V$SYSSTAT小结
V$SYSSTAT中包含多个统计项,这部分介绍了一些关键的v$sysstat统计项,在调优方面相当有用。下列按字母先后排序:
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数据库使用状态的一些关键指标:
l CPU used by this session:所有session的cpu占用量,不包括后台进程。这项统计的单位是百分之x秒.完全调用一次不超过10ms
l db block changes:那部分造成SGA中数据块变化的insert,update或delete操作数 这项统计可以大概看出整体数据库状态。在各项事务级别,这项统计指出脏缓存比率。
l execute count:执行的sql语句数量(包括递归sql)
l logons current:当前连接到实例的Sessions。如果当前有两个快照则取平均值。
l logons cumulative:自实例启动后的总登陆次数。
l parse count (hard):在shared pool中解析调用的未命中次数。当sql语句执行并且该语句不在shared pool或虽然在shared pool但因为两者存在部分差异而不能被使用时产生硬解析。如果一条sql语句原文与当前存在的相同,但查询表不同则认为它们是两条不同语句,则硬解析即会发生。硬解析会带来cpu和资源使用的高昂开销,因为它需要oracle在shared pool中重新分配内存,然后再确定执行计划,最终语句才会被执行。
l parse count (total):解析调用总数,包括软解析和硬解析。当session执行了一条sql语句,该语句已经存在于shared pool并且可以被使用则产生软解析。当语句被使用(即共享) 所有数据相关的现有sql语句(如最优化的执行计划)必须同样适用于当前的声明。这两项统计可被用于计算软解析命中率。
l parse time cpu:总cpu解析时间(单位:10ms)。包括硬解析和软解析。
l parse time elapsed:完成解析调用的总时间花费。
l physical reads:OS blocks read数。包括插入到SGA缓存区的物理读以及PGA中的直读这项统计并非i/o请求数。
l physical writes:从SGA缓存区被DBWR写到磁盘的数据块以及PGA进程直写的数据块数量。
l redo log space requests:在redo logs中服务进程的等待空间,表示需要更长时间的log switch。
l redo size:redo发生的总次数(以及因此写入log buffer),以byte为单位。这项统计显示出update活跃性。
l session logical reads:逻辑读请求数。
l sorts (memory) and sorts (disk):sorts(memory)是适于在SORT_AREA_SIZE(因此不需要在磁盘进行排序)的排序操作的数量。sorts(disk)则是由于排序所需空间太大,SORT_AREA_SIZE不能满足而不得不在磁盘进行排序操作的数量。这两项统计通常用于计算in-memory sort ratio。
l sorts (rows): 列排序总数。这项统计可被'sorts (total)'统计项除尽以确定每次排序的列。该项可指出数据卷和应用特征。
l table fetch by rowid:使用ROWID返回的总列数(由于索引访问或sql语句中使用了'where rowid=&rowid'而产生)
l table scans (rows gotten):全表扫描中读取的总列数
l table scans (blocks gotten):全表扫描中读取的总块数,不包括那些split的列。
l user commits + user rollbacks:系统事务起用次数。当需要计算其它统计中每项事务比率时该项可以被做为除数。例如,计算事务中逻辑读,可以使用下列公式:session logical reads / (user commits + user rollbacks)。
注:SQL语句的解析有软解析soft parse与硬解析hard parse之说,以下是5个步骤:
1:语法是否合法(sql写法)
2:语义是否合法(权限,对象是否存在)
3:检查该sql是否在公享池中存在
-- 如果存在,直接跳过4和5,运行sql. 此时算soft parse
4:选择执行计划
5:产生执行计划
-- 如果5个步骤全做,这就叫hard parse.
