【DB笔试面试822】在Oracle中，AWR报告中主要关注哪些方面内容？

♣ 题目部分

♣ 答案部分

AWR报告中常常需要关注如下的内容：

（一）DB Time/Elapsed

该部分位于AWR报告的头部，如下图所示，需要特别关注DB Time和Elapsed的比值：

Elapsed：60.03(mins)表明采样时间大约是60分钟，任何数据都要通过这个时间来衡量，离开了这个采样时间，任何数据都毫无意义，Elapsed为该AWR性能报告的自然时间跨度，所谓自然时间的跨度，例如前一个快照是4点生成的，后一个快照是6点生成的，如果使用“@?/rdbms/admin/awrrpt”脚本中指定这2个快照的话，那么其Elapsed=(6-4)=2个小时。一个AWR报告至少需要2个AWR快照才能生成（注意在这2个快照之间实例不能重启过，否则指定这2个快照生成AWR报告会报错）。AWR性能报告中的指标往往是后一个快照和前一个快照的指标的delta值，这是因为累计值并不能反映某段时间内的系统负载情况。如果为了诊断特定时段性能问题，那么采用时间不宜过长。如果是看全天负载，那么可以长一些。最常见是60分钟或120分钟。

DB Time：427.44(mins)表明用户操作花费的时间，包括CPU时间和活动的非后台进程的等待时间，也许有人会觉得奇怪，为什么在采样的60分钟过程中，用户操作时间竟然有427分钟呢？远远超过了采样时间，原因是AWR报告是一个数据的集合，例如在一分钟之内，一个用户等待了30秒，那么10个用户就等待了300秒。对于CPU的话，一个CPU处理了30秒，16个CPU就是480秒。这些时间都是以累积的方式记录在AWR报告中的。DB Time不包括Oracle后台进程消耗的时间。一般来说，如果DB Time除以CPU个数大于Elapsed时间，那么说明数据库比较繁忙。

（二）Load Profile

该部分位于AWR报告的总览部分（Report Summary），AWR报告总览部分包括了五个部分：缓存尺寸（Cache Sizes）、负载性能（Load Profile）、数据库效率（Instance Efficiency Percentages）、共享池统计（Shared Pool Statistics）、TOP5事件（Top 5 Timed Events）。这五个部分是整个AWR报告的核心部分，记录了数据库系统的关键性能参数和状况。其中，Load Profile代表负载性能，即系统负载信息，从每秒钟和每个事务两个维度统计的，单纯的数字也无太大意义，需要与Baseline（基线）做比较才有意义。

下表是Load Profile部分的内容：

	Per Second			Per Transaction
Redo size:	918,805.72			775,912.72
Logical reads:	3,521.77			2,974.06
Block changes:	1,817.95			1,535.22
Physical reads:	68.26			57.64
Physical writes:	362.59			306.20
User calls:	326.69			275.88
Parses:	38.66			32.65
Hard parses:	0.03			0.03
Sorts:	0.61			0.51
Logons:	0.01			0.01
Executes:	354.34			299.23
Transactions:	1.18
% Blocks changed per Read:		51.62	Recursive Call %:		51.72
Rollback per transaction %:		85.49	Rows per Sort:		16.18

对Load Profile中的每个指标的解析如下所示：

v Redo size：每秒/每事务产生的日志大小（单位是字节），可标志数据变更频率，数据库任务的繁重与否。

v Logical reads：平均每秒/每事务产生的逻辑读的块数（单位是Block）。Logical Reads= Consistent Gets + DB Block Gets。

v Block changes：每秒/每事务修改的块数，即数据库事务改变数据块的数量。

v Physical reads：每秒/每事务物理读（磁盘读）的块数（单位是Block）。

v Physical writes：每秒/每事务物理写的块数。

v User calls：每秒/每事务用户调用次数。

v Parses：SQL每秒/每事务解析的次数，包括Fast Parse、Soft Parse和Hard Parse三种解析的综合。

v Hard parses：每秒/每事务硬解析的次数，硬解析太多，说明SQL重用率不高。每秒产生的硬解析次数超过100次，就可能说明绑定变量使用地不好，也可能是共享池设置不合理。

v Sorts：每秒/每事务的排序次数，对于Sorts大于每秒100，表明排序过多，需要减少SQL代码中排序操作，或调整排序空间。

v Logons：每秒/每事务登录的次数，大于每秒1~2个，表明可能有争用问题。

v Executes：每秒/每事务SQL执行次数，反应负载大小。

v Transactions：每秒事务数，反映数据库任务繁重与否。

v 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。

v Recursive Call：递归调用占所有操作的比率。

v Rollback per transaction：每个事务的回滚率。用来观察回滚率是不是很高，因为回滚很占用资源，如果回滚率过高，那么可能说明数据库有太多的无效操作，过多的回滚可能还会带来Undo Block的竞争。

v Rows per Sort：每次排序的行数。

（三）Instance Efficiency Percentages (Target 100%)

