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优化利器In-Memory开启和效果

来源：博客园


(资料图)

本文主要介绍Oracle In-Memory 选件，Oracle在12.1.0.2就已经推出了In-Memory这个选件，现在通常会建议所有使用19.8及之后版本的用户，有条件都要留给In-memory一点内存区域。因为该选件在19.8之后推出了16GB及以下免费使用的福利，作为优化的又一利器。

  • 1.如何开启
  • 2.测试效果

1.如何开启

只需要最简单的inmemory_size参数设置。如果是第一次设置这个参数，需要重启生效。我这里测试环境，假设设置8GB的In-Memory：

SQL> alter system set inmemory_size=8G scope=spfile;System altered.SQL> shutdown immediateDatabase closed.Database dismounted.ORACLE instance shut down.SQL> SQL> startupORACLE instance started.Total System Global Area 2.5367E+10 bytesFixed Size                 18608792 bytesVariable Size            2248146944 bytesDatabase Buffers         1.4496E+10 bytesRedo Buffers               14942208 bytesIn-Memory Area           8589934592 bytes<---  这里重新启动实例后，可以看到In-Memory的内存区域已经按照我们的设置开辟。Database mounted.Database opened.SQL> show parameter inmemory_sizeNAME                                 TYPE        VALUE------------------------------------ ----------- ------------------------------inmemory_size                        big integer 8G

2.测试效果

以一张我测试环境中的一张大表L(数据量50M，占空间5G+)来举例说明。

SQL> select round(bytes/1024/1024/1024,2) "GB" from user_segments where segment_name = "L";        GB----------      5.38--将该表设置为inmemory：SQL> alter table L inmemory;--如果最终想去掉该表的inmemory设置，即设置为no inmemory：SQL> alter table L no inmemory;

使用最简单的测试SQL用例：

vi select.sql

select count(*) from L;

vi select2.sql

select /*+ no_inmemory */ count(*) from L;

vi xplan.sql

set lines 200 pages 200select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null,null,"allstats last"));

下面测试中开启计时。执行前面已执行过的语句（确保都在内存区域中），然后对比二者性能差异，并查看执行计划确认；

SQL> set timing onSQL> @select     COUNT(*)----------  53986608Elapsed: 00:00:00.02<---瞬间出结果，仅需0.02s！SQL> @xplanPLAN_TABLE_OUTPUT--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------SQL_ID  38aj72xpvgqfv, child number 1-------------------------------------select count(*) from LPlan hash value: 1622156267----------------------------------------------------------------------------------------------| Id  | Operation                   | Name | Starts | E-Rows | A-Rows |   A-Time   | Buffers |----------------------------------------------------------------------------------------------|   0 | SELECT STATEMENT            |      |      1 |        |      1 |00:00:00.02 |      13 ||   1 |  SORT AGGREGATE             |      |      1 |      1 |      1 |00:00:00.02 |      13 ||   2 |   TABLE ACCESS INMEMORY FULL| L    |      1 |     53M|     53M|00:00:00.02 |      13 |<--- 这里唯一区别是有`INMEMORY`关键字。----------------------------------------------------------------------------------------------14 rows selected.Elapsed: 00:00:00.03SQL> @select2  COUNT(*)----------  53986608Elapsed: 00:00:02.22<---即便多次反复查询，也都至少需要2s以上才能出结果。SQL> @xplanPLAN_TABLE_OUTPUT--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------SQL_ID  2t6ccax38rrgt, child number 0-------------------------------------select /*+ no_inmemory */ count(*) from LPlan hash value: 1622156267<--- 注意这里的Plan hash value和上面是一致的。----------------------------------------------------------------------------------------------| Id  | Operation          | Name | Starts | E-Rows | A-Rows |   A-Time   | Buffers | Reads  |----------------------------------------------------------------------------------------------|   0 | SELECT STATEMENT   |      |      1 |        |      1 |00:00:02.23 |     697K|    697K||   1 |  SORT AGGREGATE    |      |      1 |      1 |      1 |00:00:02.23 |     697K|    697K||   2 |   TABLE ACCESS FULL| L    |      1 |     53M|     53M|00:00:02.18 |     697K|    697K|<--- 只是这里没有了`INMEMORY`关键字。----------------------------------------------------------------------------------------------14 rows selected.Elapsed: 00:00:00.03SQL>

上面简单对比了同样在内存中，计算count(*)这类统计操作，普通buffer cache与In-Memory的性能差异。抛砖引玉，感兴趣的话快在自己的测试环境试试效果吧！

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