В Сбере есть несколько практик Oracle, которые могут оказаться вам полезны. Думаю, часть вам знакома, но мы используем для загрузки не только ETL-средства, но и хранимые процедуры Oracle. На Oracle PL/SQL реализованы наиболее сложные алгоритмы загрузки данных в хранилища, где требуется «прочувствовать каждый байт».

• Автоматическое журналирование компиляций
• Как быть, если хочется сделать вьюшку с параметрами
• Использование динамической статистики в запросах
• Как сохранить план запроса при вставке данных через database link
• Запуск процедур в параллельных сессиях
• Протягивание остатков
• Объединение нескольких историй в одну
• Нормалайзер
• Визуализация в формате SVG
• Приложение поиска по метаданным Oracle

Автоматическое журналирование компиляций

На некоторых базах данных Oracle в Сбере стоит триггер на компиляцию, который запоминает, кто, когда и что менял в коде серверных объектов. Тем самым из таблицы журнала компиляций можно установить автора изменений. Также автоматически реализуется система контроля версий. Во всяком случае, если программист забыл сдать изменения в Git, то этот механизм его подстрахует. Опишем пример реализации такой системы автоматического журналирования компиляций. Один из упрощённых вариантов триггера на компиляцию, пишущего в журнал в виде таблицы ddl_changes_log, выглядит так:

create table DDL_CHANGES_LOG
(
  id               INTEGER,
  change_date      DATE,
  sid              VARCHAR2(100),
  schemaname       VARCHAR2(30),
  machine          VARCHAR2(100),
  program          VARCHAR2(100),
  osuser           VARCHAR2(100),
  obj_owner        VARCHAR2(30),
  obj_type         VARCHAR2(30),
  obj_name         VARCHAR2(30),
  previous_version CLOB,
  changes_script   CLOB
);

create or replace trigger trig_audit_ddl_trg
  before ddl on database
declare
  v_sysdate              date;
  v_valid                number;
  v_previous_obj_owner   varchar2(30) := '';
  v_previous_obj_type    varchar2(30) := '';
  v_previous_obj_name    varchar2(30) := '';
  v_previous_change_date date;
  v_lob_loc_old          clob := '';
  v_lob_loc_new          clob := '';
  v_n                    number;
  v_sql_text             ora_name_list_t;
  v_sid                  varchar2(100) := '';
  v_schemaname           varchar2(30) := '';
  v_machine              varchar2(100) := '';
  v_program              varchar2(100) := '';
  v_osuser               varchar2(100) := '';
begin
  v_sysdate := sysdate;
  -- find whether compiled object already presents and is valid
  select count(*)
    into v_valid
    from sys.dba_objects
   where owner = ora_dict_obj_owner
     and object_type = ora_dict_obj_type
     and object_name = ora_dict_obj_name
     and status = 'VALID'
     and owner not in ('SYS', 'SPOT', 'WMSYS', 'XDB', 'SYSTEM')
     and object_type in ('TRIGGER', 'PROCEDURE', 'FUNCTION', 'PACKAGE', 'PACKAGE BODY', 'VIEW');
  -- find information about previous compiled object
  select max(obj_owner) keep(dense_rank last order by id),
         max(obj_type) keep(dense_rank last order by id),
         max(obj_name) keep(dense_rank last order by id),
         max(change_date) keep(dense_rank last order by id)
    into v_previous_obj_owner, v_previous_obj_type, v_previous_obj_name, v_previous_change_date
    from ddl_changes_log;
  -- if compile valid object or compile invalid package body broken by previous compilation of package then log it
  if (v_valid = 1 or v_previous_obj_owner = ora_dict_obj_owner and
     (v_previous_obj_type = 'PACKAGE' and ora_dict_obj_type = 'PACKAGE BODY' or
     v_previous_obj_type = 'PACKAGE BODY' and ora_dict_obj_type = 'PACKAGE') and
     v_previous_obj_name = ora_dict_obj_name and
     v_sysdate - v_previous_change_date <= 1 / 24 / 60 / 2) and
     ora_sysevent in ('CREATE', 'ALTER') then
    -- store previous version of object (before compilation) from dba_source or dba_views in v_lob_loc_old
    if ora_dict_obj_type <> 'VIEW' then
      for z in (select substr(text, 1, length(text) - 1) || chr(13) || chr(10) as text
                  from sys.dba_source
                 where owner = ora_dict_obj_owner
                   and type = ora_dict_obj_type
                   and name = ora_dict_obj_name
                 order by line) loop
        v_lob_loc_old := v_lob_loc_old || z.text;
      end loop;
    else
      select sys.dbms_metadata_util.long2clob(v.textlength, 'SYS.VIEW$', 'TEXT', v.rowid) into v_lob_loc_old
        from sys."_CURRENT_EDITION_OBJ" o, sys.view$ v, sys.user$ u
       where o.obj# = v.obj#
         and o.owner# = u.user#
         and u.name = ora_dict_obj_owner
         and o.name = ora_dict_obj_name;
    end if;
    -- store new version of object (after compilation) from v_sql_text in v_lob_loc_new
    v_n := ora_sql_txt(v_sql_text);
    for i in 1 .. v_n loop
      v_lob_loc_new := v_lob_loc_new || replace(v_sql_text(i), chr(10), chr(13) || chr(10));
    end loop;
    -- find information about session that changed this object
    select max(to_char(sid)), max(schemaname), max(machine), max(program), max(osuser)
      into v_sid, v_schemaname, v_machine, v_program, v_osuser
      from v$session
     where audsid = userenv('sessionid');
    -- store changes in ddl_changes_log
    insert into ddl_changes_log
      (id, change_date, sid, schemaname, machine, program, osuser,
       obj_owner, obj_type, obj_name, previous_version, changes_script)
    values
      (seq_ddl_changes_log.nextval, v_sysdate, v_sid, v_schemaname, v_machine, v_program, v_osuser,
       ora_dict_obj_owner, ora_dict_obj_type, ora_dict_obj_name, v_lob_loc_old, v_lob_loc_new);
  end if;
exception
  when others then
    null;
end;

В этом триггере получают название и новое содержимое компилируемого объекта, дополняют его предыдущим содержимым из словаря данных и записывают в лог изменений.

