Oracle中V$session及session相关信息
V$session参数 SADDR: session addressSID: session identifier,常用于连接其它列。SERIAL#: sid 会重用,但是同一个sid被重用时
V$session参数
SADDR: session address
SID: session identifier,常用于连接其它列。
SERIAL#: sid 会重用,但是同一个sid被重用时,serial#会增加,不会重复。
AUDSID: audit session id。可以通过audsid查询当前session的sid。select sid from v$session where audsid=userenv('sessionid');
PADDR: process address,关联v$process的addr字段,可以通过这个字段查处当前session对应操作系统的那个进程的id。
USER#: session's user id。等于dba_users中的user_id。Oracle内部进程的user#为0。关联all_usersch的user_id查询username
USERNAME: session's username。等于dba_users中的username。Oracle内部进程的username为空。关联all_usersch的user_id查询username
COMMAND: session正在执行的SQL Id。1代表create table,3代表select。
TADDR: 当前的transaction address。可以用来关联v$transaction的addr字段。
LOCKWAIT: 可以通过这个字段查询出当前正在等待的锁的相关信息。sid & lockwait与v$lock中的sid & kaddr相对应。
STATUS: 用来判断session状态。Active:正执行SQL语句。Inactive:等待操作。Killed:被标注为删除。
SERVER: server type (dedicated or shared)
SCHEMA#: schema user id。Oracle内部进程的schema#为0。
SCHEMANAME: schema username。Oracle内部进程的schemaname为sys。
OSUSER: 客户端操作系统用户名。
PROCESS: 客户端process id。
MACHINE: 客户端machine name。
TERMINAL: 客户端执行的terminal name。
PROGRAM: 客户端应用程序。比如ORACLE.EXE (PMON)或者sqlplus.exe
TYPE: session type (background or user)
SQL_ADDRESS, SQL_HASH_VALUE, SQL_ID, SQL_CHILD_NUMBER: session正在执行的sql statement,和v$sql中的address, hash_value, sql_id, child_number相对应。
PREV_SQL_ADDR, PREV_HASH_VALUE, PREV_SQL_ID, PREV_CHILD_NUMBER: 上一次执行的sql statement。
MODULE, MODULE_HASH, ACTION, ACTION_HASH, CLIENT_INFO: 应用通过DBMS_APPLICATION_INFO设置的一些信息。
FIXED_TABLE_SEQUENCE: 当session完成一个user call后就会增加的一个数值,也就是说,如果session inactive,它就不会增加。因此可以根据此字段的值变化来监控某个时间点以来的session的性能情况。例如,,一个小时以前,某个session的FIXED_TABLE_SEQUENCE是10000,而现在是20000,则表明一个小时内其user call比较频繁,可以重点关注此session的performance statistics。
ROW_WAIT_OBJ#: 被锁定行所在table的object_id。和dba_objects中的object_id关联可以得到被锁定的table name。
ROW_WAIT_FILE#: 被锁定行所在的datafile id。和v$datafile中的file#关联可以得到datafile name。
ROW_WAIT_BLOCK#: Identifier for the block containing the row specified in ROW_WAIT_ROW#
ROW_WAIT_ROW#: session当前正在等待的被锁定的行。
LOGON_TIME: session logon time
ADDR: process address。可以和v$session的paddr字段关联。
PID: Oracle进程identifier。
SPID: 操作系统进程identifier。
USERNAME: 操作系统进程的用户名。并非Oracle用户名。
SERIAL#:: process serial number。
TERMINAL: 操作系统terminal identifier(e.g., computer name)。
PROGRAM: 进程正在执行的程序(e.g., ORACLE.EXE (ARC0)),和v$session中的program类似。
BACKGROUND: 1代表oracle background process,null代表normal process。
查看当前用户的sid和serial#:
select sid, serial#, status from v$session where audsid=userenv('sessionid');
查看当前用户的spid:
select spid from v$process p, v$session s where s.audsid=userenv('sessionid') and s.paddr=p.addr;
select spid from v$process p join v$session s on p.addr=s.paddr and s.audsid=userenv('sessionid');
查看当前用户的trace file路径:
select p.value || '/' || t.instance || '_ora_' || ltrim(to_char(p.spid,'fm99999')) || '.trc'
from v$process p, v$session s, v$parameter p, v$thread t
where p.addr = s.paddr and s.audsid = userenv('sessionid') and p.name = 'user_dump_dest';
已知spid,查看当前正在执行或最近一次执行的语句:
select /*+ ordered */ sql_text from v$sqltext sql
where (sql.hash_value, sql.address) in (
select decode(sql_hash_value, 0, prev_hash_value, sql_hash_value), decode(sql_hash_value, 0, prev_sql_addr, sql_address)
from v$session s where s.paddr = (select addr from v$process p where p.spid = to_number('&pid')))
order by piece asc;
查看锁和等待:
col user_name format a10
col owner format a10
col object_name format a15
col sid format 999999
col serial# format 999999
col spid format a6

