《Oracle AWR与ASH性能报告深入解析》-核心参数详解-手操-图文
《OracleAWR与ASH性能报告深入解析》一数据库版本LEO1@LEO1select*fromv$version;BANNER---------------------------------..
《Oracle AWR与ASH性能报告深入解析》
一数据库版本
LEO1@LEO1> select * from v$version;
BANNER
--------------------------------------------------------------------------------
Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.1.0 - 64bit Production
PL/SQL Release 11.2.0.1.0 - Production
CORE 11.2.0.1.0 Production
TNS for Linux: Version 11.2.0.1.0 - Production
NLSRTL Version 11.2.0.1.0 - Production
二 AWR性能诊断报告
AWR：Automatic Workload Repository 自动工作负载信息库
通常在诊断数据库性能的时候分三个阶段
第一阶段：SQL语句级性能优化
第二阶段：session级性能优化，这时我们可以用ASH来做分析
第三阶段：DB级性能优化，AWR就是数据库层性能诊断报告，当我们无法判断数据库哪里性能出现问题时我们可以做一个全身体检报告来找到我们瓶颈所在。
AWR机制：通过对系统整体动态采样收集快照信息，存储在SYSAUX表空间，每小时采样一次，可以保存7天，MMON进程实施，快照分析后写入DBA_HIST_%开头的数据字典。
AWR信息来源：DBA_HIST_%开头的数据字典，请见下图
LEO1@LEO1> select table_name from dictionary where table_name like 'DBA_HIST_%';
TABLE_NAME
------------------------------------------------
DBA_HIST_ACTIVE_SESS_HISTORY
DBA_HIST_ASH_SNAPSHOT
DBA_HIST_BASELINE
DBA_HIST_BASELINE_DETAILS
DBA_HIST_BASELINE_METADATA
DBA_HIST_BASELINE_TEMPLATE
DBA_HIST_BG_EVENT_SUMMARY
DBA_HIST_BUFFERED_QUEUES
DBA_HIST_BUFFERED_SUBSCRIBERS
DBA_HIST_BUFFER_POOL_STAT
DBA_HIST_CLUSTER_INTERCON
DBA_HIST_COLORED_SQL
DBA_HIST_COMP_IOSTAT
DBA_HIST_CR_BLOCK_SERVER
DBA_HIST_CURRENT_BLOCK_SERVER
DBA_HIST_DATABASE_INSTANCE
DBA_HIST_DATAFILE
DBA_HIST_DB_CACHE_ADVICE
…………………………………………………
109 rows selected.
AWR信息就是来自上面这些数据字典表，它是把这些表中数据进行汇总统计后生成HTML or TXT格式
LEO1@LEO1> select snap_id,name,value from DBA_HIST_SGA where snap_id>=173 and snap_id
SNAP_ID NAME VALUE
---------- ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
173 Database Buffers 117440512
173 Fixed Size 2214856
173 Redo Buffers 8052736
173 Variable Size 385877048
174 Database Buffers 117440512
174 Fixed Size 2214856
174 Redo Buffers 8052736
174 Variable Size 385877048
上面这个例子显示了173-174快照中SGA的信息
OEM可以生成图形化性能分析图，UI版AWR
AWR基线：我们可以在数据库平稳正常的状态下创建AWR基线（参照物），在实际生产中可以作为性能指标曲线的一个参照物，有了基线对比，我们就可以很方便的了解到系统的一个真实的性能趋势。
AWR创建：sqlplus / as system @下面的脚本就可以创建AWR报告了
创建脚本目录：/u01/app/oracle/product/11.2.0/db_1/rdbms/admin/awrrpt.sql
AWR报告分析说明
1. WORKLOAD REPOSITORY report for
2. DB Name
DB Id
Instance
Inst num
Startup Time
Release
RAC
EMSTA
433507400
emsta1
1
14-Aug-12 22:08
11.2.0.2.0
YES
Host Name
Platform
CPUs
Cores
Sockets
Memory (GB)
emsta1
Solaris[tm] OE (64-bit)
64
32
8
128.00
Snap Id
