印刻数据库

外观

DB2 联邦数据库性能优化 ​

联邦数据库概述 ​

什么是联邦数据库？ ​

联邦数据库是一种数据库架构，允许用户通过单个数据库连接访问和操作分布在多个数据源中的数据。DB2 联邦数据库使用联邦服务器作为中间层，连接到各种数据源，包括其他 DB2 数据库、关系型数据库（如 Oracle、SQL Server）、非关系型数据库和文件系统等。

联邦数据库的优势 ​

  • 统一访问：通过单个 SQL 语句访问多个数据源
  • 数据集成：无需数据复制即可集成分散的数据
  • 降低成本：减少数据复制和同步的成本
  • 灵活扩展：支持轻松添加新的数据源
  • 保护投资：利用现有数据资产，无需迁移数据

联邦数据库性能挑战 ​

  • 网络延迟：跨网络访问数据导致的延迟
  • 查询复杂度：复杂的分布式查询难以优化
  • 数据传输：大量数据传输导致的性能瓶颈
  • 异构数据源：不同数据源的查询优化器差异
  • 统计信息不准确：联邦表的统计信息可能不准确
  • 索引使用限制：远程数据源的索引可能无法有效使用

系统和配置优化 ​

网络配置优化 ​

  1. 优化网络协议：

    • 使用 TCP/IP 协议，并启用 TCP 窗口缩放
    • 调整 TCP 缓冲区大小，提高网络吞吐量
    • 启用网络压缩，减少数据传输量

  2. 减少网络往返：

    • 使用批量操作，减少 SQL 语句数量
    • 合并多个小查询为一个大查询
    • 减少结果集大小，只返回必要的数据

  3. 网络硬件优化：

    • 使用高速网络连接（如 10GbE 或更高）
    • 减少网络跳数，优化网络拓扑
    • 使用专用网络连接联邦服务器和数据源

联邦服务器配置 ​

  1. 内存配置：

    • 为联邦服务器分配足够的内存
    • 调整联邦相关的内存池大小
    • 启用自动内存管理

  2. 并行处理配置：

    • 启用查询内并行：UPDATE DATABASE CONFIGURATION FOR <dbname> USING INTRA_PARALLEL YES;
    • 调整默认并行度：UPDATE DATABASE CONFIGURATION FOR <dbname> USING DFT_DEGREE ANY;
    • 启用联邦查询并行：UPDATE ALIAS <server_alias> SET SERVER_OPTIONS = 'PARALLELISM=YES';

  3. 查询优化器配置：

    • 启用联邦查询优化：UPDATE DATABASE CONFIGURATION FOR <dbname> USING FEDERATED_OPTIMIZATION YES;
    • 调整优化级别：UPDATE DATABASE CONFIGURATION FOR <dbname> USING OPTLEVEL 5;
    • 启用统计信息自动收集：UPDATE DATABASE CONFIGURATION FOR <dbname> USING AUTO_RUNSTATS ON;

数据源配置 ​

  1. 连接池配置：

    • 启用连接池：CREATE SERVER <server_alias> TYPE <server_type> VERSION <version> WRAPPER <wrapper_name> OPTIONS (HOST '<host_name>', PORT <port_number>, DB_NAME '<db_name>', CONNECTION_POOLING 'Y', MAX_CONNECTIONS <max_connections>, MIN_CONNECTIONS <min_connections>);
    • 调整连接池大小，根据并发访问需求
    • 设置连接超时时间，避免连接泄漏

  2. 数据源优化：

    • 确保数据源本身性能良好
    • 优化数据源的查询性能
    • 确保数据源的统计信息是最新的

查询优化 ​

查询设计原则 ​

  1. 减少数据传输：

    • 只选择必要的列，避免 SELECT *
    • 使用 WHERE 子句过滤数据，减少结果集大小
    • 使用 LIMIT 或 FETCH FIRST 限制返回行数

