• ORACLE ASH/AWR


    (一) ASH

    用户在ORACLE数据库中执行操作时,必然要创建相应的连接和会话,其中,所有当前的会话信息都保存在动态性能视图V$SESSION中,通过该视图,DBA可以查看用户实际执行的操作,或者当前的等待事件等。通常这部分信息是调优过程中的关键信息,不过,一旦连接断开。会话信息就会被同时从V$SESSION及其它相关视图中清除,也就是说,用户执行完操作走人,而你(DBA),如果不能在当前逮到他,过了这点,就不知道它曾经做过什么了。

      10g 版本中,ORACLE又新增加了一个视图(其它是若干,不过咱们还是以session为引子说):V$ACTIVE_SESSION_HISTORY,看名字就知道,就是活动会话的历史记录,这下,即使用户操作完成后,断开了连接也不怕,因为其会话的情况已经被记录了下来,这项特性就是ASH了,全称与视图名相同,正是:ACTIVE SESSION HISTORY。

      ASH 每秒钟收集一次当前处于非空闲等待事件的、活动状态的、session的信息,并保存在V$ACTIVE_SESSION_HISTORY视图中,我们(应该以及必须)知道,动态性能视图其实上是ORACLE自行构造的一堆存在于SGA内存区的虚表,就是说,ASH的数据是保存在内存里的,实际上,ORACLE分配给ASH的空间并不是无限大(更何况ORACLE自身管理的内存空间也不是无限大),查看ASH可供使用的内存空间,可以通过如下SQL

    SQL> select pool, name, bytes/1024/1024  Mb  From v$sgastat where name like ¨%ASH %¨;

    V$ACTIVE_SESSION_HISTORY中能够记录多少会话信息, 一方面取决于该数据库的SGA 分配给ASH buffers的大小 ,另一方面取决于数据库的启动和关闭(重启数据库时将重构SGA内存区)。这两方面的因素制约了V$ACTIVE_SESSION_HISTORY中能够保存的会话信息的能力,做为DBA,我们肯定是希望ASH尽可能多的保留关于会话的信息,但目前来看单纯依靠V$ACTIVE_SESSION_HISTORY肯定无法实现这点,那怎么办呢?别担心,ORACLE又提供了AWR特性,ASH收集到的会话信息,是做为AWR中快照信息的一部分,被保存到了硬盘上。

    (二) AWH

    SQL> SQLPLUS / AS SYSDBA

    SQL> exec dbms_workload_repository.create_snapshot

    SQL> exec:snap_id:=dbms_workload_repository.create_snapshot

    SQL> var snap_id number

    SQL> print snap_id

    SQL> @?/rdbms/admin/awrrpt.sql

    OracleAWR速查

    1.查看当前的AWR保存策略

    select * from dba_hist_wr_control;

    DBID,SNAP_INTERVAL,RETENTION,TOPNSQL

    860524039,+00 01:00:00.000000,+07 00:00:00.000000,DEFAULT

    以上结果表示,每小时产生一个SNAPSHOT,保留7天

    2.调整AWR配置

    AWR配置都是通过dbms_workload_repository包进行配置

    2.1调整AWR产生snapshot的频率和保留策略,如:如将收集间隔时间改为30 分钟一次。并且保留5天时间(注:单位都是为分钟):

    exec dbms_workload_repository.modify_snapshot_settings(interval=>30, retention=>5*24*60);

    2.2关闭AWR,interval设为0则关闭自动捕捉快照

    exec dbms_workload_repository.modify_snapshot_settings(interval=>0, retention=>5*24*60);

    2.3手工创建一个快照

    exec DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.CREATE_SNAPSHOT ();

    2.4 查看快照

    select * from sys.wrh$_active_session_history

    2.5手工删除指定范围的快照

    exec WORKLOAD_REPOSITORY.DROP_SNAPSHOT_RANGE(low_snap_id => 22, high_snap_id => 32, dbid => 3310949047);

    2.6创建baseline

    exec dbms_workload_repository.create_baseline (56,59,'apply_interest_1')

    2.7删除baseline

    exec DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.DROP_BASELINE(baseline_name => ' apply_interest_1', cascade => FALSE);

