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AWR 是 Oracle 10g 版本 推出的新特性, 全称叫Automatic Workload Repository-自动负载信息库

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AWR 是通过对比两次快照(snapshot)收集到的统计信息,来生成报表数据,生成的报表包括多个部分。

WORKLOAD REPOSITORY report for

DB Name

DB Id

Instance

Inst num

Release

RAC

Host

ICCI

1314098396

ICCI1

1

10.2.0.3.0

YES

HPGICCI1

Snap Id

Snap Time

Sessions

Cursors/Session

Begin Snap:

2678

25-Dec-08 14:04:50

24

1.5

End Snap:

2680

25-Dec-08 15:23:37

26

1.5

Elapsed:

78.79 (mins)

DB Time:

11.05 (mins)

DB Time不包括Oracle后台进程消耗的时间。如果DB Time远远小于Elapsed时间,说明数据库比较空闲。

db time= cpu time + wait time(不包含空闲等待) (非后台进程)

说白了就是db time就是记录的服务器花在数据库运算(非后台进程)和等待(非空闲等待)上的时间

DB time = cpu time + all of nonidle wait event time

在79分钟里(其间收集了3次快照数据),数据库耗时11分钟,RDA数据中显示系统有8个逻辑CPU(4个物理CPU),

平均每个CPU耗时1.4分钟,CPU利用率只有大约2%(1.4/79)。说明系统压力非常小。

列出下面这两个来做解释:

Report A:

Snap Id Snap Time Sessions Curs/Sess

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

Begin Snap: 4610 24-Jul-08 22:00:54 68 19.1

End Snap: 4612 24-Jul-08 23:00:25 17 1.7

Elapsed: 59.51 (mins)

DB Time: 466.37 (mins)

Report B:

Snap Id Snap Time Sessions Curs/Sess

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

Begin Snap: 3098 13-Nov-07 21:00:37 39 13.6

End Snap: 3102 13-Nov-07 22:00:15 40 16.4

Elapsed: 59.63 (mins)

DB Time: 19.49 (mins)

服务器是AIX的系统,4个双核cpu,共8个核:

/sbin bindprocessor -q

The available processors are: 0 1 2 3 4 5 6 7

先说Report A,在snapshot间隔中,总共约60分钟,cpu就共有60*8=480分钟,DB time为466.37分钟

则:cpu花费了466.37分钟在处理Oralce非空闲等待和运算上(比方逻辑读)

也就是说cpu有 466.37/480*100% 花费在处理Oracle的操作上,这还不包括后台进程

看Report B,总共约60分钟,cpu有 19.49/480*100% 花费在处理Oracle的操作上

很显然,Report B中服务器的平均负载很低。

从awr report的Elapsed time和DB Time就能大概了解db的负载。

可是对于批量系统,数据库的工作负载总是集中在一段时间内。如果快照周期不在这一段时间内,

或者快照周期跨度太长而包含了大量的数据库空闲时间,所得出的分析结果是没有意义的.

这也说明选择分析时间段很关键,要选择能够代表性能问题的时间段。

Report Summary

Cache Sizes

Begin

End

Buffer Cache:

3,344M

3,344M

Std Block Size:

8K

Shared Pool Size:

704M

704M

Log Buffer:

14,352K

显示SGA中每个区域的大小(在AMM改变它们之后),可用来与初始参数值比较。

shared pool主要包括library cache和dictionary cache。

library cache用来存储最近解析(或编译)后SQL、PL/SQL和Java classes等。

dictionary cache用来存储最近引用的数据字典。

发生在library cache或dictionary cache的cache miss代价要比发生在buffer cache的代价高得多。

因此shared pool的设置要确保最近使用的数据都能被cache。

Load Profile

Per Second

Per Transaction

Redo size:

918,805.72

775,912.72

Logical reads:

3,521.77

2,974.06

Block changes:

1,817.95

1,535.22

Physical reads:

68.26

57.64

Physical writes:

362.59

306.20

User calls:

326.69

275.88

Parses:

38.66

32.65

Hard parses:

0.03

0.03

Sorts:

0.61

0.51

Logons:

0.01

0.01

Executes:

354.34

299.23

Transactions:

1.18

% Blocks changed per Read:

51.62

Recursive Call %:

51.72

Rollback per transaction %:

85.49

Rows per Sort:

