很多网友对系统内频繁发生的db file sequential read等待事件存有疑问，那么到底在那些场景中会触发该单块读等待事件呢?

在我之前写的一篇博文<SQL调优:Clustering Factor影响数据删除速度一例>中总结了db file sequential read等待事件可能发生的场景，在这里再share以下:

”db file sequential read”单块读等待是一种最为常见的物理IO等待事件，这里的sequential指的是将数据块读入到相连的内存空间中(contiguous memory space)，而不是指所读取的数据块是连续的。该wait event可能在以下情景中发生:

  • 最为常见的是执行计划中包含了INDEX FULL SCAN/UNIQUE SCAN,此时出现”db file sequential read”等待是预料之中的，一般不需要我们去特别关注
  • 当执行计划包含了INDEX RANGE SCAN-(“TABLE ACCESS BY INDEX ROWID”/”DELETE”/”UPDATE”)， 服务进程将按照”访问索引->找到rowid->访问rowid指定的表数据块并执行必要的操作”顺序访问index和table，每次物理 读取都会进入”db file sequential read”等待，且每次读取的都是一个数据块；这种情况下clustering_factor将发挥其作用，需要我们特别去关注，本例中提及的解决方法对 这种情景也有效
  • Extent boundary,假设一个Extent区间中有33个数据块，而一次”db file scattered read”多块读所读取的块数为8，那么在读取这个区间时经过4次多块读取后，还剩下一个数据块，但是请记住多块读scattered read是不能跨越一个区间的(span an extent)，此时就会单块读取并出现”db file sequential read”。这是一种正常现象，一般不需要额外关注
  • 假设某个区间内有8个数据块，它们可以是块a,b,c,d,e,f,g,h，恰好当前系统中除了d块外的其他数据块都已经被缓存在buffer cache中了，而这时候恰好要访问这个区间中的数据，那么此时就会单块读取d这个数据块，并出现”db file sequential read”等待。注意这种情况不仅于表，也可能发生在索引上。这是一种正常现象，一般不需要额外关注
  • chained/migrated rows即链式或迁移行，这里我们不介绍链式行的形成原因，chained/migrated rows会造成服务进程在fetch一行记录时需要额外地单块读取，从而出现”db file sequential read”。这种现象需要我们特别去关注，因为大量的链式/迁移行将导致如FULL SCAN等操作极度恶化(以往的经验是一张本来全表扫描只需要30分钟的表，在出现大量链式行后，全表扫描需要数个小时)，同时也会对其他操作造成不那么 明显的性能影响。可以通过监控v$sysstat视图中的”table fetch continued row”操作统计来了解系统中链式/迁移行访问的情况，还可以通过DBA_TBALES视图中的CHAIN_CNT来了解表上的链式/迁移行情况，当然这 要求定期收集表上的统计信息；如果没有定期收集的习惯，那么可以配合@?/rdbms/admin/utlchain脚本和analyze table list chained rows 命令来获取必要的链式行信息
  • 创建Index entry，显然当对表上执行INSERT操作插入数据时，虽然在执行计划中你看不到过多的细节，但实际上我们需要利用索引来快速验证表上的某些约束是否 合理，还需要在索引的叶子块中插入相关的记录，此时也可能出现”db file sequential read”等待事件，当然这还和具体的插入的方式有关系。这是一种正常现象，一般不需要额外关注
  • 针对表上的UPDATE/DELETE，不同于之前提到的”INDEX RANGE SCAN-UPDATE/DELETE”，如果我们使用rowid去更新或删除数据时，服务进程会先访问rowid指向的表块(注意是先访问table block)上的行数据，之后会根据该行上的具体数据去访问索引叶子块(注意Oracle并不知道这些leaf block在哪里，所以这里同样要如range-scan/unique-scan那样去访问index branch block)，这些访问都将会是单块读取，并会出现’db file sequential read’，完成必要的读取后才会执行更新或删除的实际EXEC操作，如下例:
以下trace中，obj#=1307547为sample表，而obj#=1307549为sample表上的唯一一个索引 

PARSING IN CURSOR #10 len=58 dep=0 uid=64 oct=6 lid=64 tim=1275805024007795 hv=505118268 ad='d387e470'
update sample set t2=t2+1 where rowid='AAE/OzAAEAAANUEAAQ'
END OF STMT
PARSE #10:c=1999,e=3016,p=1,cr=1,cu=0,mis=1,r=0,dep=0,og=1,tim=1275805024007787
WAIT #10: nam='db file sequential read' ela= 314 file#=4 block#=54532 blocks=1 obj#=1307547 tim=1275805024008308
WAIT #10: nam='db file sequential read' ela= 206 file#=6 block#=20 blocks=1 obj#=1307549 tim=1275805024009235
WAIT #10: nam='db file sequential read' ela= 206 file#=6 block#=742 blocks=1 obj#=1307549 tim=1275805024009496
WAIT #10: nam='db file sequential read' ela= 207 file#=6 block#=24 blocks=1 obj#=1307549 tim=1275805024009750
EXEC #10:c=2000,e=2297,p=6,cr=2,cu=8,mis=0,r=1,dep=0,og=1,tim=1275805024010210   --实际的UPDATE发生在这里

当大量执行这类UPDATE/DELETE操作时将需要频繁地交叉访问表和索引，如果恰好表上的某个索引有较高的 clustering_factor的话，那么就会形成本例中的这种性能问题了。实际上当表上有较多索引时，使用rowid来批量 update/delete数据这种方式是不被推荐的，仅当表上没有索引时才可能十分高效。如果你坚持要这样做，那么可以参照上面提到的建议。