注意物理I/O
oracle报告物理读也许并未导致实际物理磁盘I/O操作。这完全有可能因为多数操作系统都有缓存文件,可能是那些块在被读取。块也可能存于磁盘或控制级缓存以再次避免实际I/O。Oracle报告有物理读也许仅仅表示被请求的块并不在缓存中。
由V$SYSSTAT得出实例效率比(Instance Efficiency Ratios)
下列是些典型的instance efficiency ratios 由v$sysstat数据计算得来,每项比率值应该尽可能接近1:
l Buffer cache hit ratio:该项显示buffer cache大小是否合适。
公式:1-((physical reads-physical reads direct-physical reads direct (lob)) / session logical reads)
执行:
select 1-((a.value-b.value-c.value)/d.value)
from v$sysstat a,v$sysstat b,v$sysstat c,v$sysstat d
where a.name='physical reads' and
b.name='physical reads direct' and
c.name='physical reads direct (lob)' and
d.name='session logical reads';
l Soft parse ratio:这项将显示系统是否有太多硬解析。该值将会与原始统计数据对比以确保精确。例如,软解析率仅为0.2则表示硬解析率太高。不过,如果总解析量(parse count total)偏低,这项值可以被忽略。
公式:1 - ( parse count (hard) / parse count (total) )
执行:
select 1-(a.value/b.value)
from v$sysstat a,v$sysstat b
Where a.name='parse count (hard)' and b.name='parse count (total)';
l In-memory sort ratio:该项显示内存中完成的排序所占比例。最理想状态下,在OLTP系统中,大部分排序不仅小并且能够完全在内存里完成排序。
公式:sorts (memory) / ( sorts (memory) + sorts (disk) )
执行:
select a.value/(b.value+c.value)
from v$sysstat a,v$sysstat b,v$sysstat c
where a.name='sorts (memory)' and
b.name='sorts (memory)' and c.name='sorts (disk)';
l Parse to execute ratio:在生产环境,最理想状态是一条sql语句一次解析多数运行。
公式:1 - (parse count/execute count)
执行:
select 1-(a.value/b.value)
from v$sysstat a,v$sysstat b
where a.name='parse count (total)' and b.name='execute count';
l Parse CPU to total CPU ratio:该项显示总的CPU花费在执行及解析上的比率。如果这项比率较低,说明系统执行了太多的解析。
公式:1 - (parse time cpu / CPU used by this session)
执行:
select 1-(a.value/b.value)
from v$sysstat a,v$sysstat b
where a.name='parse time cpu' and
b.name='CPU used by this session';
l Parse time CPU to parse time elapsed:通常,该项显示锁竞争比率。这项比率计算
是否时间花费在解析分配给CPU进行周期运算(即生产工作)。解析时间花费不在CPU周期运算通常表示由于锁竞争导致了时间花费
公式:parse time cpu / parse time elapsed
执行:
select a.value/b.value
from v$sysstat a,v$sysstat b
where a.name='parse time cpu' and b.name='parse time elapsed';
从V$SYSSTAT获取负载间档(Load Profile)数据
负载间档是监控系统吞吐量和负载变化的重要部分,该部分提供如下每秒和每个事务的统计信息:logons cumulative, parse count (total), parse count (hard), executes, physical reads, physical writes, block changes, and redo size.
被格式化的数据可检查'rates'是否过高,或用于对比其它基线数据设置为识别system profile在期间如何变化。例如,计算每个事务中block changes可用如下公式:
db block changes / ( user commits + user rollbacks )
执行:
select a.value/(b.value+c.value)
from v$sysstat a,v$sysstat b,v$sysstat c
where a.name='db block changes' and
b.name='user commits' and c.name='user rollbacks';
其它计算统计以衡量负载方式,如下:
l Blocks changed for each read:这项显示出block changes在block reads中的比例。它将指出是否系统主要用于只读访问或是主要进行诸多数据操作(如:inserts/updates/deletes)
公式:db block changes / session logical reads
执行:
select a.value/b.value
from v$sysstat a,v$sysstat b
where a.name='db block changes' and
b.name='session logical reads' ;
l Rows for each sort:
公式:sorts (rows) / ( sorts (memory) + sorts (disk) )
执行:
select a.value/(b.value+c.value)
from v$sysstat a,v$sysstat b,v$sysstat c
where a.name='sorts (rows)' and
b.name='sorts (memory)' and c.name='sorts (disk)';
新闻标题:V$SYSSTAT小结
文章起源:http://pwwzsj.com/article/jcjoog.html