大家在做性能问题诊断的时候,awr是不可或缺的工具,使用?/rdbms/admin/awrrpt.sql可能大家使用的多了,可能有时候感觉输入参数还
大家在做性能问题诊断的时候,awr是不可或缺的工具,使用?/rdbms/admin/awrrpt.sql可能大家使用的多了,可能有时候感觉输入参数还是有些太繁琐了。一边复制,一边得到一个快照列表查看,其实还是不太方便。
比如我想查看某一天的8点到9点的快照,生成一个awr报告,那么可能得算一下大概需要多少天的快照,然后从一个冗长的快照列表中去一个一个复制,还是有些繁琐的。自己在生成awr的过程中总是感觉有些不太方便,今天下决心自己定制了一把。
首先解决快照列表的问题。一般我们需要得到如下的一个列表。
Instance DB Name Snap Id Snap Started Level
------------ ------------ --------- ------------------ -----
TEST01 TEST01 1274 19 Oct 2014 22:00 1
1275 19 Oct 2014 23:00 1
1276 20 Oct 2014 00:00 1
1277 20 Oct 2014 01:00 1
1278 20 Oct 2014 02:00 1
我使用了如下的脚本做了定制,比如我需要两天以前的,那天是10月19号,需要得到3点到9点的快照,那么我就直接可以使用脚本得到一个快照的简单列表。
输出的结果如下。前后各宽裕一个小时。这样我就简单就可以选择哪些快照是我需要的。随时查看。
Current Instance
~~~~~~~~~~~~~~~~
DBID DB_NAME INST_NUM INST_NAME
---------- --------- ---------- ----------------
3645037571 TEST01 1 TEST01
DB_NAME SNAP_ID SNAPDAT LVL
--------- ---------- -------------------------- ----------
TEST01 1262 19 Oct 2014 02:00 1
1263 19 Oct 2014 03:00 1
1264 19 Oct 2014 04:00 1
1265 19 Oct 2014 05:00 1
1266 19 Oct 2014 06:00 1
1267 19 Oct 2014 07:00 1
1268 19 Oct 2014 08:00 1
1269 19 Oct 2014 09:00 1
8 rows selected.
脚本内容如下:
sqlplus -s $DB_CONN_STR@$SH_DB_SID break on db_name
set pages 50
set linesize 100
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
di.db_name db_name
, s.snap_id snap_id
, to_char(s.end_interval_time,'dd Mon YYYY HH24:mi') snapdat
, s.snap_level lvl
from dba_hist_snapshot s
, dba_hist_database_instance di
where
( di.dbid,di.instance_number) in
(select d.dbid dbid
, i.instance_number inst_num
from v\$database d,
v\$instance i)
and di.dbid = s.dbid
and di.instance_number = s.instance_number
and di.startup_time = s.startup_time
and to_char(END_INTERVAL_TIME,'yyyymmdd')='$1'
and EXTRACT(HOUR FROM END_INTERVAL_TIME) between $2-1 and $3+1
order by db_name, instance_name, snap_id;
EOF

데이터베이스 최적화에서 쿼리 요구 사항에 따라 인덱싱 전략을 선택해야합니다. 1. 쿼리에 여러 열이 포함되고 조건 순서가 수정되면 복합 인덱스를 사용하십시오. 2. 쿼리에 여러 열이 포함되어 있지만 조건 순서가 고정되지 않은 경우 여러 단일 열 인덱스를 사용하십시오. 복합 인덱스는 다중 열 쿼리를 최적화하는 데 적합한 반면 단일 열 인덱스는 단일 열 쿼리에 적합합니다.

MySQL 느린 쿼리를 최적화하려면 SlowQueryLog 및 Performance_Schema를 사용해야합니다. 1. SlowQueryLog 및 Set Stresholds를 사용하여 느린 쿼리를 기록합니다. 2. Performance_schema를 사용하여 쿼리 실행 세부 정보를 분석하고 성능 병목 현상을 찾고 최적화하십시오.

MySQL 및 SQL은 개발자에게 필수적인 기술입니다. 1.MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템이며 SQL은 데이터베이스를 관리하고 작동하는 데 사용되는 표준 언어입니다. 2.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 통해 여러 스토리지 엔진을 지원하며 SQL은 간단한 문을 통해 복잡한 데이터 작업을 완료합니다. 3. 사용의 예에는 기본 쿼리 및 조건 별 필터링 및 정렬과 같은 고급 쿼리가 포함됩니다. 4. 일반적인 오류에는 구문 오류 및 성능 문제가 포함되며 SQL 문을 확인하고 설명 명령을 사용하여 최적화 할 수 있습니다. 5. 성능 최적화 기술에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 코드 가독성 향상이 포함됩니다.

MySQL 비동기 마스터 슬레이브 복제는 Binlog를 통한 데이터 동기화를 가능하게하여 읽기 성능 및 고 가용성을 향상시킵니다. 1) 마스터 서버 레코드는 Binlog로 변경됩니다. 2) 슬레이브 서버는 I/O 스레드를 통해 Binlog를 읽습니다. 3) 서버 SQL 스레드는 데이터를 동기화하기 위해 Binlog를 적용합니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

MySQL의 설치 및 기본 작업에는 다음이 포함됩니다. 1. MySQL 다운로드 및 설치, 루트 사용자 비밀번호를 설정하십시오. 2. SQL 명령을 사용하여 CreateAbase 및 CreateTable과 같은 데이터베이스 및 테이블을 만듭니다. 3. CRUD 작업을 실행하고 삽입, 선택, 업데이트, 명령을 삭제합니다. 4. 성능을 최적화하고 복잡한 논리를 구현하기 위해 인덱스 및 저장 절차를 생성합니다. 이 단계를 사용하면 MySQL 데이터베이스를 처음부터 구축하고 관리 할 수 있습니다.

innodbbufferpool은 데이터와 색인 페이지를 메모리에로드하여 MySQL 데이터베이스의 성능을 향상시킵니다. 1) 데이터 페이지가 버퍼 풀에로드되어 디스크 I/O를 줄입니다. 2) 더러운 페이지는 정기적으로 디스크로 표시되고 새로 고침됩니다. 3) LRU 알고리즘 관리 데이터 페이지 제거. 4) 읽기 메커니즘은 가능한 데이터 페이지를 미리로드합니다.

MySQL은 설치가 간단하고 강력하며 데이터를 쉽게 관리하기 쉽기 때문에 초보자에게 적합합니다. 1. 다양한 운영 체제에 적합한 간단한 설치 및 구성. 2. 데이터베이스 및 테이블 작성, 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 기본 작업을 지원합니다. 3. 조인 작업 및 하위 쿼리와 같은 고급 기능을 제공합니다. 4. 인덱싱, 쿼리 최적화 및 테이블 파티셔닝을 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 5. 데이터 보안 및 일관성을 보장하기위한 지원 백업, 복구 및 보안 조치.


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