  2. 下推查询处理：

    • 尽可能将过滤、聚合和排序操作下推到数据源
    • 避免在联邦服务器上进行大量数据处理
    • 使用本地谓词过滤，减少远程数据传输

  3. 优化 JOIN 操作：

    • 优先在数据源内部进行 JOIN 操作
    • 将大表放在 JOIN 的右侧，小表放在左侧
    • 考虑使用物化查询表（MQT）存储 JOIN 结果

  4. 避免复杂表达式：

    • 避免在 WHERE 子句中使用函数或计算
    • 避免在 JOIN 条件中使用复杂表达式
    • 考虑使用生成列存储计算结果

查询下推优化 ​

  1. 什么是查询下推？

查询下推是指将查询的一部分或全部操作下推到数据源执行，而不是在联邦服务器上执行。这可以减少数据传输量，提高查询性能。

  1. 支持下推的操作：
操作类型示例下推支持
过滤操作WHERE 子句是
聚合操作GROUP BY, HAVING是
排序操作ORDER BY是
JOIN 操作INNER JOIN, LEFT JOIN部分支持
函数调用内置函数部分支持
子查询相关子查询, 非相关子查询部分支持
  1. 启用查询下推：
sql
-- 启用联邦查询优化
UPDATE DATABASE CONFIGURATION FOR <dbname> USING FEDERATED_OPTIMIZATION YES;

-- 检查查询下推情况
EXPLAIN PLAN FOR <federated_query>;
SELECT * FROM TABLE(EXPLAIN_FROM_CACHE(<federated_query>));
  1. 查询下推示例：
sql
-- 良好：过滤操作下推到数据源
SELECT * FROM <federated_table> WHERE <column> = <value>;

-- 较差：过滤操作在联邦服务器上执行
SELECT * FROM <federated_table> WHERE UPPER(<column>) = <value>;

结果集缓存 ​

  1. 使用结果集缓存：

    • 对于频繁执行的查询，启用结果集缓存
    • 缓存查询结果，减少重复查询的执行时间
    • 适用于只读或变化不频繁的数据

  2. 配置结果集缓存：

sql
-- 启用结果集缓存
UPDATE DATABASE CONFIGURATION FOR <dbname> USING RESULT_SET_CACHE YES;

-- 调整结果集缓存大小
UPDATE DATABASE CONFIGURATION FOR <dbname> USING RESULT_SET_CACHE_SIZE <size_in_pages>;

-- 为特定查询启用结果集缓存
SELECT * FROM <federated_table> WITH RESULT_CACHE;

物化查询表（MQT） ​

  1. 使用 MQT 优化联邦查询：

    • 将频繁访问的联邦数据存储在 MQT 中
    • 减少远程数据访问，提高查询性能
    • 支持自动刷新和查询重写

  2. 创建 MQT：

sql
-- 创建物化查询表
CREATE TABLE <mqt_name> AS (
  SELECT <columns> FROM <federated_table> WHERE <conditions>
) DATA INITIALLY DEFERRED REFRESH DEFERRED MAINTAINED BY SYSTEM;

-- 刷新 MQT
REFRESH TABLE <mqt_name>;

-- 启用 MQT 查询重写
UPDATE DATABASE CONFIGURATION FOR <dbname> USING AUTO_REWRITE YES;

统计信息管理 ​

统计信息的重要性 ​

  • 帮助查询优化器生成高效的执行计划
  • 确保查询下推正确执行
  • 优化 JOIN 顺序和连接方法
  • 提高查询性能和稳定性

收集联邦表统计信息 ​

  1. RUNSTATS 命令：
sql
-- 收集联邦表的统计信息
RUNSTATS ON TABLE <federated_table> WITH DISTRIBUTION AND DETAILED INDEXES ALL;

-- 收集特定列的统计信息
RUNSTATS ON TABLE <federated_table> ON COLUMNS (<column1>, <column2>) WITH DISTRIBUTION;
  1. 自动收集统计信息：
sql
-- 启用自动运行统计信息收集
UPDATE DATABASE CONFIGURATION FOR <dbname> USING AUTO_MAINT ON AUTO_RUNSTATS ON;

