如何使用AWR报告来诊断数据库性能问题

一般来说，当检测到性能问题时，我们会收集覆盖了发生问题的时间段的AWR报告-但是最好只收集覆盖1个小时时间段的AWR报告-如果时间过长，那么AWR报告就不能很好的反映出问题所在。还应该收集一份没有性能问题的时间段的AWR报告，作为一个参照物来对比有问题的时间段的AWR报告。这两个AWR报告的时间段应该是一致的，比如都是半个小时的，或者都是一个小时的。

Interpretation

在处理性能问题时，我们最关注的是数据库正在等待什么。

当进程因为某些原因不能进行 *** 作时，它需要等待。花费时间最多的等待事件是我们最需要关注的，因为降低它，我们能够获得最大的好处。

AWR报告中的"Top 5 Timed Events"部分就提供了这样的信息，可以让我们只关注主要的问题。

Top 5 Timed Events

正如前面提到的，"Top 5 Timed Events"是AWR报告中最重要的部分。它指出了数据库的sessions花费时间最多的等待事件，如下：

Top 5 Timed Events Avg %Total

~~~~~~~~~~~~~~~~~~ wait Call

Event Waits Time (s) (ms) Time Wait Class

------------------------------ ------------ ----------- ------ ------ ----------

db file scattered read 10,152,564 81,327 8 296 User I/O

db file sequential read 10,327,231 75,878 7 276 User I/O

CPU time 56,207 205

read by other session 4,397,330 33,455 8 122 User I/O

PX Deq Credit: send blkd 31,398 26,576 846 97 Other

-------------------------------------------------------------

Top 5 Events部分包含了一些跟Events（事件）相关的信息。它记录了这期间遇到的等待的总次数，等待所花费的总时间，每次等待的平均时间；这一部分是按照每个Event占总体call time的百分比来进行排序的。

根 据Top 5 Events部分的信息的不同，接下来我们需要检查AWR报告的其他部分，来验证发现的问题或者做定量分析。等待事件需要根据报告期的持续时间和当时数据 库中的并发用户数进行评估。如：10分钟内1000万次的等待事件比10个小时内的1000万等待更有问题；10个用户引起的1000万次的等待事件比 10,000个用户引起的相同的等待要更有问题。

就像上面的例子，将近60%的时间是在等待IO相关的事件。

其他20%的时间是花在使用或等待CPU time上。过高的CPU使用经常是性能不佳的SQL引起的（或者这些SQL有可能用更少的资源完成同样的 *** 作）；对于这样的SQL，过多的IO *** 作也是一个症状。关于CPU使用方面，我们会在之后讨论。

在以上基础上，我们将调查是否这个等待事件是有问题的。若有问题，解决它；若是正常的，检查下个等待事件。

过多的IO相关的等待一般会有两个主要的原因：

Top 5 Events部分的显示的信息会帮助我们检查：

需要注意，接下来的分析步骤取决于我们在TOP 5部分的发现。在上面的例子里，3个top wait event表明问题可能与SQL语句执行计划不好有关，所以接下来我们要去分析"SQL Statistics"部分。

同样的，因为我们并没有看到latch相关的等待，latch在我们这个例子里并没有引发严重的性能问题；那么我们接下来就完全不需要分析latch相关的信息。

一 般来讲，如果数据库性能很慢，TOP 5等待事件里"CPU"， "db file sequential read" 和"db file scattered read" 比较明显（不管它们之间的顺序如何），我们总是需要检查Top SQL (by logical and physical reads)部分；调用SQL Tuning Advisor或者手工调优这些SQL来确保它们是有效率的运行。

是否数据库做了大量的读 *** 作：

上面的图显示了在这段时间里两类读 *** 作都分别大于1000万，这些 *** 作是否过多取决于报告的时间是1小时或1分钟。我们可以检查AWR报告的elapsed time如果这些读 *** 作确实是太多了，接下来我们需要检查AWR报告中 SQL Statistics 部分的信息，因为读 *** 作都是由SQL语句发起的。

是否是每次的IO读 *** 作都很慢：

上面的图显示了在这段时间里两类读 *** 作平均的等待时间是小于8ms的