    3.生产AWR报告

    @$ORACLE_HOME/rdbms/admin/awrrpt.sql

    按照脚本提示,依次选择报告类型,报告统计天数,以及开始统计,结束统计的快照编号。

    如下:

    导出文件位置在sqlplus执行时所在目录。

     
     
    /rdbms/admin/awrrpr相当于以前的statspack,查看长期的数据库情况,相对ash而言。

    rdbms/admin/ashrpt查看当前的数据库情况,因为ash是每秒从v$session进行进行取样,awr收集的数据要比ash多得多。

    一般收集数据库信息的话要结合awr和ash。

    /rdbms/admin/addmrpt 相当于是驻留在oracle里的一位专家,是一个自我诊断引擎。产生symptom,problem,infomation,提供解决问题的建议,并自动修复一些具体的故障。

    /rdbms/admin/awrinfo显示的都是awr的相关信息,包括快照信息、sysaux空间使用、awr组件、ash等信息。

    (三) 另外一些详细资料

    一、WHY——为什么会出现ASH和AWR?

    1.     10g之前

    用户的连接将产生会话,当前会话记录保存在v$session中;处于等待状态的会话会被复制一份放在v$session_wait中。当该连接断开后,其原来的连接信息在v$session和v$session_wait中就会被删除。这是10g之前的状况。

    2.     v$session_wait_history与ASH

    若是一个普通的会话(我是指没有大量地耗费资源),则对于性能调整来说无足轻重。但若该会话在活动时大量占用了资源(比如:CPU,内存,I/O等),该会话信息的丢失,将无法评测当时的系统瓶颈究竟是什么。令DBA高兴的是,oracle10g中保留下了v$session_wait中的这些信息。

    在10g中新出现了一个视图:v$session_wait_history。这个视图保存了每个活动session在v$session_wait中最近10次的等待事件。但这对于一段时期内的数据库性能状况的监测是远远不够的,为了解决这个问题,在10g中还新添加了一个视图:v$active_session_history。这就是ASH(active session history)。

    典型的情况下,为了诊断当前数据库的状态,需要最近的五到十分钟的详细信息。然而,由于记录session的活动信息是很费时间和空间的,ASH采用的策略是:保存处于等待状态的活动session的信息,每秒从v$session_wait中采样一次,并将采样信息保存在内存中。

    3.     AWR

    注意,ASH的采样数据是保存在内存中。而分配给ASH的内存空间是有限的,当所分配空间占满后,旧的记录就会被覆盖掉;而且数据库重启后,所有的这些ASH信息都会消失。这样,对于长期检测oracle的性能是不可能的。在Oracle10g中,提供了永久保留ASH信息的方法,这就是AWR(auto workload repository)。

    由于全部保存ASH中的信息是非常耗费时间和空间的,AWR采用的策略是:每小时对v$active_session_history进行采样一次,并将信息保存到磁盘中,并且保留7天,7天后旧的记录才会被覆盖。这些采样信息被保存在视图wrh$_active_session_history中。而这个采样频率(1小时)和保留时间(7天)是可以根据实际情况进行调整的,这就给DBA们提供了更加有效的系统监测工具。

    AWR永久地保存系统的性能诊断信息,由SYS用户拥有。一段时间后,你可能想清除掉这些信息;有时候为了性能诊断,你可能需要自己定义采样频率来获取系统快照信息。Oracle 10g在包dbms_workload_repository中提供了很多过程,通过这些过程,你可以管理快照并设定基线(baselines)。

    4.     小结

    这样,我们就知道了ASH和AWR产生的原因和功能。ASH保存了系统最新的处于等待的会话记录,可以用来诊断数据库的当前状态;而AWR中的信息最长可能有1小时的延迟,所以其采样信息并不能用于诊断数据库的当前状态,但可以用来作为一段时期内数据库性能调整的参考。

    对于这些视图间的继承关系,eygle给出了一个关系图:

     

    图1 各个视图的层次

    其中视图dba_hist_active_sess_history是wrh$_active_session_history和其他几个视图的联合展现,通常通过这个视图进行历史数据的访问。

    二、WHAT——什么是AWR?

    现在我们稍微详细地了解一下刚才所说内容。

    1.     ash占用的内存大小

    ASH的采集信息保存在内存中,在旧的信息被采样到AWR中后,可被新采集的信息覆盖,重启oracle后该信息被清除。分配给ASH的内存大小可以查询到:

    SQL> select pool, name, bytes/1024/1024 From v$sgastat where name like '%ASH %';
    POOL          NAME          BYTES/1024/1024 ------------- ------------- --------------- shared pool   ASH buffers                 2

    2.     AWR更正

    为了便于描述和理解,在第一部分中,我们说AWR就是保存ASH中的信息。

    其实,AWR记录的信息不仅是ASH,还可以收集到数据库运行的各方面统计信息和等待信息,用以诊断分析。

    AWR的采样方式是,以固定的时间间隔为其所有重要的统计信息和负载信息执行一次采样,并将采样信息保存在AWR中。

    可以这样说:ASH中的信息被保存到了AWR中的视图wrh$_active_session_history中。ASH是AWR的真子集。

    3.     mmon进程与mmnl进程

    快照由一个称为 MMON 的新的后台进程(及其从进程)以及MMNL后台进程自动地每隔固定时间采样一次。我们先来看一下10g的概念指南中对这两个新增加的后台进程的介绍:

            MMON进程负责执行多种和管理相关(manageability-related)的后台任务,例如:

    • 当某个测量值(metrics)超过了预设的限定值(threshold value)后提交警告
    • 创建新的 MMON 隶属进程(MMON slave process)来进行快照(snapshot)
    • 捕获最近修改过的 SQL 对象的统计信息

            MMNL进程负责执行轻量级的且频率较高的和可管理性相关的后台任务,例如捕获会话历史信息,测量值计算等。

    AWR的采样工作由MMON进程每个1小时执行一次,ASH信息同样会被采样写出到AWR负载库中。虽然ASH buffer被设计为保留1小时的信息,但很多时候这个内存是不够的,当ASH buffer写满后,另外一个后台进程MMNL将会主动将ASH信息写出。

    4.     SYSAUX表空间

    这些采样数据都存储在SYSAUX表空间中,并且以WRM$_* 和 WRH$_*的格式命名。前一种类型存储元数据信息(如检查的数据库和采集的快照),后一种类型保存实际采集的统计数据。

    SQL> select table_name from dba_tables where table_name like 'WRM$%';

    TABLE_NAME

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

    WRM$_WR_CONTROL

    WRM$_SNAP_ERROR

    WRM$_SNAPSHOT

    WRM$_DATABASE_INSTANCE

    WRM$_BASELINE

    当SYSAUX表空间满后,AWR将自动覆盖掉旧的信息,并在警告日志中记录一条相关信息:

    ORA-1688: unable to extend table SYS.WRH$_ACTIVE_SESSION_HISTORY partition WRH$_ACTIVE_3533490838_1522 by 128 in                 tablespace SYSAUX

    5.     采样频率和保留时间

    可以通过查询视图dba_hist_wr_control或(wrm$_wr_control)来查询AWR的采样频率和保留时间。默认为每1小时采样一次,采样信息保留时间为7天。

    SQL> select * from dba_hist_wr_control;

     

    DBID SNAP_INTERVAL RETENTION   TOPNSQL ---- ------------- ----------- ---------- 1148 +00000 00:1   +00007 00:0 DEFAULT

     

    SQL> select DBID, SNAP_INTERVAL, SNAPINT_NUM, RETENTION from wrm$_wr_control;
          DBID SNAP_INTERVAL      SNAPINT_NUM RETENTION ---------- ------------------ ----------- -------------------- 1160732652 +00000 01:00:00.0         3600 +00007 00:00:00.0

    6.     采样数据量

    由于数据量巨大,把所有ASH数据写到磁盘上是不可接受的。一般是在写到磁盘的时候过滤这个数据,写出的数据占采样数据的10%,写出时通过direct-path insert完成,尽量减少日志生成,从而最小化数据库性能的影响。

    7.     初始化参数statistics_level

    AWR的行为受到参数STATISTICS_LEVEL的影响。这个参数有三个值:

            BASIC:awr统计的计算和衍生值关闭.只收集少量的数据库统计信息.

            TYPICAL:默认值.只有部分的统计收集.他们代表需要的典型监控oracle数据库的行为.

            ALL : 所有可能的统计都被捕捉. 并且有操作系统的一些信息.这个级别的捕捉应该在很少的情况下,比如你要更多的sql诊断信息的时候才使用.