########

显示数据库负载概况,将之与基线数据比较才具有更多的意义,如果每秒或每事务的负载变化不大,说明应用运行比较稳定。

单个的报告数据只说明应用的负载情况,绝大多数据并没有一个所谓“正确”的值,然而

Logons大于每秒1~2个、Hard parses大于每秒100、全部parses超过每秒300表明可能有争用问题。

Redo size:每秒产生的日志大小(单位字节),可标志数据变更频率, 数据库任务的繁重与否。

Logical reads:每秒/每事务逻辑读的块数.平决每秒产生的逻辑读的block数。Logical Reads= Consistent Gets + DB Block Gets

Block changes:每秒/每事务修改的块数

Physical reads:每秒/每事务物理读的块数

Physical writes:每秒/每事务物理写的块数

User calls:每秒/每事务用户call次数

Parses:SQL解析的次数.每秒解析次数,包括fast parse,soft parse和hard parse三种数量的综合。

软解析每秒超过300次意味着你的"应用程序"效率不高,调整session_cursor_cache。

在这里,fast parse指的是直接在PGA中命中的情况(设置了session_cached_cursors=n);

soft parse是指在shared pool中命中的情形;hard parse则是指都不命中的情况。

Hard parses:其中硬解析的次数,硬解析太多,说明SQL重用率不高。

每秒产生的硬解析次数, 每秒超过100次,就可能说明你绑定使用的不好,也可能是共享池设置不合理。

这时候可以启用参数cursor_sharing=similar|force,该参数默认值为exact。但该参数设置为similar时,存在bug,可能导致执行计划的不优。

Sorts:每秒/每事务的排序次数

Logons:每秒/每事务登录的次数

Executes:每秒/每事务SQL执行次数

Transactions:每秒事务数.每秒产生的事务数,反映数据库任务繁重与否。

Blocks changed per Read:表示逻辑读用于修改数据块的比例.在每一次逻辑读中更改的块的百分比。

Recursive Call:递归调用占所有操作的比率.递归调用的百分比,如果有很多PL/SQL,那么这个值就会比较高。

Rollback per transaction:每事务的回滚率.看回滚率是不是很高,因为回滚很耗资源 ,如果回滚率过高,

可能说明你的数据库经历了太多的无效操作 ,过多的回滚可能还会带来Undo Block的竞争

该参数计算公式如下: Round(User rollbacks / (user commits + user rollbacks) ,4)* 100% 。

Rows per Sort:每次排序的行数

注:

Oracle的硬解析和软解析

提到软解析(soft prase)和硬解析(hard prase),就不能不说一下Oracle对sql的处理过程。

当你发出一条sql语句交付Oracle,在执行和获取结果前,Oracle对此sql将进行几个步骤的处理过程:

1、语法检查(syntax check)

检查此sql的拼写是否语法。

2、语义检查(semantic check)

诸如检查sql语句中的访问对象是否存在及该用户是否具备相应的权限。

3、对sql语句进行解析(prase)

利用内部算法对sql进行解析,生成解析树(parse tree)及执行计划(execution plan)。

4、执行sql,返回结果(execute and return)

其中,软、硬解析就发生在第三个过程里。

Oracle利用内部的hash算法来取得该sql的hash值,然后在library cache里查找是否存在该hash值;

假设存在,则将此sql与cache中的进行比较;

假设“相同”,就将利用已有的解析树与执行计划,而省略了优化器的相关工作。这也就是软解析的过程。

诚然,如果上面的2个假设中任有一个不成立,那么优化器都将进行创建解析树、生成执行计划的动作。这个过程就叫硬解析。

创建解析树、生成执行计划对于sql的执行来说是开销昂贵的动作,所以,应当极力避免硬解析,尽量使用软解析。

Instance Efficiency Percentages (Target 100%)

Buffer Nowait %:

100.00

Redo NoWait %:

100.00

Buffer Hit %:

98.72

In-memory Sort %:

99.86

Library Hit %:

99.97

Soft Parse %:

99.92

Execute to Parse %:

89.09

Latch Hit %:

99.99

Parse CPU to Parse Elapsd %:

7.99

% Non-Parse CPU:

