上周运营商客户的计费库反应其入库程序很慢,应用方通过监控程序发现主要慢在对于几个表的insert操作上。按照我们的通常理解,insert应该是极快的，为什么会很慢呢？而且反应之前挺好的。这有点让我百思不得其解。通过检查event也并没有发现什么奇怪的地方,于是我通过10046 跟踪了应用的入库程序,如下应用方反应比较慢的表的insert操作，确实非常慢，如下所示：

我们可以发现,insert了4579条数据,一共花了27.41秒；其中有24.02秒是处于等待的状态。而且等待事件为顺序读.

很明显这通常是索引的读取操作，实际上检查10046 trace 裸文件，发现等待的对象确实是该表上的2个index。
同时我们从上面10046 trace可以看出，该SQL执行之所以很慢，主要是因为存在了大量的物理读，其中4579条数据的insert，
物理读为4534;这说明什么问题呢？ 这说明,每插入一条数据大概产生一个物理读，而且都是index block的读取。
很明显，通过将该index cache到keep 池可以解决该问题。 实际上也确实如此，通过cache后，应用反馈程序快了很多。
那么对该问题，这里其实有几个疑问，为什么这里的SQL insert时物理读如此之高？ oracle的keep pool对于缓存对象
的清理机制是如何的？

下面我们通过一个简单的实验来进行说明。

首先我们创建2个测试表，并创建好相应的index，如下所示：

从前面的信息我们可以看出，object_name上的index其实聚簇因子比较高，说明其数据分布比较离散。
接着我们现在将index都cache 到keep 池中，如下：

这里需要注意的是，仅仅执行alter 命令是不够的，我们还需要手工将index block读取到keep池中，如下：

我们可以大致看出，db keep pool 也是存在LRU的，而且对于block的清除机制是先进先出原则。那么为什么前面的问题中，insert会突然变慢呢？

下面我们来进行3次insert 测试。

#### one

#### two

#### three

从测试来看,随着表的数据越来越大，insert的效率会越来越低，也其实主要在于index的问题。
我们可以发现,3次测试过程中,物理读越来越大，而且db file sequential read的等待时间分别从0.5秒，增加到0.56秒，最后增加到1.07秒。 为什么会出现这样的情况呢？
随着表数据的日益增加,导致表上的index也不断增大,同时index的离散度比较高，这样就导致每次insert时，oracle在进行index block读取时，可能在buffer cache中都无法命中相应的block；这样就会导致每次读取需要的index block时，可能都要进行物理读，这势必会导致性能问题的出现。
同时默认的default buffer cache pool虽然也可以缓存index 块，但是也要同时缓存其他的数据块，这样很容易导致
相关的index block被从buffer cache pool中移走。所以这也是前面为什么需要将index cache到keep 池的原因。