Как быть, если хочется сделать вьюшку с параметрами

Такое желание может часто посещать разработчика на Oracle. Почему можно сделать процедуру или функцию с параметрами, но не бывает вьюшек с входными параметрами, которые можно использовать при вычислениях? В Oracle есть чем заменить это недостающее, на наш взгляд, понятие.
Рассмотрим пример. Пусть есть таблица с продажами по подразделениям за каждый день.

create table DIVISION_SALES
(
  division_id INTEGER,
  dt          DATE,
  sales_amt   NUMBER
);

Такой запрос сравнивает продажи по подразделениям за два дня. В данном случае, 30.04.2020 и 11.09.2020.

select t1.division_id,
       t1.dt          dt1,
       t2.dt          dt2,
       t1.sales_amt   sales_amt1,
       t2.sales_amt   sales_amt2
  from (select dt, division_id, sales_amt
          from division_sales
         where dt = to_date('30.04.2020', 'dd.mm.yyyy')) t1,
       (select dt, division_id, sales_amt
          from division_sales
         where dt = to_date('11.09.2020', 'dd.mm.yyyy')) t2
 where t1.division_id = t2.division_id;

Вот вьюшка, которую хочется написать для обобщения такого запроса. Хочется передавать даты в качестве параметров. Однако синтаксис не позволяет такое сделать.

create or replace view vw_division_sales_report(in_dt1 date, in_dt2 date) as
select t1.division_id,
       t1.dt          dt1,
       t2.dt          dt2,
       t1.sales_amt   sales_amt1,
       t2.sales_amt   sales_amt2
  from (select dt, division_id, sales_amt
          from division_sales
         where dt = in_dt1) t1,
       (select dt, division_id, sales_amt
          from division_sales
         where dt = in_dt2) t2
 where t1.division_id = t2.division_id;

Предлагается такое обходное решение. Создадим тип под строку из этой вьюшки.

create type t_division_sales_report as object
(
  division_id INTEGER,
  dt1         DATE,
  dt2         DATE,
  sales_amt1  NUMBER,
  sales_amt2  NUMBER
);

И создадим тип под таблицу из таких строк.

create type t_division_sales_report_table as table of t_division_sales_report;

Вместо вьюшки напишем pipelined функцию с входными параметрами-датами.

create or replace function func_division_sales(in_dt1 date, in_dt2 date)
  return t_division_sales_report_table
  pipelined as
begin
  for z in (select t1.division_id,
                   t1.dt          dt1,
                   t2.dt          dt2,
                   t1.sales_amt   sales_amt1,
                   t2.sales_amt   sales_amt2
              from (select dt, division_id, sales_amt
                      from division_sales
                     where dt = in_dt1) t1,
                   (select dt, division_id, sales_amt
                      from division_sales
                     where dt = in_dt2) t2
             where t1.division_id = t2.division_id) loop
    pipe row(t_division_sales_report(z.division_id,
                                     z.dt1,
                                     z.dt2,
                                     z.sales_amt1,
                                     z.sales_amt2));
  end loop;
end;

Обращаться к ней можно так:

select *
  from table(func_division_sales(to_date('30.04.2020', 'dd.mm.yyyy'),
                                 to_date('11.09.2020', 'dd.mm.yyyy')));

Этот запрос и выдаст нам такой же результат, как запрос в начале этой заметки с явным образом подставленными датами.
Pipelined функции могут быть также полезны, если нужно передать параметр внутрь сложного запроса.
Например, рассмотрим сложную вьюшку, в которой поле field1, по которому хочется отфильтровать данные, запрятано где-то глубоко во вьюшке.

create or replace view complex_view as
 select field1, ...
   from (select field1, ...
           from (select field1, ... from deep_table), table1
          where ...),
        table2
  where ...;

И запрос из вьюшки с фиксированным значением field1 может иметь плохой план выполнения.

select field1, ... from complex_view
 where field1 = 'myvalue';

Т.е. вместо того, чтобы сначала отфильтровать deep_table по условию field1 = 'myvalue', запрос может сначала соединить все таблицы, обработав излишне большой объём данных, а потом уже фильтровать результат по условию field1 = 'myvalue'. Такой сложности можно избежать, если сделать вместо вьюшки pipelined функцию с параметром, значение которого присваивается полю field1.

Использование динамической статистики в запросах

Бывает, что один и тот же запрос в БД Oracle обрабатывает всякий раз различный объём данных в использующихся в нём таблицах и подзапросах. Как заставить оптимизатор всякий раз понимать, какой из способов соединения таблиц на этот раз лучше и какие индексы использовать? Рассмотрим, например, запрос, который соединяет порцию изменившихся с последней загрузки остатков по счетам со справочником счетов. Порция изменившихся остатков по счетам сильно меняется от загрузки к загрузке, составляя то сотни строк, то миллионы строк. В зависимости от размера этой порции требуется соединять изменившиеся остатки со счетами то способом /*+ use_nl*/, то способом /*+ use_hash*/. Всякий раз повторно собирать статистику неудобно, особенно, если от загрузки к загрузке изменяется количество строк не в соединяемой таблице, а в соединяемом подзапросе. На помощь тут может прийти хинт /*+ dynamic_sampling()*/. Покажем, как он влияет, на примере запроса. Пусть таблица change_balances содержит изменения остатков, а accounts – справочник счетов. Соединяем эти таблицы по полям account_id, имеющимся в каждой из таблиц. В начале эксперимента запишем в эти таблицы побольше строк и не будем менять их содержимое.
Сначала возьмём 10% изменений остатков в таблице change_balances и посмотрим, какой план будет с использованием dynamic_sampling:

SQL> EXPLAIN PLAN
  2   SET statement_id = 'test1'
  3   INTO plan_table
  4  FOR  with c as
  5   (select /*+ dynamic_sampling(change_balances 2)*/
  6     account_id, balance_amount
  7      from change_balances
  8     where mod(account_id, 10) = 0)
  9  select a.account_id, a.account_number, c.balance_amount
 10    from c, accounts a
 11   where c.account_id = a.account_id;

Explained.

