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
如何主动避免问题发生及做好诊断信息的收集
有些问题是无法预见的,但大部分其它的问题如果及早发现一些征兆其实是可以避免的。同时,如果问题确实发生了,那么收集问题发生时的信息就非常重要。有关于如何主动避免问题及诊断信息的收集.
对于数据库整体的性能问题,AWR的报告是一个非常有用的诊断工具。
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。
Oracle AWR报告生成与查看
在CentOS 6.4下安装Oracle 11gR2(x64)
Oracle 11gR2 在VMWare虚拟机中安装步骤
Debian 下 安装 Oracle 11g XE R2
Oracle AWR报告生成步骤
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操作时,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 29.6 User I/O
db file sequential read 10,327,231 75,878 7 27.6 User I/O
CPU time 56,207 20.5
read by other session 4,397,330 33,455 8 12.2 User I/O
PX Deq Credit: send blkd 31,398 26,576 846 9.7 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。
• 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操作引起的单块读(如读索引)
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操作);对于这样的SQL,,过多的IO操作也是一个症状。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:
• 数据库做了太多的读操作
• 每次的IO读操作都很慢
Top 5 Events部分的显示的信息会帮助我们检查:
• 是否数据库做了大量的读操作:
上面的图显示了在这段时间里两类读操作都分别大于1000万,这些操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如果这些读操作确实是太多了,接下来我们需要检查AWR报告中 SQL Statistics 部分的信息,因为读操作都是由SQL语句发起的。
• 是否是每次的IO读操作都很慢:
上面的图显示了在这段时间里两类读操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 7.6 4.6 145,263,880 2,883 3,844,161 8.3
USER
204,834 4 10.7 1.0 17,849,021 354 15,249 9.8
UNDOTS1
19,725 0 3.0 1.0 10,064,086 200 1,964 4.9
AE_TS
4,287,567 85 5.4 6.7 932 0 465,793 3.7
TEMP
2,022,883 40 0.0 5.8 878,049 17 0 0.0
UNDOTS3
1,310,493 26 4.6 1.0 941,675 19 43 0.0
TS_TX_IDX
1,884,478 37 7.3 1.0 23,695 0 73,703 8.3
>SYSAUX
346,094 7 5.6 3.9 112,744 2 0 0.0
SYSTEM
101,771 2 7.9 3.5 25,098 0 653 2.7
如上图,我们关心Av Rd(ms)的指标。如果它高于20ms并且同时有很多读操作的,我们可能要开始从OS的角度调查是否有潜在的IO问题。
更多详情见请继续阅读下一页的精彩内容:

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

Bahasa Go ialah bahasa pengaturcaraan yang cekap, ringkas dan mudah dipelajari Ia digemari oleh pembangun kerana kelebihannya dalam pengaturcaraan serentak dan pengaturcaraan rangkaian. Dalam pembangunan sebenar, operasi pangkalan data adalah bahagian yang sangat diperlukan Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan bahasa Go untuk melaksanakan operasi penambahan, pemadaman, pengubahsuaian dan pertanyaan pangkalan data. Dalam bahasa Go, kami biasanya menggunakan perpustakaan pihak ketiga untuk mengendalikan pangkalan data, seperti pakej sql yang biasa digunakan, gorm, dsb. Di sini kami mengambil pakej sql sebagai contoh untuk memperkenalkan cara melaksanakan operasi penambahan, pemadaman, pengubahsuaian dan pertanyaan pangkalan data. Andaikan kami menggunakan pangkalan data MySQL.

Cara menggunakan MySQLi untuk mewujudkan sambungan pangkalan data dalam PHP: Sertakan sambungan MySQLi (require_once) Cipta fungsi sambungan (functionconnect_to_db) Fungsi sambungan panggilan ($conn=connect_to_db()) Laksanakan pertanyaan ($result=$conn->query()) Tutup sambungan ( $conn->close())

Pemetaan polimorfik hibernate boleh memetakan kelas yang diwarisi ke pangkalan data dan menyediakan jenis pemetaan berikut: subkelas bercantum: Cipta jadual berasingan untuk subkelas, termasuk semua lajur kelas induk. table-per-class: Cipta jadual berasingan untuk subkelas, yang mengandungi hanya lajur khusus subkelas. union-subclass: serupa dengan joined-subclass, tetapi jadual kelas induk menggabungkan semua lajur subclass.