至于8ms是快还是慢取决于底层的硬件设备；一般来讲小于20ms的都可以认为是可以接受的。

我们还可以在AWR报告"Tablespace IO Stats"部分得到更详细的信息

Tablespace IO Stats DB/Inst: VMWREP/VMWREP Snaps: 1-15

-> ordered by IOs (Reads + Writes) desc

Tablespace

------------------------------

Av Av Av Av Buffer Av Buf

Reads Reads/s Rd(ms) Blks/Rd Writes Writes/s Waits Wt(ms)

-------------- ------- ------ ------- ------------ -------- ---------- ------

TS_TX_DATA

14,246,367 283 76 46 145,263,880 2,883 3,844,161 83

USER

204,834 4 107 10 17,849,021 354 15,249 98

UNDOTS1

19,725 0 30 10 10,064,086 200 1,964 49

AE_TS

4,287,567 85 54 67 932 0 465,793 37

TEMP

2,022,883 40 00 58 878,049 17 0 00

UNDOTS3

1,310,493 26 46 10 941,675 19 43 00

TS_TX_IDX

1,884,478 37 73 10 23,695 0 73,703 83

>SYSAUX

346,094 7 56 39 112,744 2 0 00

SYSTEM

101,771 2 79 35 25,098 0 653 27

如上图，我们关心Av Rd(ms)的指标。如果它高于20ms并且同时有很多读 *** 作的，我们可能要开始从OS的角度调查是否有潜在的IO问题。

注：对于一些比较空闲的tablespace/files,我们可能会得到一个比较大的Av Rd(ms)值；对于这样的情况，我们应该忽略这样的tablespace/files;因为这个很大的值可能是由于硬盘自旋(spin)引起的，没有太大的参考意义。比如对

于一个有1000万次读 *** 作而且很慢的系统，引起问题的基本不可能是一个只有10次read的tablespace/file

虽 然高"db file scattered read"和"db file sequential read"等待可以是I / O相关的问题，但是很多时候这些等待也可能是正常的；实际上，对一个已经性能很好的数据库系统，这些等待事件往往在top 5等待事件里，因为这意味着您的数据库没有那些真正的“问题”。

诀窍是能够评估引起这些等待的语句是否使用了最优的访问路径。如果"db file scattered read"比较高，那么相关的SQL语句可能使用了全表扫描而没有使用索引（也许是没有创建索引，也许是没有合适的索引）；相应的，如果"db file sequential read"过多，则表明也许是这些SQL语句使用了selectivity不高的索引从而导致访问了过多不必要的索引块或者使用了错误的索引。这些等待可 能说明SQL语句的执行计划不是最优的。

接下来就需要通过AWR来检查这些top SQL是否可以进一步的调优，我们可以查看AWR报告中 SQL Statistics 的部分

上面的例子显示了20%的时间花在了等待或者使用CPU上，我们也需要检查 SQL statistics 部分来进一步的分析。

数据库做了太多的读 *** 作

每次的IO读 *** 作都很慢

事件"db file scattered read"一般表明正在做由全表扫描或者index fast full scan引起的多块读。

事件"db file sequential read"一般是由不能做多块读的 *** 作引起的单块读（如读索引）

SQL Statistics

AWR包含了一些不同的SQL统计值：

根据Top 5 部分的Top Wait Event不同，我们需要检查不同的SQL statistic。

在我们这个例子里，Top Wait Event是"db file scattered read"，"db file sequential read"和CPU；我们最需要关心的是SQL ordered by CPU Time, Gets and Reads。

我们会从"SQL ordered by gets"入手，因为引起高buffer gets的SQL语句一般是需要调优的对象。

SQL ordered by Gets

-> Resources reported for PL/SQL code includes the resources used by all SQL