SQL>
SQL> SELECT * FROM table (DBMS_XPLAN.DISPLAY);
Plan hash value: 874320301

----------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation          | Name            | Rows  | Bytes |TempSpc| Cost (%CPU)| Time     |
----------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT   |                 |  9951K|   493M|       |   140K  (1)| 00:28:10 |
|*  1 |  HASH JOIN         |                 |  9951K|   493M|  3240K|   140K  (1)| 00:28:10 |
|*  2 |   TABLE ACCESS FULL| CHANGE_BALANCES |   100K|  2057K|       |  7172   (1)| 00:01:27 |
|   3 |   TABLE ACCESS FULL| ACCOUNTS        |    10M|   295M|       |   113K  (1)| 00:22:37 |
----------------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------

   1 - access("ACCOUNT_ID"="A"."ACCOUNT_ID")
   2 - filter(MOD("ACCOUNT_ID",10)=0)

Note
-----
   - dynamic sampling used for this statement (level=2)

20 rows selected.

Итак, видим, что предлагается пройти таблицы change_balances и accounts с помощью full scan и соединить их посредством hash join.
Теперь резко уменьшим выборку из change_balances. Возьмём 0.1% изменений остатков и посмотрим, какой план будет с использованием dynamic_sampling:

SQL> EXPLAIN PLAN
  2   SET statement_id = 'test2'
  3   INTO plan_table
  4  FOR  with c as
  5   (select /*+ dynamic_sampling(change_balances 2)*/
  6     account_id, balance_amount
  7      from change_balances
  8     where mod(account_id, 1000) = 0)
  9  select a.account_id, a.account_number, c.balance_amount
 10    from c, accounts a
 11   where c.account_id = a.account_id;

Explained.

SQL>
SQL> SELECT * FROM table (DBMS_XPLAN.DISPLAY);
Plan hash value: 2360715730

-------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                    | Name                   | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT             |                        | 73714 |  3743K| 16452   (1)| 00:03:18 |
|   1 |  NESTED LOOPS                |                        |       |       |            |          |
|   2 |   NESTED LOOPS               |                        | 73714 |  3743K| 16452   (1)| 00:03:18 |
|*  3 |    TABLE ACCESS FULL         | CHANGE_BALANCES        |   743 | 15603 |  7172   (1)| 00:01:27 |
|*  4 |    INDEX RANGE SCAN          | IX_ACCOUNTS_ACCOUNT_ID |   104 |       |     2   (0)| 00:00:01 |
|   5 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| ACCOUNTS               |    99 |  3069 |   106   (0)| 00:00:02 |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------

   3 - filter(MOD("ACCOUNT_ID",1000)=0)
   4 - access("ACCOUNT_ID"="A"."ACCOUNT_ID")

Note
-----
   - dynamic sampling used for this statement (level=2)

22 rows selected.

На этот раз к таблице change_balances таблица accounts присоединяется посредством nested loops и используется индекс для чтения строк из accounts.
Если же хинт dynamic_sampling убрать, то во втором случае план останется такой же, как в первом случае, и это не оптимально.
Подробности о хинте dynamic_sampling и возможных значениях его числового аргумента можно найти в документации.

Как сохранить план запроса при вставке данных через database link

Решаем такую задачу. На сервере-источнике данных имеются таблицы, которые нужно соединить и загрузить в хранилище данных. Допустим, на сервере-источнике написана вьюшка, которая содержит в себе всю нужную ETL-логику преобразований. Вьюшка написана оптимально, в ней указаны хинты оптимизатору, подсказывающие, как соединять таблицы и какие индексы использовать. На стороне сервера хранилища данных нужно сделать несложную вещь – вставить данные из вьюшки в целевую таблицу. И тут могут возникнуть сложности. Если вставку в целевую таблицу осуществить командой вида

insert into dwh_table
  (field1, field2)
  select field1, field2 from vw_for_dwh_table@xe_link;

, то вся логика плана запроса, содержащаяся во вьюшке, из которой читаем данные по database link, может быть проигнорирована. Все хинты, зашитые в этой вьюшке могут быть не учтены.

SQL> EXPLAIN PLAN
  2   SET statement_id = 'test'
  3   INTO plan_table
  4  FOR  insert into dwh_table
  5    (field1, field2)
  6    select field1, field2 from vw_for_dwh_table@xe_link;

Explained.

SQL>
SQL> SELECT * FROM table (DBMS_XPLAN.DISPLAY);
Plan hash value: 1788691278

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                | Name             | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     | Inst   |IN-OUT|
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | INSERT STATEMENT         |                  |     1 |  2015 |     2   (0)| 00:00:01 |        |      |
|   1 |  LOAD TABLE CONVENTIONAL | DWH_TABLE        |       |       |            |          |        |      |
|   2 |   REMOTE                 | VW_FOR_DWH_TABLE |     1 |  2015 |     2   (0)| 00:00:01 | XE_LI~ | R->S |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Remote SQL Information (identified by operation id):
----------------------------------------------------

   2 - SELECT /*+ OPAQUE_TRANSFORM */ "FIELD1","FIELD2" FROM "VW_FOR_DWH_TABLE" "VW_FOR_DWH_TABLE"
       (accessing 'XE_LINK' )


16 rows selected.

