定位和分析慢查询 - OceanBase 数据库 V4.3.5

定位和分析慢查询

更新时间：2026-04-07 20:57:20

在数据库运行过程中，若发现系统性能下降或某些查询长期未完成，可通过以下方法快速定位并分析慢查询的执行计划。

本文提供了一套基于系统视图（GV$OB_PROCESSLIST、GV$OB_PLAN_CACHE_PLAN_STAT、GV$OB_PLAN_CACHE_PLAN_EXPLAIN）的分析流程，用来查找慢查询和对应执行计划。

示例场景

假设存在一个长时间运行的慢查询（如 SELECT SLEEP(1000) FROM T1;），我们可通过以下步骤定位并分析其执行计划：

-- 创建测试表并插入数据  
CREATE TABLE T1 (C1 INT, C2 INT);  
INSERT INTO T1 VALUES (1, 1);  

-- 发起慢查询（执行时间 1000 秒）  
SELECT SLEEP(1000) FROM T1;

分析流程

步骤 1：定位慢 SQL

通过 GV$OB_PROCESSLIST 视图筛选出当前正在执行的活跃 SQL，并按执行时间排序，快速定位最慢的查询。

-- 登录 sys 租户执行以下查询  
SELECT USER,          -- 用户名  
       tenant,        -- 租户名  
       sql_id,        -- SQL 标识  
       CONCAT(time, 's') AS time,  -- 已执行时间  
       info,          -- SQL 语句内容  
       svr_ip,        -- 执行节点 IP  
       svr_port,      -- 执行节点端口  
       trace_id       -- 追踪 ID（用于进一步分析）  
FROM GV$OB_PROCESSLIST  
WHERE STATE = 'ACTIVE'  -- 筛选活跃状态的查询  
ORDER BY time DESC  
LIMIT 1;

示例输出：

+------+----------+----------------------------------+------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------+----------------+----------+------------------------------------+
| USER | tenant   | sql_id                           | time | info                                                                                                            | svr_ip         | svr_port | trace_id                           |
+------+----------+----------------------------------+------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------+----------------+----------+------------------------------------+
| root | mysql001 | A585F887331EF7267F0C87B343C69D99 | 0s   | SELECT USER,
tenant,
sql_id,
concat(time, 's') as time,
info,
svr_ip,
svr_port,
trace_id
FROM GV$OB_PROCESSLIST | 11.xxx.x.xx |    28824 | Y70980BA1CCFB-0006062A332767A6-0-0 |
+------+----------+----------------------------------+------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------+----------------+----------+------------------------------------+

步骤 2：获取执行计划元数据

通过步骤 1 中获取的 sql_id、svr_ip、svr_port 等信息，查询 GV$OB_PLAN_CACHE_PLAN_STAT 获取该 SQL 的执行计划细节。

SELECT tenant_id,      -- 租户 ID  
       svr_ip,         -- 节点 IP  
       svr_port,       -- 节点端口  
       sql_id,         -- SQL 标识  
       plan_id,        -- 执行计划 ID  
       last_active_time,  -- 最后一次执行时间（通常对应慢查询发起时间）  
       first_load_time,   -- 计划首次生成时间  
       outline_data      -- 执行计划的 hint 描述  
FROM GV$OB_PLAN_CACHE_PLAN_STAT  
WHERE TENANT_ID = 1002  
AND SQL_ID = '3310A1D1D81D4BA92CEEF42538136DD1'  
AND SVR_IP = '11.xxx.x.xx'  
AND SVR_PORT = 35046;

示例输出：

*************************** 1. row ***************************
    tenant_id: 1002
        svr_ip: 11.xxx.x.xx
        svr_port: 35046
        sql_id: 3310A1D1D81D4BA92CEEF42538136DD1
        plan_id: 741
last_active_time: 2022-08-04 11:00:34.466037
first_load_time: 2022-08-04 11:00:34.466037
    outline_data: /*+ BEGIN_OUTLINE_DATA FULL(@"SEL$1" "test.t1"@"SEL$1") END_OUTLINE_DATA*/

输出字段分析：

字段	作用
`trace_id`	查询的唯一追踪标识。
`plan_id`	查询的执行计划的编号。
`last_active_time`	计划最后一次被使用的时间，通常对应慢查询发起时间。对跑批来说，last_active_time 大概率就是慢查询发起的时间。
`first_load_time`	执行计划第一次生成的时间。
`outline_data`	记录优化器生成的 hint，帮助分析计划生成逻辑。

步骤 3：获取执行计划细节

通过步骤 2 中的 plan_id，查询 GV$OB_PLAN_CACHE_PLAN_EXPLAIN 获取物理执行计划的树形结构。

SELECT OPERATOR,  -- 算子类型  
       NAME,      -- 操作对象  
       ROWS,      -- 预估行数  
       COST       -- 预估成本  
FROM GV$OB_PLAN_CACHE_PLAN_EXPLAIN  
WHERE TENANT_ID = 1002  
AND SVR_IP = '11.xxx.x.xx'  
AND SVR_PORT = 35046  
AND PLAN_ID = 741;

物理执行计划输出：

+----------------+------+------+------+  
| OPERATOR       | NAME | ROWS | COST |  
+----------------+------+------+------+  
| PHY_TABLE_SCAN | t1   |    1 |   45 |  
+----------------+------+------+------+

步骤 4：补充逻辑计划分析

若需查看逻辑执行计划，可直接对 SQL 执行 EXPLAIN 命令：

EXPLAIN SELECT SLEEP(1000), RAND() FROM T1;

逻辑计划输出：

Query Plan: ===================================  
|ID|OPERATOR  |NAME|EST. ROWS|COST|  
-----------------------------------  
|0 |TABLE SCAN|t1  |1        |46  |  
==================================  

Outputs & filters:  
-------------------------------------  
0 - output([sleep(?)], [rand()]), filter(nil),  
    access([t1.__pk_increment]), partitions(p0)