    三、HOW——如何使用AWR?

    AWR由ORACLE自动产生,但是也可以通过DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY包来手工创建、删除和修改。可以使用desc命令查看该包中的过程。下面只介绍几个常用的:

    1.     手工创建一个快照

    SQL> select count(*) from wrh$_active_session_history;

      COUNT(*)

    ----------

    317

    SQL> begin

      2  dbms_workload_repository.create_snapshot();

      3  end;

      4  /

    PL/SQL 过程已成功完成。

    SQL> select count(*) from wrh$_active_session_history;

      COUNT(*)

    ----------

           320

    2.     手工删除指定范围的快照

    SQL> select * from wrh$_active_session_history where snap_id = 96;

       SNAP_ID       DBID INSTANCE_NUMBER  SAMPLE_ID SAMPLE_TIME

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

            96 1160732652               1     236930 06-10月-07 11.26.04.562 上午

            96 1160732652               1     236930 06-10月-07 11.26.04.562 上午

            96 1160732652               1     236930 06-10月-07 11.26.04.562 上午

    SQL> begin

      2  dbms_workload_repository.drop_snapshot_range(low_snap_id => 96, high_snap_id => 96, dbid => 1160732652);

      3  end;

      4  /

    PL/SQL 过程已成功完成。

    SQL> select * from wrh$_active_session_history where snap_id = 96;

    未选定行

    3.     修改采集时间和统计信息保留时间

    PROCEDURE MODIFY_SNAPSHOT_SETTINGS

    参数名称                       类型                    输入/输出默认值?

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

    RETENTION                      NUMBER                  IN     DEFAULT

    INTERVAL                       NUMBER                  IN     DEFAULT

    TOPNSQL                        NUMBER                  IN     DEFAULT

    DBID                           NUMBER                  IN     DEFAULT

    通过修改retention参数可以修改awr信息的保留期限。默认的是七天,最小的值是一天。如果把retention设置为零,自动清除就关闭了.如果awr发现sysaux空间不够,它通过删除那些最老部分的快照来重新使用这些空间.同时,也会给dba发一条警告,告诉sysaux空间不够了(在警告日志中).

    通过修改interval参数可以修改awr信息的采样频率。最小的值是10分钟,默认的是60分钟.典型的值是10,20,30,60,120等等。把interval设为0则关闭自动捕捉快照.如将收集间隔时间改为30 分钟一次。并且保留5天时间(注:单位都是为分钟):

    SQL> select *from dba_hist_wr_control;

          DBID SNAP_INTERVAL      RETENTION          TOPNSQL

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

    1160732652 +00000 01:00:00.0  +00007 00:00:00.0          DEFAULT

    SQL> exec dbms_workload_repository.modify_snapshot_settings(interval=>30, retention=>5*24*60);

    PL/SQL 过程已成功完成。

    SQL> SELECT *from dba_hist_wr_control;

          DBID SNAP_INTERVAL       RETENTION         TOPNSQL

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

    1160732652 +00000 00:30:00.0   +00005 00:00:00.0         DEFAULT

    SQL>

    4.     设置基线

    基线(baseline)是一种机制,这样你可以在重要时间的快照信息集做标记。一个基线定义在一对快照之间,快照通过他们的快照序列号识别.每个基线有且只有一对快照。

    一次典型的性能调整实践从采集量度的基准线集合、作出改动、然后采集另一个基准线集合开始。可以比较这两个集合来检查所作的改动的效果。在 AWR 中,对现有的已采集的快照可以执行相同类型的比较。

    假定一个名称为 apply_interest 的高度资源密集的进程在下午 1:00 到 3:00 之间运行,对应快照 ID 95 到 98。我们可以为这些快照定义一个名称为 apply_interest_1 的基准线:

    SQL> select *From dba_hist_baseline;

    未选定行

    SQL> select * from wrm$_baseline;

    未选定行

    SQL> exec dbms_workload_repository.create_baseline(95, 98, 'apply_interest_1');

    PL/SQL 过程已成功完成。

    这一操作将快照从 95 到 98 编号,作为上面指定的基准线的一部分。查看现有的基准线:

    SQL> select *from dba_hist_baseline;