Чтобы сохранить план запроса во вьюшке, можно воспользоваться вставкой данных в целевую таблицу из курсора:

declare
  cursor cr is
    select field1, field2 from vw_for_dwh_table@xe_link;
  cr_row cr%rowtype;
begin
  open cr;
  loop
    fetch cr
      into cr_row;
    insert into dwh_table
      (field1, field2)
    values
      (cr_row.field1, cr_row.field2);
    exit when cr%notfound;
  end loop;
  close cr;
end;

Запрос из курсора

select field1, field2 from vw_for_dwh_table@xe_link;

в отличие от вставки

insert into dwh_table
  (field1, field2)
  select field1, field2 from vw_for_dwh_table@xe_link;

сохранит план запроса, заложенный во вьюшку на сервере-источнике.

Запуск процедур в параллельных сессиях

Часто стоит задача запустить из некоторой родительской процедуры несколько параллельных расчётов и, дождавшись завершения каждого из них, продолжить выполнение родительской процедуры. Это может быть полезно при параллельных вычислениях, если ресурсы сервера позволяют это. Есть много способов сделать это.
Опишем очень простой вариант реализации такого механизма. Параллельные процедуры будем выполнять в параллельных “одноразовых” джобах, родительская же процедура в цикле будет ожидать завершения всех этих джобов.
Создадим таблицы с метаданными для этого механизма. Для начала сделаем таблицу с группами параллельно запускаемых процедур:

create table PARALLEL_PROC_GROUP_LIST
(
  group_id   INTEGER,
  group_name VARCHAR2(4000)
);
comment on column PARALLEL_PROC_GROUP_LIST.group_id
  is 'Номер группы параллельно запускаемых процедур';
comment on column PARALLEL_PROC_GROUP_LIST.group_name
  is 'Название группы параллельно запускаемых процедур';

Далее создадим таблицу со скриптами, которые будут параллельно выполняться в группах. Наполнение этой таблицы может быть как статическим, так и создаваться динамически:

create table PARALLEL_PROC_LIST
(
  group_id    INTEGER,
  proc_script VARCHAR2(4000),
  is_active   CHAR(1) default 'Y'
);
comment on column PARALLEL_PROC_LIST.group_id
  is 'Номер группы параллельно запускаемых процедур';
comment on column PARALLEL_PROC_LIST.proc_script
  is 'Pl/sql блок с кодом процедуры';
comment on column PARALLEL_PROC_LIST.is_active
  is 'Y - active, N - inactive. С помощью этого поля можно временно отключать процедуру из группы';

И сделаем таблицу журнала, где будем собирать лог того, какая процедура когда в каком джобе запускалась:

create table PARALLEL_PROC_LOG
(
  run_id      INTEGER,
  group_id    INTEGER,
  proc_script VARCHAR2(4000),
  job_id      INTEGER,
  start_time  DATE,
  end_time    DATE
);
comment on column PARALLEL_PROC_LOG.run_id
  is 'Номер запуска процедуры run_in_parallel';
comment on column PARALLEL_PROC_LOG.group_id
  is 'Номер группы параллельно запускаемых процедур';
comment on column PARALLEL_PROC_LOG.proc_script
  is 'Pl/sql блок с кодом процедуры';
comment on column PARALLEL_PROC_LOG.job_id
  is 'Job_id джоба, в котором была запущена эта процедура';
comment on column PARALLEL_PROC_LOG.start_time
  is 'Время начала работы';
comment on column PARALLEL_PROC_LOG.end_time
  is 'Время окончания работы';

create sequence Seq_Parallel_Proc_Log;

Теперь приведём код процедуры по запуску параллельных потоков:

create or replace procedure run_in_parallel(in_group_id integer) as
  -- Процедура по параллельному запуску процедур из таблицы parallel_proc_list.
  -- Параметр - номер группы из parallel_proc_list
  v_run_id             integer;
  v_job_id             integer;
  v_job_id_list        varchar2(32767);
  v_job_id_list_ext    varchar2(32767);
  v_running_jobs_count integer;
begin
  select seq_parallel_proc_log.nextval into v_run_id from dual;
  -- submit jobs with the same parallel_proc_list.in_group_id
  -- store seperated with ',' JOB_IDs in v_job_id_list
  v_job_id_list     := null;
  v_job_id_list_ext := null;
  for z in (select pt.proc_script
              from parallel_proc_list pt
             where pt.group_id = in_group_id
               and pt.is_active = 'Y') loop
    dbms_job.submit(v_job_id, z.proc_script);
    insert into parallel_proc_log
      (run_id, group_id, proc_script, job_id, start_time, end_time)
    values
      (v_run_id, in_group_id, z.proc_script, v_job_id, sysdate, null);
    v_job_id_list     := v_job_id_list || ',' || to_char(v_job_id);
    v_job_id_list_ext := v_job_id_list_ext || ' union all select ' ||
                         to_char(v_job_id) || ' job_id from dual';
  end loop;
  commit;
  v_job_id_list     := substr(v_job_id_list, 2);
  v_job_id_list_ext := substr(v_job_id_list_ext, 12);
  -- loop while not all jobs finished
  loop
    -- set parallel_proc_log.end_time for finished jobs
    execute immediate 'update parallel_proc_log set end_time = sysdate where job_id in (' ||
                      v_job_id_list_ext ||
                      ' minus select job from user_jobs where job in (' ||
                      v_job_id_list ||
                      ') minus select job_id from parallel_proc_log where job_id in (' ||
                      v_job_id_list || ') and end_time is not null)';
    commit;
    -- check whether all jobs finished
    execute immediate 'select count(1) from user_jobs where job in (' ||
                      v_job_id_list || ')'
      into v_running_jobs_count;
    -- if all jobs finished then exit
    exit when v_running_jobs_count = 0;
    -- sleep a little
    sys.dbms_lock.sleep(0.1);
  end loop;
end;

Проверим, как работает процедура run_in_parallel. Создадим тестовую процедуру, которую будем вызывать в параллельных сессиях.

create or replace procedure sleep(in_seconds integer) as
begin
  sys.Dbms_Lock.Sleep(in_seconds);
end;

Заполним название группы и таблицу со cкриптами, которые будут выполняться параллельно.

insert into PARALLEL_PROC_GROUP_LIST(group_id, group_name) values(1, 'Тестовая группа');

insert into PARALLEL_PROC_LIST(group_id, proc_script, is_active) values(1, 'begin sleep(5); end;', 'Y');
insert into PARALLEL_PROC_LIST(group_id, proc_script, is_active) values(1, 'begin sleep(10); end;', 'Y');

Запустим группу параллельных процедур.

begin
  run_in_parallel(1);
end;

По завершении посмотрим лог.

select * from PARALLEL_PROC_LOG;

Видим, что время выполнения экземпляров тестовой процедуры соответствует ожиданиям.