statements called by the code

-> Total Buffer Gets: 4,745,943,815

-> Captured SQL account for 1222% of Total

Gets CPU Elapsed

Buffer Gets Executions per Exec %Total Time (s) Time (s) SQL Id

-------------- ------------ ------------ ------ -------- --------- -------------

1,228,753,877 168 7,314,0112 259 802246 840473 5t1y1nvmwp2

SELECT ADDRESSID",CURRENT$"ADDRESSTYPEID",CURRENT$URRENT$"ADDRESS3",

CURRENT$"CITY",CURRENT$"ZIP",CURRENT$"STATE",CURRENT$"PHONECOUNTRYCODE",

CURRENT$"PHONENUMBER",CURRENT$"PHONEEXTENSION",CURRENT$"FAXCOU

1,039,875,759 62,959,363 165 219 532027 561896 grr4mg7ms81

Module: DBMS_SCHEDULER

INSERT INTO "ADDRESS_RDONLY" ("ADDRESSID","ADDRESSTYPEID","CUSTOMERID","

ADDRESS1","ADDRESS2","ADDRESS3","CITY","ZIP","STATE","PHONECOUNTRYCODE","PHONENU

854,035,223 168 5,083,5430 180 571350 745895 4at7cbx8hnz

SELECT "CUSTOMERID",CURRENT$"ISACTIVE",CURRENT$"FIRSTNAME",CURRENT$"LASTNAME",CU<

RRENT$"ORGANIZATION",CURRENT$"DATEREGISTERED",CURRENT$"CUSTOMERSTATUSID",CURR

ENT$"LASTMODIFIEDDATE",CURRENT$"SOURCE",CURRENT$"EMPLOYEEDEPT",CURRENT$

对这些Top SQL,可以手工调优，也可以调用SQL Tuning Advisor。

分析：

Other SQL Statistic Sections

就像之前提到的那样，AWR报告中有很多不同的部分用来分析各种不同的问题。如果特定的问题并没有出现，那么分析AWR报告的这些部分并不能有很大的帮助。

下面提到了一些可能的问题：

Waits for 'Cursor: mutex/pin' 如 果发现了一些像"Cursor: pin S wait on X" 或"Cursor: mutex X" 类的mutex等待，那么可能是由于parsing引起的问题。检查"SQL ordered by Parse Calls" 和"SQL ordered by Version Count"部分的Top SQL，这些SQL可能引起这类的问题。

单次执行buffer gets过多

SQL_ID为'5t1y1nvmwp2'和'4at7cbx8hnz'的SQL语句总共被执行了168次，但是每次执行引起的buffer gets超过500万。这两个SQL应该是主要的需要调优的候选者。

执行次数过多

SQL_ID 'grr4mg7ms81' 每次执行只是引起16次buffer gets,减少这条SQL每次执行的buffer get可能并不能显著减少总共的buffer gets。这条语句的问题是它执行的太频繁了，6500万次。

改变这条SQL的执行次数可能会更有意义。这个SQL看起来是在一个循环里面被调用，如果可以让它一次处理的数据更多也许可以减少它执行的次数。

-> Total Buffer Gets: 4,745,943,815

假设这是一个一个小时的AWR报告，4,745,943,815是一个很大的值；所以需要进一步分析这个SQL是否使用了最优的执行计划

Individual Buffer Gets

上面的例子里单个的SQL的buffer get非常多，最少的那个都是8亿5千万。这三个SQL指向了两个不同的引起过多buffers的原因：

注意：对于某些非常繁忙的系统来讲，以上的数字可能都是正常的。这时候我们需要把这些数字跟正常时段的数字作对比，如果没有什么太大差别，那么这些SQL并不是引起问题的元凶（虽然通过调优这些SQL我们仍然可以受益）

Load Profile

根据Top 5等待事件的不同，"Load Profile"可以提供一些有用的背景资料或潜在问题的细节信息。

Load Profile

