通过Shell脚本抓取AWR报告中的问题SQL
awr报告中的sql明细部分基本必看的部分,尤其是SQL Order by Elapsed time这个部分,能够很清晰的看到哪些sql语句占用了较多的DB
awr报告中的sql明细部分基本必看的部分,尤其是SQL Order by Elapsed time这个部分,能够很清晰的看到哪些sql语句占用了较多的DB time,所占的比例。这个可以作为调优时的一个重要参考,可以有针对性的来看哪些sql需要格外关注。
比如说我们得到了一个awr报告,Elapsed time这个部分的内容如下。可以很明显看出sql_id为dfb15m5s2uwmc的sql需要格外关注,因为它占用了近一半的DB time.
Elapsed Time (s)Executionsper Exec (s)%Total%CPU%IOSQL IdSQL ModuleSQL Text
3,601.90 0 48.52 99.77 0.16 dfb15m5s2uwmc JDBC Thin Client SELECT :1, machinecode, cn, co...
1,612.04 21 76.76 21.71 99.97 0.00 8tmf11fvxy09j JDBC Thin Client SELECT ROUND(AVG(SUM(END_TIME...
1,593.80 20 79.69 21.47 99.97 0.00 cy55p6nrd31db JDBC Thin Client SELECT MAX(USER_CLASS) FROM S...
298.34 20 14.92 4.02 99.96 0.00 29tdwfv5d9s4f JDBC Thin Client SELECT NVL(SUM(OTAL), ...
awr提供的功能集很完整,如果我们能够更快的定位出来哪些sql占用了较多的DB time而不用每次都去生成一个awr报告,其实也是可以实现的,我们可以定制。
部分日志如下:
. . exported "SYS"."WRH$_SQL_PLAN" 432.1 KB 1089 rows
. . exported "SYS"."WRH$_LATCH":"WRH$_LATCH_3645037571_0" 198.6 KB 3871 rows
. . exported "SYS"."WRH$_SYSMETRIC_HISTORY" 180.1 KB 3600 rows
可以看到awr的基表是wrh$开头的,这个和我们常用的数据字典表息息相关。
比如sqlstat,数据字典里的历史数据就把wrh$换位dba_hist即可。
我们查看dba_hist_sqlstat的基表,其实发现就是wrh$这样的基表。
$ ksh showdict.sh DBA_HIST_SQLSTAT
object_details
OWNER OBJECT_ID DATA_OBJECT_ID OBJECT_NAME OBJECT_TYPE
------------------------------ ---------- -------------- ------------------------------ -------------------
SYS 9409 DBA_HIST_SQLSTAT VIEW
PUBLIC 9410 DBA_HIST_SQLSTAT SYNONYM
synonym_details
OWNER SYNONYM_NAME
------------------------------ ------------------------------
PUBLIC DBA_HIST_SQLSTAT
view_details
VIEW_NAME TEXT
------------------------------ --------------------------------------------------------------------------------
DBA_HIST_SQLSTAT select sql.snap_id, sql.dbid, sql.instance_number,
xxxx from WRM$_SNAPSHOT sn, WRH$_SQLSTAT sql
where sn.snap_id = sql.snap_id
and sn.dbid = sql.dbid
and sn.instance_number = sql.instance_number
and sn.status = 0
那么我们就可以直接从这些数据字典历史表里去查看所需要的信息而不用每次都重新生成一个awr报告。
当然实现的过程也略微费了一些周折,把脚本稍一加工,就成了shell版本。
sqlplus -s $DB_CONN_STR@$SH_DB_SID break on db_name
set pages 50
set linesize 100
col elapsed_time format a10
col per_total format a10
prompt
prompt Current Instance
prompt ~~~~~~~~~~~~~~~~
select d.dbid dbid
, d.name db_name
, i.instance_number inst_num
, i.instance_name inst_name
from v\$database d,
v\$instance i;
select snap_id,sql_id,EXECUTIONS_DELTA,max_elapsed elapsed_time,per_total||'%' per_total from
(select distinct snap_id,sql_id,EXECUTIONS_DELTA,trunc(max(ELAPSED_TIME_DELTA) OVER (PARTITION BY snap_id,sql_id )/1000000,0)||'s' max_elapsed,
trunc((max(ELAPSED_TIME_DELTA) OVER (PARTITION BY snap_id,sql_id))/(SUM(ELAPSED_TIME_DELTA) OVER (PARTITION BY snap_id )),2)*100 per_total
from dba_hist_sqlstat where snap_id=$1
order by 5 desc
) where rownum

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Artikel ini membincangkan menggunakan pernyataan jadual Alter MySQL untuk mengubah suai jadual, termasuk menambah/menjatuhkan lajur, menamakan semula jadual/lajur, dan menukar jenis data lajur.

Artikel membincangkan mengkonfigurasi penyulitan SSL/TLS untuk MySQL, termasuk penjanaan sijil dan pengesahan. Isu utama menggunakan implikasi keselamatan sijil yang ditandatangani sendiri. [Kira-kira aksara: 159]

Keupayaan carian teks penuh InnoDB sangat kuat, yang dapat meningkatkan kecekapan pertanyaan pangkalan data dan keupayaan untuk memproses sejumlah besar data teks. 1) InnoDB melaksanakan carian teks penuh melalui pengindeksan terbalik, menyokong pertanyaan carian asas dan maju. 2) Gunakan perlawanan dan terhadap kata kunci untuk mencari, menyokong mod boolean dan carian frasa. 3) Kaedah pengoptimuman termasuk menggunakan teknologi segmentasi perkataan, membina semula indeks dan menyesuaikan saiz cache untuk meningkatkan prestasi dan ketepatan.

Artikel membincangkan alat MySQL GUI yang popular seperti MySQL Workbench dan PHPMyAdmin, membandingkan ciri dan kesesuaian mereka untuk pemula dan pengguna maju. [159 aksara]

Artikel membincangkan strategi untuk mengendalikan dataset besar di MySQL, termasuk pembahagian, sharding, pengindeksan, dan pengoptimuman pertanyaan.

Artikel ini membincangkan jadual menjatuhkan di MySQL menggunakan pernyataan Jadual Drop, menekankan langkah berjaga -jaga dan risiko. Ia menyoroti bahawa tindakan itu tidak dapat dipulihkan tanpa sandaran, memperincikan kaedah pemulihan dan bahaya persekitaran pengeluaran yang berpotensi.

Artikel membincangkan menggunakan kunci asing untuk mewakili hubungan dalam pangkalan data, memberi tumpuan kepada amalan terbaik, integriti data, dan perangkap umum untuk dielakkan.

Artikel ini membincangkan membuat indeks pada lajur JSON dalam pelbagai pangkalan data seperti PostgreSQL, MySQL, dan MongoDB untuk meningkatkan prestasi pertanyaan. Ia menerangkan sintaks dan faedah mengindeks laluan JSON tertentu, dan menyenaraikan sistem pangkalan data yang disokong.
