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摘要：测试绑定变量对数据库性能的影响以及开通数据库审计功能对数据库性能的影响

一、概述

dba在工作中避不开的两个问题，sql使用绑定变量到底会有多少的性能提升？数据库的审计功能如果打开对数据库的性能会产生多大的影响？最近恰好都碰到了，索性做个实验。

sql使用绑定变量对性能的影响开通数据库审计功能对性能的影响

实验采用的办法很简单，就是通过python读取csv文件，然后将其导入到数据库中，最后统计程序执行完成所需要的时间

二、准备脚本

python脚本dataimporttest.py

# author: yangbao# function: 通过导入csv，测试数据库性能import cx_Oracleimport time# 数据库连接串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)"  # 使用绑定变量的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})"  # 不使用绑定变量的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)  # 使用绑定变量的方式插入数据                    else:                        # print(self.insert_sql.format(*data))                        curs.execute(self.insert_sql.format(*data))  # 使用非绑定变量的方式插入数据                    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(内容略)

三、测试sql使用绑定变量对性能的影响a. 使用绑定变量

对库进行重启，目的是清空数据库内的所有缓存，避免对实验结果产生干扰

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

运行脚本python dataimporttest.py

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

b. 不使用绑定变量

对库进行重启

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

将脚本的最后一行CsvDataImport(use_bind=1).data_import()改为CsvDataImport(use_bind=0).data_import()

运行脚本python dataimporttest.py

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

可以看到同样的条件下，程序运行的时间，不使用绑定变量是使用绑定变量的2.54倍

四、测试数据库开启审计功能对性能的影响

查看数据库审计功能是否开启

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

统计sys.aud$这张表的行数

SQL> select count(*) from sys.aud$;  COUNT(*)----------         0

所以可以直接拿第三步中的（a. 使用绑定变量）的结果作为没开通审计功能程序运行的时间

对库开通审计功能，并进行重启

SQL> alter system set audit_trail=db_extended scope=spfile;  # 如果设置成db，那么在sys.aud$里面sqltext将为空，也就是说看不到用户执行的sql语句，审计毫无意义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;  # 开通对用户yang的insert操作审计

将脚本的最后一行CsvDataImport(use_bind=0).data_import()改为CsvDataImport(use_bind=1).data_import()

运行脚本python dataimporttest.py

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

与前面使用绑定变量但没有开通数据库审计功能，程序运行的时间，开通数据库审计功能是不开通数据库审计功能的2.32倍

再来看看sys.aud$这张表的大小

SQL> select count(*) from sys.aud$;  COUNT(*)----------    227798

因sys.aud$这张表中的sqltext与sqlbind都是clob字段，因此需要通过下面的sql去统计该表所占用的空间

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这张表占用的空间

SQL> select sum(bytes) from dba_extents where segment_name in ('TESTTB');SUM(BYTES)----------  37748736

可以看到对一个22万行的csv数据导入到数据库，审计的表占用的空间就达到了惊人的360M，而testtb这张表本身也才37M而已

通过上面的实验可以得出，对于数据库的审计功能，开通后会严重拖慢数据库的性能以及消耗system表空间！

五、总结代码中尽量使用绑定变量最好不要开通数据库的审计，可以通过堡垒机去实现对用户操作审计（ps：还请大家推荐个堡垒机厂商，这个才是本文最主要的目的_）

实验存在不严谨的地方，相关对比数据也仅作为参考