~~~~~~~~~~~~ Per Second Per Transaction

--------------- ---------------

Redo size: 4,585,41480 3,165,88314

Logical reads: 94,18563 65,02807

Block changes: 40,02857 27,63671

Physical reads: 2,20612 1,52316

Physical writes: 3,93997 2,72025

User calls: 5008 3458

Parses: 2696 1861

Hard parses: 149 103

Sorts: 1836 1268

Logons: 013 009

Executes: 4,92589 3,40096

Transactions: 145

% Blocks changed per Read: 4250 Recursive Call %: 9919

Rollback per transaction %: 5969 Rows per Sort: 192264

在这个例子里，Top 5 Events部分显示问题可能跟SQL的执行有关，那么我们接下来检查load profile部分。

如果您检查AWR report是为了一般性的性能调优，那么可以看到有比较多的redo activity和比较高的physical writes Physical writes比physical read要高，并且有42%的块被更改了

此外，hard parse的次数要少于soft parse

如果mutex等待事件比较严重，如"library cache: mutex X"，那么查看所有parse的比率会更有用。

当然，如果把Load Profile部分跟正常时候的AWR报告做比较会更有用，比如，比较redo size, users calls, 和 parsing这些性能指标。

Instance Efficiency

Instance Efficiency部分更适用于一般性的调优，而不是解决某个具体问题（除非等待事件直接指向这些指标）。

Instance Efficiency Percentages (Target 100%)

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Buffer Nowait %: 9991 Redo NoWait %: 10000

Buffer Hit %: 9814 In-memory Sort %: 9998

Library Hit %: 9991 Soft Parse %: 9448

Execute to Parse %: 9945 Latch Hit %: 9997

Parse CPU to Parse Elapsd %: 7123 % Non-Parse CPU: 9900

从我们的这个例子来看，最有用的信息是%Non-Parse CPU，它表明几乎所有的CPU都消耗在了Execution而不是Parse上，所以调优SQL会对性能有改善。

一、 磁盘方面调优

1 规范磁盘阵列

RAID 10比RAID5更适用于OLTP系统，RAID10先镜像磁盘，再对其进行分段，由于对数据的小规模访问会比较频繁，所以对OLTP适用。而RAID5,优势在于能够充分利用磁盘空间，并且减少阵列的总成本。但是由于阵列发出一个写入请求时，必须改变磁盘上已修改的块，需要从磁盘上读取“奇偶校验”块，并且使用已修改的块计算新的奇偶校验块，然后把数据写入磁盘，且会限制吞吐量。对性能有所影响，RAID5适用于OLAP系统。

2 数据文件分布

分离下面的东西,避免磁盘竞争

Ø SYSTEM表空间

Ø TEMPORARY表空间

Ø UNDO表空间

Ø 联机重做日志（放在最快的磁盘上）

Ø *** 作系统磁盘

Ø ORACLE安装目录

Ø 经常被访问的数据文件

Ø 索引表空间

Ø 归档区域（应该总是与将要恢复的数据分离）

例：

² /: System

² /u01: Oracle Software

² /u02: Temporary tablespace, Control file1

² /u03: Undo Segments, Control file2

² /u04: Redo logs, Archive logs, Control file4

² /u05: System, SYSAUX tablespaces

² /u06: Data1 ,control file3

² /u07: Index tablespace

² /u08: Data2

通过下列语句查询确定IO问题

select name ,phyrds,phywrts,readtim,writetim

from v$filestat a,v$datafile b

where afile#=bfile# order by readtim desc;

3 增大日志文件

u 增大日志文件的大小，从而增加处理大型INSERT,DELETE,UPDATE *** 作的比例

查询日志文件状态

select amember,b from v$logfile a,v$log b where aGROUP#=bGROUP#

查询日志切换时间

select bRECID,to_char(bFIRST_TIME,'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') start_time,aRECID,to_char(aFIRST_TIME,'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') end_time,round(((aFIRST_TIME-bFIRST_TIME)25)60,2) minutes

from v$log_history a ,v$log_history b

where aRECID=bRECID+1

order by aFIRST_TIME desc

增大日志文件大小，以及对每组增加日志文件（一个主文件、一个多路利用文件）

u 增大LOG_CHECKPOINT_INTERVAL参数，现已不提倡使用它

如果低于每半小时切换一次日志，就增大联机重做日志大小。如果处理大型批处理任务时频繁进行切换，就增大联机重做日志数目。

alter database add logfile member ‘/logora’ to group 1;

alter database drop logfile member ‘/logora’;