Snap Time
Sessions
Cursors/Session
Begin Snap:
6023
07-Sep-12 14:00:09
1788
2.8
End Snap:
6026
07-Sep-12 17:00:06
1793
2.9
Elapsed:
179.94 (mins)
DB Time:
79.25 (mins)
数据库名：EMSTA DB ID：433507400 实例名：emsta1 第一个实例 启动时间 版本 是RAC
主机名：emsta1 操作系统平台：Solaris 64位 64颗CPU 32核 内存：128GB
由上述硬件判断这是2台小机组成的RAC模式数据库，上面的是实例1，下面的是实例2，名称后缀不同。
起始快照id：6023
终止快照id：6026 快照与快照间隔1小时从14：00~17：00一共3小时采样信息
起始快照与终止快照间隔时间：180分钟
所有用户使用数据库时间总和（累加值）：80分钟
起始时间有1788个会话，每个会话使用2.8个游标
结束时间有1793个会话，，每个会话使用2.9个游标
DB Name
DB Id
Instance
Inst num
Startup Time
Release
RAC
EMSTA
433507400
emsta2
2
14-Aug-12 22:08
11.2.0.2.0
YES
Host Name
Platform
CPUs
Cores
Sockets
Memory (GB)
emsta2
Solaris[tm] OE (64-bit)
64
32
8
128.00
Snap Id
Snap Time
Sessions
Cursors/Session
Begin Snap:
6023
07-Sep-12 14:00:09
1363
3.0
End Snap:
6026
07-Sep-12 17:00:06
1378
3.0
Elapsed:
179.94 (mins)
DB Time:
136.61 (mins)
实例2中各个部分的含义值和实例1相同，这里不再另外说明
2.cache size
Begin
End
Buffer Cache:
15,360M
15,360M
Std Block Size:
8K
Shared Pool Size:
6,272M
6,272M
Log Buffer:
111,456K
Instance1：数据库缓冲区15360M
共享池6272M
redo log 缓冲区111.456M
数据块大小8K
Buffer Cache:
13,696M
13,696M
Std Block Size:
8K
Shared Pool Size:
6,144M
6,144M
Log Buffer:
111,456K
Instance2：数据库缓冲区13696M
共享池6144M
redo log 缓冲区111.456M
数据块大小8K
2个实例的SGA有一点点的大小差异，但是差距不大。
3.Load profile
数据库负载属性信息 美秒 每个事物 每次执行 每次调用
Per Second
Per Transaction
Per Exec
Per Call
DB Time(s):
0.4
0.3
0.01
0.00
DB CPU(s):
0.4
0.2
0.01
0.00
Redo size:
15,275.9
8,983.0
Logical reads:
13,716.1
8,065.8
Block changes:
79.2
46.6
Physical reads:
365.3
214.8
Physical writes:
4.5
2.7
User calls:
232.7
136.8
Parses:
11.4
6.7
Hard parses:
0.3
0.2
W/A MB processed:
2.7
1.6
Logons:
0.0
0.0
Executes:
54.3
32.0
Rollbacks:
0.0
0.0
Transactions:
1.7
Instance1：逻辑读和物理读较多，是以读为主
Instance2：物理写较多，是以写为主
如果我们有一个基线值，就好比较性能优略了
Per Second
Per Transaction
Per Exec
Per Call
DB Time(s):
0.8
0.1
0.00
0.00
DB CPU(s):
0.4
0.1
0.00
0.00
Redo size:
102,788.5
11,594.5
Logical reads:
4,287.6
483.6
Block changes:
436.4
49.2
Physical reads:
100.5
11.3
Physical writes:
40.6
4.6
User calls:
261.7
29.5
Parses:
108.9
12.3
Hard parses:
0.1
0.0
W/A MB processed:
0.9
0.1
Logons:
3.1
0.4
Executes:
263.1
29.7
Rollbacks:
0.0
0.0
Transactions:
8.9
业务类型不同关注数据指标也不同
OLAP：关注IO指标
OLTP：关注内存 CPU指标
4.Top 5 Timed Foreground Events
Leonarding
2013.3.10
天津&spring
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Expliquez les capacités de recherche en texte intégral InNODB.