该部分包含了Oracle关键指标的内存命中率及其它数据库实例操作的效率。其中，Buffer Hit Ratio也称Cache Hit Ratio，Library Hit Ratio也称Library Cache Hit Ratio。同Load Profile一节相同，这一节也没有所谓“正确”的值，而只能根据应用的特点判断是否合适。在一个使用大型并行查询的DSS（Decision Support System，决策支持系统）环境中，20%的Buffer Hit Ratio是可以接受的，而这个值对于一个OLTP系统是完全不能接受的。根据针对Oracle的经验，对于OLTP系统，Buffer Hit Ratio理想应该在90%以上。

下表是该部分的一个示例表格：

Buffer Nowait %:	100.00	Redo NoWait %:	100.00
Buffer Hit %:	98.72	In-memory Sort %:	99.86
Library Hit %:	99.97	Soft Parse %:	99.92
Execute to Parse %:	89.09	Latch Hit %:	99.99
Parse CPU to Parse Elapsd %:	7.99	% Non-Parse CPU:	99.95

该部分的各个指标解析如下所示：

v 缓冲区未等待率（Buffer Nowait %）：表示在内存获得数据的未等待比率。Buffer Nowait的这个值一般需要大于99%。否则可能存在争用，可以在后面的等待事件中进一步确认。如果该值较低，那么可能要增大BUFFER CACHE，期望值是100%，不应该低于99%。

v 缓冲区命中率（Buffer Hit %）：表示进程从内存中找到数据块的比率，即数据块在数据缓冲区中的命中率，通常应在95%以上。监视这个值是否发生重大变化比仅仅观察这个值本身更重要。如果小于95%，那么就需要调整重要的参数，如果小于90%，那么就可能需要加DB_CACHE_SIZE。对于一般的OLTP系统，如果此值低于80%，那么应该给数据库分配更多的内存。命中率的突变，往往是一个不好的信息。如果命中率突然增大，那么可以检查top buffer get SQL，查看导致大量逻辑读的语句和索引；如果命中率突然减小，那么可以检查top physical reads SQL，检查产生大量物理读的语句，主要是那些没有使用索引或者索引被删除的SQL语句。

v Redo缓冲区未等待率（Redo Nowait %）：表示在LOG缓冲区（Redo Log Buffer）获得BUFFER的未等待比率，该指标的值应接近100%。如果该值较低，那么有两种可能的情况：1）联机Redo日志文件没有足够的空间；2）LOG切换速度较慢。如果太低（可参考90%阀值），那么考虑增加LOG_BUFFER。

v 库缓存命中率（Library Hit%）：表示Oracle从Library Cache中检索到一个解析过的SQL或PL/SQL语句的比率，当应用程序调用SQL或存储过程时，Oracle检查Library Cache确定是否存在解析过的版本，如果存在，那么Oracle立即执行语句；如果不存在，那么Oracle解析此语句，并在Library Cache中为它分配共享SQL区。该值过低说明有过多的解析，CPU消耗增加，性能降低。如果该值低于90%，那么可能需要调大Shared Pool区。

v 闩锁命中率（Latch Hit %）：Latch是一种保护内存结构的锁，可以认为是SERVER进程获取访问内存数据结构的许可。要确保Latch Hit大于99%，否则意味着Shared Pool latch争用，可能由于未共享的SQL或Library Cache太小，可使用绑定变更或调大Shared Pool解决。当该值出现问题的时候，可以借助后面的等待事件和Latch来分析查找解决问题。

v CPU时间占整个解析时间比率（Parse CPU to Parse Elapsd %）：表示在解析SQL语句过程中，CPU占整个的解析时间比例，期望值是100%，说明解析没有产生等待，计算公式为：解析实际运行时间/（解析实际运行时间+解析中等待资源时间），该值越大越好。如果该值为100%，那么意味着CPU等待时间为0，没有任何等待。

v CPU非解析时间百分比（Non-Parse CPU %）：即SQL实际运行时间/(SQL实际运行时间+SQL解析时间)。该值太小表示解析消耗CPU时间过多，该值越大越好，说明计算机执行的大部分工作是执行查询的工作，而不是分析查询的工作。

v 解析与执行的比率（Execute to Parse %）：指的是SQL语句解析与执行的比例，如果SQL重用率高，那么这个比例会很高。该值越高表示一次解析后被重复执行的次数越多。该值越大越好，说明一次解析，到处执行。计算公式为：Execute to Parse=100*(1-PARSES/EXECUTIONS)。如果系统PARSES大于EXECUTIONS，那么就可能出现该比率小于0的情况。若该值小于0，则通常说明Shared Pool设置或者语句效率存在问题，造成反复解析，REPARSE可能较严重。