-- 为联邦表创建自动运行统计信息任务
CALL SYSPROC.ADMIN_TASK_ADD('RUNSTATS_FOR_FED_TABLE', NULL, '0 0 * * *', 'RUNSTATS ON TABLE <schema>.<federated_table> WITH DISTRIBUTION AND DETAILED INDEXES ALL', NULL, NULL, NULL);
  1. 验证统计信息：
sql
-- 查看表统计信息
SELECT * FROM SYSCAT.TABLES WHERE TABNAME = '<federated_table>';

-- 查看列统计信息
SELECT * FROM SYSCAT.COLUMNS WHERE TABNAME = '<federated_table>';

-- 查看索引统计信息
SELECT * FROM SYSCAT.INDEXES WHERE TABNAME = '<federated_table>';

统计信息维护最佳实践 ​

  • 定期收集：根据数据变化频率定期收集统计信息
  • 增量收集：对于大型表，考虑使用增量统计信息收集
  • 收集分布统计信息：对于倾斜的数据，收集分布统计信息
  • 验证准确性：定期验证统计信息的准确性
  • 在低峰期收集：避免在业务高峰期收集统计信息

索引和约束优化 ​

联邦表索引 ​

  1. 本地索引：

    • 在联邦服务器上创建本地索引，加速本地查询
    • 适用于频繁访问的联邦表
    • 可以提高过滤和排序操作的性能

  2. 远程索引利用：

    • 确保远程数据源的索引被有效利用
    • 使用下推查询，让远程数据源使用自己的索引
    • 避免在联邦服务器上进行全表扫描

  3. 索引设计原则：

    • 根据查询模式创建索引
    • 避免过度索引，减少维护开销
    • 考虑使用复合索引，覆盖常用查询
    • 定期重建或重组索引

约束管理 ​

  1. 主键和外键约束：

    • 在联邦表上定义主键和外键约束
    • 帮助查询优化器生成更高效的执行计划
    • 确保数据完整性

  2. 检查约束：

    • 在联邦表上定义检查约束
    • 限制数据值范围，提高查询性能
    • 帮助查询优化器进行谓词推导

  3. 约束实现方式：

约束类型实现方式
主键约束本地约束，由联邦服务器强制执行
外键约束本地约束，由联邦服务器强制执行
检查约束本地约束，由联邦服务器强制执行
唯一约束本地约束，由联邦服务器强制执行

监控和调优 ​

联邦查询监控 ​

  1. 使用内置监控工具：

    • db2top：监控联邦查询执行情况
    • db2pd：查看联邦连接和查询状态
    • 快照监控：获取联邦查询的详细统计信息

  2. 监控联邦特定指标：

sql
-- 查看联邦连接信息
SELECT * FROM SYSCAT.FEDERATED_SERVERS;

-- 查看联邦表信息
SELECT * FROM SYSCAT.TABLES WHERE TYPE = 'F';

-- 查看联邦查询统计信息
SELECT * FROM SYSIBMADM.FEDERATED_QUERIES;

-- 查看联邦查询执行计划
EXPLAIN PLAN FOR <federated_query>;
SELECT * FROM TABLE(EXPLAIN_FROM_CACHE(<federated_query>));
  1. 分析联邦查询性能：
    • 识别查询瓶颈，如网络延迟、数据传输等
    • 检查查询是否正确下推到数据源
    • 分析执行计划，识别低效操作

性能调优案例 ​

案例 1：减少数据传输 ​

问题：联邦查询返回大量数据，导致查询响应时间过长。

解决方案：

  1. 修改查询，只返回必要的列
  2. 添加 WHERE 子句过滤数据
  3. 使用 LIMIT 限制返回行数
  4. 启用结果集缓存

结果：查询响应时间从 30 秒缩短到 2 秒，数据传输量减少了 95%。

案例 2：优化 JOIN 操作 ​

问题：复杂的联邦 JOIN 查询性能不佳。

解决方案：

  1. 将过滤操作下推到数据源
  2. 调整 JOIN 顺序，将大表放在右侧
  3. 创建物化查询表（MQT）存储 JOIN 结果
  4. 收集联邦表的统计信息

