从oracle11gr1开始,dia0后台进程开始收集Hang分析信息并存储在内存中的hang analysis cache中.它会每3秒钟收集一次本地的Hang分
为了诊断Oracle运行缓慢的问题首先要决定收集哪些诊断信息,可以采取下面的诊断方法:
1.数据库运行缓慢这个问题是常见还是在特定时间出现
如果数据库运行缓慢是一个常见的问题那么可以在问题出现的时候收集这个时期的awr或者statspack报告(通常收集时间间隔是一个小时).生成awr报告的方法如下:
awr是通过sys用户来收集持久系统性能统计信息并且这些信息保存在sysaux表空间.缺省情况下快照是一个小时生成一次并且保留7天.awr报告输出了基于指定快照之间的一系列的统计信息用于性能分析和调查其它问题.
运行基本的报告
可以执行下面的脚本来生成一个awr报告:
$ORACLE_HOME/rdbms/admin/awrrpt.sql
可以根据自己收集awr报告的原因来决定生成一个快照的时间间隔也可以指定生成awr报告的格式(text或html).
生成各种类型的awr报告
可以根据各种要求来运行各种sql脚本来生成各种类型的awr报告.每一种报告都有两种格式(txt或html):
awrrpt.sql
显示指定快照范围内的各种统计信息
awrrpti.sql
显示一个特定数据库和实例中指定快照范围内的各种统计信息
awrsqrpt.sql
显示一个指定快照范围内的一个特定的sql语句的统计信息.运行这个报告是为了检查或调查一个特定sql语句的性能
awrsqrpi.sql
显示一个特定sql在指定快照范围内的的统计信息.
awrddrpt.sql
比较在两个选择的时间间隔期间内详细的性能数据和配置情况
awrddrpi.sql
在一个特定的数据库和平共处实例中比较在两个选择的时间间隔期间内详细的性能数和配置情况
各种awr相关的操作
怎样修改awr快照的设置:
BEGIN
DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.modify_snapshot_settings(
retention => 43200, -- Minutes (43200 = 30 Days).
-- Current value retained if NULL.
interval => 30); -- Minutes. Current value retained if NULL.
END;
/
创建一个awr基线:
BEGIN
DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.create_baseline (
start_snap_id => 10,
end_snap_id => 100,
baseline_name => 'AWR First baseline');
END;
/
在oracle11G中引入了一个新的dbms_workload_repository.create_baseline_template过程来创建一个awr基线模板
BEGIN
DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.CREATE_BASELINE_TEMPLATE (
start_time => to_date('&start_date_time','&start_date_time_format'),
end_time => to_date('&end_date_time','&end_date_time_format'),
baseline_name => 'MORNING',
template_name => 'MORNING',
expiration => NULL ) ;
END;
/
"expiration=>NULL"这意味着这个基线将永远保持有效.
删除一个awr基线
BEGIN
DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.DROP_BASELINE (
baseline_name => 'AWR First baseline');
END;
/
也能从一个老的数据库中删除一个awr基线:
BEGIN
DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.DROP_BASELINE (baseline_name => 'peak baseline',
cascade => FALSE, dbid => 3310949047);
END;
/
删除awr快照:
BEGIN
DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.drop_snapshot_range(
(low_snap_id=>40,
High_snap_id=>80);
END;
/
也可能基于报告时间期间对创建和删除的awr基线指定一个模板:
BEGIN
DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.CREATE_BASELINE_TEMPLATE (
day_of_week => 'MONDAY',
hour_in_day => 9,
duration => 3,
start_time => to_date('&start_date_time','&start_date_time_format'),
end_time => to_date('&end_date_time','&end_date_time_format'),
baseline_name_prefix => 'MONDAY_MORNING'
template_name => 'MONDAY_MORNING',
expiration => 30 );
END;
/
将会在'&start_date_time'到'&end_date_time'期间的每一个星期一都会生成基线
手动生成的一个awr快照:
BEGIN
DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.create_snapshot();
END;
/
工作负载资料档案库视图:
V$ACTIVE_SESSION_HISTORY - 显示历史活动会话信息每秒抽样一样
V$METRIC - 显示度量标准信息
V$METRICNAME - 显示与每个度量标准组相关的度量标准
V$METRIC_HISTORY - 显示历史度量标准
V$METRICGROUP - 显示所有的度量标准组
DBA_HIST_ACTIVE_SESS_HISTORY - 显示历史活动会话的详细信息
DBA_HIST_BASELINE - 显示基线信息
DBA_HIST_DATABASE_INSTANCE - 显示数据库环境信息
DBA_HIST_SNAPSHOT - 显示快照信息
DBA_HIST_SQL_PLAN - 显示sql执行计划
DBA_HIST_WR_CONTROL - 显示awr设置情况
如果数据库运行缓慢在特定时间出现那么可以当问题存在时生成一个awr或statspack报告,报告的时间间隔包含了问题出现的时间.另外为了比较可以收集没有出现问题而时间间隔相同的数据库正常运行的报告这样可以对报告进行比较.