Протягивание остатков

Опишем вариант решения достаточно типовой банковской задачи по “протягиванию остатков”. Допустим, имеется таблица фактов изменения остатков по счетам. Требуется на каждый день календаря указать актуальный остаток по счёту (последний за день). Такая информация часто бывает нужна в хранилищах данных. Если в какой-то день не было движений по счёту, то нужно повторить последний известный остаток. Если объёмы данных и вычислительные мощности сервера позволяют, то можно решить такую задачу с помощью SQL-запроса, даже не прибегая к PL/SQL. Поможет нам в этом функция last_value(* ignore nulls) over(partition by * order by *), которая протянет последний известный остаток на последующие даты, в которых не было изменений.
Создадим таблицу и заполним её тестовыми данными.

create table ACCOUNT_BALANCE
(
  dt           DATE,
  account_id   INTEGER,
  balance_amt  NUMBER,
  turnover_amt NUMBER
);
comment on column ACCOUNT_BALANCE.dt
  is 'Дата и время остатка по счёту';
comment on column ACCOUNT_BALANCE.account_id
  is 'Номер счёта';
comment on column ACCOUNT_BALANCE.balance_amt
  is 'Остаток по счёту';
comment on column ACCOUNT_BALANCE.turnover_amt
  is 'Оборот по счёту';

insert into account_balance(dt, account_id, balance_amt, turnover_amt) values(to_date('01.01.2020 00:00:00','dd.mm.yyyy hh24.mi.ss'), 1, 23, 23);
insert into account_balance(dt, account_id, balance_amt, turnover_amt) values(to_date('05.01.2020 01:00:00','dd.mm.yyyy hh24.mi.ss'), 1, 45, 22);
insert into account_balance(dt, account_id, balance_amt, turnover_amt) values(to_date('05.01.2020 20:00:00','dd.mm.yyyy hh24.mi.ss'), 1, 44, -1);
insert into account_balance(dt, account_id, balance_amt, turnover_amt) values(to_date('05.01.2020 00:00:00','dd.mm.yyyy hh24.mi.ss'), 2, 67, 67);
insert into account_balance(dt, account_id, balance_amt, turnover_amt) values(to_date('05.01.2020 20:00:00','dd.mm.yyyy hh24.mi.ss'), 2, 77, 10);
insert into account_balance(dt, account_id, balance_amt, turnover_amt) values(to_date('07.01.2020 00:00:00','dd.mm.yyyy hh24.mi.ss'), 2, 72, -5);

Нижеприведённый запрос решает нашу задачу. Подзапрос ‘cld’ содержит календарь дат, в подзапросе ‘ab’ группируем остатки за каждый день, в подзапросе ‘a’ запоминаем перечень всех счетов и дату начала истории по каждому счёту, в подзапросе ‘pre’ для каждого счёта составляем календарь дней с начала его истории. Финальный запрос присоединяет к календарю дней активности каждого счёта последние остатки на каждый день и протягивает их на дни, в которых не было изменений.

with cld as
 (select /*+ materialize*/
   to_date('01.01.2020', 'dd.mm.yyyy') + level - 1 dt
    from dual
  connect by level <= 10),
ab as
 (select trunc(dt) dt,
         account_id,
         max(balance_amt) keep(dense_rank last order by dt) balance_amt,
         sum(turnover_amt) turnover_amt
    from account_balance
   group by trunc(dt), account_id),
a as
 (select min(dt) min_dt, account_id from ab group by account_id),
pre as
 (select cld.dt, a.account_id from cld left join a on cld.dt >= a.min_dt)
select pre.dt,
       pre.account_id,
       last_value(ab.balance_amt ignore nulls) over(partition by pre.account_id order by pre.dt) balance_amt,
       nvl(ab.turnover_amt, 0) turnover_amt
  from pre
  left join ab
    on pre.dt = ab.dt
   and pre.account_id = ab.account_id
 order by 2, 1;

Результат запроса соответствует ожиданиям.

Объединение нескольких историй в одну

При загрузке данных в хранилища часто решается задача, когда нужно выстроить единую историю по сущности, имея отдельные истории атрибутов этой сущности, пришедшие из различных источников. Допустим, имеется некоторая сущность с первичным ключом primary_key_id, о которой известна история (start_dt — end_dt) трёх её различных атрибутов, расположенная в трёх различных таблицах.

create table HIST1
(
  primary_key_id INTEGER,
  start_dt       DATE,
  attribute1     NUMBER
);

insert into HIST1(primary_key_id, start_dt, attribute1) values(1, to_date('2014-01-01','yyyy-mm-dd'), 7);
insert into HIST1(primary_key_id, start_dt, attribute1) values(1, to_date('2015-01-01','yyyy-mm-dd'), 8);
insert into HIST1(primary_key_id, start_dt, attribute1) values(1, to_date('2016-01-01','yyyy-mm-dd'), 9);
insert into HIST1(primary_key_id, start_dt, attribute1) values(2, to_date('2014-01-01','yyyy-mm-dd'), 17);
insert into HIST1(primary_key_id, start_dt, attribute1) values(2, to_date('2015-01-01','yyyy-mm-dd'), 18);
insert into HIST1(primary_key_id, start_dt, attribute1) values(2, to_date('2016-01-01','yyyy-mm-dd'), 19);

create table HIST2
(
  primary_key_id INTEGER,
  start_dt       DATE,
  attribute2     NUMBER
);
 