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Les capacités de recherche en texte intégral d'InNODB sont très puissantes, ce qui peut considérablement améliorer l'efficacité de la requête de la base de données et la capacité de traiter de grandes quantités de données de texte. 1) INNODB implémente la recherche de texte intégral via l'indexation inversée, prenant en charge les requêtes de recherche de base et avancées. 2) Utilisez la correspondance et contre les mots clés pour rechercher, prendre en charge le mode booléen et la recherche de phrases. 3) Les méthodes d'optimisation incluent l'utilisation de la technologie de segmentation des mots, la reconstruction périodique des index et l'ajustement de la taille du cache pour améliorer les performances et la précision.
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Mar 19, 2025 pm 03:51 PM
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Comment configurer le cryptage SSL / TLS pour les connexions MySQL?
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L'article discute de la configuration du cryptage SSL / TLS pour MySQL, y compris la génération et la vérification de certificat. Le problème principal est d'utiliser les implications de sécurité des certificats auto-signés. [Compte de caractère: 159]
Quand une analyse de table complète pourrait-elle être plus rapide que d'utiliser un index dans MySQL?
Apr 09, 2025 am 12:05 AM
La numérisation complète de la table peut être plus rapide dans MySQL que l'utilisation d'index. Les cas spécifiques comprennent: 1) le volume de données est petit; 2) Lorsque la requête renvoie une grande quantité de données; 3) Lorsque la colonne d'index n'est pas très sélective; 4) Lorsque la requête complexe. En analysant les plans de requête, en optimisant les index, en évitant le sur-index et en maintenant régulièrement des tables, vous pouvez faire les meilleurs choix dans les applications pratiques.
Quels sont les outils de GUI MySQL populaires (par exemple, MySQL Workbench, PhpMyAdmin)?
Mar 21, 2025 pm 06:28 PM
L'article traite des outils de GUI MySQL populaires comme MySQL Workbench et PhpMyAdmin, en comparant leurs fonctionnalités et leur pertinence pour les débutants et les utilisateurs avancés. [159 caractères]
Comment gérez-vous les grands ensembles de données dans MySQL?
Mar 21, 2025 pm 12:15 PM
L'article traite des stratégies pour gérer de grands ensembles de données dans MySQL, y compris le partitionnement, la rupture, l'indexation et l'optimisation des requêtes.
Puis-je installer mysql sur Windows 7
Apr 08, 2025 pm 03:21 PM
Oui, MySQL peut être installé sur Windows 7, et bien que Microsoft ait cessé de prendre en charge Windows 7, MySQL est toujours compatible avec lui. Cependant, les points suivants doivent être notés lors du processus d'installation: téléchargez le programme d'installation MySQL pour Windows. Sélectionnez la version appropriée de MySQL (communauté ou entreprise). Sélectionnez le répertoire d'installation et le jeu de caractères appropriés pendant le processus d'installation. Définissez le mot de passe de l'utilisateur racine et gardez-le correctement. Connectez-vous à la base de données pour les tests. Notez les problèmes de compatibilité et de sécurité sur Windows 7, et il est recommandé de passer à un système d'exploitation pris en charge.
Différence entre l'index cluster et l'index non cluster (index secondaire) dans InnODB.
Apr 02, 2025 pm 06:25 PM
La différence entre l'index cluster et l'index non cluster est: 1. Index en cluster stocke les lignes de données dans la structure d'index, ce qui convient à la requête par clé et plage primaire. 2. L'index non clumpant stocke les valeurs de clé d'index et les pointeurs vers les lignes de données, et convient aux requêtes de colonne de clés non primaires.
