性能优化可以从PLAN开始，但是不能以PLAN结束。对于一些优化需求，我们可以看看执行计划，不过加HINT一般不是办法，我们可以从应用、业务找突破口，甚至可以把自己当外行，突破自己的定式思维，或许能有意想不到的收获。
某单位一套核心系统，业务量还比较可以的，为了更好吸引用户，做过一次秒杀活动。秒杀活动还没有正式开始前，相关业务单位做了一次压力测试，评估一下活动对数据库服务的杀伤力。
不过，经过好多次压测，CPU都是100%的使用率，让他们有了危机感，一怕活动不能正常进行，二怕把库搞死了影响其他业务。于是这个性能优化有了我们的参与。
在系统出现问题时，系统的一些性能情况如下：
1.CPU使用率100%，居高不下，一点都没有空闲的感觉。
2.大量的latch:cache buffers chains等待事件。
3.其他业务也很卡，甚至影响登录。
下面是对这个案例的详细分析和解决。
日常业务库平稳运行，突然告警CPU使用率100%，经过检查和沟通证实，是有部门做秒杀活动的模拟压力测试：
看看当时的AWR TOP EVENT信息
可以看到CBC等待非常严重。看这期间都在做什么查询呢：
前两位SQL都是秒杀活动核心的SQL，平均每分钟执行450次以上，但是这个不准确，因为模拟测试时是高并发状态，所以并发个数远大于450。这两个SQL都有个特点，执行时间都在16秒以上，对于生产系统的事务来说，这是不是长了些？然后开始找这两个SQL的优化空间。
相关SQL如下（这只是其中一个影响整体性能最为明显的SQL之一）：
这SQL是绑定变量方式，我们取一个绑定值进行测试，执行时长和计划、逻辑读等信息如下：
发现实际执行更慢，需要1分钟50秒，逻辑读高达725371。这说明AWR信息确实只是平均情况，还是找找优化空间。
通过这SQL不难看出，smphonegood****view是一个视图，里面的数据表比较多，并且数据量不是很大，但是大部分都是ACCESSFULL，并且有几个表在这视图里出现3至4次，相当于查一次该视图，就会全查这某些表3到4次。从此可以看出，性能消耗主要在视图这儿。
共经历了两次优化，第一次优化了20倍左右的性能，但是杀伤力之大，库还是承受不住。第二次完美收官。
初次优化
方案：让视图不要嵌套，加了一个HINT: no_merge(m)*/
再看执行情况：
执行耗时从1分50秒下降为1秒多点，逻辑读从720000下降为35016，优化效果极其明显，很兴奋很自信地把方案提交给应用了。
应用实施之后，再次进行压力测试，结果让人失望。看着CPU又100%，并且没有一点回撤的趋势。这优化效果都不可以?所以又进行了第二次的优化。
再次优化
看到前面那么好的优化效果都不行，得出绝招了。
经过思考后再出发，列出CPU 100%的问题点：
（1）多表被并发查太多次，并且全表扫；
（2）并发量大；
（3）问题还是在视图这儿；
分析视图看看：
1、 数据量
Select count(1) from SMPHONEGOOD****VIEW;
只有941条；
2、 组成
全是conf配置表，数据量都是50万以下，大部分表都是4至5万行！
方案：一个大胆的猜想，如果把视图的数据放在一个TABLE里面，直接查只有941条数据的TABLE，这是不是会避开多个conf表的热快问题？
不管应用是否接受，先试验一下：
执行耗时只要4毫秒，逻辑读946，比上面优化方案的1秒46毫秒、30000多逻辑读，还要好很多很多倍，比飞机还快，但是把视图改为TABLE，意味着数据实时性会下降，如果某个CONF表更新了数据，不特意维护TABLE的数据，那会数据不精确，所以这是一个很有可能被否定的方案，重点要看视图相关的表数据是否会变化！！
在和应用业务人员沟通后，秒杀活动期间，视图相关的数据表不会变化，等于视图的ALL数据不会变化，都是一些配置表，更新频率很低，有时一个月都不会变化。所以，VIEW to TABLE的建议被接受了。
然后开始再次模拟压力测试，一切ok。
（备注：活动期间还是出现了CPU 100%的情况，不过只是极短暂的一会儿，马上又恢复正常，活动时的业务量远超压测预估。问题所在：压力测试还有点保守啊）。
如下是秒杀核心SQL的性能变化展现：
从这次方案可以总结出一点经验：
HINT只是临时的纯技术解决方案，往往不是最好的优化。
敢于创新是性能优化的精髓。
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