《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

データベースの最適化では、クエリ要件に従ってインデックス作成戦略を選択する必要があります。1。クエリに複数の列が含まれ、条件の順序が固定されている場合、複合インデックスを使用します。 2。クエリに複数の列が含まれているが、条件の順序が修正されていない場合、複数の単一列インデックスを使用します。複合インデックスは、マルチコラムクエリの最適化に適していますが、単一列インデックスは単一列クエリに適しています。

MySQLスロークエリを最適化するには、slowquerylogとperformance_schemaを使用する必要があります。1。LowerQueryLogを有効にし、しきい値を設定して、スロークエリを記録します。 2。performance_schemaを使用してクエリの実行の詳細を分析し、パフォーマンスのボトルネックを見つけて最適化します。

MySQLとSQLは、開発者にとって不可欠なスキルです。 1.MYSQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、SQLはデータベースの管理と操作に使用される標準言語です。 2.MYSQLは、効率的なデータストレージと検索機能を介して複数のストレージエンジンをサポートし、SQLは簡単なステートメントを通じて複雑なデータ操作を完了します。 3.使用の例には、条件によるフィルタリングやソートなどの基本的なクエリと高度なクエリが含まれます。 4.一般的なエラーには、SQLステートメントをチェックして説明コマンドを使用することで最適化できる構文エラーとパフォーマンスの問題が含まれます。 5.パフォーマンス最適化手法には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、コードの読み取り可能性の向上が含まれます。

MySQL非同期マスタースレーブレプリケーションにより、BINLOGを介したデータの同期が可能になり、読み取りパフォーマンスと高可用性が向上します。 1)マスターサーバーレコードはBinlogに変更されます。 2)スレーブサーバーは、I/Oスレッドを介してBINLOGを読み取ります。 3)サーバーSQLスレッドは、BINLOGを適用してデータを同期させます。

MySQLは、オープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)データベースとテーブルの作成:createdatabaseおよびcreateTableコマンドを使用します。 2)基本操作:挿入、更新、削除、選択。 3)高度な操作:参加、サブクエリ、トランザクション処理。 4)デバッグスキル:構文、データ型、およびアクセス許可を確認します。 5)最適化の提案:インデックスを使用し、選択*を避け、トランザクションを使用します。

MySQLのインストールと基本操作には、次のものが含まれます。1。mysqlをダウンロードしてインストールし、ルートユーザーパスワードを設定します。 2。sqlコマンドを使用して、createdatabaseやcreateTableなどのデータベースとテーブルを作成します。 3. CRUD操作を実行し、挿入、選択、更新、コマンドを削除します。 4.パフォーマンスを最適化し、複雑なロジックを実装するためのインデックスとストアドプロシージャを作成します。これらの手順を使用すると、MySQLデータベースをゼロから構築および管理できます。

Innodbbufferpoolは、データとインデックスページをメモリにロードすることにより、MySQLデータベースのパフォーマンスを向上させます。 1)データページは、ディスクI/Oを削減するためにBufferPoolにロードされます。 2)汚れたページは、定期的にディスクにマークされ、リフレッシュされます。 3)LRUアルゴリズム管理データページの排除。 4)読み出しメカニズムは、可能なデータページを事前にロードします。

MySQLは、インストールが簡単で、強力で管理しやすいため、初心者に適しています。 1.さまざまなオペレーティングシステムに適した、単純なインストールと構成。 2。データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、更新、削除などの基本操作をサポートします。 3.参加オペレーションやサブクエリなどの高度な機能を提供します。 4.インデックス、クエリの最適化、テーブルパーティション化により、パフォーマンスを改善できます。 5。データのセキュリティと一貫性を確保するために、バックアップ、リカバリ、セキュリティ対策をサポートします。


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