Oracle的AWR报告分析

定义：awr(Automatic Workload Repository)报告是oracle 10g下提供的一种性能收集和分析工具，它能提供一个时间段内整个系统资源使用情况的报告，通过这个报告，我们就可以了解一个系统的整个运行情况，这就像一个人全面的体检报告。

如何生成awr报告：
1：登陆对应的数据库服务器(旨在找到安装的oracle目录文件)
2：找到oracle磁盘空间（D:oracleRDBMSADMIN)

3：执行cmd回车 然后输入d:回车

4: cd oracleRDBMSADMIN 回车

5：sqlplus 用户名/密码@服务连接名(例：sqlplus ftgm/gmgl@glxt)

6：执行@awrrpt.sql 回车

第一步输入类型： html

第二步输入天数： 天数自定义（如1，代表当天，如果2，代表今天和昨天。。。）

第三步输入开始值与结束值：（你可以看到上面列出的数据，snap值）
这个值输入开始，与结束

第四步输入导出表的名称：名称自定义 回车(也可以指定文件路径 比如  d:angie.html   --保存路径和名字)

第五步，由程序自动导完。

第六：到d:oracleproduct10.2.0db_1RDBMSAdmin 目录下。找到刚才生成的文件。 XXXX.LST文件

将angie.LST文件打开，复制出里面的内容到html页面之中，就可以看到如下的的数据

具体分析过程：
* 在分析awr报告之前，首先要确定我们的系统是属于oltp(联机事务处理)，还是olap（联机分析处理数据库在安装的时候，选择的时候，会有一个选项，是选择oltp，还是olap）
对于不同的系统，性能指标的侧重点是不一样的，比如，library hit和buffer hit，在olap系统中几乎可以忽略这俩个性能指标，而在oltp系统中，这俩个指标就非常关键了
* 首先要看俩个时间
Elapsed: 240.00 (mins) 表明采样时间是240分钟，任何数据都要通过这个时间来衡量，离开了这个采样时间，任何数据都毫无疑义
DB Time: 92,537.95 (mins) 表明用户操作花费的时候，包括cpu时间和等待时间，也许有人会觉得奇怪，为什么在采样的240分钟过程中，用户操作时间竟然有92537分钟呢，远远超过了
采样时间，原因是awr报告是一个数据的集合，比如在一分钟之内，一个用户等待了30秒，那么10个用户就等待了300秒，对于cpu的话，一个cpu处理了30秒，16个cpu就是4800秒，这些时间都是以累积的方式记录在awr报告中的。
再看sessions，可以看出连接数非常多
* 为了对数据库有个整体的认识，先看下面的性能指标

1. Buffer Nowait 说明在从内存取数据的时候，没有经历等待的比例，期望值是100%
2. Buffer Hit 说明从内存取数据的时候，buffer的命中率的比例，期望值是100%，但100%并不代表性能就好，因为这只是一个比例而已，举个例子，执行一条 sql语句，# 执行计划是需要取10000个数据块，结果内存中还真有这10000个数据块，那么比例是100%，表面上看是性能最高的，还有一个执行计划是需要500 个数据块，内存中有250个，另外250个需要在物理磁盘中取，
这种情况下，buffer hit是50%，结果呢，第二个执行计划性能才是最高的，所以说100%并不代表性能最好
3. Library Hit 说明sql在Shared Pool的命中率，期望值是100%
4. Execute to Parse 说明解析sql和执行sql之间的比例，越高越好，说明一次解析，到处执行，如果parse多，execute少的话，还会出现负数，因为计算公式是100*（1-parse/execute）
5. Parse CPU to Parse Elapsd 说明在解析sql语句过程中，cpu占整个的解析时间比例，，期望值是100%，说明没有产生等待，需要说明的是，即使有硬解析，只要cpu没有出现性能问题，也是可以容忍的，比较硬解析也有它的好处的
6. Redo NoWait 说明在产生日志的时候，没有产生等待，期望值是100%
7. Soft Parse 说明软解析的比例，期望值是100%，有一点要说明的是，不要单方面的追求软解析的高比例，而去绑定变量，要看性能的瓶颈在哪里
8. Latch Hit 说明latch的命中率，期望值是100%，latch类似锁，是一种内存锁，但只会产生等待，不会产生阻塞，和lock还是有区别的，latch是在并发的情况下产生的
9. Non-Parse CPU 说明非解析cpu的比例，越高越好，用100减去这个比例，可以看出解析sql所花费的cpu，100-99.30=0.7，说明花费在解析sql上的cpu很少
* 结合Time Model Statistics

可以看出，在整个sql执行时间（sql execute elapsed time）时间为5552019秒中，解析时间（parse time elapsed）用了36秒，硬解析时间（hard parse elapsed time）用了34秒虽然硬解析时间占了整个解析时间的绝大部分，但解析时间是花的很少的，所以可以判断出，sql的解析没有成为性能的瓶颈，进一步推测，sql在获取数据的过程中遇到了瓶 颈
* 继续看Top 5 Timed Events，从这里可以看出等待时间在前五位的是什么事件，基本上就可以判断出性能瓶颈在什么地方

1. buffer busy waits 说明在获取数据的过程中，频繁的产生等待事件，很有可能产生了热点块，也就是说，很多会话都去读取同样的数据块，这一事件等待了5627394次，总共等待了5322924秒，平均等待时间为946毫秒，而且频率也是最高的，有95.9%，等待类别是并发
这里有一个概念：oracle操作的最小单位是块，当一个会话要修改这个块中的一条记录，会读取整个块，如果另一个会话要修改的数据也正好在这个块中，虽然这俩个
2. 会话修改的记录不一样，也会产生等待direct path write temp和direct path read temp 说明用到了临时表空间，那我们再看一下Tablespace IO Stats

各项指标都是非常高的，再根据上面的In-memory Sort是100%，没有产生磁盘排序，也就在排序的时候没有用到临时表空间，进一步推测，多个session，每个session执行的sql语句中多表关联，产生了很多中间数据，pga内存中放不下，
用到了临时表空间，也有可能是用到了lob字段，在用lob字段的时候，也会用到临时表
* 继续看SQL Statistics
根据buffer busy waits等待次数，时间，频率都是最高的，我们重点看逻辑读，物理读，和执行时间最长的sql，把排在前几位的拿出来优化
优化的原则为降低物理读，逻辑读，sql语句中的子操作执行次数尽量少，在看oracle估计出来的执行计划是看不出子操作的执行次数的，要看运行时的执行计划
* 有兴趣的话还可以看一下Segment Statistics
列出了用到的索引和表的使用情况，从这里也能看出索引和表的使用频率
* 也可以看一下Load Profile
里面列出了每秒，每个事务所产生的日志，逻辑读和物理读等指标