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

설명 명령에 대한 주요 메트릭에는 유형, 키, 행 및 추가가 포함됩니다. 1) 유형은 쿼리의 액세스 유형을 반영합니다. 값이 높을수록 Const와 같은 효율이 높아집니다. 2) 키는 사용 된 인덱스를 표시하고 NULL은 인덱스가 없음을 나타냅니다. 3) 행은 스캔 한 행의 수를 추정하여 쿼리 성능에 영향을 미칩니다. 4) Extra는 최적화해야한다는 Filesort 프롬프트 사용과 같은 추가 정보를 제공합니다.

Temporary를 사용하면 MySQL 쿼리에 임시 테이블을 생성해야 할 필요성이 있으며, 이는 별개의, 그룹 비 또는 비 인덱스 열을 사용하여 순서대로 발견됩니다. 인덱스 발생을 피하고 쿼리를 다시 작성하고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 구체적으로, 설명 출력에 사용되는 경우, MySQL은 쿼리를 처리하기 위해 임시 테이블을 만들어야 함을 의미합니다. 이것은 일반적으로 다음과 같은 경우에 발생합니다. 1) 별개 또는 그룹을 사용할 때 중복 제거 또는 그룹화; 2) OrderBy가 비 인덱스 열이 포함되어있을 때 정렬하십시오. 3) 복잡한 하위 쿼리 또는 조인 작업을 사용하십시오. 최적화 방법은 다음과 같습니다. 1) Orderby 및 GroupB

MySQL/InnoDB는 4 개의 트랜잭션 격리 수준을 지원합니다. Readuncommitted, ReadCommitted, ReturableRead 및 Serializable. 1. READUCMITTED는 커밋되지 않은 데이터를 읽을 수 있으므로 더러운 판독 값을 유발할 수 있습니다. 2. ReadCommitted는 더러운 읽기를 피하지만 반복 할 수없는 독서가 발생할 수 있습니다. 3. RepeatableRead는 더러운 읽기와 반복 할 수없는 독서를 피하는 기본 레벨이지만 팬텀 독서가 발생할 수 있습니다. 4. 직렬화 가능한 것은 모든 동시성 문제를 피하지만 동시성을 줄입니다. 적절한 격리 수준을 선택하려면 균형 잡힌 데이터 일관성 및 성능 요구 사항이 필요합니다.

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL 학습 경로에는 기본 지식, 핵심 개념, 사용 예제 및 최적화 기술이 포함됩니다. 1) 테이블, 행, 열 및 SQL 쿼리와 같은 기본 개념을 이해합니다. 2) MySQL의 정의, 작업 원칙 및 장점을 배우십시오. 3) 인덱스 및 저장 절차와 같은 기본 CRUD 작업 및 고급 사용량을 마스터합니다. 4) 인덱스의 합리적 사용 및 최적화 쿼리와 같은 일반적인 오류 디버깅 및 성능 최적화 제안에 익숙합니다. 이 단계를 통해 MySQL의 사용 및 최적화를 완전히 파악할 수 있습니다.

MySQL의 실제 응용 프로그램에는 기본 데이터베이스 설계 및 복잡한 쿼리 최적화가 포함됩니다. 1) 기본 사용 : 사용자 정보 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 사용자 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용됩니다. 2) 고급 사용 : 전자 상거래 플랫폼의 주문 및 재고 관리와 같은 복잡한 비즈니스 로직을 처리합니다. 3) 성능 최적화 : 인덱스, 파티션 테이블 및 쿼리 캐시를 사용하여 합리적으로 성능을 향상시킵니다.


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