Oracle AWR性能分析报告深度解读
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发布时间：2024-05-13 02:02
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时间：2024-06-25 08:18
Oracle AWR报告深度解析：洞察数据库性能的照明灯
Oracle AWR，就像一个精密的性能分析助手，通过持续收集和分析数据库操作的实时数据，每小时生成一次详尽的快照。理解AWR报告，如《深入AWR数据库剖析》的核心内容，关键在于以下几个方面：
1. 性能指标洞察
MAIN视图概览：会话数、平均游标数、Elapsed时间（体现繁忙程度）与DB Time（用户操作时间）是基础，两者对比揭示负载状况：DB Time远大于Elapsed，暗示高负载情况。
DB Time与CPU/等待事件：DB Time = CPU Time（后台活动）+ Wait Time（前台等待），理解这两个指标有助于识别CPU-bound和I/O-bound问题。
2. 深度分析策略
Top 5 Timed Events：虽然有助于识别主要性能瓶颈，但需结合CPU利用率、时间间隔和系统资源来全面评估。
Load Profile：关注每秒和事务级别的资源分配，揭示系统负载均衡。
3. 数据库性能指标详解
Cache Sizes：通过对比缓冲池与共享池大小变化，评估内存使用效率。
Redo size、Logical reads、Block Changes：追踪日志、逻辑读取和数据块更新，反映事务处理性能。
Physical reads、Physical writes：物理读写分析，揭示I/O瓶颈。
User calls、Parses、Hard parses：用户活动和SQL解析效率，体现应用响应。
4. 筛选与优化关键
Sorts、Logons、Executes、Transactions：关注瞬时与持续的SQL活动。
% Blocks changed per Read：逻辑读取效率，反映数据访问模式。
Rollback per transaction %：回滚率，可能暗示事务管理问题。
Recursive Call %：递归SQL的比例，可能需要优化。
内存效率指标：确保实例利用内存效益最大化。
5. CPU与IO监控
非等待数据获取（Buffer Nowait %、Redo NoWait %）：数据获取效率。
缓冲命中率（Buffer Hit %、In-memory Sort %）：内存优化指标。
SQL绑定、共享池大小调整：影响重用和性能。
示例计算：CPU消耗
通过DB CPU和背景CPU时间，如Total DB CPU = DB CPU + background cpu time，理解系统实际负载。
6. 深入细节
Load Profile中，关注DB对系统CPU的占用，比如5.3/8 = 66.25%，与69.1%相比，显示后台消耗较小。
Wait Class和Wait Events揭示了等待类型和问题根源。
OS Statistics揭示了系统资源的全局视图，包括10g/11g版本的CPU使用差异。
通过AWR报告，我们可以对数据库性能进行精细化分析，找出潜在问题并制定优化策略，确保系统在高负载下仍保持高效运行。每个指标背后都隐藏着优化的可能性，全面解读是提升数据库性能的关键。
