一般来说,当检测到性能问题时,我们会收集覆盖了发生问题的时间段的AWR报告-但是最好只收集覆盖1个小时时间段的AWR报告-如果时
如何主动避免问题发生及做好诊断信息的收集
有些问题是无法预见的,但大部分其它的问题如果及早发现一些征兆其实是可以避免的。同时,如果问题确实发生了,那么收集问题发生时的信息就非常重要。有关于如何主动避免问题及诊断信息的收集.
对于数据库整体的性能问题,AWR的报告是一个非常有用的诊断工具。
一般来说,当检测到性能问题时,我们会收集覆盖了发生问题的时间段的AWR报告-但是最好只收集覆盖1个小时时间段的AWR报告-如果时间过长,那么AWR报告就不能很好的反映出问题所在。还应该收集一份没有性能问题的时间段的AWR报告,作为一个参照物来对比有问题的时间段的AWR报告。这两个AWR报告的时间段应该是一致的,比如都是半个小时的,或者都是一个小时的。
Oracle AWR报告生成与查看
在CentOS 6.4下安装Oracle 11gR2(x64)
Oracle 11gR2 在VMWare虚拟机中安装步骤
Debian 下 安装 Oracle 11g XE R2
Oracle AWR报告生成步骤
Interpretation
在处理性能问题时,我们最关注的是数据库正在等待什么。
当进程因为某些原因不能进行操作时,它需要等待。花费时间最多的等待事件是我们最需要关注的,因为降低它,我们能够获得最大的好处。
AWR报告中的"Top 5 Timed Events"部分就提供了这样的信息,可以让我们只关注主要的问题。
•
Top 5 Timed Events
正如前面提到的,"Top 5 Timed Events"是AWR报告中最重要的部分。它指出了数据库的sessions花费时间最多的等待事件,如下:
Top 5 Timed Events Avg %Total
~~~~~~~~~~~~~~~~~~ wait Call
Event Waits Time (s) (ms) Time Wait Class
------------------------------ ------------ ----------- ------ ------ ----------
db file scattered read 10,152,564 81,327 8 29.6 User I/O
db file sequential read 10,327,231 75,878 7 27.6 User I/O
CPU time 56,207 20.5
read by other session 4,397,330 33,455 8 12.2 User I/O
PX Deq Credit: send blkd 31,398 26,576 846 9.7 Other
-------------------------------------------------------------
Top 5 Events部分包含了一些跟Events(事件)相关的信息。它记录了这期间遇到的等待的总次数,等待所花费的总时间,每次等待的平均时间;这一部分是按照每个Event占总体call time的百分比来进行排序的。
根 据Top 5 Events部分的信息的不同,接下来我们需要检查AWR报告的其他部分,来验证发现的问题或者做定量分析。等待事件需要根据报告期的持续时间和当时数据 库中的并发用户数进行评估。如:10分钟内1000万次的等待事件比10个小时内的1000万等待更有问题;10个用户引起的1000万次的等待事件比 10,000个用户引起的相同的等待要更有问题。
就像上面的例子,将近60%的时间是在等待IO相关的事件。
• 事件"db file scattered read"一般表明正在做由全表扫描或者index fast full scan引起的多块读。
• 事件"db file sequential read"一般是由不能做多块读的操作引起的单块读(如读索引)
其他20%的时间是花在使用或等待CPU time上。过高的CPU使用经常是性能不佳的SQL引起的(或者这些SQL有可能用更少的资源完成同样的操作);对于这样的SQL,,过多的IO操作也是一个症状。关于CPU使用方面,我们会在之后讨论。
在以上基础上,我们将调查是否这个等待事件是有问题的。若有问题,解决它;若是正常的,检查下个等待事件。
过多的IO相关的等待一般会有两个主要的原因:
• 数据库做了太多的读操作
• 每次的IO读操作都很慢
Top 5 Events部分的显示的信息会帮助我们检查:
• 是否数据库做了大量的读操作:
上面的图显示了在这段时间里两类读操作都分别大于1000万,这些操作是否过多取决于报告的时间是1小时或1分钟。我们可以检查AWR报告的elapsed time如果这些读操作确实是太多了,接下来我们需要检查AWR报告中 SQL Statistics 部分的信息,因为读操作都是由SQL语句发起的。
• 是否是每次的IO读操作都很慢:
上面的图显示了在这段时间里两类读操作平均的等待时间是小于8ms的
至于8ms是快还是慢取决于底层的硬件设备;一般来讲小于20ms的都可以认为是可以接受的。
我们还可以在AWR报告"Tablespace IO Stats"部分得到更详细的信息
Tablespace IO Stats DB/Inst: VMWREP/VMWREP Snaps: 1-15
-> ordered by IOs (Reads + Writes) desc
Tablespace
------------------------------
Av Av Av Av Buffer Av Buf
Reads Reads/s Rd(ms) Blks/Rd Writes Writes/s Waits Wt(ms)