          DBID BASELINE_ID BASELINE_NAME    START_SNAP_ID START_SNAP_TIME               END_SNAP_ID END_SNAP_TIME

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

    1160732652           1 apply_interest_1             95 06-10月-07 11.00.05.375 上午           98 06-10月-07 01.44.58.062 下午

    SQL> select *from wrm$_baseline;

          DBID BASELINE_ID BASELINE_NAME        START_SNAP_ID END_SNAP_ID

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

    1160732652           1 apply_interest_1                95          98

    SQL>

    在一些调整步骤之后,我们可以创建另一个基准线 — 假设名称为 apply_interest_2,然后只为那些与这两条基准线相关的快照比较量度。

    SQL> exec dbms_workload_repository.create_baseline(92, 94, 'apply_interest_2');

    PL/SQL 过程已成功完成。

    像这样把快照分隔在仅仅几个集合中有助于研究调整对于性能量度的影响。您可以在分析之后使用 drop_baseline() 来删除基准线;快照将保留(也可级联删除)。此外,当清除例程开始删除旧的快照时,与基准线相关的快照不会被清除,从而允许进行进一步的分析。

    5.     删除基线

    如果要删除一个基准线:

    SQL> exec dbms_workload_repository.drop_baseline(baseline_name=>'apply_interest_1', cascade=>false);

    PL/SQL 过程已成功完成。

    SQL> select *from wrh$_active_session_history where snap_id in (95,96,97,98);

       SNAP_ID       DBID INSTANCE_NUMBER  SAMPLE_ID SAMPLE_TIME

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

            95 1160732652               1     235360 06-10月-07 10.56.29.872 上午

            95 1160732652               1     235230 06-10月-07 10.54.19.857 上午

            95 1160732652               1     233130 06-10月-07 10.19.19.478 上午

            95 1160732652               1     232830 06-10月-07 10.14.18.859 上午

            95 1160732652               1     232250 06-10月-07 10.04.38.481 上午

            97 1160732652               1     238600 06-10月-07 12.33.08.420 下午

            97 1160732652               1     238600 06-10月-07 12.33.08.420 下午

            97 1160732652               1     238600 06-10月-07 12.33.08.420 下午

            97 1160732652               1     238600 06-10月-07 12.33.08.420 下午

            97 1160732652               1     238600 06-10月-07 12.33.08.420 下午

            97 1160732652               1     238600 06-10月-07 12.33.08.420 下午

       SNAP_ID       DBID INSTANCE_NUMBER  SAMPLE_ID SAMPLE_TIME

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

            97 1160732652               1     238420 06-10月-07 11.50.55.686 上午

            97 1160732652               1     238230 06-10月-07 11.47.45.687 上午

            98 1160732652               1     239140 06-10月-07 01.42.00.976 下午

            98 1160732652               1     239140 06-10月-07 01.42.00.976 下午

            98 1160732652               1     239140 06-10月-07 01.42.00.976 下午

            98 1160732652               1     239140 06-10月-07 01.42.00.976 下午

            98 1160732652               1     239140 06-10月-07 01.42.00.976 下午

            98 1160732652               1     239130 06-10月-07 01.27.04.161 下午

            98 1160732652               1     239130 06-10月-07 01.27.04.161 下午

            98 1160732652               1     239130 06-10月-07 01.27.04.161 下午

    已选择21行。

    SQL> exec dbms_workload_repository.drop_baseline(baseline_name=>'apply_interest_2', cascade=>true);

    PL/SQL 过程已成功完成。

    SQL> select *from wrh$_active_session_history where snap_id in (92,93,94);

    未选定行

    SQL>

    6.     生成报表

    awr有个报表生成机制,可以对存储在workload资料库的统计产生汇总报表。这个分析对一段时间的统计做的。这个报表生成机制很像statspack。

    可以使用脚本awrrpt.sql或awrrpti.sql来查看AWR报告(非常类似statspack中的spreport.sql),这两个脚本都在目录$ORACLE_HOME/rdbms/admin中。Awrrpt.sql脚本可以显示指定快照id范围的诊断信息,报告可以保存为文本文件或HTML文件;awrrpti.sql脚本与awrrpt.sql类似,唯一的不同就是在awrrpti.sql脚本中,你可以指定数据库ID和实例ID(作为参数)。报告包括如下诊断信息:

    [1] Report summary [1] Wait events statistics [1] SQL statistics [1] Instance activity statistics [1] I/O statistics [1] Buffer pool statistics [1] Advisory statistics [1] Wait statistics [1] Undo statistics [1] Latch statistics Segment statistics [1] Dictionary cache statistics [1] Library cache statistics [1] SGA statistics [1] Resource limit statistics [1] init.ora parameters

    通过运行$ORACLE_HOME/rdbms/admin目录中的awrrpt.sql脚本,AWR的功能可以立即通过它从采集的统计数据和量度中生成的报表得到最好的说明。这个脚本显示所有的现有AWR快照并请求两个特定的快照作为时间间隔边界。它产生两种类型的输出:文本格式(类似于Statspack报表的文本格式但来自于AWR信息库)和默认的HTML格式(拥有到部分和子部分的所有超链接),从而提供了非常用户友好的报表。

    运行这个脚本必须要select any dictionary权限.这个脚本提示你输入选项如怎么和在哪里生成这个报表:

    *首先,你需要指明你要生成html还是text格式的 *要选择快照的天数:输入天数,和你最近的快照,可选的,你可以使用dba_hist_snapshot表来看你要用哪个snap_id. *开始snap_id和终止snap_id,这个快照对定义你的报表产生的时间间隔. *文件名称,报告写的用户指定的文件.

    现在运行该脚本以查看报表,从而对AWR的报表功能有一个直观的了解。

    SQL> @D:/oracle/product/10.2.0/db_1/RDBMS/ADMIN/awrrpt.sql

    Current Instance

    ~~~~~~~~~~~~~~~~

       DB Id    DB Name      Inst Num Instance

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

    1160732652 ORCL                1 orcl

    Specify the Report Type

    ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

    Would you like an HTML report, or a plain text report?

    Enter 'html' for an HTML report, or 'text' for plain text

    Defaults to 'html'

    输入 report_type 的值:

    Type Specified:                  html

    Instances in this Workload Repository schema

    ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

       DB Id     Inst Num DB Name      Instance     Host

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

    * 1160732652        1 ORCL         orcl         YUECHAOTIAN

    Using 1160732652 for database Id

    Using          1 for instance number

    Specify the number of days of snapshots to choose from

    ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

    Entering the number of days (n) will result in the most recent

    (n) days of snapshots being listed.  Pressing <return> without

    specifying a number lists all completed snapshots.

    输入 num_days 的值:  4

    Listing the last 4 days of Completed Snapshots

                                                            Snap

    Instance     DB Name        Snap Id    Snap Started    Level

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

    orcl         ORCL                81 04 10月 2007 07:24     1

                                     83 05 10月 2007 13:34     1

                                     84 05 10月 2007 16:19     1

                                     85 05 10月 2007 17:00     1

                                     86 05 10月 2007 18:00     1

                                     87 05 10月 2007 19:10     1

                                     88 05 10月 2007 20:00     1

                                     89 05 10月 2007 21:00     1

                                     90 05 10月 2007 22:00     1

                                     91 05 10月 2007 23:00     1

                                     95 06 10月 2007 11:00     1

                                     97 06 10月 2007 13:27     1

                                     98 06 10月 2007 13:44     1

                                     99 06 10月 2007 14:00     1

                                    100 06 10月 2007 14:30     1

                                    101 06 10月 2007 15:00     1

                                    102 06 10月 2007 15:30     1

    Specify the Begin and End Snapshot Ids

    ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

    输入 begin_snap 的值:  100

    Begin Snapshot Id specified: 100

    输入 end_snap 的值:  102

    End   Snapshot Id specified: 102

    Specify the Report Name

    ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

    The default report file name is awrrpt_1_100_102.html.  To use this name,

    press <return> to continue, otherwise enter an alternative.