4 UNDO表空间

修改三个初始参数：

UNDO_MANAGEMENT=AUTO

UNDO_TABLESPACE=CLOUDSEA_UNDO

UNDO_RETENTION=<#of minutes>

5 不要在系统表空间中执行排序

二、 初始化参数调优

32位的寻址最大支持应该是2的32次方，就是4G大小。但实际中32位系统（XP，windows2003等MS32位系统, ubuntu等linux32 位系统）要能利用4G内存，都是采用内存重映射技术。需要主板及系统的支持。如果关闭主板BIOS的重映射功能，系统将不能利用4G内存，可能只达35G而在windows下看到的一般为325G。所以SGA设置为内存的40%，但不能超过325G

1 重要初始化参数

l SGA_MAX_SIZE

l SGA_TARGET

l PGA_AGGREGATE_TARGET

l DB_CACHE_SIZE

l SHARED_POOL_SIZE

2 调整DB_CACHE_SIZE来提高性能

它设定了用来存储和处理内存中数据的SGA区域大小，从内存中取数据比磁盘快10000倍以上

根据以下查询出数据缓存命中率

select sum(decode(name,'physical reads',value,0)) phys,

sum(decode(name,'db block gets',value,0)) gets,

sum(decode(name,'consistent gets',value,0)) con_gets,

(1- (sum(decode(name,'physical reads',value,0))/(sum(decode(name,'db block gets',value,0))+sum(decode(name,'consistent gets',value,0)) ) ))100 Hitratio

from v$sysstat;

一个事务处理程序应该保证得到95%以上的命中率，命中率从90%提高到98%可能会提高500%的性能，ORACLE正在通过CPU或服务时间与等待时间来分析系统性能，不太重视命中率，不过现在的库缓存和字典缓存仍将命中率作为基本的调整方法。

在调整DB_CACHE_SIZE时使用V$DB_CACHE_ADVICE

select size_for_estimate, estd_physical_read_factor, estd_physical_reads

from v$db_cache_advice

where name = 'DEFAULT';

如果查询的命中率过低，说明缺少索引或者索引受到限制，通过V$SQLAREA视图查询执行缓慢的SQL

3 设定DB_BLOCK_SIZE来反映数据读取量大小

OLTP一般8K

OLAP一般16K或者32K

4 调整SHARED_POOL_SIZE以优化性能

正确地调整此参数可以同等可能地共享SQL语句，使得在内存中便能找到使用过的SQL语句。为了减少硬解析次数，优化对共享SQL区域的使用，需尽量使用存储过程、使用绑定变量

保证数据字典缓存命中率在95%以上

select ((1- sum(getmisses)/(sum(gets)+sum(getmisses)))100) hitratio

from v$rowcache

where gets+getmisses <>0;

如果命中率小于 99％，就可以考虑增加shared pool 以提高library cache 的命中率

SELECT SUM(PINS) "EXECUTIONS",SUM(RELOADS) "CACHE MISSES WHILE EXECUTING",1 - SUM(RELOADS)/SUM(PINS)

FROM V$LIBRARYCACHE;

通常规则是把它定为DB_CACHE_SIZE大小的50%－150%，在使用了大量存储过程或程序包，但只有有限内存的系统里，最后分配为150%。在没有使用存储过程但大量分配内存给DB_CACHE_SIZE的系统里，这个参数应该为10%－20%

