最详尽的AWR报告详细分析

AWR 报告详细分析AWR是 Oracle自动负载信息库10g , AWR版本 推出的新特性，是通过对比两次快，照全称叫 AutomaticWorkloadRepository-(snapshot)收集到的统计信息，来生成报表数据，生成的报表包括多个部分。WORKLOAD REPOSITORY report forDB NameICCIDB Id Instance 1314098396 ICCI1Inst numRelease 1 10.2.0.3.0RACYESHostHPGICCI1Snap IdSnap TimeSessionsCursors/SessionBegin Snap:267825-Dec-08 14:04:50241.5End Snap:268025-Dec-08 15:23:37261.5Elapsed:78.79 (mins)DB Time:11.05 (mins)DB Time 不包括 Oracle 后台进程消耗的时间。 如果 DB Time 远远小于 Elapsed 时间，说明数据库比较空闲。db time= cpu time + wait time（不包含空闲等待）说白了就是 db time 就是记录的服务器花在数据库运算闲等待 )上的时间（非后台进程）(非后台进程 )和等待 (非空DB time = cpu time + all of nonidle wait event time在 79 分钟里（其间收集了 3 次快照数据），数据库耗时 11 分钟， RDA 数据中显示系统有 8 个逻辑 CPU（ 4 个物理 CPU），平均每个 CPU 耗时 1.4 分钟， CPU 利用率只有大约 2%（ 1.4/79）。说明系统压力非常小。列出下面这两个来做解释：Report A:Snap Id Snap Time Sessions Curs/Sess- - - -Begin Snap: 4610 24-Jul-08 22:00:54 68 19.1End Snap: 4612 24-Jul-08 23:00:25 17 1.7Elapsed: 59.51 (mins)DB Time: 466.37 (mins)Report B:Snap Id Snap Time Sessions Curs/Sess- - - -Begin Snap: 3098 13-Nov-07 21:00:37 39 13.6End Snap: 3102 13-Nov-07 22:00:15 40 16.4Elapsed: 59.63 (mins)DB Time: 19.49 (mins)服务器是 AIX的系统， 4 个双核 cpu,共 8 个核 :/sbin> bindprocessor -qThe available processors are: 0 1 2 3 4 5 6 7先说 Report A, 在 snapshot 间隔中，总共约60 分钟， cpu 就共有 60*8=480 分钟， DB time为 466.37 分钟，则：cpu 花费了 466.37 分钟在处理Oralce 非空闲等待和运算上(比方逻辑读 )也就是说 cpu 有 466.37/480*100% 花费在处理 Oracle 的操作上，这还不包括后台进程看 Report B ，总共约 60 分钟， cpu 有 19.49/480*100% 花费在处理 Oracle 的操作上很显然， 2 中服务器的平均负载很低。从 awr report 的 Elapsed time 和 DB Time就能大概了解db 的负载。可是对于批量系统， 数据库的工作负载总是集中在一段时间内。 如果快照周期不在这一段时间内， 或者快照周期跨度太长而包含了大量的数据库空闲时间， 所得出的分析结果是没有意义的。 这也说明选择分析时间段很关键， 要选择能够代表性能问题的时间段。ReportSummaryCache SizesBeginEndBuffer Cache:3,344M3,344MStd Block Size:8KShared Pool Size:704M704MLog Buffer:14,352K显示 SGA 中每个区域的大小（在 AMM 改变它们之后），可用来与初始参数值比较。shared pool主要包括 library cache 和 dictionary cache。library cache 用来存储最近解析（或编译）后 SQL、PL/SQL 和 Java classes等。 library cache 用来存储最近引用的数据字典。发生在 library cache 或 dictionary cache 的 cache miss代价要比发生在 buffer cache 的代价高得多。因此 shared pool的设置要确保最近使用的数据都能被 cache。Load ProfilePer SecondPer TransactionRedo size:918,805.72775,912.72Logical reads:3,521.772,974.06Block changes:1,817.951,535.22Physical reads:68.2657.64Physical writes:362.59306.20User calls:326.69275.88Parses:38.6632.65Hard parses:0.030.03Sorts:0.610.51Logons:0.010.01Executes:354.34299.23Transactions:1.18% Blocks changed per Read:51.62Recursive Call %:51.72Rollback per transaction %:85.49Rows per Sort:#显示数据库负载概况， 将之与基线数据比较才具有更多的意义， 如果每秒或每事务的负载变化不大， 说明应用运行比较稳定。 单个的报告数据只说明应用的负载情况，绝大多数据并没有一个所谓“正确”的值，然而 Logons 大于每秒 12 个、 Hard parses大于每秒 100、全部 parses超过每秒 300 表明可能有争用问题 。Redo size：每秒产生的日志大小( 单位字节 ) ，可标志数据变更频率,数据库任务的繁重与否。Logical reads：每秒 /每事务逻辑读的块数 .平决每秒产生的逻辑读的block 数。Logical Reads= Consistent Gets + DB Block GetsBlock changes：每秒 /每事务修改的块数Physical reads：每秒 /每事务物理读的块数Physical writes：每秒 /每事务物理写的块数User calls：每秒 /每事务用户 call 次数Parses：SQL 解析的次数 .每秒解析次数，包括 fast parse，soft parse和 hard parse 三种数量的综合。 软解析每秒超过 300 次意味着你的 "应用程序 "效率不高，调整 session_cursor_cache。在这里，fast parse指的是直接在 PGA 中命中的情况（设置了 session_cached_cursors=n）； soft parse是指在 shared pool中命中的情形； hard parse则是指都不命中的情况。Hard parses：其中硬解析的次数，硬解析太多，说明SQL 重用率不高。 每秒产生的硬解析次数 , 每秒超过 100 次，就可能说明你绑定使用的不好， 也可能是共享池设置不合理。 这时候可以启用参数 cursor_sharing=similar|force ，该参数默认值为 exact 。但该参数设置为 similar 时，存在 bug，可能导致执行计划的不优。Sorts：每秒 /每事务的排序次数Logons：每秒 /每事务登录的次数Executes：每秒 /每事务 SQL 执行次数Transactions：每秒事务数 .每秒产生的事务数，反映数据库任务繁重与否。Blocks changed per Read：表示逻辑读用于修改数据块的比例 .在每一次逻辑读中更改的块的百分比。Recursive Call：递归调用占所有操作的比率 .递归调用的百分比，如果有很多PL/SQL，那么这个值就会比较高。Rollback per transaction：每事务的回滚率 .看回滚率是不是很高， 因为回滚很耗资源 , 如果回滚率过高 , 可能说明你的数据库经历了太多的无效操作 , 过多的回滚可能还会带来 Undo Block 的竞争 该参数计算公式如下 : Round(Userrollbacks / (user commits + user rollbacks) ,4)* 100%。Rows per Sort：每次排序的行数注 :Oracle 的硬解析和软解析提到软解析 (soft prase)和硬解析 (hard prase)，就不能不说一下 Oracle 对 sql 的处理过程。 当你发出一条 sql 语句交付 Oracle，在执行和获取结果前， Oracle 对此 sql 将进行几个步骤的处理过程：1、语法检查 (syntax check)检查此 sql 的拼写是否语法。2、语义检查 (semantic check)诸如检查 sql 语句中的访问对象是否存在及该用户是否具备相应的权限。3、对 sql 语句进行解析 (prase)利用内部算法对 sql 进行解析，生成解析树 (parse tree)及执行计划 (execution plan)。4、执行 sql，返回结果 (execute and return)其中，软、硬解析就发生在第三个过程里。Oracle 利用内部的 hash算法来取得该 sql 的 hash值，然后在 library cache 里查找是否存在该 hash 值；假设