-------------- ------- ------ ------- ------------ -------- ---------- ------
TS_TX_DATA
14,246,367 283 7.6 4.6 145,263,880 2,883 3,844,161 8.3
USER
204,834 4 10.7 1.0 17,849,021 354 15,249 9.8
UNDOTS1
19,725 0 3.0 1.0 10,064,086 200 1,964 4.9
AE_TS
4,287,567 85 5.4 6.7 932 0 465,793 3.7
TEMP
2,022,883 40 0.0 5.8 878,049 17 0 0.0
UNDOTS3
1,310,493 26 4.6 1.0 941,675 19 43 0.0
TS_TX_IDX
1,884,478 37 7.3 1.0 23,695 0 73,703 8.3
>SYSAUX
346,094 7 5.6 3.9 112,744 2 0 0.0
SYSTEM
101,771 2 7.9 3.5 25,098 0 653 2.7
如上图,我们关心Av Rd(ms)的指标。如果它高于20ms并且同时有很多读操作的,我们可能要开始从OS的角度调查是否有潜在的IO问题。
更多详情见请继续阅读下一页的精彩内容:

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data relasi sumber terbuka, terutamanya digunakan untuk menyimpan dan mengambil data dengan cepat dan boleh dipercayai. Prinsip kerjanya termasuk permintaan pelanggan, resolusi pertanyaan, pelaksanaan pertanyaan dan hasil pulangan. Contoh penggunaan termasuk membuat jadual, memasukkan dan menanyakan data, dan ciri -ciri canggih seperti Operasi Join. Kesalahan umum melibatkan sintaks SQL, jenis data, dan keizinan, dan cadangan pengoptimuman termasuk penggunaan indeks, pertanyaan yang dioptimumkan, dan pembahagian jadual.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka yang sesuai untuk penyimpanan data, pengurusan, pertanyaan dan keselamatan. 1. Ia menyokong pelbagai sistem operasi dan digunakan secara meluas dalam aplikasi web dan bidang lain. 2. Melalui seni bina pelanggan-pelayan dan enjin penyimpanan yang berbeza, MySQL memproses data dengan cekap. 3. Penggunaan asas termasuk membuat pangkalan data dan jadual, memasukkan, menanyakan dan mengemas kini data. 4. Penggunaan lanjutan melibatkan pertanyaan kompleks dan prosedur yang disimpan. 5. Kesilapan umum boleh disahpepijat melalui pernyataan yang dijelaskan. 6. Pengoptimuman Prestasi termasuk penggunaan indeks rasional dan pernyataan pertanyaan yang dioptimumkan.

MySQL dipilih untuk prestasi, kebolehpercayaan, kemudahan penggunaan, dan sokongan komuniti. 1.MYSQL Menyediakan fungsi penyimpanan dan pengambilan data yang cekap, menyokong pelbagai jenis data dan operasi pertanyaan lanjutan. 2. Mengamalkan seni bina pelanggan-pelayan dan enjin penyimpanan berganda untuk menyokong urus niaga dan pengoptimuman pertanyaan. 3. Mudah digunakan, menyokong pelbagai sistem operasi dan bahasa pengaturcaraan. 4. Mempunyai sokongan komuniti yang kuat dan menyediakan sumber dan penyelesaian yang kaya.

