awr报告中的sql明细部分基本必看的部分,尤其是SQL Order by Elapsed time这个部分,能够很清晰的看到哪些sql语句占用了较多的DB
awr报告中的sql明细部分基本必看的部分,尤其是SQL Order by Elapsed time这个部分,能够很清晰的看到哪些sql语句占用了较多的DB time,所占的比例。这个可以作为调优时的一个重要参考,可以有针对性的来看哪些sql需要格外关注。
比如说我们得到了一个awr报告,Elapsed time这个部分的内容如下。可以很明显看出sql_id为dfb15m5s2uwmc的sql需要格外关注,因为它占用了近一半的DB time.
Elapsed Time (s)Executionsper Exec (s)%Total%CPU%IOSQL IdSQL ModuleSQL Text
3,601.90 0 48.52 99.77 0.16 dfb15m5s2uwmc JDBC Thin Client SELECT :1, machinecode, cn, co...
1,612.04 21 76.76 21.71 99.97 0.00 8tmf11fvxy09j JDBC Thin Client SELECT ROUND(AVG(SUM(END_TIME...
1,593.80 20 79.69 21.47 99.97 0.00 cy55p6nrd31db JDBC Thin Client SELECT MAX(USER_CLASS) FROM S...
298.34 20 14.92 4.02 99.96 0.00 29tdwfv5d9s4f JDBC Thin Client SELECT NVL(SUM(OTAL), ...
awr提供的功能集很完整,如果我们能够更快的定位出来哪些sql占用了较多的DB time而不用每次都去生成一个awr报告,其实也是可以实现的,我们可以定制。
部分日志如下:
. . exported "SYS"."WRH$_SQL_PLAN" 432.1 KB 1089 rows
. . exported "SYS"."WRH$_LATCH":"WRH$_LATCH_3645037571_0" 198.6 KB 3871 rows
. . exported "SYS"."WRH$_SYSMETRIC_HISTORY" 180.1 KB 3600 rows
可以看到awr的基表是wrh$开头的,这个和我们常用的数据字典表息息相关。
比如sqlstat,数据字典里的历史数据就把wrh$换位dba_hist即可。
我们查看dba_hist_sqlstat的基表,其实发现就是wrh$这样的基表。
$ ksh showdict.sh DBA_HIST_SQLSTAT
object_details
OWNER OBJECT_ID DATA_OBJECT_ID OBJECT_NAME OBJECT_TYPE
------------------------------ ---------- -------------- ------------------------------ -------------------
SYS 9409 DBA_HIST_SQLSTAT VIEW
PUBLIC 9410 DBA_HIST_SQLSTAT SYNONYM
synonym_details
OWNER SYNONYM_NAME
------------------------------ ------------------------------
PUBLIC DBA_HIST_SQLSTAT
view_details
VIEW_NAME TEXT
------------------------------ --------------------------------------------------------------------------------
DBA_HIST_SQLSTAT select sql.snap_id, sql.dbid, sql.instance_number,
xxxx from WRM$_SNAPSHOT sn, WRH$_SQLSTAT sql
where sn.snap_id = sql.snap_id
and sn.dbid = sql.dbid
and sn.instance_number = sql.instance_number
and sn.status = 0
那么我们就可以直接从这些数据字典历史表里去查看所需要的信息而不用每次都重新生成一个awr报告。
当然实现的过程也略微费了一些周折,把脚本稍一加工,就成了shell版本。
sqlplus -s $DB_CONN_STR@$SH_DB_SID break on db_name
set pages 50
set linesize 100
col elapsed_time format a10
col per_total format a10
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 snap_id,sql_id,EXECUTIONS_DELTA,max_elapsed elapsed_time,per_total||'%' per_total from
(select distinct snap_id,sql_id,EXECUTIONS_DELTA,trunc(max(ELAPSED_TIME_DELTA) OVER (PARTITION BY snap_id,sql_id )/1000000,0)||'s' max_elapsed,
trunc((max(ELAPSED_TIME_DELTA) OVER (PARTITION BY snap_id,sql_id))/(SUM(ELAPSED_TIME_DELTA) OVER (PARTITION BY snap_id )),2)*100 per_total
from dba_hist_sqlstat where snap_id=$1
order by 5 desc
) where rownum

MySQL和SQLite的主要区别在于设计理念和使用场景:1.MySQL适用于大型应用和企业级解决方案,支持高性能和高并发;2.SQLite适合移动应用和桌面软件,轻量级且易于嵌入。

MySQL中的索引是数据库表中一列或多列的有序结构,用于加速数据检索。1)索引通过减少扫描数据量提升查询速度。2)B-Tree索引利用平衡树结构,适合范围查询和排序。3)创建索引使用CREATEINDEX语句,如CREATEINDEXidx_customer_idONorders(customer_id)。4)复合索引可优化多列查询,如CREATEINDEXidx_customer_orderONorders(customer_id,order_date)。5)使用EXPLAIN分析查询计划,避

在MySQL中使用事务可以确保数据一致性。1)通过STARTTRANSACTION开始事务,执行SQL操作后用COMMIT提交或ROLLBACK回滚。2)使用SAVEPOINT可以设置保存点,允许部分回滚。3)性能优化建议包括缩短事务时间、避免大规模查询和合理使用隔离级别。

选择PostgreSQL而非MySQL的场景包括:1)需要复杂查询和高级SQL功能,2)要求严格的数据完整性和ACID遵从性,3)需要高级空间功能,4)处理大数据集时需要高性能。PostgreSQL在这些方面表现出色,适合需要复杂数据处理和高数据完整性的项目。

MySQL数据库的安全可以通过以下措施实现:1.用户权限管理:通过CREATEUSER和GRANT命令严格控制访问权限。2.加密传输:配置SSL/TLS确保数据传输安全。3.数据库备份和恢复:使用mysqldump或mysqlpump定期备份数据。4.高级安全策略:使用防火墙限制访问,并启用审计日志记录操作。5.性能优化与最佳实践:通过索引和查询优化以及定期维护兼顾安全和性能。

如何有效监控MySQL性能?使用mysqladmin、SHOWGLOBALSTATUS、PerconaMonitoringandManagement(PMM)和MySQLEnterpriseMonitor等工具。1.使用mysqladmin查看连接数。2.用SHOWGLOBALSTATUS查看查询数。3.PMM提供详细性能数据和图形化界面。4.MySQLEnterpriseMonitor提供丰富的监控功能和报警机制。

MySQL和SQLServer的区别在于:1)MySQL是开源的,适用于Web和嵌入式系统,2)SQLServer是微软的商业产品,适用于企业级应用。两者在存储引擎、性能优化和应用场景上有显着差异,选择时需考虑项目规模和未来扩展性。

在需要高可用性、高级安全性和良好集成性的企业级应用场景下,应选择SQLServer而不是MySQL。1)SQLServer提供企业级功能,如高可用性和高级安全性。2)它与微软生态系统如VisualStudio和PowerBI紧密集成。3)SQLServer在性能优化方面表现出色,支持内存优化表和列存储索引。


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