    输入 report_name 的值:

    Using the report name awrrpt_1_100_102.html

    <HTML><HEAD><TITLE>AWR Report</TITLE>

    ……(省略结果)

    End of Report

    </BODY></HTML>

    Report written to awrrpt_1_100_102.html

    SQL>

     
     
     

    AWR报告的主要内容包括以下几部分:

    前言部分:这是AWR报告的第一段,用于描述环境包括数据库名,数据库版本,是否为RAC节点,快照报告的采集时间等。

    综述部分:包含等待事件段,Load Profile段,实例效率统计段,Shared Pool统计段,Cache Size段,其中最重要的是等待事件段,它告诉我们在快照时间内数据库遇到哪些性能瓶颈,它们将是性能调整或问题诊断的主要候选对象。以下Top Time Event数据摘自我的数据库产生的AWR报告。

    Event
    Waits
    Time(s)
    Avg Wait(ms)
    % Total Call Time
    Wait Class
    CPU time
     
    17,306
     
    99.6
     
    db file scattered read
    19,469,037
    4,448
    0
    25.6
    User I/O
    log file parallel write
    492,258
    221
    0
    1.3
    System I/O
    log file sync
    253,519
    143
    1
    .8
    Commit
    read by other session
    421,942
    73
    0
    .4
    User I/O

    报告显示“db file scattered read”是这个快照时间内最重要的等待事件,这种等待是由于会话在等待一个“multiblock IO”的完成,通常这是由于在大表上执行全表扫描或索引快速扫描引起。接下来可以查看哪些SQL执行这些查询,查询操作集中在哪些表上,检查SQL PLAN看是否使用了索引。

    SQL部分:无效的SQL语句是性能不好的主要原因,这部分对这段时间区间内的SQL按照执行时间,逻辑读,磁盘读等指标进行了分类和排序,和STATSPACK不同的是,从AWR报告中可以直接查到该SQL的文本和发送请求的客户端进程信息,极大的提高了SQL分析的效率。

    实例活动统计部分:这部分是快照期间,对实例的各个内部模块的活动和各种资源使用情况的统计,主要包括CPU使用情况,SQL*Net消息,链接的行存取和PGA使用情况。

    段统计部分:告诉哪些段(包括表和索引)在快照期间经历最高的磁盘读操作,这些信息可以帮助我们决定是否需要重建索引,或对段进行分区来减少发生在这些数据文件上的I/O。

    AWR的一些常用操作主要包括:

    修改快照的收集和保存时间,创建Baseline,导出并迁移AWR数据。下面介绍一下这些功能使用方法。

    默认情况下,AWR每隔1小时自动收集一个系统负载快照,并且此快照默认保存一周。但Oracle 10g提供以下命令可以修改快照收集时间间隔和保存时间。

    execute dbms_workload_repository.modify_snapshot_settings(interval => 120,

    retention => 20160);

    上述命令修改快照的收集间隔为2小时,保存时间为两周。

    可以为AWR数据创建baseline,保存这些数据用于将来分析和比较。具体命令如下,

    execute dbms_workload_repository.create_baseline (start_snap_id =>1,

    end_snap_id =>100, baseline_name => 'baseline name', dbid => yourdbid);

    可以将AWR数据导出并迁移到其它数据库以便于以后分析。Oracle10g Release2提供两个新工具来完成导出和迁移。AWR数据的工作。

    DBMS_SWRF_INTERNAL.AWR_EXTRACT用来导出数据,其使用方法如下:

    Begin DBMS_SWRF_INTERNAL.AWR_EXTRACT ( dmpfile => 'awr_data.dmp', dmpdir => 'TMP_DIR', bid => 302, eid => 305); end;

    其中,dmpfile参数用于指定将要导出的AWR数据文件的名字,dmpdir是指定存放导出文件的目录路径,bid是起始快照编号,eid是结束快照编号。

    DBMS_SWRF_INTERNAL用来迁移AWR数据文件到其他数据库。导入AWR数据的过程分为两个步骤,首先使用DBMS_SWRF_INTERNAL.AWR_LOAD方法把数据导入到一个临时模式中,本例是AWR_TEST(也可以自己定义名称),具体方法如下:

    begin DBMS_SWRF_INTERNAL.AWR_LOAD ( SCHNAME => 'AWR_TEST', dmpfile => 'awr_data', dmpdir => 'TMP_DIR'); end;

    接下来把需要把AWR数据转移到SYS模式中,操作方法如下:

    exec DBMS_SWRF_INTERNAL.MOVE_TO_AWR (SCHNAME => 'TEST');

    这样AWR数据的导入工作已经完成,现在可以使用这种方法建立一个专门存放AWR数据的数据库,用于集中管理和分析多个数据库实例的性能统计数据。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/weixun/p/3055635.html
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