Keluaran terbaharu Apple bagi sistem iOS18, iPadOS18 dan macOS Sequoia telah menambah ciri penting pada aplikasi Photos, yang direka untuk membantu pengguna memulihkan foto dan video yang hilang atau rosak dengan mudah disebabkan pelbagai sebab. Ciri baharu ini memperkenalkan album yang dipanggil "Dipulihkan" dalam bahagian Alat pada apl Foto yang akan muncul secara automatik apabila pengguna mempunyai gambar atau video pada peranti mereka yang bukan sebahagian daripada pustaka foto mereka. Kemunculan album "Dipulihkan" menyediakan penyelesaian untuk foto dan video yang hilang akibat kerosakan pangkalan data, aplikasi kamera tidak disimpan ke pustaka foto dengan betul, atau aplikasi pihak ketiga yang menguruskan pustaka foto. Pengguna hanya memerlukan beberapa langkah mudah

HTML tidak boleh membaca pangkalan data secara langsung, tetapi ia boleh dicapai melalui JavaScript dan AJAX. Langkah-langkah termasuk mewujudkan sambungan pangkalan data, menghantar pertanyaan, memproses respons dan mengemas kini halaman. Artikel ini menyediakan contoh praktikal menggunakan JavaScript, AJAX dan PHP untuk membaca data daripada pangkalan data MySQL, menunjukkan cara untuk memaparkan hasil pertanyaan secara dinamik dalam halaman HTML. Contoh ini menggunakan XMLHttpRequest untuk mewujudkan sambungan pangkalan data, menghantar pertanyaan dan memproses respons, dengan itu mengisi data ke dalam elemen halaman dan merealisasikan fungsi HTML membaca pangkalan data.

Analisis prinsip asas sistem pengurusan pangkalan data MySQL MySQL ialah sistem pengurusan pangkalan data hubungan yang biasa digunakan yang menggunakan bahasa pertanyaan berstruktur (SQL) untuk penyimpanan dan pengurusan data. Artikel ini akan memperkenalkan prinsip asas sistem pengurusan pangkalan data MySQL, termasuk penciptaan pangkalan data, reka bentuk jadual data, penambahan data, pemadaman, pengubahsuaian dan operasi lain, dan menyediakan contoh kod khusus. 1. Penciptaan Pangkalan Data Dalam MySQL, anda perlu mencipta contoh pangkalan data untuk menyimpan data. Kod berikut boleh mencipta fail bernama "my

PHP ialah bahasa pengaturcaraan bahagian belakang yang digunakan secara meluas dalam pembangunan laman web Ia mempunyai fungsi operasi pangkalan data yang kuat dan sering digunakan untuk berinteraksi dengan pangkalan data seperti MySQL. Walau bagaimanapun, disebabkan kerumitan pengekodan aksara Cina, masalah sering timbul apabila berurusan dengan aksara Cina bercelaru dalam pangkalan data. Artikel ini akan memperkenalkan kemahiran dan amalan PHP dalam mengendalikan aksara bercelaru bahasa Cina dalam pangkalan data, termasuk punca biasa aksara bercelaru, penyelesaian dan contoh kod khusus. Sebab biasa aksara bercelaru ialah tetapan set aksara pangkalan data yang salah: set aksara yang betul perlu dipilih semasa mencipta pangkalan data, seperti utf8 atau u

Cara mengintegrasikan GoWebSocket dengan pangkalan data: Sediakan sambungan pangkalan data: Gunakan pakej pangkalan data/sql untuk menyambung ke pangkalan data. Simpan mesej WebSocket ke pangkalan data: Gunakan pernyataan INSERT untuk memasukkan mesej ke dalam pangkalan data. Dapatkan semula mesej WebSocket daripada pangkalan data: Gunakan pernyataan SELECT untuk mendapatkan semula mesej daripada pangkalan data.
