《OracleAWR与ASH性能报告深入解析》一数据库版本LEO1@LEO1select*fromv$version;BANNER---------------------------------..
《Oracle AWR与ASH性能报告深入解析》
一数据库版本
LEO1@LEO1> select * from v$version;
BANNER
--------------------------------------------------------------------------------
Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.1.0 - 64bit Production
PL/SQL Release 11.2.0.1.0 - Production
CORE 11.2.0.1.0 Production
TNS for Linux: Version 11.2.0.1.0 - Production
NLSRTL Version 11.2.0.1.0 - Production
二 AWR性能诊断报告
AWR:Automatic Workload Repository 自动工作负载信息库
通常在诊断数据库性能的时候分三个阶段
第一阶段:SQL语句级性能优化
第二阶段:session级性能优化,这时我们可以用ASH来做分析
第三阶段:DB级性能优化,AWR就是数据库层性能诊断报告,当我们无法判断数据库哪里性能出现问题时我们可以做一个全身体检报告来找到我们瓶颈所在。
AWR机制:通过对系统整体动态采样收集快照信息,存储在SYSAUX表空间,每小时采样一次,可以保存7天,MMON进程实施,快照分析后写入DBA_HIST_%开头的数据字典。
AWR信息来源:DBA_HIST_%开头的数据字典,请见下图
LEO1@LEO1> select table_name from dictionary where table_name like 'DBA_HIST_%';
TABLE_NAME
------------------------------------------------
DBA_HIST_ACTIVE_SESS_HISTORY
DBA_HIST_ASH_SNAPSHOT
DBA_HIST_BASELINE
DBA_HIST_BASELINE_DETAILS
DBA_HIST_BASELINE_METADATA
DBA_HIST_BASELINE_TEMPLATE
DBA_HIST_BG_EVENT_SUMMARY
DBA_HIST_BUFFERED_QUEUES
DBA_HIST_BUFFERED_SUBSCRIBERS
DBA_HIST_BUFFER_POOL_STAT
DBA_HIST_CLUSTER_INTERCON
DBA_HIST_COLORED_SQL
DBA_HIST_COMP_IOSTAT
DBA_HIST_CR_BLOCK_SERVER
DBA_HIST_CURRENT_BLOCK_SERVER
DBA_HIST_DATABASE_INSTANCE
DBA_HIST_DATAFILE
DBA_HIST_DB_CACHE_ADVICE
…………………………………………………
109 rows selected.
AWR信息就是来自上面这些数据字典表,它是把这些表中数据进行汇总统计后生成HTML or TXT格式
LEO1@LEO1> select snap_id,name,value from DBA_HIST_SGA where snap_id>=173 and snap_id
SNAP_ID NAME VALUE
---------- ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
173 Database Buffers 117440512
173 Fixed Size 2214856
173 Redo Buffers 8052736
173 Variable Size 385877048
174 Database Buffers 117440512
174 Fixed Size 2214856
174 Redo Buffers 8052736
174 Variable Size 385877048
上面这个例子显示了173-174快照中SGA的信息
OEM可以生成图形化性能分析图,UI版AWR
AWR基线:我们可以在数据库平稳正常的状态下创建AWR基线(参照物),在实际生产中可以作为性能指标曲线的一个参照物,有了基线对比,我们就可以很方便的了解到系统的一个真实的性能趋势。
AWR创建:sqlplus / as system @下面的脚本就可以创建AWR报告了
创建脚本目录:/u01/app/oracle/product/11.2.0/db_1/rdbms/admin/awrrpt.sql
AWR报告分析说明
1. WORKLOAD REPOSITORY report for
2. DB Name
DB Id
Instance
Inst num
Startup Time
Release
RAC
EMSTA
433507400
emsta1
1
14-Aug-12 22:08
11.2.0.2.0
YES
Host Name
Platform
CPUs
Cores
Sockets
Memory (GB)
emsta1
Solaris[tm] OE (64-bit)
64
32
8
128.00
Snap Id
Snap Time
Sessions
Cursors/Session
Begin Snap:
6023
07-Sep-12 14:00:09
1788
2.8
End Snap:
6026
07-Sep-12 17:00:06
1793
2.9
Elapsed:
179.94 (mins)
DB Time:
79.25 (mins)
数据库名:EMSTA DB ID:433507400 实例名:emsta1 第一个实例 启动时间 版本 是RAC
主机名:emsta1 操作系统平台:Solaris 64位 64颗CPU 32核 内存:128GB
由上述硬件判断这是2台小机组成的RAC模式数据库,上面的是实例1,下面的是实例2,名称后缀不同。
起始快照id:6023
终止快照id:6026 快照与快照间隔1小时从14:00~17:00一共3小时采样信息
起始快照与终止快照间隔时间:180分钟
所有用户使用数据库时间总和(累加值):80分钟
起始时间有1788个会话,每个会话使用2.8个游标
结束时间有1793个会话,,每个会话使用2.9个游标
DB Name
DB Id
Instance
Inst num
Startup Time
Release
RAC
EMSTA
433507400
emsta2
2
14-Aug-12 22:08
11.2.0.2.0
YES
Host Name
Platform
CPUs
Cores
Sockets
Memory (GB)
emsta2
Solaris[tm] OE (64-bit)
64
32
8
128.00
Snap Id
Snap Time
Sessions
Cursors/Session
Begin Snap:
6023
07-Sep-12 14:00:09
1363
3.0
End Snap:
6026
07-Sep-12 17:00:06
1378
3.0
Elapsed:
179.94 (mins)
DB Time:
136.61 (mins)
实例2中各个部分的含义值和实例1相同,这里不再另外说明
2.cache size
Begin
End
Buffer Cache:
15,360M
15,360M
Std Block Size:
8K
Shared Pool Size:
6,272M
6,272M
Log Buffer:
111,456K
Instance1:数据库缓冲区15360M
共享池6272M
redo log 缓冲区111.456M
数据块大小8K
Buffer Cache:
13,696M
13,696M
Std Block Size:
8K
Shared Pool Size:
6,144M
6,144M
Log Buffer:
111,456K
Instance2:数据库缓冲区13696M
共享池6144M
redo log 缓冲区111.456M
数据块大小8K
2个实例的SGA有一点点的大小差异,但是差距不大。
3.Load profile
数据库负载属性信息 美秒 每个事物 每次执行 每次调用
Per Second
Per Transaction
Per Exec
Per Call
DB Time(s):
0.4
0.3
0.01
0.00
DB CPU(s):
0.4
0.2
0.01
0.00
Redo size:
15,275.9
8,983.0
Logical reads:
13,716.1
8,065.8
Block changes:
79.2
46.6
Physical reads:
365.3
214.8
Physical writes:
4.5
2.7
User calls:
232.7
136.8
Parses:
11.4
6.7
Hard parses:
0.3
0.2
W/A MB processed:
2.7
1.6
Logons:
0.0
0.0
Executes:
54.3
32.0
Rollbacks:
0.0
0.0
Transactions:
1.7
Instance1:逻辑读和物理读较多,是以读为主
Instance2:物理写较多,是以写为主
如果我们有一个基线值,就好比较性能优略了
Per Second
Per Transaction
Per Exec
Per Call
DB Time(s):
0.8
0.1
0.00
0.00
DB CPU(s):
0.4
0.1
0.00
0.00
Redo size:
102,788.5
11,594.5
Logical reads:
4,287.6
483.6
Block changes:
436.4
49.2
Physical reads:
100.5
11.3
Physical writes:
40.6
4.6
User calls:
261.7
29.5
Parses:
108.9
12.3
Hard parses:
0.1
0.0
W/A MB processed:
0.9
0.1
Logons:
3.1
0.4
Executes:
263.1
29.7
Rollbacks:
0.0
0.0
Transactions:
8.9
业务类型不同关注数据指标也不同
OLAP:关注IO指标
OLTP:关注内存 CPU指标
4.Top 5 Timed Foreground Events
Leonarding
2013.3.10
天津&spring
分享技术~成就梦想
Blog:
本文出自 “刘盛分享技术~成就梦想” 博客,请务必保留此出处

ストアドプロシージャは、パフォーマンスを向上させ、複雑な操作を簡素化するためのMySQLのSQLステートメントを事前に拡大します。 1。パフォーマンスの改善:最初のコンピレーションの後、後続の呼び出しを再コンパイルする必要はありません。 2。セキュリティの改善:許可制御を通じてデータテーブルアクセスを制限します。 3.複雑な操作の簡素化:複数のSQLステートメントを組み合わせて、アプリケーションレイヤーロジックを簡素化します。

MySQLクエリキャッシュの実用的な原則は、選択クエリの結果を保存することであり、同じクエリが再度実行されると、キャッシュされた結果が直接返されます。 1)クエリキャッシュはデータベースの読み取りパフォーマンスを改善し、ハッシュ値を使用してキャッシュされた結果を見つけます。 2)単純な構成、mysql構成ファイルでquery_cache_typeとquery_cache_sizeを設定します。 3)SQL_NO_CACHEキーワードを使用して、特定のクエリのキャッシュを無効にします。 4)高周波更新環境では、クエリキャッシュがパフォーマンスボトルネックを引き起こし、パラメーターの監視と調整を通じて使用するために最適化する必要がある場合があります。

MySQLがさまざまなプロジェクトで広く使用されている理由には、次のものがあります。1。複数のストレージエンジンをサポートする高性能とスケーラビリティ。 2。使いやすく、メンテナンス、シンプルな構成とリッチツール。 3。豊富なエコシステム、多数のコミュニティとサードパーティのツールサポートを魅了します。 4。複数のオペレーティングシステムに適したクロスプラットフォームサポート。

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。

tooptimizemysqlperformance、soflowthesesteps:1)properindexingtospeedupqueries、2)useexplaintoanalyzeandoptimize Queryperformance、3)AductServerContingSettingStingsinginginnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections、4)


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