结果：查询响应时间从 45 秒缩短到 5 秒，性能提升了 9 倍。

案例 3：查询下推优化 ​

问题：联邦查询没有正确下推到数据源，导致大量数据在联邦服务器上处理。

解决方案：

  1. 启用联邦查询优化
  2. 修改查询，使用可下推的操作
  3. 避免在 WHERE 子句中使用函数
  4. 收集联邦表的统计信息

结果：查询下推率从 20% 提高到 80%，查询响应时间从 25 秒缩短到 3 秒。

版本差异 ​

版本联邦数据库性能特性差异
DB2 9.x引入联邦数据库基础功能，支持基本的查询下推
DB2 10.x增强联邦查询优化，支持更多查询下推操作，引入结果集缓存
DB2 11.x增强 MQT 支持，改进统计信息管理，优化网络传输
Db2 12.x引入机器学习辅助查询优化，增强并行处理能力，改进异构数据源支持

生产实践 ​

最佳实践总结 ​

  1. 网络优化：优化网络配置，减少网络延迟和数据传输
  2. 配置优化：调整联邦服务器和数据源的配置
  3. 查询设计：设计高效的联邦查询，减少数据传输
  4. 查询下推：尽可能将查询操作下推到数据源
  5. 统计信息管理：定期收集和维护联邦表的统计信息
  6. 索引优化：合理设计联邦表的索引
  7. 结果集缓存：对于频繁执行的查询，启用结果集缓存
  8. MQT 应用：使用物化查询表存储频繁访问的数据
  9. 监控和调优：定期监控联邦查询性能，及时调优
  10. 持续优化：根据业务需求和系统变化，持续调整和优化

性能优化 checklist ​

  • [ ] 联邦服务器配置优化
  • [ ] 网络配置优化
  • [ ] 数据源配置优化
  • [ ] 联邦查询设计优化
  • [ ] 查询下推验证
  • [ ] 统计信息收集和维护
  • [ ] 索引设计和优化
  • [ ] 结果集缓存配置
  • [ ] MQT 使用
  • [ ] 联邦查询监控
  • [ ] 定期性能评估和调优

常见性能问题及解决方案 ​

问题解决方案
网络延迟优化网络配置，使用高速网络，减少网络跳数
数据传输量大减少结果集大小，只返回必要数据，启用网络压缩
查询下推率低调整查询，使用可下推的操作，启用联邦查询优化
统计信息不准确定期收集联邦表的统计信息，启用自动统计信息收集
索引使用率低优化查询，确保远程索引被有效使用，创建本地索引
连接池不足调整连接池大小，增加最大连接数
内存不足为联邦服务器分配足够的内存，调整内存池大小
并行度不足启用并行处理，调整默认并行度

常见问题（FAQ） ​

Q1: 如何检查联邦查询是否正确下推？ ​

A1: 检查联邦查询下推情况的方法：

sql
-- 方法 1：使用 EXPLAIN 分析执行计划
EXPLAIN PLAN FOR <federated_query>;
SELECT * FROM TABLE(EXPLAIN_FROM_CACHE(<federated_query>)) WHERE OPERATOR_NAME LIKE '%REMOTE%';

-- 方法 2：使用 db2exfmt 查看详细执行计划
db2exfmt -d <dbname> -1 -o explain_output.txt

-- 方法 3：查看联邦查询统计信息
SELECT * FROM SYSIBMADM.FEDERATED_QUERIES WHERE QUERY_TEXT LIKE '%<federated_table>%';

Q2: 如何优化联邦 JOIN 查询？ ​

A2: 优化联邦 JOIN 查询的方法：

  1. 尽可能在数据源内部进行 JOIN 操作
  2. 将过滤操作下推到数据源，减少 JOIN 数据量
  3. 调整 JOIN 顺序，将大表放在右侧，小表放在左侧
  4. 为联邦表收集准确的统计信息
  5. 考虑使用物化查询表（MQT）存储 JOIN 结果
  6. 启用联邦查询优化，让查询优化器选择最佳执行计划

Q3: 如何提高联邦查询的并行度？ ​

A3: 提高联邦查询并行度的方法：

sql
-- 1. 启用查询内并行
UPDATE DATABASE CONFIGURATION FOR <dbname> USING INTRA_PARALLEL YES;