99.95

本节包含了Oracle关键指标的内存命中率及其它数据库实例操作的效率。其中Buffer Hit Ratio 也称Cache Hit Ratio,

Library Hit ratio也称Library Cache Hit ratio。

同Load Profile一节相同,这一节也没有所谓“正确”的值,而只能根据应用的特点判断是否合适。

在一个使用直接读执行大型并行查询的DSS环境,20%的Buffer Hit Ratio是可以接受的,而这个值对于一个OLTP系统是完全不能接受的。

根据Oracle的经验,对于OLTP系统,Buffer Hit Ratio理想应该在90%以上。

Buffer Nowait表示在内存获得数据的未等待比例。在缓冲区中获取Buffer的未等待比率

Buffer Nowait的这个值一般需要大于99%。否则可能存在争用,可以在后面的等待事件中进一步确认。

buffer hit表示进程从内存中找到数据块的比率,监视这个值是否发生重大变化比这个值本身更重要。

对于一般的OLTP系统,如果此值低于80%,应该给数据库分配更多的内存。

数据块在数据缓冲区中的命中率,通常应在95%以上。否则,小于95%,需要调整重要的参数,小于90%可能是要加db_cache_size。

一个高的命中率,不一定代表这个系统的性能是最优的,比如大量的非选择性的索引被频繁访问,就会造成命中率很高的假相(大量的db file sequential read)

但是一个比较低的命中率,一般就会对这个系统的性能产生影响,需要调整。命中率的突变,往往是一个不好的信息。

如果命中率突然增大,可以检查top buffer get SQL,查看导致大量逻辑读的语句和索引,

如果命中率突然减小,可以检查top physical reads SQL,检查产生大量物理读的语句,主要是那些没有使用索引或者索引被删除的。

Redo NoWait表示在LOG缓冲区获得BUFFER的未等待比例。如果太低(可参考90%阀值),考虑增加LOG BUFFER。

当redo buffer达到1M时,就需要写到redo log文件,所以一般当redo buffer设置超过1M,不太可能存在等待buffer空间分配的情况。

当前,一般设置为2M的redo buffer,对于内存总量来说,应该不是一个太大的值。

library hit表示Oracle从Library Cache中检索到一个解析过的SQL或PL/SQL语句的比率,当应用程序调用SQL或存储过程时,

Oracle检查Library Cache确定是否存在解析过的版本,如果存在,Oracle立即执行语句;如果不存在,Oracle解析此语句,并在Library Cache中为它分配共享SQL区。

低的library hit ratio会导致过多的解析,增加CPU消耗,降低性能。

如果library hit ratio低于90%,可能需要调大shared pool区。

STATEMENT在共享区的命中率,通常应该保持在95%以上,否则需要要考虑:加大共享池;使用绑定变量;修改cursor_sharing等参数。

Latch Hit:Latch是一种保护内存结构的锁,可以认为是SERVER进程获取访问内存数据结构的许可。

要确保Latch Hit99%,否则意味着Shared Pool latch争用,可能由于未共享的SQL,或者Library Cache太小,可使用绑定变更或调大Shared Pool解决。

要确保99%,否则存在严重的性能问题。当该值出现问题的时候,我们可以借助后面的等待时间和latch分析来查找解决问题。

Parse CPU to Parse Elapsd:解析实际运行时间/(解析实际运行时间+解析中等待资源时间),越高越好。

计算公式为:Parse CPU to Parse Elapsd %= 100*(parse time cpu / parse time elapsed)。

即:解析实际运行时间/(解析实际运行时间+解析中等待资源时间)。如果该比率为100%,意味着CPU等待时间为0,没有任何等待。

Non-Parse CPU :SQL实际运行时间/(SQL实际运行时间+SQL解析时间),太低表示解析消耗时间过多。

计算公式为:% Non-Parse CPU =round(100*1-PARSE_CPU/TOT_CPU),2)。如果这个值比较小,表示解析消耗的CPU时间过多。

与PARSE_CPU相比,如果TOT_CPU很高,这个比值将接近100%,这是很好的,说明计算机执行的大部分工作是执行查询的工作,而不是分析查询的工作。

Execute to Parse:是语句执行与分析的比例,如果要SQL重用率高,则这个比例会很高。该值越高表示一次解析后被重复执行的次数越多。

计算公式为:Execute to Parse =100 * (1 - Parses/Executions)。

本例中,差不多每execution 5次需要一次parse。所以如果系统Parses Executions,就可能出现该比率小于0的情况。

该值0通常说明shared pool设置或者语句效率存在问题,造成反复解析,reparse可能较严重,或者是可能同snapshot有关,通常说明数据库性能存在问题。