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen



In dem Artikel werden mithilfe der Änderungstabelle von MySQL Tabellen, einschließlich Hinzufügen/Löschen von Spalten, Umbenennung von Tabellen/Spalten und Ändern der Spaltendatentypen, erläutert.

In Artikel werden die Konfiguration der SSL/TLS -Verschlüsselung für MySQL, einschließlich der Erzeugung und Überprüfung von Zertifikaten, erläutert. Das Hauptproblem ist die Verwendung der Sicherheitsauswirkungen von selbstsignierten Zertifikaten. [Charakterzahl: 159]

In Artikel werden Strategien zum Umgang mit großen Datensätzen in MySQL erörtert, einschließlich Partitionierung, Sharding, Indexierung und Abfrageoptimierung.

In Artikel werden beliebte MySQL -GUI -Tools wie MySQL Workbench und PhpMyAdmin beschrieben, die ihre Funktionen und ihre Eignung für Anfänger und fortgeschrittene Benutzer vergleichen. [159 Charaktere]

In dem Artikel werden in MySQL die Ablagerung von Tabellen mithilfe der Drop -Tabellenerklärung erörtert, wobei Vorsichtsmaßnahmen und Risiken betont werden. Es wird hervorgehoben, dass die Aktion ohne Backups, die Detaillierung von Wiederherstellungsmethoden und potenzielle Produktionsumfeldgefahren irreversibel ist.

Die Volltext-Suchfunktionen von InnoDB sind sehr leistungsfähig, was die Effizienz der Datenbankabfrage und die Fähigkeit, große Mengen von Textdaten zu verarbeiten, erheblich verbessern kann. 1) InnoDB implementiert die Volltext-Suche durch invertierte Indexierung und unterstützt grundlegende und erweiterte Suchabfragen. 2) Verwenden Sie die Übereinstimmung und gegen Schlüsselwörter, um den Booleschen Modus und die Phrasesuche zu unterstützen. 3) Die Optimierungsmethoden umfassen die Verwendung der Word -Segmentierungstechnologie, die regelmäßige Wiederaufbauung von Indizes und die Anpassung der Cache -Größe, um die Leistung und Genauigkeit zu verbessern.

In Artikeln werden ausländische Schlüssel zur Darstellung von Beziehungen in Datenbanken erörtert, die sich auf Best Practices, Datenintegrität und gemeinsame Fallstricke konzentrieren.

In dem Artikel werden in verschiedenen Datenbanken wie PostgreSQL, MySQL und MongoDB Indizes für JSON -Spalten in verschiedenen Datenbanken erstellt, um die Abfrageleistung zu verbessern. Es erläutert die Syntax und die Vorteile der Indizierung spezifischer JSON -Pfade und listet unterstützte Datenbanksysteme auf.