5 调整PGA_AGGREGATE_TARGET以优化对内存的应用

u OLTP ：totalmemory80%20%

u DSS: totalmemory80%50%

6 25个重要初始化参数

² DB_CACHE_SIZE：分配给数据缓存的初始化内存

² SGA_TARGET：使用了自动内存管理，则设置此参数。设置为0可禁用它

² PGA_AGGREGATE_TARGET：所有用户PGA软内存最大值

² SHARED_POOL_SIZE：分配给数据字典、SQL和PL／SQL的内存

² SGA_MAX_SIZE：SGA可动态增长的最大内存

² OPTIMIZER_MODE：

² CURSOR_SHARING：把字面SQL转换成带绑定变更的SQL，可减少硬解析开销

² OPTIMIZER_INDEX_COST_ADJ：索引扫描成本和全表扫描成本进行调整，设定在1－10间会强制频繁地使用索引，保证索引可用性

² QUERY_REWRITE_ENABLED：用于启用具体化视图和基于函数的索引功能

² DB_FILE_MULTIBLOCK_READ_COUNT：对于全表扫描，为了更有效执行IO，此参数可在一次IO中读取多个块

² LOG_BUFFER：为内存中没有提交的事务分配缓冲区（非动态参数）

² DB_KEEP_CACHE_SIZE：分配给KEEP池或者额外数据缓存的内存

² DB_RECYCLE_CACHE_SIZE：

² DBWR_IO_SLAVES：如果没有异步IO，参数等同于DB_WRITER_PROCESSES模拟异步IO而分配的从SGA到磁盘的写入器数。如果有异步IO，则使用DB_WRITER_PROCESSES设置多个写程序，在DBWR期间更快地写出脏块

² LARGE_POOL_SIZE：分配给大型PLSQL或其他一些很少使用的ORACLE选项LARGET池的总块数

² STATISTICS_LEVEL：启用顾问信息，并可选择提供更多OS统计信息来改进优化器决策。默认：TYPICAL

² JAVA_POOL_SIZE：为JVM使用的JAVA存储过程所分配的内存

² JAVA_MAX_SESSIONSPACE_SIZE：跟踪JAVA类的用户会话状态所用内存上限

² MAX_SHARED_SERVERS：当使用共享服务器时的共享服务器上限

² WORKAREA_SIZE_POLICY：启用PGA大小自动管理

² FAST_START_MTTR_TARGET：完成一次崩溃恢复的大概时间／S

² LOG_CHECKPOINT_INTERVAL：检查点频率

² OPEN_CURSORS：指定了保存用户语句的专用区域大小，如此设置过高会导致ORA-4031

² DB_BLOCK_SIZE：数据库默认块大小

² OPTIMIZER_DYNAMIC_SAMPLING：控制动态抽样查询读取的块数量，对正在使用全局临时表的系统非常有用

三、 SQL调优1 使用提示

11 改变执行路径

通过OPTIMIZER_MODE参数指定优化器使用方法，默认ALL_ROWS

Ø ALL_ROWS 可得最佳吞吐量执行查询所有行

Ø FIRST_ROWS(n) 可使优化器最快检索出第一行:

select /+ FIRST_ROWS(1) / store_id,… from tbl_store

12 使用访问方法提示

允许开发人员改变访问的实际查询方式，经常使用INDEX提示

Ø CLUSTER 强制使用集群

Ø FULL

Ø HASH

Ø INDEX 语法：/+ INDEX (TABLE INDEX1,INDEX2…) / COLUMN 1,…

当不指定任何INDEX时，优化器会选择最佳的索引

SELECT /+ INDEX / STORE_ID FROM TBL_STORE

Ø INDEX_ASC 8I开始默认是升序，所以与INDEX同效

Ø INDEX_DESC

Ø INDEX_COMBINE 用来指定多个位图索引，而不是选择其中最好的索引

Ø INDEX_JOIN 只需访问这些索引，节省了重新检索表的时间

Ø INDEX_FFS 执行一次索引的快速全局扫描，只处理索引，不访问具体表

Ø INDEX_SS

Ø INDEX_SSX_ASC

Ø INDEX_SS_DESC

Ø NO_INDEX

Ø NO_INDEX_FFS

Ø NO_INDEX_SS

13 使用查询转换提示

对于数据仓库非常有帮助

Ø FACT

Ø MERGE

Ø NO_EXPAND 语法：/+ NO_EXPAND / column1,…

保证OR组合起的IN列表不会陷入困境，/+ FIRST_ROWS NO_EXPAND /

Ø NO_FACT

Ø NO_MERGE

Ø NO_QUERY_TRANSFORMATION

Ø NO_REWRITE

Ø NO_STAR_TRANSFORMATION

Ø NO_UNSET

Ø REWRITE

Ø STAR_TRANSFORMATION

Ø UNSET

Ø USE_CONCAT

14 使用连接 *** 作提示

显示如何将连接表中的数据合并在一起，可用两提示直接影响连接顺序。LEADING指定连接顺序首先使用的表，ORDERED告诉优化器基于FROM子句中的表顺序连接这些表，并使用第一个表作为驱动表（最行访问的表）

