需要将 Oracle 中约束稍有不同的相似查询执行粗略分组

如何解决需要将 Oracle 中约束稍有不同的相似查询执行粗略分组

致力于评估一些当前数据库计划退休的影响。与最近访问过受影响数据的用户进行个人通信是不可行的。

我在想，如果我可以执行某种形式的模糊逻辑查找来按用户对类似查询进行分组，那么至少我可以识别由于预期的约束更改而略有不同的重复查询。尽管远非完美，但这有助于表示定期运行的查询以支持重复出现的业务功能，而不是纯粹的临时查询。

任何人都可以提供一些可以帮助我入门的想法，或者让我知道鉴于我的上述目标，是否还有其他想法可供研究？

解决方法

您可以组合 UTL_MATCH、DBA_HIST_SQLTEXT 和 DBA_HIST_SQLSTAT 来查找类似的查询执行。如果您还没有获得 AWR 的许可，或者只对最近的查询感兴趣，您可以使用 GV$SQLSTATS 代替 DBA_HIST 表。

除了复杂之外，您还需要根据反复试验调整以下查询中的一些文字。目前，它只查看每个用户执行次数最多的前 10 个查询，并且只查找相似度大于或等于 60% 的前 5 个最相关的查询。

--Common queries and the top 5 most-closely related queries.
with statements as
(
    --All relevant SQL statements
    select
        sqlstats.parsing_schema_name,sqlstats.total_executions,sqltext.sql_id,--Convert CLOB to VARCHAR for UTL_MATCH.
        --Won't matter,since we're only interseted in fuzzy matches anyway.
        to_char(substr(sqltext.sql_text,1,1000)) sql_text,sqltext.command_type
    from
    (
        --All queries in AWR.
        select sql_id,sql_text,command_type
        from dba_hist_sqltext
    ) sqltext
    join
    (
        --Statistics for all queries in AWR.
        select sql_id,parsing_schema_name,sum(executions_delta) total_executions
        from dba_hist_sqlstat
        group by sql_id,parsing_schema_name
    ) sqlstats
        on sqltext.sql_id = sqlstats.sql_id
    order by parsing_schema_name,total_executions desc
)
--Top N most similar queries.
select *
from
(
    --Ranked similarity.
    select
        similarity.*,row_number() over (partition by sql_id1 order by similarity desc) top_similarity
    from
    (
        --Similarity between SQL statements for the Top N SQL and other SQL run by the same user.
        select
            top_n.parsing_schema_name,top_n.sql_id sql_id1,top_n.sql_text sql_text1,top_n.total_executions,statements.sql_id sql_id2,statements.sql_text sql_text2,utl_match.edit_distance_similarity(top_n.sql_text,statements.sql_text) similarity
        from
        (
            --Top N most executed queries.
            select *
            from
            (
                --Most executed queries per user.
                select
                    statements.*,row_number () over (partition by parsing_schema_name order by total_executions desc) top_n 
                from statements
                order by parsing_schema_name,total_executions desc
            )
            where top_n <= 10
        ) top_n
        join statements
            on top_n.parsing_schema_name = statements.parsing_schema_name
            and top_n.command_type = statements.command_type
            and top_n.sql_id <> statements.sql_id
        order by top_n.sql_id,similarity desc,statements.sql_id
    ) similarity
) ranked_similarity
where top_similarity <= 5
    and similarity >= 60
order by parsing_schema_name,sql_id1,top_similarity;