v 内存排序率（In-memory Sort %）：表示在内存中排序的比率，如果过低，那么说明有大量的排序在临时表空间中进行，此时可以考虑调大PGA。该指标的值应接近100%，如果低于95%，那么可以通过适当调大初始化参数PGA_AGGREGATE_TARGET或者SORT_AREA_SIZE来解决，注意，这两个参数设置作用的范围是不同的，SORT_AREA_SIZE是针对每个SESSION设置的，PGA_AGGREGATE_TARGET则是针对所有的SESSION的。

v 软解析的百分比（Soft Parse %）：表示软解析的百分比，近似当作SQL在共享区的命中率。若该值小于95%，则需要考虑绑定变量，如果低于80%，那么就可以认为SQL基本没有被重用。该指标的值通常应在95%以上，期望值是100%，有一点要说明的是，不要单方面的追求软解析的高比例，而去绑定变量，要看性能的瓶颈在哪里。

（四）Top 5 Timed Events

该部分的一个示例如下所示：

Event	Waits	Time(s)	Avg Wait(ms)	% Total Call Time	Wait Class
CPU time		515		77.6
SQL*Net more data from client	27,319	64	2	9.7	Network
log file parallel write	5,497	47	9	7.1	System I/O
db file sequential read	7,900	35	4	5.3	User I/O
db file parallel write	4,806	34	7	5.1	System I/O

该部分显示了系统中最严重的5个等待事件，按所占等待时间的比例倒序显示。当调优时，该部分是必须要分析的，应当从这里入手确定下一步做什么。例如，“buffer busy waits”是较严重的等待事件，那么应当继续研究报告中Buffer Wait和File/Tablespace I/O区的内容，识别哪些文件导致了问题。如果最严重的等待事件是I/O事件，那么应当研究按物理读排序的SQL语句区以识别哪些语句在执行大量I/O，并研究Tablespace和I/O区观察较慢响应时间的文件。如果有较高的LATCH等待，那么就需要察看详细的LATCH统计识别哪些LATCH产生的问题。

一个性能良好的系统，CPU TIME应该在TOP 5的前面，否则说明系统大部分时间都用在等待上。

（五）SQL Statistics

SQL Statistics分别从执行时间、物理读、逻辑读、子游标个数、执行次数等方面罗列出TOP语句，从该部分可以迅速获取有性能问题的SQL语句，如下所示：

l SQL ordered by Elapsed Time

l SQL ordered by CPU Time

l SQL ordered by Gets

l SQL ordered by Reads

l SQL ordered by Executions

l SQL ordered by Parse Calls

l SQL ordered by Version Count

以“lSQL ordered by Elapsed Time”为例，该部分记录了执行总时间的SQL语句，记录的是监控范围内该SQL的执行时间总和，需要综合分析CPU时间（CPU Time）和执行次数（Executions）才能得到单个SQL的代价。单次执行开销较大的SQL属于重点优化之列。

该部分的一个示例表如下所示：

Elapsed Time (s)	Executions	Elapsed Time per Exec (s)	%Total	%CPU	%IO	SQL Id	SQL Module	SQL Text
12,418,953.35	2,376,222	5.23	99.49	0.03	0.00	1cmnjddakrqbv	JDBC Thin Client	update orgtion o set o.qu...
3,791.90	2,129,113	0.00	0.03	24.33	2.73	26ad9zvt5xgb3	JDBC Thin Client	insert into tran_success...
2,882.78	3,267,011	0.00	0.02	16.76	13.88	an08dyryjns25	JDBC Thin Client	select t.trans_id, t.id_type, ...
1,100.69	2,129,218	0.00	0.01	18.21	0.01	g8mxscbjf4t8f	JDBC Thin Client	select count(0) from tra_boo...
861.17	541,558	0.00	0.01	22.34	2.40	5ww8x9u15a90y	JDBC Thin Client	insert into transuccess...
675.32	19,773,101	0.00	0.01	55.62	0.00	dzmtc8dyfsv0v	JDBC Thin Client	select sysdate from dual