ORDERED语法：/+ ORDERED / column 1,…

访问表顺序根据FROM后的表顺序来

LEADING语法：/+ LEADING(TABLE1) / column 1,…

类似于ORDER，指定驱动表

Ø NO_USE_HASH

Ø NO_USE_MERGE

Ø NO_USE_NL

Ø USE_HASH前提足够的HASH_AREA_SIZE或PGA_AGGREGATE_TARGET

通常可以为较大的结果集提供最佳的响应时间

Ø USE_MERGE

Ø USE_NL 通常可以以最快速度返回一个行

Ø USE_NL_WITH_INDEX

15 使用并行执行

Ø NO_PARALLEL

Ø NO_PARALLEL_INDEX

Ø PARALLEL

Ø PARALLEL_INDEX

Ø PQ_DISTRIBUTE

16 其他提示

Ø APPEND 不会检查当前所用块中是否有剩余空间，而直接插入到表中，会直接将数据添加到新的块中。

Ø CACHE 会将全表扫描全部缓存到内存中，这样可直接在内存中找到数据，不用在磁盘上查询

Ø CURSOR_SHARING_EXACT

Ø DRIVING_SITE

Ø DYNAMIC_SAMPLING

Ø MODEL_MIN_ANALYSIS

Ø NOAPPEND

Ø NOCACHE

Ø NO_PUSH_PRED

Ø NO_PUSH_SUBQ

Ø NO_PX_JOIN_FILTER

Ø PUSH_PRED

Ø PUSH_SUBQ 强制先执行子查询，当子查询很快返回少量行时，这些行可以用于限制外部查询返回行数，可极大地提高性能

例：select /+PUSH_SUBQ / empempno,empename

From emp,orders

where empdeptno=(select deptno from dept where loc=’1’)

Ø PX_JOIN_FILTER

Ø QB_NAME

2 调整查询

21 在V$SQLAREA中选出最占用资源的查询

HASH_VALUE：SQL语句的Hash值。

ADDRESS：SQL语句在SGA中的地址。

PARSING_USER_ID：为语句解析第一条CURSOR的用户

VERSION_COUNT：语句cursor的数量

KEPT_VERSIONS：

SHARABLE_MEMORY：cursor使用的共享内存总数

PERSISTENT_MEMORY：cursor使用的常驻内存总数

RUNTIME_MEMORY：cursor使用的运行时内存总数。

SQL_TEXT：SQL语句的文本（最大只能保存该语句的前1000个字符）。

MODULE,ACTION：用了DBMS_APPLICATION_INFO时session解析第一条cursor时信息

SORTS: 语句的排序数

CPU_TIME: 语句被解析和执行的CPU时间

ELAPSED_TIME: 语句被解析和执行的共用时间

PARSE_CALLS: 语句的解析调用(软、硬)次数

EXECUTIONS: 语句的执行次数

INVALIDATIONS: 语句的cursor失效次数

LOADS: 语句载入(载出)数量

ROWS_PROCESSED: 语句返回的列总数

select busername,aDISK_READS,aEXECUTIONS,aDISK_READS/decode(aEXECUTIONS,0,1,aEXECUTIONS) rds_exec_ratio,aSQL_TEXT

from v$sqlarea a ,dba_users b

where aPARSING_USER_ID=buser_id and aDISK_READS>100 order by aDISK_READS desc;

22 在V$SQL中选出最占用资源的查询

与V$SQLAREA类似

select from

(select sql_text,rank() over (order by buffer_gets desc) as rank_buffers,to_char(100ratio_to_report(buffer_gets) over (),'99999') pct_bufgets from v$sql)

where rank_buffers <11

23 确定何时使用索引

² 当查询条件只需要返回很少的行（受限列）时，则需要建立索引，不同的版本中这个返回要求不同

V5:20% V7:7% V8i,V9i:4% V10g: 5%

查看表上的索引

select atable_name,aindex_name,acolumn_name,acolumn_position,atable_owner

from dba_ind_columns a

where atable_owner='CLOUDSEA'

