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利用python怎么對oracle數(shù)據(jù)庫的性能進(jìn)行測試

發(fā)布時間:2020-12-07 15:19:04 來源:億速云 閱讀:142 作者:Leah 欄目:開發(fā)技術(shù)

利用python怎么對oracle數(shù)據(jù)庫的性能進(jìn)行測試?很多新手對此不是很清楚,為了幫助大家解決這個難題,下面小編將為大家詳細(xì)講解,有這方面需求的人可以來學(xué)習(xí)下,希望你能有所收獲。

一、概述

dba在工作中避不開的兩個問題,sql使用綁定變量到底會有多少的性能提升?數(shù)據(jù)庫的審計功能如果打開對數(shù)據(jù)庫的性能會產(chǎn)生多大的影響?最近恰好都碰到了,索性做個實驗。

  1. sql使用綁定變量對性能的影響
  2. 開通數(shù)據(jù)庫審計功能對性能的影響

實驗采用的辦法很簡單,就是通過python讀取csv文件,然后將其導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫中,最后統(tǒng)計程序執(zhí)行完成所需要的時間

二、準(zhǔn)備腳本

python腳本dataimporttest.py

# author: yangbao
# function: 通過導(dǎo)入csv,測試數(shù)據(jù)庫性能

import cx_Oracle
import time


# 數(shù)據(jù)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 hh34:mi:ss'), " \
        "to_date(:2,'yyyy-mm-dd hh34:mi:ss'), " \
        ":3, :4, :5, :6, :7, :8, :9, :10, :11, :12, :13, :14, " \
        ":15, :16, :17, :18, :19, :20, :21)" # 使用綁定變量的sql
  else:
   self.insert_sql = "insert into testtb values({0}, " \
        "to_date('{1}','yyyy-mm-dd hh34:mi:ss'), " \
        "to_date('{2}','yyyy-mm-dd hh34:mi:ss'), " \
        "{3}, {4}, '{5}', {6}, '{7}', {8}, {9}, {10}, {11}, {12}, {13}, {14}, " \
        "{15}, {16}, {17}, {18}, {19}, {20}, {21})" # 不使用綁定變量的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) # 使用綁定變量的方式插入數(shù)據(jù)
     else:
      # print(self.insert_sql.format(*data))
      curs.execute(self.insert_sql.format(*data)) # 使用非綁定變量的方式插入數(shù)據(jù)
     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(nèi)容略)

三、測試sql使用綁定變量對性能的影響
a. 使用綁定變量
對庫進(jìn)行重啟,目的是清空數(shù)據(jù)庫內(nèi)的所有緩存,避免對實驗結(jié)果產(chǎn)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(jié)果:test.csv, import rows: 227795, use_bind: 1, elapsed: 260.31

b. 不使用綁定變量
對庫進(jìn)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;

將腳本的最后一行CsvDataImport(use_bind=1).data_import()改為CsvDataImport(use_bind=0).data_import()

運行腳本python dataimporttest.py

結(jié)果:test.csv, import rows: 227795, use_bind: 0, elapsed: 662.82

可以看到同樣的條件下,程序運行的時間,不使用綁定變量是使用綁定變量的2.54倍

四、測試數(shù)據(jù)庫開啟審計功能對性能的影響
查看數(shù)據(jù)庫審計功能是否開啟

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

統(tǒng)計sys.aud$這張表的行數(shù)

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

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

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

對庫開通審計功能,并進(jìn)行重啟

SQL> alter system set audit_trail=db,extended scope=spfile; # 如果設(shè)置成db,那么在sys.aud$里面sqltext將為空,也就是說看不到用戶執(zhí)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

將腳本的最后一行CsvDataImport(use_bind=0).data_import()改為CsvDataImport(use_bind=1).data_import()

運行腳本python dataimporttest.py

結(jié)果:test.csv, import rows: 227795, use_bind: 1, elapsed: 604.23

與前面使用綁定變量但沒有開通數(shù)據(jù)庫審計功能,程序運行的時間,開通數(shù)據(jù)庫審計功能是不開通數(shù)據(jù)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字段,因此需要通過下面的sql去統(tǒng)計該表所占用的空間

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這張表占用的空間

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(shù)據(jù)導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫,審計的表占用的空間就達(dá)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,對于數(shù)據(jù)庫的審計功能,開通后會嚴(yán)重拖慢數(shù)據(jù)庫的性能以及消耗system表空間!

五、總結(jié)

  1. 代碼中盡量使用綁定變量
  2. 最好不要開通數(shù)據(jù)庫的審計,可以通過堡壘機去實現(xiàn)對用戶操作審計

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