`

oracle10如何查出历史记录中执行效率低的SQL语句

阅读更多


解决oracle10g运行慢、无法确定瓶颈的问题,为了找到效率低的sql费劲不少,今天找到一个,

方法就是查看awr报告。

 

Oracle 在10g以前的使用的是 Statspack做性能故障诊断的。Oracle Database 10g 提供了一个显著改进的工具:自动工作负载信息库 (AWR)。
  Oracle 建议用户用这个取代 Statspack。AWR 实质上是一个 Oracle 的内置工具,和数据库一起安装。
  数据库装好后,快照由一个称为 MMON 的新的后台进程及其从进程自动地每小时采集一次(snap)
  它采集与性能相关的统计数据,并从那些统计数据中导出性能量度,以跟踪潜在的问题。

  为了节省空间,采集的数据在 7 天后自动清除。快照频率和保留时间都可以由用户修改。它产生两种类型的输出:文本格式(类似于 Statspack 报表的文本格式但来自于 AWR 信息库)和默认的 HTML 格式(拥有到部分和子部分的所有超链接),从而提供了非常用户友好的报表。

  AWR 使用几个表来存储采集的统计数据,所有的表都存储在新的名称为 SYSAUX 的特定表空间中的 SYS 模式下,并且以 WRM$_* 和 WRH$_* 的格式命名,H 代表“历史数据 (historical)”而 M 代表“元数据 (metadata)”。
  前一种类型(WRM$_*)存储元数据信息(如检查的数据库和采集的快照),
  后一种类型(WRH$_*)保存实际采集的统计数据。

  在这些表上构建了几种带前缀 DBA_HIST_ 的视图,这些视图可以用来编写您自己的性能诊断工具。
  视图的名称直接与表相关;例如,视图 DBA_HIST_SYSMETRIC_SUMMARY 是在WRH$_SYSMETRIC_SUMMARY 表上构建的。
  select t.view_name from dba_views t where t.view_name like 'DBA_HIST%'

  AWR 历史表采集的信息比 Statspack 多许多,这些信息包括表空间使用率、文件系统使用率、甚至操作系统统计数据。

 

 

具体操作方式:

登陆到服务器的操作系统;

进入到$ORACLE_HOME/rdbms/admin目录下;

然后sqlplus "/as sysdba"登陆到数据库,执行
@awrrpt.sql;

然后按照提示一步一步做,注意格式选html(这样方便你阅读)。

过程中需要设置以下值:
  report_type=html或text,enter采用默认为html
  num_days=1
  begin_snap=输入开始快照ID
  end_snap=输入结束快照ID
  report_name=输入要保存的文件名,enter采用默认文件名

Oracle默认1个小时产生一次快照,可以查看、修改这个频率,可以手工创建、删除快照。

完了之后,你把那个文件拷贝到本地用IE打开就看到了。里面有很详细的,包括这段时间占CPU,IO,等等最严重的SQL排行。比如“SQL ordered by Elapsed Time”列出耗费时间最长的sql。

 

 

==============一些资料=======================

1.查看当前的AWR保存策略、设置:快照间隔、保存时间。

    SQL> col SNAP_INTERVAL format a20
    SQL> col RETENTION format a20
    SQL> select * from dba_hist_wr_control;
          DBID SNAP_INTERVAL        RETENTION            TOPNSQL
    ---------- -------------------- -------------------- ----------
    262089084 +00000 01:00:00.0    +00007 00:00:00.0    DEFAULT

  以上结果表示,每小时产生一个SNAPSHOT,保留7天。

2.调整AWR配置,修改快照间隔和保存时间等。
  AWR配置都是通过dbms_workload_repository包进行配置。

  2.1 调整AWR产生snapshot的频率和保留策略,
  如将收集间隔时间改为30 分钟一次。并且保留5天时间(单位都是分钟):
  SQL> exec dbms_workload_repository.modify_snapshot_settings(interval=>30, retention=>5*24*60);
  设置快照时间间隔为 20 分钟,保留时间为两天 -- 您可以发出以下命令。参数以分钟为单位。
  SQL> exec dbms_workload_repository.modify_snapshot_settings ( interval => 20, retention => 2*24*60 );

  2.2 关闭AWR,把interval设为0则关闭自动捕捉快照
  SQL> exec dbms_workload_repository.modify_snapshot_settings(interval=>0);