insert into HIST2(primary_key_id, start_dt, attribute2) values(1, to_date('2015-01-01','yyyy-mm-dd'), 4);
insert into HIST2(primary_key_id, start_dt, attribute2) values(1, to_date('2016-01-01','yyyy-mm-dd'), 5);
insert into HIST2(primary_key_id, start_dt, attribute2) values(1, to_date('2017-01-01','yyyy-mm-dd'), 6);
insert into HIST2(primary_key_id, start_dt, attribute2) values(2, to_date('2015-01-01','yyyy-mm-dd'), 14);
insert into HIST2(primary_key_id, start_dt, attribute2) values(2, to_date('2016-01-01','yyyy-mm-dd'), 15);
insert into HIST2(primary_key_id, start_dt, attribute2) values(2, to_date('2017-01-01','yyyy-mm-dd'), 16);

create table HIST3
(
  primary_key_id INTEGER,
  start_dt       DATE,
  attribute3     NUMBER
);
 
insert into HIST3(primary_key_id, start_dt, attribute3) values(1, to_date('2016-01-01','yyyy-mm-dd'), 10);
insert into HIST3(primary_key_id, start_dt, attribute3) values(1, to_date('2017-01-01','yyyy-mm-dd'), 20);
insert into HIST3(primary_key_id, start_dt, attribute3) values(1, to_date('2018-01-01','yyyy-mm-dd'), 30);
insert into HIST3(primary_key_id, start_dt, attribute3) values(2, to_date('2016-01-01','yyyy-mm-dd'), 110);
insert into HIST3(primary_key_id, start_dt, attribute3) values(2, to_date('2017-01-01','yyyy-mm-dd'), 120);
insert into HIST3(primary_key_id, start_dt, attribute3) values(2, to_date('2018-01-01','yyyy-mm-dd'), 130);

Целью является загрузка единой истории изменения трёх атрибутов в одну таблицу.
Ниже приведён запрос, решающий такую задачу. В нём сначала формируется диагональная таблица q1 с данными из разных источников по разным атрибутам (отсутствующие в источнике атрибуты заполняются null-ами). Затем с помощью функции last_value(* ignore nulls) диагональная таблица схлопывается в единую историю, а последние известные значения атрибутов протягиваются вперёд на те даты, в которые изменений по ним не было:

select primary_key_id,
       start_dt,
       nvl(lead(start_dt - 1)
           over(partition by primary_key_id order by start_dt),
           to_date('9999-12-31', 'yyyy-mm-dd')) as end_dt,
       last_value(attribute1 ignore nulls) over(partition by primary_key_id order by start_dt) as attribute1,
       last_value(attribute2 ignore nulls) over(partition by primary_key_id order by start_dt) as attribute2,
       last_value(attribute3 ignore nulls) over(partition by primary_key_id order by start_dt) as attribute3
  from (select primary_key_id,
               start_dt,
               max(attribute1) as attribute1,
               max(attribute2) as attribute2,
               max(attribute3) as attribute3
          from (select primary_key_id,
                       start_dt,
                       attribute1,
                       cast(null as number) attribute2,
                       cast(null as number) attribute3
                  from hist1
                union all
                select primary_key_id,
                       start_dt,
                       cast(null as number) attribute1,
                       attribute2,
                       cast(null as number) attribute3
                  from hist2
                union all
                select primary_key_id,
                       start_dt,
                       cast(null as number) attribute1,
                       cast(null as number) attribute2,
                       attribute3
                  from hist3) q1
         group by primary_key_id, start_dt) q2
 order by primary_key_id, start_dt;

Результат получается такой:

Нормалайзер

Иногда встаёт задача о нормализации данных, пришедших в формате поля с разделителями. Например, в виде такой таблицы:

create table DENORMALIZED_TABLE
(
  id  INTEGER,
  val VARCHAR2(4000)
);

insert into DENORMALIZED_TABLE(id, val) values(1, 'aaa,cccc,bb');
insert into DENORMALIZED_TABLE(id, val) values(2, 'ddd');
insert into DENORMALIZED_TABLE(id, val) values(3, 'fffff,e');

Такой запрос нормализует данные, расклеив соединённые запятой поля в виде нескольких строк:

select id, regexp_substr(val, '[^,]+', 1, column_value) val, column_value
  from denormalized_table,
       table(cast(multiset
                  (select level
                     from dual
                   connect by regexp_instr(val, '[^,]+', 1, level) > 0) as
                  sys.odcinumberlist))
 order by id, column_value;

Результат получается такой:

Визуализация в формате SVG

Часто возникает желание как-то визуализировать числовые показатели, хранящиеся в базе данных. Например, построить графики, гистограммы, диаграммы. В этом могут помочь специализированные средства, например, Oracle BI. Но лицензии на эти средства могут стоить денег, а настройка их может занять больше времени, чем написание “на коленке” SQL-запроса к Oracle, который выдаст готовую картинку. Продемонстрируем на примере, как с помощью запроса быстро нарисовать такую картинку в формате SVG.
Предположим, у нас есть таблица с данными

create table graph_data(dt date, val number, radius number);

insert into graph_data(dt, val, radius) values (to_date('01.01.2020','dd.mm.yyyy'), 12, 3);
insert into graph_data(dt, val, radius) values (to_date('02.01.2020','dd.mm.yyyy'), 15, 4);
insert into graph_data(dt, val, radius) values (to_date('05.01.2020','dd.mm.yyyy'), 17, 5);
insert into graph_data(dt, val, radius) values (to_date('06.01.2020','dd.mm.yyyy'), 13, 6);
insert into graph_data(dt, val, radius) values (to_date('08.01.2020','dd.mm.yyyy'),  3, 7);
insert into graph_data(dt, val, radius) values (to_date('10.01.2020','dd.mm.yyyy'), 20, 8);
insert into graph_data(dt, val, radius) values (to_date('11.01.2020','dd.mm.yyyy'), 18, 9);

dt – это дата актуальности,
val – это числовой показатель, динамику которого по времени мы визуализируем,
radius – это ещё один числовой показатель, который будем рисовать в виде кружка с таким радиусом.
Скажем пару слов о формате SVG. Это формат векторной графики, который можно смотреть в современных браузерах и конвертировать в другие графические форматы. В нём, среди прочего, можно рисовать линии, кружки и писать текст:

<line x1="94" x2="94" y1="15" y2="675" style="stroke:rgb(150,255,255); stroke-width:1px"/>
<circle cx="30" cy="279" r="3" style="fill:rgb(255,0,0)"/>
<text x="7" y="688" font-size="10" fill="rgb(0,150,255)">2020-01-01</text>

Ниже SQL-запрос к Oracle, который строит график из данных в этой таблице. Здесь подзапрос const содержит различные константные настройки – размеры картинки, количество меток на осях графика, цвета линий и кружочков, размеры шрифта и т.д. В подзапросе gd1 мы приводим данные из таблицы graph_data к координатам x и y на рисунке. Подзапрос gd2 запоминает предыдущие по времени точки, из которых нужно вести линии к новым точкам. Блок ‘header’ – это заголовок картинки с белым фоном. Блок ‘vertical lines’ рисует вертикальные линии. Блок ‘dates under vertical lines’ подписывает даты на оси x. Блок ‘horizontal lines’ рисует горизонтальные линии. Блок ‘values near horizontal lines’ подписывает значения на оси y. Блок ‘circles’ рисует кружочки указанного в таблице graph_data радиуса. Блок ‘graph data’ строит из линий график динамики показателя val из таблицы graph_data. Блок ‘footer’ добавляет замыкающий тэг.

with const as
 (select 700 viewbox_width,
         700 viewbox_height,
         30 left_margin,
         30 right_margin,
         15 top_margin,
         25 bottom_margin,
         max(dt) - min(dt) + 1 num_vertical_lines,
         11 num_horizontal_lines,
         'rgb(150,255,255)' stroke_vertical_lines,
         '1px' stroke_width_vertical_lines,
         10 font_size_dates,
         'rgb(0,150,255)' fill_dates,
         23 x_dates_pad,
         13 y_dates_pad,
         'rgb(150,255,255)' stroke_horizontal_lines,
         '1px' stroke_width_horizontal_lines,
         10 font_size_values,
         'rgb(0,150,255)' fill_values,
         4 x_values_pad,
         2 y_values_pad,
         'rgb(255,0,0)' fill_circles,
         'rgb(51,102,0)' stroke_graph,
         '1px' stroke_width_graph,
         min(dt) min_dt,
         max(dt) max_dt,
         max(val) max_val
    from graph_data),
gd1 as
 (select graph_data.dt,
         const.left_margin +
         (const.viewbox_width - const.left_margin - const.right_margin) *
         (graph_data.dt - const.min_dt) / (const.max_dt - const.min_dt) x,
         const.viewbox_height - const.bottom_margin -
         (const.viewbox_height - const.top_margin - const.bottom_margin) *
         graph_data.val / const.max_val y,
         graph_data.radius
    from graph_data, const),
gd2 as
 (select dt,
         round(nvl(lag(x) over(order by dt), x)) prev_x,
         round(x) x,
         round(nvl(lag(y) over(order by dt), y)) prev_y,
         round(y) y,
         radius
    from gd1)
/* header */
select '<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?>' txt
  from dual
union all
select '<svg version="1.1" width="' || viewbox_width || '" height="' ||
       viewbox_height || '" viewBox="0 0 ' || viewbox_width || ' ' ||
       viewbox_height ||
       '" style="background:yellow" baseProfile="full" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:ev="http://www.w3.org/2001/xml-events">'
  from const
union all
select '<title>Test graph</title>'
  from dual
union all
select '<desc>Test graph</desc>'
  from dual
union all
select '<rect width="' || viewbox_width || '" height="' || viewbox_height ||
       '" style="fill:white" />'
  from const
union all
/* vertical lines */
select '<line x1="' ||
       to_char(round(left_margin +
                     (viewbox_width - left_margin - right_margin) *
                     (level - 1) / (num_vertical_lines - 1))) || '" x2="' ||
       to_char(round(left_margin +
                     (viewbox_width - left_margin - right_margin) *
                     (level - 1) / (num_vertical_lines - 1))) || '" y1="' ||
       to_char(round(top_margin)) || '" y2="' ||
       to_char(round(viewbox_height - bottom_margin)) || '" style="stroke:' ||
       const.stroke_vertical_lines || '; stroke-width:' ||
       const.stroke_width_vertical_lines || '"/>'
  from const
connect by level <= num_vertical_lines
union all
/* dates under vertical lines */
select '<text x="' ||
       to_char(round(left_margin +
                     (viewbox_width - left_margin - right_margin) *
                     (level - 1) / (num_vertical_lines - 1) - x_dates_pad)) ||
       '" y="' ||
       to_char(round(viewbox_height - bottom_margin + y_dates_pad)) ||
       '" font-size="' || font_size_dates || '" fill="' || fill_dates || '">' ||
       to_char(min_dt + level - 1, 'yyyy-mm-dd') || '</text>'
  from const
connect by level <= num_vertical_lines
union all
/* horizontal lines */
select '<line x1="' || to_char(round(left_margin)) || '" x2="' ||
       to_char(round(viewbox_width - right_margin)) || '" y1="' ||
       to_char(round(top_margin +
                     (viewbox_height - top_margin - bottom_margin) *
                     (level - 1) / (num_horizontal_lines - 1))) || '" y2="' ||
       to_char(round(top_margin +
                     (viewbox_height - top_margin - bottom_margin) *
                     (level - 1) / (num_horizontal_lines - 1))) ||
       '" style="stroke:' || const.stroke_horizontal_lines ||
       '; stroke-width:' || const.stroke_width_horizontal_lines || '"/>'
  from const
connect by level <= num_horizontal_lines
union all
/* values near horizontal lines */
select '<text text-anchor="end" x="' ||
       to_char(round(left_margin - x_values_pad)) || '" y="' ||
       to_char(round(viewbox_height - bottom_margin -
                     (viewbox_height - top_margin - bottom_margin) *
                     (level - 1) / (num_horizontal_lines - 1) +
                     y_values_pad)) || '" font-size="' || font_size_values ||
       '" fill="' || fill_values || '">' ||
       to_char(round(max_val / (num_horizontal_lines - 1) * (level - 1), 2)) ||
       '</text>'
  from const
connect by level <= num_horizontal_lines
union all
/* circles */
select '<circle cx="' || to_char(gd2.x) || '" cy="' || to_char(gd2.y) ||
       '" r="' || gd2.radius || '" style="fill:' || const.fill_circles ||
       '"/>'
  from gd2, const
union all
/* graph data */
select '<line x1="' || to_char(gd2.prev_x) || '" x2="' || to_char(gd2.x) ||
       '" y1="' || to_char(gd2.prev_y) || '" y2="' || to_char(gd2.y) ||
       '" style="stroke:' || const.stroke_graph || '; stroke-width:' ||
       const.stroke_width_graph || '"/>'
  from gd2, const
union all
/* footer */
select '</svg>' from dual;

