 |   HASH JOIN            |               |   155K|  5463K|  1119   (3)| 00:00:14 |
|   3 |    INDEX FAST FULL SCAN| SMALLTAB_IDX1 |  1223 | 22014 |     3   (0)| 00:00:01 |
|   4 |    INDEX FAST FULL SCAN| BIGTAB_IDX1   |  1205K|    20M|  1104   (2)| 00:00:14 |

----------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------

   2 - access("A"."OBJECT_NAME"="B"."TABLE_NAME")


Statistics
----------------------------------------------------------
        332  recursive calls
          0  db block gets
       4999  consistent gets
          1  physical reads
          0  redo size
        412  bytes sent via SQL*Net to client
        385  bytes received via SQL*Net from client
          2  SQL*Net roundtrips to/from client
         12  sorts (memory)
          0  sorts (disk)
          1  rows processed
    

可以看出，consistent gets比优化前大大下降了，优化建议确实提高了性能。

Oracle10g让优化变得如此简单。
二、利用sql profile存储优化策略

利用STA对语句进行优化后，STA会对语句进行分析，采用最优的优化策略，并给出优化后的查询计划。你可以按照STA给出的建议重写语句。但是，有些情况下，你可能无法重写语句（比如在生产环境中，你的语句又在一个包中）。这个时候就可以利用sql profile，将优化策略存储在profile中，Oracle在构建这条语句的查询计划时，就不会使用已有相关统计数据，而使用profile的策略，生成新的查询计划。

第一部分：profile的使用

SQL Profile对于一下类型语句有效：

     SELECT语句；

     UPDATE语句；

     INSERT语句（仅当使用SELECT子句时有效）；

     DELETE语句；

     CREATE语句（仅当使用SELECT子句时有效）；

     MERGE语句（仅当作UPDATE和INSERT操作时有效）。

另外，使用SQL Profile还必须有CREATE ANY SQL PROFILE、DROP ANY SQL PROFILE和ALTER ANY SQL PROFILE等系统权限。

还是举例说明吧：
第一步：给用户赋权限
SQL> conn sys/sys as sysdba
Connected.

SQL> GRANT CREATE ANY SQL PROFILE TO DEMO;

Grant succeeded.

SQL> GRANT DROP ANY SQL PROFILE TO DEMO;

Grant succeeded.

SQL> GRANT ALTER ANY SQL PROFILE TO DEMO;

Grant succeeded.

SQL> conn demo/demo
Connected.

SQL> create index smalltab_idx1 on smalltab(table_name);

Index created.

SQL> analyze table smalltab compute statistics;

Table analyzed.

SQL> set autot on
SQL> select /*+no_index(smalltab smalltab_idx1)*/count(*) from smalltab where ta
ble_name = 'TAB$';

  COUNT(*)
----------
         1


Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2298554444

-------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation          | Name     | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT   |          |     1 |    18 |    11   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  SORT AGGREGATE    |          |     1 |    18 |            |          |
|*  2 |   TABLE ACCESS FULL| SMALLTAB |     1 |    18 |    11   (0)| 00:00:01 |
-------------------------------------------------------------------------------

第二步，创建、执行优化任务
SQL> DECLARE
  2    my_task_name VARCHAR2(30);
  3    my_sqltext   CLOB;
  4  BEGIN
  5    my_sqltext := 'select /*+no_index(smalltab smalltab_idx1)*/count(*) from
smalltab where table_name = ''TAB$''';
  6    my_task_name := DBMS_SQLTUNE.CREATE_TUNING_TASK(
  7            sql_text    => my_sqltext,
  8            user_name   => 'DEMO',
  9            scope       => 'COMPREHENSIVE',
10            time_limit  => 60,
11            task_name   => 'sql_profile_test',
12            description => 'Task to tune a query on a specified table');
13
14    DBMS_SQLTUNE.EXECUTE_TUNING_TASK( task_name => 'sql_profile_test');
15  END;
16  /

PL/SQL procedure successfully completed.
    
第三步：查看优化建议
SQL> set autot off
SQL> set long 10000
SQL> set longchunksize 1000
SQL> set linesize 100
SQL> SELECT DBMS_SQLTUNE.REPORT_TUNING_TASK( 'sql_profile_test') from DUAL;

DBMS_SQLTUNE.REPORT_TUNING_TASK('SQL_PROFILE_TEST')
----------------------------------------------------------------------------------------------------
GENERAL INFORMATION SECTION
-------------------------------------------------------------------------------
Tuning Task Name                  : sql_profile_test
Tuning Task Owner                 : DEMO
Scope                             : COMPREHENSIVE
Time Limit(seconds)               : 60
Completion Status                 : COMPLETED
Started at                        : 11/29/2005 14:52:09
Completed at                      : 11/29/2005 14:52:09
Number of SQL Profile Findings    : 1


DBMS_SQLTUNE.REPORT_TUNING_TASK('SQL_PROFILE_TEST')
-------------------------------------------------------------------------------------------
----------------------------------------------------------------------------------------
Schema Name: DEMO
SQL ID     : 3kta54ycuqccb
SQL Text   : select /*+no_index(smalltab smalltab_idx1)*/count(*) from
             smalltab where table_name = 'TAB$'

-------------------------------------------------------------------------------
FINDINGS SECTION (1 finding)
-------------------------------------------------------------------------------

1- SQL Profile Finding (see explain plans section below)

DBMS_SQLTUNE.REPORT_TUNING_TASK('SQL_PROFILE_TEST')
--------------------------------------------------------------------------------
---------------------------------------------------------------------------
  A potentially better execution plan was found for this statement.

  Recommendation (estimated benefit: 90.94%)
  ------------------------------------------
  - Consider accepting the recommended SQL profile.
    execute dbms_sqltune.accept_sql_profile(task_name => 'sql_profile_test',
            replace => TRUE);

-------------------------------------------------------------------------------
EXPLAIN PLANS SECTION

DBMS_SQLTUNE.REPORT_TUNING_TASK('SQL_PROFILE_TEST')
--------------------------------------------------------------------------------
---------------------------------------------------------------------------------------------------

1- Original With Adjusted Cost
------------------------------
Plan hash value: 2298554444

-------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation          | Name     | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT   |          |     1 |    18 |    11   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  SORT AGGREGATE    |          |     1 |    18 |            |          |

DBMS_SQLTUNE.REPORT_TUNING_TASK('SQL_PROFILE_TEST')
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|*  2 |   TABLE ACCESS FULL| SMALLTAB |     1 |    18 |    11   (0)| 00:00:01 |
-------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------

   2 - filter("TABLE_NAME"='TAB$')

2- Using SQL Profile
--------------------
Plan hash value: 2664476518

DBMS_SQLTUNE.REPORT_TUNING_TASK('SQL_PROFILE_TEST')
----------------------------------------------------------------------------------------------------
----------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation         | Name          | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time
  |
-----------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT  |               |     1 |    18 |     1   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  SORT AGGREGATE   |               |     1 |    18 |            |  |
|*  2 |   INDEX RANGE SCAN| SMALLTAB_IDX1 |     1 |    18 |     1   (0)| 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------

DBMS_SQLTUNE.REPORT_TUNING_TASK('SQL_PROFILE_TEST')
----------------------------------------------------------------------------------------------------

   2 - access("TABLE_NAME"='TAB$')

-------------------------------------------------------------------------------


这里可以看到，在优化建议中给出了新的查询计划。现在，我们决定接受这个建议，并且不重写语句。

第三步：接受profile
SQL> DECLARE
  2    my_sqlprofile_name VARCHAR2(30);
  3  BEGIN
  4    my_sqlprofile_name := DBMS_SQLTUNE.ACCEPT_SQL_PROFILE (
  5       task_name => 'sql_profile_test',
  6       name      => 'my_sql_profile');
  7  END;
  8  /

PL/SQL procedure successfully completed.


在这里用了包DBMS_SQLTUNE的另一个函数：ACCEPT_SQL_PROFILE。其中，参数task_name即我们创建的优化建议任务的名称，name是profile的名字，可以是任意合法名称。此外这个函数还有其他一些函数，下面是这个函数的原型：
DBMS_SQLTUNE.ACCEPT_SQL_PROFILE (
   task_name    IN  VARCHAR2,
   object_id    IN  NUMBER   := NULL,
   name         IN  VARCHAR2 := NULL,
   description  IN  VARCHAR2 := NULL,
   category     IN  VARCHAR2 := NULL;
   task_owner   IN VARCHAR2  := NULL,
   replace      IN BOOLEAN   := FALSE,
   force_match  IN BOOLEAN   := FALSE)
RETURN VARCHAR2;


Description是profile的描述信息；task_owner是优化建议任务的所有者；replace为TRUE时，如果这个profile已经存在，就代替它；force_match为TURE时，表示与语句强制匹配，即强制使用绑定变量，和系统参数cursor_sharing设置为FORCE时类似，为FALSE时，与cursor_sharing设置为EXACT时类似，即完全匹配。

这里要特别提到的是category这个参数，你可以通过设置这个参数，制定特定会话使用这个profile。在10g中，每个会话都有一个新参数SQLTUNE_CATEGORY，他的默认值是DEFAULT。而我们在调用这个函数时，如果没有指定这个参数，那它的值也是DEFAULT，而如果我们给这个profile指定了一个其它的CATEGORY值，如FOR_TUNING，那么只有会话参数SQLTUNE_CATEGORY也为FOR_TUNING时，才会使用这个porfile。为什么说这个参数很有用呢？试想一个这样的环境：你在一个生产系统上利用STA调优一条语句，STA已经给出了优化建议，但是你又不敢贸然实施它给出的建议（毕竟它只是机器嘛，不能完全信任），你就可以创建一个有特殊CATEGORY的profile，然后在你自己的会话中制定SQLTUNE_CATEGORY为这个特殊的CATEGORY，那就既可以看优化建议的实际效果又不影响生产环境。

     此外可以通过视图DBA_SQL_PROFILES来查看已经创建的profile。
第四步：查看profile的效果
SQL> select /*+no_index(smalltab smalltab_idx1)*/count(*) from smalltab where ta
ble_name = 'TAB$';

  COUNT(*)
----------
         1


Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2664476518

-----------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation         | Name          | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time  |
-----------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT  |               |     1 |    18 |     1   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  SORT AGGREGATE   |               |     1 |    18 |            |  |
|*  2 |   INDEX RANGE SCAN| SMALLTAB_IDX1 |     1 |    18 |     1   (0)| 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------

   2 - access("TABLE_NAME"='TAB$')

Note
-----
   - SQL profile "my_sql_profile" used for this statement


可以看到，语句采用了profile中的数据，创建了新的查询计划。并且在查询计划中还有一些附加信息，表明这个语句是采用了’my_sql_profile’这个profile，而不是根据对象上面的统计数据来生成的查询计划。


第二部分：profile的控制


对profile的控制比较简单：修改和删除。包DBMS_SQLTUNE提供了两个存储过程来完成这两个操作：ALTER_SQL_PROFILE和DROP_SQL_PROFILE。



BEGIN

  DBMS_SQLTUNE.DROP_SQL_PROFILE(name => 'my_sql_profile');

END;

/
1．Profile的修改

ALTER_SQL_PROFILE的原型是：
DBMS_SQLTUNE.ALTER_SQL_PROFILE (
   name                 IN  VARCHAR2,
   attribute_name       IN  VARCHAR2,
   value                IN  VARCHAR2);



其中，name就是profile的名字；attribute_name是需要修改的属性的名字；value是修改后的值。例如，需要使’my_sql_profile’失效，可以修改STATUS属性为DISABLED：
SQL> BEGIN
  2    DBMS_SQLTUNE.ALTER_SQL_PROFILE(
  3       name            => 'my_sql_profile',
  4       attribute_name  => 'STATUS',
  5       value           => 'DISABLED');
  6  END;
  7  /

PL/SQL procedure successfully completed.

