awr报告中的sql明细部分基本必看的部分,尤其是SQL Order by Elapsed time这个部分,能够很清晰的看到哪些sql语句占用了较多的DB
awr报告中的sql明细部分基本必看的部分,尤其是SQL Order by Elapsed time这个部分,能够很清晰的看到哪些sql语句占用了较多的DB time,所占的比例。这个可以作为调优时的一个重要参考,可以有针对性的来看哪些sql需要格外关注。
比如说我们得到了一个awr报告,Elapsed time这个部分的内容如下。可以很明显看出sql_id为dfb15m5s2uwmc的sql需要格外关注,因为它占用了近一半的DB time.
Elapsed Time (s)Executionsper Exec (s)%Total%CPU%IOSQL IdSQL ModuleSQL Text
3,601.90 0 48.52 99.77 0.16 dfb15m5s2uwmc JDBC Thin Client SELECT :1, machinecode, cn, co...
1,612.04 21 76.76 21.71 99.97 0.00 8tmf11fvxy09j JDBC Thin Client SELECT ROUND(AVG(SUM(END_TIME...
1,593.80 20 79.69 21.47 99.97 0.00 cy55p6nrd31db JDBC Thin Client SELECT MAX(USER_CLASS) FROM S...
298.34 20 14.92 4.02 99.96 0.00 29tdwfv5d9s4f JDBC Thin Client SELECT NVL(SUM(OTAL), ...
awr提供的功能集很完整,如果我们能够更快的定位出来哪些sql占用了较多的DB time而不用每次都去生成一个awr报告,其实也是可以实现的,我们可以定制。
部分日志如下:
. . exported "SYS"."WRH$_SQL_PLAN" 432.1 KB 1089 rows
. . exported "SYS"."WRH$_LATCH":"WRH$_LATCH_3645037571_0" 198.6 KB 3871 rows
. . exported "SYS"."WRH$_SYSMETRIC_HISTORY" 180.1 KB 3600 rows
可以看到awr的基表是wrh$开头的,这个和我们常用的数据字典表息息相关。
比如sqlstat,数据字典里的历史数据就把wrh$换位dba_hist即可。
我们查看dba_hist_sqlstat的基表,其实发现就是wrh$这样的基表。
$ ksh showdict.sh DBA_HIST_SQLSTAT
object_details
OWNER OBJECT_ID DATA_OBJECT_ID OBJECT_NAME OBJECT_TYPE
------------------------------ ---------- -------------- ------------------------------ -------------------
SYS 9409 DBA_HIST_SQLSTAT VIEW
PUBLIC 9410 DBA_HIST_SQLSTAT SYNONYM
synonym_details
OWNER SYNONYM_NAME
------------------------------ ------------------------------
PUBLIC DBA_HIST_SQLSTAT
view_details
VIEW_NAME TEXT
------------------------------ --------------------------------------------------------------------------------
DBA_HIST_SQLSTAT select sql.snap_id, sql.dbid, sql.instance_number,
xxxx from WRM$_SNAPSHOT sn, WRH$_SQLSTAT sql
where sn.snap_id = sql.snap_id
and sn.dbid = sql.dbid
and sn.instance_number = sql.instance_number
and sn.status = 0
那么我们就可以直接从这些数据字典历史表里去查看所需要的信息而不用每次都重新生成一个awr报告。
当然实现的过程也略微费了一些周折,把脚本稍一加工,就成了shell版本。
sqlplus -s $DB_CONN_STR@$SH_DB_SID break on db_name
set pages 50
set linesize 100
col elapsed_time format a10
col per_total format a10
prompt
prompt Current Instance
prompt ~~~~~~~~~~~~~~~~
select d.dbid dbid
, d.name db_name
, i.instance_number inst_num
, i.instance_name inst_name
from v\$database d,
v\$instance i;
select snap_id,sql_id,EXECUTIONS_DELTA,max_elapsed elapsed_time,per_total||'%' per_total from
(select distinct snap_id,sql_id,EXECUTIONS_DELTA,trunc(max(ELAPSED_TIME_DELTA) OVER (PARTITION BY snap_id,sql_id )/1000000,0)||'s' max_elapsed,
trunc((max(ELAPSED_TIME_DELTA) OVER (PARTITION BY snap_id,sql_id))/(SUM(ELAPSED_TIME_DELTA) OVER (PARTITION BY snap_id )),2)*100 per_total
from dba_hist_sqlstat where snap_id=$1
order by 5 desc
) where rownum

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MySQLデータベースをアップグレードする手順には次のものがあります。1。データベースをバックアップします。2。現在のMySQLサービスを停止します。3。MySQLの新しいバージョンをインストールします。アップグレードプロセス中に互換性の問題が必要であり、Perconatoolkitなどの高度なツールをテストと最適化に使用できます。

MySQLバックアップポリシーには、論理バックアップ、物理バックアップ、増分バックアップ、レプリケーションベースのバックアップ、クラウドバックアップが含まれます。 1. Logical BackupはMySqldumpを使用してデータベースの構造とデータをエクスポートします。これは、小さなデータベースとバージョンの移行に適しています。 2.物理バックアップは、データファイルをコピーすることで高速かつ包括的ですが、データベースの一貫性が必要です。 3.インクリメンタルバックアップは、バイナリロギングを使用して変更を記録します。これは、大規模なデータベースに適しています。 4.レプリケーションベースのバックアップは、サーバーからバックアップすることにより、生産システムへの影響を減らします。 5. Amazonrdsなどのクラウドバックアップは自動化ソリューションを提供しますが、コストと制御を考慮する必要があります。ポリシーを選択するときは、データベースサイズ、ダウンタイム許容度、回復時間、および回復ポイントの目標を考慮する必要があります。

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustnessnessnessnessnessnistandistributiondistributingdataacrossmultiplenodes.itesthendbenginefordatareplication andfaulttolerance、保証highavailability.setupinvolvesconfiguringmanagement、data、ssqlnodes、carefulmonitoringringandpe

MySQLのデータベーススキーマ設計の最適化は、次の手順を通じてパフォーマンスを改善できます。1。インデックス最適化:一般的なクエリ列にインデックスを作成し、クエリのオーバーヘッドのバランスをとり、更新を挿入します。 2。テーブル構造の最適化:正規化または反通常化によりデータ冗長性を削減し、アクセス効率を改善します。 3。データ型の選択:Varcharの代わりにINTなどの適切なデータ型を使用して、ストレージスペースを削減します。 4。パーティション化とサブテーブル:大量のデータボリュームの場合、パーティション化とサブテーブルを使用してデータを分散させてクエリとメンテナンスの効率を改善します。

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