对于每个指标的解析如下：

v Elapsed Time(s)：SQL语句执行总时长，此排序就是按照这个字段进行的。注意该时间不是单个SQL运行的时间，而是监控范围内SQL执行次数的总和时间。单位为秒。Elapsed Time = CPU Time + Wait Time。

v CPU Time(s)：SQL语句执行时CPU占用总时长，此时间会小于等于Elapsed Time时间。单位为秒。

v Executions：SQL语句在监控范围内的执行次数总和。若Executions为0，则说明语句没有正常执行完成，被中间停止，需要关注。

v Elapsed Time per Exec (s)：执行一次SQL的平均时间。单位为秒。

v %Total：SQL的Elapsed Time时间占数据库总时间（DB Time）的百分比。

v SQL Id：SQL语句的ID编号，点击之后就能导航到下面的SQL详细列表中，点击浏览器的返回按钮可以回到当前SQL Id的地方。

v SQL Module：显示该SQL是用什么方式连接到数据库的。

v SQL Text：简单的SQL文本。

（六）Segment Statistics

该部分从段（表段、索引段）的角度描述了数据库的繁忙程度，包含了逻辑读、物理读、ITL等方面。若等待事件“enq: TX - row lock contention”发生次数比较多，则可以查看“Segments by Row Lock Waits”部分内容，找到发生行锁的表。若等待事件“enq: TX - allocate ITL entry”发生次数比较多，则可以查看“Segments by ITL Waits”部分内容，找到发生ITL等待的表。若等待事件“Buffer Busy Waits”发生次数比较多，则可以查看“Segments by Buffer Busy Waits”部分内容，找到那些对象访问频繁，从而导致热块的产生。

还有其它的一些需要关注的内容，这里就不详细介绍了。

& 说明：

有关每一种等待事件的解释，可以关注作者微信公众号（参考附录部分）。

有关如何阅读AWR报告可以参考我的BLOG：http://blog.itpub.net/26736162/viewspace-2121787/

本文选自《Oracle程序员面试笔试宝典》，作者：小麦苗

================================================================================================================== 【干货来了|小麦苗IT资料分享】★小麦苗DB职场干货：https://mp.weixin.qq.com/s/Vm5PqNcDcITkOr9cQg6T7w★小麦苗数据库健康检查：https://share.weiyun.com/5lb2U2M★小麦苗微店：https://weidian.com/?userid=793741433★各种操作系统下的数据库安装文件（Linux、Windows、AIX等）：https://pan.baidu.com/s/1hqff3Evv6oj2-Tn87MpFkQ★小麦苗分享的资料：https://share.weiyun.com/57HUxNi★小麦苗课堂资料：https://share.weiyun.com/5fAdN5m★小麦苗课堂试听资料：https://share.weiyun.com/5HnQEuL★小麦苗出版的相关书籍：https://share.weiyun.com/5sQBQpY★小麦苗博客文章：https://share.weiyun.com/5ufi4Dx★数据库系列（Oracle、MySQL、NoSQL）：https://share.weiyun.com/5n1u8gv★公开课录像文件：https://share.weiyun.com/5yd7ukG★其它常用软件分享：https://share.weiyun.com/53BlaHX★其它IT资料（OS、网络、存储等）：https://share.weiyun.com/5Mn6ESi★Python资料：https://share.weiyun.com/5iuQ2Fn★已安装配置好的虚拟机：https://share.weiyun.com/5E8pxvT★小麦苗腾讯课堂：https://lhr.ke.qq.com/★小麦苗博客：http://blog.itpub.net/26736162/★OCP培训：https://mp.weixin.qq.com/s/2cymJ4xiBPtTaHu16HkiuA★12c的OCP培训：https://mp.weixin.qq.com/s/hMLHlyjMHhLmA0xN4hLvfw★OCM培训：https://mp.weixin.qq.com/s/7-R6Cz8RcJKduVv6YlAxJA★高可用（RAC+DG+OGG）培训：https://mp.weixin.qq.com/s/4vf042CnOdAD8zDyjUueiw★小麦苗课堂腾讯视频：http://v.qq.com/vplus/71f69a319a24c6808cd6e6189ae90664
==================================================================================================================

● 本文作者：小麦苗，只专注于数据库的技术，更注重技术的运用

● 作者博客地址：http://blog.itpub.net/26736162/abstract/1/

● 本系列题目来源于作者的学习笔记，部分整理自网络，若有侵权或不当之处还请谅解

● QQ：646634621 QQ群：230161599、618766405

● 微信：lhrbestxh

● 微信公众号：DB宝

● 提供Oracle OCP、OCM、高可用（rac+dg+ogg）和MySQL最实用的技能培训

● 题目解答若有不当之处，还望各位朋友批评指正，共同进步

长按下图识别二维码或微信扫描下图二维码来关注小麦苗的微信公众号：DB宝，学习最实用的数据库技术。

本文分享自微信公众号 - DB宝（lhrdba）。
如有侵权，请联系 support@oschina.cn 删除。
本文参与“OSC源创计划”，欢迎正在阅读的你也加入，一起分享。

更多相关文章

随机推荐