SQL>
SQL> set autot on exp
SQL> select /*+no_index(smalltab smalltab_idx1)*/count(*) from smalltab where ta
ble_name = 'TAB$';

  COUNT(*)
----------
         1


Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2298554444

-------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation          | Name     | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT   |          |     1 |    18 |    11   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  SORT AGGREGATE    |          |     1 |    18 |            |          |
|*  2 |   TABLE ACCESS FULL| SMALLTAB |     1 |    18 |    11   (0)| 00:00:01 |
-------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------

   2 - filter("TABLE_NAME"='TAB$')

2．删除profile

DROP_SQL_PROFILE的原型是：
DBMS_SQLTUNE.DROP_SQL_PROFILE (
   name          IN  VARCHAR2,
   ignore        IN  BOOLEAN  := FALSE);



其中，name是profile的名字，ignore为TRUE时，当指定的profile不存在时不报错。

3．确认某条语句是否已经有相应profile

当然我们也希望能确认某条语句是否已经形成了profile，看是否有必要在对它进行tuning。这时就可以利用SQLTEXT_TO_SIGNATURE函数：
SQL> set serveroutput on
SQL> declare
  2    v_signature number;
  3  begin
  4    v_signature:=DBMS_SQLTUNE.SQLTEXT_TO_SIGNATURE (
  5                      sql_text    => 'select /*+no_index(smalltab smalltab_idx1)*/count(*) from smalltab where table_name = ''TAB$''',
  6                      force_match => FALSE);
  7    if v_signature is null then
  8      DBMS_OUTPUT.put_line('no such sql text in profile');
  9    else
10      DBMS_OUTPUT.put_line('The sql text is in profile');
11    end if;
12  end;
13  /
The sql text is in profile

PL/SQL procedure successfully completed.


其中，sql_text就是需要检测的内容；force_match的解释与ACCEPT_SQL_PROFILE中相应参数是一样的。
第三部分：profile的转储与移植

在某些环境下，比如生产环境的安全要求非常高，无法直接对生产环境进行优化，只能在一个与生产环境保持一致的镜像环境中作优化，那么，希望将优化结果实施到生产环境中去，该怎么办呢？DBMS_SQLTUNE包提供了另外几个函数用于将profile的数据导出到表中，然后可以再将表中的数据移植到其它环境中，下面介绍一下如何使用它们。
第一步：创建存储表

先利用存储过程创建一张存储profile的表：
SQL> begin
  2  DBMS_SQLTUNE.CREATE_STGTAB_SQLPROF (
  3     table_name            => 'PROFILE_STGTAB',
  4     schema_name           => 'DEMO',
  5     tablespace_name       => 'EDGARDEMO');
  6  end;
  7  /

PL/SQL procedure successfully completed.

SQL> desc PROFILE_STGTAB
Name                                                  Null?    Type
----------------------------------------------------- -------- ----------------
--------------------
PROFILE_NAME                                                   VARCHAR2(30)
CATEGORY                                                       VARCHAR2(30)
SIGNATURE                                                      NUMBER
SQL_TEXT                                                       CLOB
DESCRIPTION                                                    VARCHAR2(500)
TYPE                                                           VARCHAR2(9)
STATUS                                                         VARCHAR2(8)
BOOLEAN_FLAGS                                                  NUMBER
ATTRIBUTES                                                     SQLPROF_ATTR
VERSION                                                        NUMBER
SPARE1                                                         CLOB
SPARE2                                                         BLOB


Table_name是需要创建的存储表的名字，schema_name是它所属schema的名字，tablespace_name是所属表空间。

此外，需要注意的是，这个存储过程实际上做的是create table操作，也就是DDL操作，所以不要在一个事务中调用它。使用这个存储过程需要有CREATE ANY TABLE的权限。
第二步：将profile中数据存入存储表中

利用存储过程可以将profile中数据存储刚才建的那张存储表中：
SQL> BEGIN
  2  DBMS_SQLTUNE.PACK_STGTAB_SQLPROF (
  3     profile_name          => '%',
  4     profile_category      => 'DEFAULT',
  5     staging_table_name    => 'PROFILE_STGTAB',
  6     staging_schema_owner  => 'DEMO');
  7  END;
  8  /

PL/SQL procedure successfully completed.

