在OceanBase数据库中，这些问题怎么解决？

个帖子我回复了一下，看看是否还有疑问。 https://open.oceanbase.com/blog/6621094960 此回答整理自钉群“[社区]技术答疑群OceanBase”

根据提供的材料，以下是一些问题的解答：

1. 关于几个等待时间的疑问：

   • NET_TIME：这个指的是当前实例上SQL在另外实例上远程执行时的时间吗？ 从本实例发出RPC后到对端ob server对rpc请求返回的一个回应间的时间(此时远端还未进入租户队列)？
   • NET_WAIT_TIME: 本实例作为远程执行的执行实例时从接收到RPC请求后到进入租户队列间的等待时间？这部分时间长主要原因是什么？

   • DECODE_TIME: decode是个什么动作？

   • NET_TIME：这个指的是当前实例上SQL在另外实例上远程执行时的时间。从本实例发出RPC后到对端ob server对rpc请求返回的一个回应间的时间。

   • NET_WAIT_TIME: 本实例作为远程执行的执行实例时从接收到RPC请求后到进入租户队列间的等待时间。这部分时间长主要原因可能是网络延迟、资源竞争等。
   • DECODE_TIME: decode是一个SQL的解析过程，包括词法分析、语法分析、语义分析等步骤。

2. 关于等待事件时间的描述
   这里的当前等待事件、所有等待指的是什么？ 例如 一个SQL执行请求记录到sql_audit后物理他是何种类型的执行计划在初始的Observer是否是只会记录一条记录？ 如果只有一条记录，他在执行过程中会经历很多个等待，是每次等待时都会把sql_audit中当前等待事件和 wait_time_micro都update 然后将总时间累加到total_wait_time_micro??

   • 当前等待事件：指的是在执行过程中正在经历的等待事件。
   • 所有等待：指的是在执行过程中所有的等待的总和。
   • 一个SQL执行请求记录到sql_audit是不止一条记录的。以下情况会单独记录一个sql audit记录：
     • 接收用户请求的处理线程；
     • 用户SQL触发的内部SQL执行(is_inner_sql = true)；
     • 远程执行(is_executor_rpc= true)；
     • 每个PX工作线程执行(is_executor = true)。

3. 行锁的queue也是使用租户的请求队列吗？不通过lock表判断如何区分是行锁排队？

   • 行锁的queue和租户的请求队列并不是一回事，不过队列等待时间这个指标上是包括了行锁的等待时间的。不通过lock表的话还可以结合sql_audit中的event字段来判断，不过建议是通过lock表去判断会更直接一点。

4. 还有有疑问，sql_audit记录的用户申请了无非2种 is_executor_rpc=0 或1 ，假如一个SQL执行需要本地扫描一个分区、远端扫描一个分区，对于远端的扫描发送rpc后 是不是就处于等待远端返回的状态，按途中的表示 位置1 是本地的执行，位置2 及以后是远端的执行，那么远端执行的相应时间会累积到本地的sql audit记录里吗？ 如果是远端解释到rpc后完成2及之后的动作给本地发送rpc，如果是这样的话这个图的顺序看起来又不太对？

   • 一条请求并不是只有一条sql_audit记录，远程执行的请求在远程机器上也会生成sql_audit记录，他们之间通过trace_id进行关联。
   • sql_audit的记录是只有执行完（成功或者失败）才会记录，执行过程中是不记录的。
   • 所以这张图并不是你所说的1是本地，2以后是远程。这张图是相对于一条sql_audit来说的，从发起请求到结束请求完整的时间记录。

5. 关于当前等待事件，假如一个sql语句只在本地执行，他可能经历了多个latch事件、IO事件，在sqlaudit钟只有一条记录，是不是每次等待事件发生变化时更新audit记录的event相关字段？

   • event字段是记录最长等待事件，所以我上面的回复中说到可以结合sql_audit中的event字段来判断行锁等待，不过建议是通过lock表去判断会更直接一点，就是因为event并不是全部都会记录，是记录最长的等待事件。

在OceanBase数据库中，可以通过以下方式解决这些问题：

1. 问题一：使用合适的索引。根据查询条件中的字段，创建适当的索引可以加快查询速度。例如，如果经常根据billid进行查询，可以创建billid的索引。

2. 问题二：优化SQL语句。对于复杂的查询，可以考虑对SQL语句进行优化，例如使用子查询、连接表等方式来提高查询效率。

3. 问题三：调整系统参数。根据实际情况，可以调整OceanBase数据库的系统参数，例如调整内存分配、并发连接数等参数，以提高系统性能和响应速度。

4. 问题四：分库分表。如果单表数据量过大，可以考虑将数据进行分库分表，以减少单个表的数据量，提高查询效率。

5. 问题五：使用缓存。对于频繁访问的数据，可以使用缓存技术来提高查询速度。OceanBase数据库支持使用Redis等外部缓存来缓存热点数据。

6. 问题六：监控和调优。定期监控数据库的性能指标，并根据监控结果进行调优。可以使用OceanBase提供的监控工具或第三方监控工具来进行监控和分析。

总之，通过合理的索引设计、SQL语句优化、系统参数调整、分库分表、缓存技术和监控调优等手段，可以解决OceanBase数据库中的性能问题，并提高系统的查询效率和响应速度。