In-memory Sort:在内存中排序的比率,如果过低说明有大量的排序在临时表空间中进行。

考虑调大PGA(10g)。如果低于95%,可以通过适当调大初始化参数PGA_AGGREGATE_TARGET或者SORT_AREA_SIZE来解决,

注意这两个参数设置作用的范围时不同的,SORT_AREA_SIZE是针对每个session设置的,PGA_AGGREGATE_TARGET则时针对所有的sesion的。

Soft Parse:软解析的百分比(softs/softs+hards),近似当作sql在共享区的命中率,太低则需要调整应用使用绑定变量。

sql在共享区的命中率,小于95%,需要考虑绑定,如果低于80%,那么就可以认为sql基本没有被重用。

Shared Pool Statistics

Begin

End

Memory Usage %:

47.19

47.50

% SQL with executions1:

88.48

79.81

% Memory for SQL w/exec1:

79.99

73.52

Memory Usage %:对于一个已经运行一段时间的数据库来说,共享池内存使用率,应该稳定在75%-90%间,

如果太小,说明Shared Pool有浪费,而如果高于90,说明共享池中有争用,内存不足。

这个数字应该长时间稳定在75%~90%。如果这个百分比太低,表明共享池设置过大,带来额外的管理上的负担,从而在某些条件下会导致性能的下降。

如果这个百分率太高,会使共享池外部的组件老化,如果SQL语句被再次执行,这将使得SQL语句被硬解析。

在一个大小合适的系统中,共享池的使用率将处于75%到略低于90%的范围内.

SQL with executions1:执行次数大于1的sql比率,如果此值太小,说明需要在应用中更多使用绑定变量,避免过多SQL解析。

 

 

 

如何分析Oracle

DB Time不包括Oracle后台进程消耗的时间。如果DB Time远远小于Elapsed时间,说明数据库比较空闲。

在79分钟里(其间收集了3次快照数据),数据库耗时11分钟,RDA数据中显示系统有8个逻辑CPU(4个物理CPU),平均每个CPU耗时1.4分钟,CPU利用率只有大约2%(1.4/79)。说明系统压力非常小。

可是对于批量系统,数据库的工作负载总是集中在一段时间内。如果快照周期不在这一段时间内,或者快照周期跨度太长而包含了大量的数据库空闲时间,所得出的分析结果是没有意义的。这也说明选择分析时间段很关键,要选择能够代表性能问题的时间段。

指标公式:

每个CPU耗时:=DB Time / 逻辑cpu个数=11.05/8=1.4

CPU利用率:DB Time / (逻辑cpu个数*Elapsed)=11.05/(8*78.19) *100%=2%

我想学oracle数据库,请教如何安装单机版.怎么使用啊

服务器与客户端可以装在一台电脑上,装上oracle数据库服务器就足够了,这时你已经拥有oracle客户端的功能。(1)你可以通过第三方软件:如 PLSQL Developer(非常强大的Oracle数据库操作软件)来操作Oracle数据库;(2)当然装完Oracle数据库服务器以后,你也可以通过控制台来操作,步骤如下:开始-〉运行-〉cmd(打开控制台窗口)-〉敲入 sqlplus -输入正确的用户名密码(如scott/tiger)就可以操作了。

装完Oracle数据库服务器以后,如果你还装Oracle客户端(Client),那么你在连接数据库的时候记得加上完整的数据库服务名:如scott/tiger@127.0.0.1:1521/YourInstanceName

这样也能保证正确的操作数据库了。

oracle 里面declare怎么用啊?

1、启动plsql并登陆oracle数据库。

2、创建测试表-- 创建表create table TestTable(  id      varchar2(36) not null,  colcode nvarchar2(50),colname nvarchar2(50));-- 给表名添加备注 comment on table TestTable is '测试表';-- 添加主键alter table TestTable add constraint ID primary key (ID)。

3、插入测试数据(除了F8执行SQL之外,还需要点击【提交】按钮才能将数据插入到数据库)。

4、desc 作为降序排序的关键字,按照COLCODE 列降序展示表数据SELECT * FROM TESTTABLE ORDER BY COLCODE DESC。

5、【DESC + 表名】:显示表的详细字段(直接在Plsql的sql窗口中执行会报错)。


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