-- 2. 调整默认并行度
UPDATE DATABASE CONFIGURATION FOR <dbname> USING DFT_DEGREE ANY;

-- 3. 为特定查询设置并行度
SET CURRENT DEGREE = <degree>;

-- 4. 启用联邦查询并行
UPDATE ALIAS <server_alias> SET SERVER_OPTIONS = 'PARALLELISM=YES';

Q4: 如何收集联邦表的统计信息？ ​

A4: 收集联邦表统计信息的方法：

sql
-- 1. 手动收集统计信息
RUNSTATS ON TABLE <federated_table> WITH DISTRIBUTION AND DETAILED INDEXES ALL;

-- 2. 启用自动统计信息收集
UPDATE DATABASE CONFIGURATION FOR <dbname> USING AUTO_MAINT ON AUTO_RUNSTATS ON;

-- 3. 为特定联邦表创建自动运行统计信息任务
CALL SYSPROC.ADMIN_TASK_ADD('RUNSTATS_FOR_FED_TABLE', NULL, '0 0 * * *', 'RUNSTATS ON TABLE <schema>.<federated_table> WITH DISTRIBUTION AND DETAILED INDEXES ALL', NULL, NULL, NULL);

Q5: 如何使用结果集缓存优化联邦查询？ ​

A5: 使用结果集缓存优化联邦查询的方法：

sql
-- 1. 启用结果集缓存
UPDATE DATABASE CONFIGURATION FOR <dbname> USING RESULT_SET_CACHE YES;

-- 2. 调整结果集缓存大小
UPDATE DATABASE CONFIGURATION FOR <dbname> USING RESULT_SET_CACHE_SIZE <size_in_pages>;

-- 3. 为特定查询启用结果集缓存
SELECT * FROM <federated_table> WITH RESULT_CACHE;

-- 4. 查看结果集缓存使用情况
SELECT * FROM SYSIBMADM.RESULT_SET_CACHE_STATistics;

Q6: 如何监控联邦查询性能？ ​

A6: 监控联邦查询性能的方法：

  • 使用 db2top 监控实时查询性能
  • 使用 db2pd 查看联邦连接和查询状态
  • 查询系统视图获取联邦查询统计信息
  • 使用 EXPLAIN 分析查询执行计划
  • 定期生成性能报告，分析趋势

Q7: 联邦数据库支持哪些数据源？ ​

A7: DB2 联邦数据库支持多种数据源，包括：

  • DB2 数据库（LUW、z/OS、iSeries）
  • Oracle 数据库
  • SQL Server 数据库
  • MySQL 数据库
  • PostgreSQL 数据库
  • Sybase 数据库
  • Informix 数据库
  • 非关系型数据库（如 MongoDB）
  • 文件系统（如 CSV、XML）
  • Web 服务

Q8: 如何优化联邦数据库的网络性能？ ​

A8: 优化联邦数据库网络性能的方法：

  • 使用高速网络连接
  • 调整 TCP 缓冲区大小
  • 启用网络压缩
  • 减少网络往返次数
  • 使用批量操作
  • 优化查询，减少数据传输量

Q9: 如何提高联邦查询的下推率？ ​

A9: 提高联邦查询下推率的方法：

  • 启用联邦查询优化
  • 避免在 WHERE 子句中使用函数或计算
  • 避免复杂的 JOIN 条件
  • 使用可下推的操作符和函数
  • 确保联邦表的统计信息是准确的
  • 选择支持下推的数据源包装器

Q10: 联邦数据库和数据仓库有什么区别？ ​

A10: 联邦数据库和数据仓库的主要区别：

  • 数据存储：联邦数据库不复制数据，数据存储在原始数据源；数据仓库将数据复制到中央存储
  • 数据一致性：联邦数据库实时访问原始数据，数据始终一致；数据仓库需要定期同步数据，可能存在延迟
  • 性能特点：联邦数据库适合实时访问和小数据量查询；数据仓库适合复杂分析和大数据量查询
  • 成本结构：联邦数据库成本较低，无需额外存储；数据仓库成本较高，需要额外的存储和维护
  • 适用场景：联邦数据库适合数据集成和统一访问；数据仓库适合数据分析和商业智能