SQL> set long 10000
SQL> set longchunksize 1000
SQL> set linesize 100
SQL> select profile_name, category, sql_text from PROFILE_STGTAB;

PROFILE_NAME             CATEGORY             SQL_TEXT
------------------------------ ---------------------------------------------------------------------------------------
my_sql_profile                 DEFAULT                 select /*+no_index(smalltab smalltab_idx1)*/count(*)
                                                                          frommalltab where table_name = 'TAB$'


profile_name是需要存储的profile的名字（大小写敏感），默认为’%’，即这个CATEGORY下的所有profile；profile_category即需要存储的profile所在category名字（大小写敏感），默认是DEFAULT；staging_table_name就是用于存储profile数据的表名（大小写敏感）；staging_schema_owner是该表所属的schema。调用该函数需要有的CREATE ANY SQL PROFILE系统权限，并且对存储表要有SELECT权限。

要注意一点：调用了这个存储过程，会执行COMMIT，所以要注意对前面事务的影响。

另外，可以通过存储过程来修改存储表中的信息：
SQL> begin
  2  DBMS_SQLTUNE.REMAP_STGTAB_SQLPROF (
  3    old_profile_name      => 'my_sql_profile',
  4    new_profile_name      => 'new_sql_profile',
  5    new_profile_category  => 'DEV',
  6    staging_table_name    => 'PROFILE_STGTAB',
  7    staging_schema_owner  => 'DEMO');
  8  end;
  9  /

PL/SQL procedure successfully completed.



Old_profile_name是需要修改的存储在存储表中的profile的名字（大小写敏感）;new_profile_name是需要修改为的新名字，默认是NULL，既不修改名字；new_profile_category是需要修改为的新目录名字，默认是NULL，既不修改；staging_table_name是需要修改的存储表的名字（大小写敏感）；staging_schema_owner是存储表所属的schema。

当然，调用这个函数需要有对存储表的UPDATE权限。
第三步：从存储表中导入profile数据

将profile中的数据导入到存储表中后，我们就可以将存储表中的数据导到其他数据库中去了：
SQL> create table STGTAB as select * from PROFILE_STGTAB@EDGAR;

Table created.



然后将数据导出为profile：
SQL> begin
  2  DBMS_SQLTUNE.UNPACK_STGTAB_SQLPROF (
  3     profile_name          => 'new_sql_profile',
  4     profile_category      => 'DEV',
  5     replace               => FALSE,
  6     staging_table_name    => 'STGTAB',
  7     staging_schema_owner  => 'DEMO');
  8  end;
  9  /

PL/SQL procedure successfully completed.

SQL> select name, category, sql_text from DBA_SQL_PROFILES
  2  ;

NAME                           CATEGORY               SQL_TEXT
------------------------------ ------------------------------ ----------------------------------------------------
new_sql_profile                DEV                         select /*+no_index(smalltab smalltab_idx1)*/count(*)
                                                                         from smalltab where table_name = 'TAB$'


可以看到，profile已经被成功导入。调用该存储过程需要有的CREATE ANY SQL PROFILE系统权限。参数的含义与前面的函数是一样的。
补充：存储表中的数据的删除和存储表的删除。

实际上，存储表数据的删除和存储表的删除和普通表的操作是一样的，使用DELETE和DROP就可以了：
SQL> delete from STGTAB;

1 row deleted.

SQL> drop table STGTAB;

Table dropped.
三、总结

正如文章开始提到的，这个工具让语句调优工作变得非常简单，DBA可以用最短的时间、最好的方式给出优化建议，并有最安全的方式来调试优化结果。

此外，STA还有一套对于数据仓库环境下调忧十分有用的工具：SQL Tuning Set。我们将来单独用一篇文章介绍它。

作者： fuyuncat
来源： www.HelloDBA.com