Mekanisme kunci InnoDB termasuk kunci bersama, kunci eksklusif, kunci niat, kunci rekod, kunci jurang dan kunci utama seterusnya. 1. Kunci dikongsi membolehkan urus niaga membaca data tanpa menghalang urus niaga lain dari membaca. 2. Kunci eksklusif menghalang urus niaga lain daripada membaca dan mengubah suai data. 3. Niat Kunci mengoptimumkan kecekapan kunci. 4. Rekod Rekod Kunci Kunci Rekod. 5. Gap Lock Locks Index Rakaman Gap. 6. Kunci kunci seterusnya adalah gabungan kunci rekod dan kunci jurang untuk memastikan konsistensi data.

Sebab -sebab utama prestasi pertanyaan MySQL yang lemah termasuk tidak menggunakan indeks, pemilihan pelan pelaksanaan yang salah oleh pengoptimasi pertanyaan, reka bentuk jadual yang tidak munasabah, jumlah data yang berlebihan dan persaingan kunci. 1. Tiada indeks menyebabkan pertanyaan perlahan, dan menambah indeks dapat meningkatkan prestasi dengan ketara. 2. Gunakan perintah Jelaskan untuk menganalisis pelan pertanyaan dan cari ralat pengoptimuman. 3. Membina semula struktur meja dan mengoptimumkan keadaan gabungan dapat meningkatkan masalah reka bentuk jadual. 4. Apabila jumlah data adalah besar, pembahagian dan strategi bahagian meja diterima pakai. 5. Dalam persekitaran konkurensi yang tinggi, mengoptimumkan urus niaga dan strategi mengunci dapat mengurangkan persaingan kunci.

Dalam pengoptimuman pangkalan data, strategi pengindeksan hendaklah dipilih mengikut keperluan pertanyaan: 1. Apabila pertanyaan melibatkan pelbagai lajur dan urutan syarat ditetapkan, gunakan indeks komposit; 2. Apabila pertanyaan melibatkan pelbagai lajur tetapi urutan syarat tidak ditetapkan, gunakan pelbagai indeks lajur tunggal. Indeks komposit sesuai untuk mengoptimumkan pertanyaan berbilang lajur, manakala indeks lajur tunggal sesuai untuk pertanyaan tunggal lajur.

Untuk mengoptimumkan pertanyaan perlahan MySQL, SlowQuerylog dan Performance_Schema perlu digunakan: 1. Dayakan SlowQueryLog dan tetapkan ambang untuk merakam pertanyaan perlahan; 2. Gunakan Performance_Schema untuk menganalisis butiran pelaksanaan pertanyaan, cari kesesakan prestasi dan mengoptimumkan.

MySQL dan SQL adalah kemahiran penting untuk pemaju. 1.MYSQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka, dan SQL adalah bahasa standard yang digunakan untuk mengurus dan mengendalikan pangkalan data. 2.MYSQL menyokong pelbagai enjin penyimpanan melalui penyimpanan data yang cekap dan fungsi pengambilan semula, dan SQL melengkapkan operasi data yang kompleks melalui pernyataan mudah. 3. Contoh penggunaan termasuk pertanyaan asas dan pertanyaan lanjutan, seperti penapisan dan penyortiran mengikut keadaan. 4. Kesilapan umum termasuk kesilapan sintaks dan isu -isu prestasi, yang boleh dioptimumkan dengan memeriksa penyataan SQL dan menggunakan perintah menjelaskan. 5. Teknik pengoptimuman prestasi termasuk menggunakan indeks, mengelakkan pengimbasan jadual penuh, mengoptimumkan operasi menyertai dan meningkatkan kebolehbacaan kod.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini