DB time可以用来判断数据库整体是否繁忙,如果Elapsed*CPU个数小于DB time,代表数据库整体比较繁忙,CPU负载会比较高.

Report Summary分为8个部分,最主要的是load Profile

主要显示数据库得一些整体性能总体参数,部分介绍如下:

redo size: 用来显示平均每秒得日志大小和平均每个事务得日志大小,有时候可以结合transactions每秒事务数,分析当前事务得繁忙程度

logical read:逻辑读耗CPU,逻辑读高则往往DB CPU也很高,也往往可以看到 latch:cache buffer chains 等待.

physical read:物理读,物理读耗IO

parses:解析次数,包含软解析+硬解析,理想状态是解析一次,到处运行

hard parses:硬解析,最好少于每秒20次

NOTE: load frofile提供了两个维度,per second 和 per transaction事务数, per second 主要是快照抓到的值除以两个快照之间的秒数,这是我们判断得主要维度,per transaction则是除以两个快照之间的事务数

这块整体的值越高越好,Parse CPU to Parse Elapsd %: 表示解析实际运行时间/(解析实际运行时间+解析中等待的资源时间),越高越好,如果该比率为100%,意味CPU等待时间为0,没有任何等待.

Execute to Parse %:是该SQL执行和分析得比例,如果SQL重复利用率很高,则这个比率会很高,如果这个值太小,标识解析sql所消耗的cpu比较多,如果这个值越大,表示一次解析后被重复执行得次数越多

In-memory Sort %:在内存中排序的比率,如果这个值过低,说明有大量的排序在临时表空间,考虑调大SGA

Soft Parse %:软解析得百分比,softs/softs+hards,太低需要应用考虑使用绑定变量,小于95%,考虑使用绑定变量,小于80%,sql基本没有被重用

这里是排名前十的前台等待事件,

  1. 首先看wait class栏位,如果是 User I/O , System I/O, Others这种的可以不用太担心,如发现Concurrency这类等待需要特别关心

  2. 其次看等待时间,wait avg=total wait time(总等待时间)/waits(等待次数),最主要看平均等待时间是否正

操作系统层面,需要注意IO等待

上图为根据持续时间排序的SQL语句

所有栏位可根据字面上意思得出意义

  • 如executions过多可能会引起CPU占用率高
  • 如executions低,而elapsed time很高,则需要优化该SQL,降低执行时间

需要注意的是execution如果为0不代表未执行,代表在awr报告的持续范围内该语句未执行完成

https://www.cnblogs.com/fanpl/articles/8657703.html

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