Результат запроса можно сохранить в файл с расширением *.svg и посмотреть в браузере. При желании можно с помощью какой-либо из утилит конвертировать его в другие графические форматы, размещать на веб-страницах своего приложения и т.д.
Получилась такая картинка:

Приложение поиска по метаданным Oracle

Представьте себе, что стоит задача найти что-либо в исходном коде на Oracle, поискав информацию сразу на нескольких серверах. Речь идёт о поиске по объектам словаря данных Oracle. Рабочим местом для поиска является веб-интерфейс, куда пользователь-программист вводит искомую строку и выбирает галочками, на каких серверах Oracle осуществить этот поиск.
Веб-поисковик умеет искать строку по серверным объектам Oracle одновременно в нескольких различных базах данных банка. Например, можно поискать:

• Где в коде Oracle зашита константа 61209, представляющая собой номер счёта второго порядка?
• Где в коде и на каких серверах используется таблица accounts (в т.ч. через database link)?
• С какого сервера из какой хранимой процедуры или триггера приходит сгенерированная программистом ошибка, например, ORA-20001 “Курс валюты не найден”?
• Прописан ли планируемый к удалению индекс IX_CLIENTID где-либо явным образом в хинтах оптимизатора в SQL-запросах?
• Используются ли где-либо (в т.ч. через database link) планируемые к удалению таблица, поле, процедура, функция и т.д.?
• Где в коде явно зашит чей-то е-мэйл или номер телефона? Такие вещи лучше выносить из серверных объектов в настроечные таблицы.
• Где в коде на серверах используется зависящий от версии Oracle функционал? Например, функция wm_concat выдаёт различный тип данных на выходе в зависимости от версии Oracle. Это может быть критично и требует внимания при миграции на более новую версию.
• Где в коде используется какой-либо редкий приём, на который программисту хочется посмотреть, как на образец? Например, поискать в коде Oracle примеры использования функций sys_connect_by_path, regexp_instr или хинта push_subq.

По результатам поиска пользователю выдаётся информация, на каком сервере в коде каких функций, процедур, пакетов, триггеров, вьюшек и т.п. найдены требуемые результаты.
Опишем, как реализован такой поисковик.

Клиентская часть не сложная. Веб-интерфейс получает введённую пользователем поисковую строку, список серверов для поиска и логин пользователя. Веб-страница передаёт их в хранимую процедуру Oracle на сервере-обработчике. История обращений к поисковику, т.е. кто какой запрос выполнял, на всякий случай журналируется.

Получив поисковый запрос, серверная часть на поисковом сервере Oracle запускает в параллельных джобах несколько процедур, которые по database links на выбранных серверах Oracle сканируют следующие представления словаря данных в поисках искомой строки: dba_col_comments, dba_jobs, dba_mviews, dba_objects, dba_scheduler_jobs, dba_source, dba_tab_cols, dba_tab_comments, dba_views. Каждая из процедур, если что-то обнаружила, записывает найденное в таблицу результатов поиска (с соответствующим ID поискового запроса).

Когда все поисковые процедуры завершили работу, клиентская часть выдаёт пользователю всё, что записалось в таблицу результатов поиска с соответствующим ID поискового запроса.
Но это ещё не всё. Помимо поиска по словарю данных Oracle в описанный механизм прикрутили ещё и поиск по репозиторию Informatica PowerCenter. Informatica PowerCenter является популярным ETL-средством, использующимся в Сбербанке при загрузке различной информации в хранилища данных. Informatica PowerCenter имеет открытую хорошо задокументированную структуру репозитория. По этому репозиторию есть возможность искать информацию так же, как и по словарю данных Oracle. Какие таблицы и поля используются в коде загрузок, разработанном на Informatica PowerCenter? Что можно найти в трансформациях портов и явных SQL-запросах? Вся эта информация имеется в структурах репозитория и может быть найдена. Для знатоков PowerCenter напишу, что наш поисковик сканирует следующие места репозитория в поисках маппингов, сессий или воркфловов, содержащих в себе где-то искомую строку: sql override, mapplet attributes, ports, source definitions in mappings, source definitions, target definitions in mappings, target_definitions, mappings, mapplets, workflows, worklets, sessions, commands, expression ports, session instances, source definition fields, target definition fields, email tasks.

Автор: Михаил Гричик, эксперт профессионального сообщества Сбербанка SberProfi DWH/BigData.

Профессиональное сообщество SberProfi DWH/BigData отвечает за развитие компетенций в таких направлениях, как экосистема Hadoop, Teradata, Oracle DB, GreenPlum, а также BI инструментах Qlik, SAP BO, Tableau и др.