² 修正差的索引，可使用提示来限制很差的索引，如INDEX，FULL提示

² 在SELECT 和WHERE中的列使用索引

如: select name from tbl where no=

建立索引：create index test on tbl(name,no) tablespace cloudsea_index storage(…)

对于系统中很关键的查询，可以考虑建立此类连接索引

² 在一个表中有多个索引时可能出现麻烦，使用提示INDEX指定使用索引

² 使用索引合并，使用提示INDEX_JOIN

² 基于函数索引，由于使用了函数造成查询很慢必须基于成本的优化模式,参数：

QUERY_REWRITE_ENALED=TRUE

QUERY_REWRITE_INTEGRITY=TRUSTED (OR ENFORCED)

create index test on sum(test);

24 在内存中缓存表

将常用的相对小的表缓存到内存中，但注意会影响到嵌套循环连接上的驱动表

alter table tablename cache;

25 使用EXISTS 与嵌套子查询 代替IN

SELECT …FROM EMP WHERE DEPT_NO NOT IN (SELECT DEPT_NO FROM DEPT WHERE DEPT_CAT=’A’);

(方法一: 高效)

SELECT …FROM EMP A,DEPT B WHERE ADEPT_NO = BDEPT(+) AND BDEPT_NO IS NULL AND BDEPT_CAT(+) = ‘A’

(方法二: 最高效)

SELECT …FROM EMP E WHERE NOT EXISTS (SELECT ‘X’ FROM DEPT D WHERE DDEPT_NO = EDEPT_NO AND DEPT_CAT = ‘A’);

四、 使用STATSPACK和AWR报表调整等待和闩锁

1 10GR2里的脚本

在$ORACLE_HOME/RDBMS/ADMIN下

Spcreatesql 通过调用spcusrsql spctabsql 和spcpkgsql创建STATSPACK环境，使用SYSDBA运行它

Spdropsql 调用sptabsql和spdusrsql删除整个STATSPACK环境，使用SYSDBA运行它

Spreportsql 这是生成报表的主要脚本，由PERFSTAT用户运行

Sprepinssql 为指定的数据库和实例生成实例报表

Sprepsqlsql 为指定的SQL散列值生成SQL报表

Sprsqinssql 为指定的数据库和实例生成SQL报表

Spautosql 使用DBMS_JOB自动进行统计数据收集（照相）

Sprepconsql 配置SQLPLUS变量来设置像阈值这样的内容的配置文件

Spurgesql 删除给定数据库实例一定范围内的快照ID，不删除基线快照

Sptruncsql 截短STATSPACK表里所有性能数据

五、 执行快速系统检查1 缓冲区命中率

查询缓冲区命中率

select (1 - (sum(decode(name, 'physical reads',value,0)) /

(sum(decode(name, 'db block gets',value,0)) +

sum(decode(name, 'consistent gets',value,0))))) 100 "Hit Ratio"

from v$sysstat;

定义：存储过程是一组为了完成特定功能的SQL语句集，是利用SQL Server所提供的Transact-SQL语言所编写的程序。作用：将常用或复杂的工作，预先用SQL语句写好并用一个指定名称存储起来， 以后需要数据库提供与已定义好的存储过程的功能相同的服务时，只需调用execute,即可自动完成命令。什么时候用：提高数据库执行速度，对数据库进行复杂 *** 作，重复使用,安全要求高例子： CREATE PROCEDURE order_tot_amt @o_id int, @p_tot int output AS SELECT @p_tot = sum(UnitpriceQuantity) FROM orderdetails WHERE ordered=@o_id GO

以上就是关于如何使用AWR报告来诊断数据库性能问题全部的内容，包括:如何使用AWR报告来诊断数据库性能问题、如何设置使oracle10g性能最优 性能调优 步骤、SQL语句问题：存储过程定义是什么什么时候用它作用是什么怎样写，来个实例！等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！