使用python對oracle進行簡單性能測試

2020 年 5 月 19 日
筆記
Oracle

一、概述

dba在工作中避不開的兩個問題，sql使用綁定變數到底會有多少的性能提升？資料庫的審計功能如果打開對資料庫的性能會產生多大的影響？最近恰好都碰到了，索性做個實驗。

sql使用綁定變數對性能的影響
開通資料庫審計功能對性能的影響

實驗採用的辦法很簡單，就是通過python讀取csv文件，然後將其導入到資料庫中，最後統計程式執行完成所需要的時間

二、準備腳本

python腳本dataimporttest.py

# author: yangbao
# function: 通過導入csv，測試資料庫性能

import cx_Oracle
import time


# 資料庫連接串
DATABASE_URL = 'user/password@ip:1521/servicename'


class CsvDataImport:

    def __init__(self, use_bind):
        self.csv_name = 'test.csv'
        self.use_bind = use_bind
        if use_bind == 1:
            self.insert_sql = "insert into testtb values(:0, " \
                              "to_date(:1,'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss'), " \
                              "to_date(:2,'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss'), " \
                              ":3, :4, :5, :6, :7, :8, :9, :10, :11, :12, :13, :14, " \
                              ":15, :16, :17, :18, :19, :20, :21)"  # 使用綁定變數的sql
        else:
            self.insert_sql = "insert into testtb values({0}, " \
                              "to_date('{1}','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss'), " \
                              "to_date('{2}','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss'), " \
                              "{3}, {4}, '{5}', {6}, '{7}', {8}, {9}, {10}, {11}, {12}, {13}, {14}, " \
                              "{15}, {16}, {17}, {18}, {19}, {20}, {21})"  # 不使用綁定變數的sql

    def data_import(self):

            begin_time = time.perf_counter()

            try:
                conn = cx_Oracle.connect(DATABASE_URL)
                curs = conn.cursor()

                with open(self.csv_name) as f:
                    csv_contents = f.readlines()

                import_rows = 0

                message = '{} start to import'.format(self.csv_name)
                print(message)

                for line, csv_content in enumerate(csv_contents[1:]):

                    data = csv_content.split(',')
                    if self.use_bind == 1:
                        data = map(lambda x: None if x == '' else x, data)
                    else:
                        data = map(lambda x: 'null' if x == '' else x, data)
                    data = list(data)
                    data[-1] = data[-1].replace('\n', '')

                    if self.use_bind == 1:
                        curs.execute(self.insert_sql, data)  # 使用綁定變數的方式插入數據
                    else:
                        # print(self.insert_sql.format(*data))
                        curs.execute(self.insert_sql.format(*data))  # 使用非綁定變數的方式插入數據
                    import_rows += 1
                    if import_rows % 10000 == 0:
                        curs.execute('commit')
                        message = '{} has imported {} lines'.format(self.csv_name, import_rows)
                        print(message)

                conn.commit()
                curs.close()
                conn.close()

                end_time = time.perf_counter()

                elapsed = round(end_time - begin_time, 2)
                message = '{}, import rows: {}, use_bind: {}, elapsed: {}'.format(
                    self.csv_name, import_rows, self.use_bind, elapsed)
                print(message)

            except Exception as e:
                message = '{} import failed, reason: {}'.format(self.csv_name, str(e))
                print(message)


if __name__ == '__main__':
    CsvDataImport(use_bind=1).data_import()

csv文件
test.csv(內容略)

三、測試sql使用綁定變數對性能的影響

a. 使用綁定變數

對庫進行重啟，目的是清空資料庫內的所有快取，避免對實驗結果產生干擾

SQL> startup force;
SQL> drop table yang.testtb purge;
SQL> create table yang.testtb as select * from yang.test where 1=0;

運行腳本python dataimporttest.py

結果：test.csv, import rows: 227795, use_bind: 1, elapsed: 260.31

b. 不使用綁定變數

對庫進行重啟

SQL> startup force;
SQL> drop table yang.testtb purge;
SQL> create table yang.testtb as select * from yang.test where 1=0;

將腳本的最後一行CsvDataImport(use_bind=1).data_import()改為CsvDataImport(use_bind=0).data_import()

運行腳本python dataimporttest.py

結果：test.csv, import rows: 227795, use_bind: 0, elapsed: 662.82

可以看到同樣的條件下，程式運行的時間，不使用綁定變數是使用綁定變數的2.54倍

四、測試資料庫開啟審計功能對性能的影響

查看資料庫審計功能是否開啟

SQL> show parameter audit 
NAME           TYPE        VALUE
-------------- ----------- ----------
audit_trail    string      NONE

統計sys.aud$這張表的行數

SQL> select count(*) from sys.aud$;

  COUNT(*)
----------
         0

所以可以直接拿第三步中的（a. 使用綁定變數）的結果作為沒開通審計功能程式運行的時間

對庫開通審計功能，並進行重啟

SQL> alter system set audit_trail=db_extended scope=spfile;  # 如果設置成db，那麼在sys.aud$裡面sqltext將為空，也就是說看不到用戶執行的sql語句，審計毫無意義
SQL> startup force;
SQL> drop table yang.testtb purge;
SQL> create table yang.testtb as select * from yang.test where 1=0;
SQL> audit insert table by yang;  # 開通對用戶yang的insert操作審計

將腳本的最後一行CsvDataImport(use_bind=0).data_import()改為CsvDataImport(use_bind=1).data_import()

運行腳本python dataimporttest.py

結果：test.csv, import rows: 227795, use_bind: 1, elapsed: 604.23

與前面使用綁定變數但沒有開通資料庫審計功能，程式運行的時間，開通資料庫審計功能是不開通資料庫審計功能的2.32倍

再來看看sys.aud$這張表的大小

SQL> select count(*) from sys.aud$;

  COUNT(*)
----------
    227798

因sys.aud$這張表中的sqltext與sqlbind都是clob欄位，因此需要通過下面的sql去統計該表所佔用的空間

SQL> select sum(bytes) from dba_extents where segment_name in (
select distinct name from (select table_name, segment_name from dba_lobs where table_name='AUD$') 
unpivot(name for i in(table_name, segment_name)));

SUM(BYTES)
----------
 369229824

查看testtb這張表佔用的空間

SQL> select sum(bytes) from dba_extents where segment_name in ('TESTTB');

SUM(BYTES)
----------
  37748736

可以看到對一個22萬行的csv數據導入到資料庫，審計的表佔用的空間就達到了驚人的360M，而testtb這張表本身也才37M而已

通過上面的實驗可以得出，對於資料庫的審計功能，開通後會嚴重拖慢資料庫的性能以及消耗sysaux表空間！

五、總結

程式碼中盡量使用綁定變數
最好不要開通資料庫的審計，可以通過堡壘機去實現對用戶操作審計（ps：還請大家推薦個堡壘機廠商，這個才是本文最主要的目的^_）

實驗存在不嚴謹的地方，相關對比數據也僅作為參考

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