  2.3 手工创建一个快照
  SQL> exec DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.CREATE_SNAPSHOT();
  exec dbms_workload_repository.create_snapshot;

  2.4 查看快照
  SQL> select * from sys.wrh$_active_session_history
  SQL> select count(*),max(snap_id) from wrh$_active_session_history;

  2.5 手工删除指定范围的快照
  SQL> exec DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.DROP_SNAPSHOT_RANGE(low_snap_id => 973, high_snap_id => 999, dbid => 262089084);

  2.6 创建baseline,保存这些数据用于将来分析和比较
  SQL> exec dbms_workload_repository.create_baseline(start_snap_id => 1003, end_snap_id => 1013, 'apply_interest_1');

  2.7 删除baseline
  SQL> exec DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.DROP_BASELINE(baseline_name => 'apply_interest_1', cascade => FALSE);

  2.8 将AWR数据导出并迁移到其它数据库以便于以后分析
  SQL> exec DBMS_SWRF_INTERNAL.AWR_EXTRACT(dmpfile => 'awr_data.dmp', mpdir => 'DIR_BDUMP', bid => 1003, eid => 1013);

  2.9 迁移AWR数据文件到其他数据库
  SQL> exec DBMS_SWRF_INTERNAL.AWR_LOAD(SCHNAME => 'AWR_TEST', dmpfile => 'awr_data.dmp', dmpdir => 'DIR_BDUMP');
  把AWR数据转移到SYS模式中:
  SQL> exec DBMS_SWRF_INTERNAL.MOVE_TO_AWR (SCHNAME => 'TEST');

  3.AWR报告日常分析

  3.1 SQL ordered by Elapsed Time
  记录了执行总和时间的TOP SQL(请注意是监控范围内该SQL的执行时间总和,而不是单次SQL执行时间 Elapsed Time = CPU Time + Wait Time)。

  Elapsed Time(S): SQL语句执行用总时长,此排序就是按照这个字段进行的。注意该时间不是单个SQL跑的时间,而是监控范围内SQL执行次数的总和时间。单位时间为秒。Elapsed Time = CPU Time + Wait Time
  CPU Time(s): 为SQL语句执行时CPU占用时间总时长,此时间会小于等于Elapsed Time时间。单位时间为秒。
  Executions: SQL语句在监控范围内的执行次数总计。
  Elap per Exec(s): 执行一次SQL的平均时间。单位时间为秒。
  % Total DB Time: 为SQL的Elapsed Time时间占数据库总时间的百分比。
  SQL ID: SQL语句的ID编号,点击之后就能导航到下边的SQL详细列表中,点击IE的返回可以回到当前SQL ID的地方。
  SQL Module: 显示该SQL是用什么方式连接到数据库执行的,如果是用SQL*Plus或者PL/SQL链接上来的那基本上都是有人在调试程序。一般用前台应用链接过来执行的sql该位置为空。
  SQL Text: 简单的sql提示,详细的需要点击SQL ID。

  3.2 SQL ordered by CPU Time:
  记录了执行占CPU时间总和时间最长的TOP SQL(请注意是监控范围内该SQL的执行占CPU时间总和,而不是单次SQL执行时间)。

  3.3 SQL ordered by Gets:
  记录了执行占总buffer gets(逻辑IO)的TOP SQL(请注意是监控范围内该SQL的执行占Gets总和,而不是单次SQL执行所占的Gets)。

  3.4 SQL ordered by Reads:
  记录了执行占总磁盘物理读(物理IO)的TOP SQL(请注意是监控范围内该SQL的执行占磁盘物理读总和,而不是单次SQL执行所占的磁盘物理读)。

  3.5 SQL ordered by Executions:
  记录了按照SQL的执行次数排序的TOP SQL。该排序可以看出监控范围内的SQL执行次数。

  3.6 SQL ordered by Parse Calls:
  记录了SQL的软解析次数的TOP SQL。说到软解析(soft prase)和硬解析(hard prase)见:http://www.taoyoyo.net/ttt/post/305.html

  3.7 SQL ordered by Sharable Memory:
  记录了SQL占用library cache的大小的TOP SQL。Sharable Mem (b):占用library cache的大小,单位是byte。

  3.8 SQL ordered by Version Count:
  记录了SQL的打开子游标的TOP SQL。

  3.9 SQL ordered by Cluster Wait Time:
  记录了集群的等待时间的TOP SQL

 

 

分享到:
评论

相关推荐

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics