Oracle AWR报告指标解析一例
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了Oracle AWR报告指标解析一例，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含48018字，纯文字阅读大概需要69分钟。
内容图文
session_cached_cursors参数和反复重用游标我们可以让解析来的更轻量级，即通俗所说的利用会话缓存游标实现的软软解析(soft soft parse)。
7、
Execute to Parse% 指标反映了执行解析比 其公式为 1-(parse/execute) , 目标为100% 及接近于只 执行而不解析。 数据来源v$sysstat statistics parse count (total) 和execute count
在oracle中解析往往是执行的先提工作，但是通过游标共享 可以解析一次 执行多次， 执行解析可能分成多种场景：
- hard coding => 硬编码代码 硬解析一次 ，执行一次， 则理论上其执行解析比 为 1:1 ，则理论上Execute to Parse =0 极差，且soft parse比例也为0%
- 绑定变量但是仍软解析=》 软解析一次，执行一次 ， 这种情况虽然比前一种好 但是执行解析比(这里的parse，包含了软解析和硬解析)仍是1:1， 理论上Execute to Parse =0 极差， 但是soft parse比例可能很高
- 使用 静态SQL、动态绑定、session_cached_cursor、open cursors等技术实现的 解析一次，执行多次， 执行解析比为N:1， 则 Execute to Parse= 1- (1/N) 执行次数越多 Execute to Parse越接近100% ，这种是我们在OLTP环境中喜闻乐见的！
通俗地说 soft parse% 反映了软解析率， 而软解析在oracle中仍是较昂贵的操作， 我们希望的是解析1次执行N次，如果每次执行均需要软解析，那么虽然soft parse%=100% 但是parse time仍可能是消耗DB TIME的大头。
Execute to Parse反映了 执行解析比，Execute to Parse和soft parse% 都很低 那么说明确实没有绑定变量 ， 而如果 soft parse% 接近99% 而Execute to Parse 不足90% 则说明没有执行解析比低， 需要通过 静态SQL、动态绑定、session_cached_cursor、open cursors等技术减少软解析。
8、
Latch Hit%: willing-to-wait latch闩申请不要等待的比例。 数据来源V$latch gets和misses
Latch Name ---------------------------------------- Get Requests Misses Sleeps Spin Gets Sleep1 Sleep2 Sleep3 -------------- ----------- ----------- ---------- -------- -------- -------- shared pool 9,988,637 364 23 341 0 0 0 library cache 6,753,468 152 6 146 0 0 0 Memory Management Latch 369 1 1 0 0 0 0 qmn task queue latch 24 1 1 0 0 0 0
Latch Hit%:= (1 – (Sum(misses) / Sum(gets)))
关于Latch的更多信息内容可以参考 AWR后面的专栏Latch Statistics， 注意对于一个并发设计良好的OLTP应用来说，Latch、Enqueue等并发控制不应当成为系统的主要瓶颈， 同时对于这些并发争用而言 堆积硬件CPU和内存 很难有效改善性能。
SELECT SUM(GETS), SUM(MISSES) FROM DBA_HIST_LATCH WHERE SNAP_ID = :B3 AND DBID = :B2 AND INSTANCE_NUMBER = :B1
9、
Parse CPU To Parse Elapsd:该指标反映了 快照内解析CPU时间和总的解析时间的比值(Parse CPU Time/ Parse Elapsed Time)； 若该指标水平很低，那么说明在整个解析过程中 实际在CPU上运算的时间是很短的，而主要的解析时间都耗费在各种其他非空闲的等待事件上了(如latch:shared pool,row cache lock之类等) 数据来源 V$sysstat 的 parse time cpu和parse time elapsed
10、
%Non-Parse CPU 非解析cpu比例，公式为 (DB CPU – Parse CPU)/DB CPU， 若大多数CPU都用在解析上了，则可能好钢没用在刃上了。 数据来源 v$sysstat 的 parse time cpu和 cpu used by this session
1-4 Shared Pool Statistics
Shared Pool Statistics Begin End
------ ------
Memory Usage %: 84.64 79.67
% SQL with executions>1: 93.77 24.69
% Memory for SQL w/exec>1: 85.36 34.8
该环节提供一个大致的SQL重用及shared pool内存使用的评估。 应用是否共享SQL? 有多少内存是给只运行一次的SQL占掉的，对比共享SQL呢？
如果该环节中% SQL with executions>1的 比例 小于%90 ， 考虑用下面链接的SQL去抓 硬编码的非绑定变量SQL语句。
利用FORCE_MATCHING_SIGNATURE捕获非绑定变量SQL
Memory Usage %: (shared pool 的实时大小- shared pool free memory)/ shared pool 的实时大小， 代表shared pool的空间使用率，虽然有使用率但没有标明碎片程度
% SQL with executions>1 复用的SQL占总的SQL语句的比率,数据来源 DBA_HIST_SQL_SUMMARY 的 SINGLE_USE_SQL和TOTAL_SQL：1 – SINGLE_USE_SQL / TOTAL_SQL
% Memory for SQL w/exec>1 执行2次以上的SQL所占内存占总的SQL内存的比率，数据来源DBA_HIST_SQL_SUMMARY 的SINGLE_USE_SQL_MEM和TOTAL_SQL_MEM：1 – SINGLE_USE_SQL_MEM / TOTAL_SQL_MEM
==》上面2个指标也可以用来大致了解shared pool中的内存碎片程序，因为SINGLE_USE_SQL 单次执行的SQL多的话，那么显然可能有较多的共享池内存碎片
SQL复用率低的原因一般来说就是硬绑定变量(hard Coding)未合理使用绑定变量(bind variable)，对于这种现象短期无法修改代表使用绑定变量的可以ALTER SYSTEM SET CURSOR_SHARING=FORCE; 来绕过问题，对于长期来看还是要修改代码绑定变量。 Oracle 从11g开始宣称今后将废弃CURSOR_SHARING的SIMILAR选项，同时SIMILAR选项本身也造成了很多问题，所以一律不推荐用CURSOR_SHARING=SIMILAR。
如果memory usage%比率一直很高，则可以关注下后面sga breakdown中的shared pool free memory大小，一般推荐至少让free memroy有个300~500MB 以避免隐患。
1-5 Top 5 Timed Events
Top 5 Timed Events Avg %Total ~~~~~~~~~~~~~~~~~~ wait Call Event Waits Time (s) (ms) Time Wait Class ------------------------------ ------------ ----------- ------ ------ ---------- gc buffer busy 79,083 73,024 923 65.4 Cluster enq: TX - row lock contention 35,068 17,123 488 15.3 Applicatio CPU time 12,205 10.9 gc current request 2,714 3,315 1221 3.0 Cluster gc cr multi block request 83,666 1,008 12 0.9 Cluster
基于Wait Interface的调优是目前的主流！每个指标都重要！
基于命中比例的调优，好比是统计局的报告， 张财主家财产100万，李木匠家财产1万， 平均财产50.5万。
基于等待事件的调优，好比马路上100辆汽车的行驶记录表，上车用了几分钟， 红灯等了几分钟，拥堵塞了几分钟。。。
丰富的等待事件以足够的细节来描绘系统运行的性能瓶颈，这是Mysql梦寐以求的东西……
Waits : 该等待事件发生的次数， 对于DB CPU此项不可用
Times : 该等待事件消耗的总计时间，单位为秒， 对于DB CPU 而言是前台进程所消耗CPU时间片的总和，但不包括Wait on CPU QUEUE
Avg Wait(ms) : 该等待事件平均等待的时间， 实际就是 Times/Waits，单位ms， 对于DB CPU此项不可用
% Total Call Time， 该等待事件占总的call time的比率
total call time = total CPU time + total wait time for non-idle events
% Total Call Time = time for each timed event / total call time
Wait Class: 等待类型：
Concurrency,System I/O,User I/O,Administrative,Other,Configuration,Scheduler,Cluster,Application,Idle,Network,Commit
CPU 上在干什么？
逻辑读？ 解析？Latch spin? PL/SQL、函数运算?
DB CPU/CPU time是Top 1 是好事情吗？ 未必！
注意DB CPU不包含 wait on cpu queue！
SELECT e.event_name event,
e.total_waits - NVL (b.total_waits, 0) waits,
DECODE (
e.total_waits - NVL (b.total_waits, 0),
0, TO_NUMBER (NULL),
DECODE (
e.total_timeouts - NVL (b.total_timeouts, 0),
0, TO_NUMBER (NULL),
100
* (e.total_timeouts - NVL (b.total_timeouts, 0))
/ (e.total_waits - NVL (b.total_waits, 0))))
pctto,
(e.time_waited_micro - NVL (b.time_waited_micro, 0)) / 1000000 time,
DECODE (
(e.total_waits - NVL (b.total_waits, 0)),
0, TO_NUMBER (NULL),
( (e.time_waited_micro - NVL (b.time_waited_micro, 0)) / 1000)
/ (e.total_waits - NVL (b.total_waits, 0)))
avgwt,
DECODE (e.wait_class, ‘Idle‘, 99, 0) idle
FROM dba_hist_system_event b, dba_hist_system_event e
WHERE b.snap_id(+) = &bid
AND e.snap_id = &eid
--AND b.dbid(+) = :dbid
--AND e.dbid = :dbid
AND b.instance_number(+) = 1
AND e.instance_number = 1
AND b.event_id(+) = e.event_id
AND e.total_waits > NVL (b.total_waits, 0)
AND e.event_name NOT IN
(‘smon timer‘,
‘pmon timer‘,
‘dispatcher timer‘,
‘dispatcher listen timer‘,
‘rdbms ipc message‘)
ORDER BY idle,
time DESC,
waits DESC,
event
几种常见的等待事件
=========================>
db file scattered read, Avg wait time应当小于20ms 如果数据库执行全表扫描或者是全索引扫描会执行 Multi block I/O ，此时等待物理I/O 结束会出现此等待事件。一般会从应用程序（SQL），I/O 方面入手调整; 注意和《Instance Activity Stats》中的index fast full scans (full) 以及 table scans (long tables)集合起来一起看。
db file sequential read ，该等待事件Avg wait time平均单次等待时间应当小于20ms
”db file sequential read”单块读等待是一种最为常见的物理IO等待事件，这里的sequential指的是将数据块读入到相连的内存空间中(contiguous memory space)，而不是指所读取的数据块是连续的。该wait event可能在以下情景中发生:
http://www.askmaclean.com/archives/db-file-sequential-read-wait-event.html
latch free 其实是未获得latch ，而进入latch sleep，见《全面解析9i以后Oracle Latch闩锁原理》
enq:XX 队列锁等待，视乎不同的队列锁有不同的情况：
- 你有多了解Oracle Enqueue lock队列锁机制？
- Oracle队列锁: Enqueue HW
- Oracle队列锁enq:US,Undo Segment
- enq: TX – row lock/index contention、allocate ITL等待事件
- enq: TT – contention等待事件
- Oracle队列锁enq:TS,Temporary Segment (also TableSpace)
- enq: JI – contention等待事件
- enq: US – contention等待事件
- enq: TM – contention等待事件
- enq: RO fast object reuse等待事件
- enq: HW – contention等待事件
free buffer waits：是由于无法找到可用的buffer cache 空闲区域，需要等待DBWR 写入完成引起
- 一般是由于
- 低效的sql
- 过小的buffer cache
- DBWR 工作负荷过量
buffer busy wait/ read by other session 一般以上2个等待事件可以归为一起处理，建议客户都进行监控 。 以上等待时间可以由如下操作引起
- select/select —- read by other session: 由于需要从 数据文件中将数据块读入 buffer cache 中引起，有可能是 大量的 逻辑/物理读 ;或者过小的 buffer cache 引起
- select/update —- buffer busy waits/ read by other session 是由于更新某数据块后 需要在undo 中 重建构建 过去时间的块，有可能伴生 enq:cr-contention 是由于大量的物理读/逻辑读造成。
- update/update —- buffer busy waits 由于更新同一个数据块（非同一行，同一行是enq:TX-contention） 此类问题是热点块造成
- insert/insert —- buffer busy waits 是由于freelist 争用造成，可以将表空间更改为ASSM 管理 或者加大freelist 。
write complete waits :一般此类等待事件是由于 DBWR 将脏数据写入 数据文件，其他进程如果需要修改 buffer cache会引起此等待事件，一般是 I/O 性能问题或者是DBWR 工作负荷过量引起
Wait time 1 Seconds.
control file parallel write：频繁的更新控制文件会造成大量此类等待事件，如日志频繁切换，检查点经常发生，nologging 引起频繁的数据文件更改，I/O 系统性能缓慢。
log file sync：一般此类等待时间是由于 LGWR 进程讲redo log buffer 写入redo log 中发生。如果此类事件频繁发生，可以判断为：
- commit 次数是否过多
- I/O 系统问题
- 重做日志是否不必要被创建
- redo log buffer 是否过大
2-1 Time Model Statistics
Time Model Statistics DB/Inst: ITSCMP/itscmp2 Snaps: 70719-70723
-> Total time in database user-calls (DB Time): 883542.2s
-> Statistics including the word "background" measure background process
time, and so do not contribute to the DB time statistic
-> Ordered by % or DB time desc, Statistic name
Statistic Name Time (s) % of DB Time
------------------------------------------ ------------------ ------------
sql execute elapsed time 805,159.7 91.1
sequence load elapsed time 41,159.2 4.7
DB CPU 20,649.1 2.3
parse time elapsed 1,112.8 .1
hard parse elapsed time 995.2 .1
hard parse (sharing criteria) elapsed time 237.3 .0
hard parse (bind mismatch) elapsed time 227.6 .0
connection management call elapsed time 29.7 .0
PL/SQL execution elapsed time 9.2 .0
PL/SQL compilation elapsed time 6.6 .0
failed parse elapsed time 2.0 .0
repeated bind elapsed time 0.4 .0
DB time 883,542.2
background elapsed time 25,439.0
background cpu time 1,980.9
-------------------------------------------------------------
Time Model Statistics几个特别有用的时间指标：
- parse time elapsed、hard parse elapsed time 结合起来看解析是否是主要矛盾，若是则重点是软解析还是硬解析
- sequence load elapsed time sequence序列争用是否是问题焦点
- PL/SQL compilation elapsed time PL/SQL对象编译的耗时
- 注意PL/SQL execution elapsed time 纯耗费在PL/SQL解释器上的时间。不包括花在执行和解析其包含SQL上的时间
- connection management call elapsed time 建立数据库session连接和断开的耗时
- failed parse elapsed time 解析失败，例如由于ORA-4031
- hard parse (sharing criteria) elapsed time 由于无法共享游标造成的硬解析
- hard parse (bind mismatch) elapsed time 由于bind type or bind size 不一致造成的硬解析
注意该时间模型中的指标存在包含关系所以Time Model Statistics加起来超过100%再正常不过
1) background elapsed time
2) background cpu time
3) RMAN cpu time (backup/restore)
1) DB time
2) DB CPU
2) connection management call elapsed time
2) sequence load elapsed time
2) sql execute elapsed time
2) parse time elapsed
3) hard parse elapsed time
4) hard parse (sharing criteria) elapsed time
5) hard parse (bind mismatch) elapsed time
3) failed parse elapsed time
4) failed parse (out of shared memory) elapsed time
2) PL/SQL execution elapsed time
2) inbound PL/SQL rpc elapsed time
2) PL/SQL compilation elapsed time
2) Java execution elapsed time
2) repeated bind elapsed time
2-2 Foreground Wait Class
Foreground Wait Class
-> s - second, ms - millisecond - 1000th of a second
-> ordered by wait time desc, waits desc
-> %Timeouts: value of 0 indicates value was < .5%. Value of null is truly 0
-> Captured Time accounts for 102.7% of Total DB time 883,542.21 (s)
-> Total FG Wait Time: 886,957.73 (s) DB CPU time: 20,649.06 (s)
Avg
%Time Total Wait wait
Wait Class Waits -outs Time (s) (ms) %DB time
-------------------- ---------------- ----- ---------------- -------- ---------
Cluster 9,825,884 1 525,134 53 59.4
Concurrency 688,375 0 113,782 165 12.9
User I/O 34,405,042 0 76,695 2 8.7
Commit 172,193 0 62,776 365 7.1
Application 11,422 0 57,760 5057 6.5
Configuration 19,418 1 48,889 2518 5.5
DB CPU 20,649 2.3
Other 1,757,896 94 924 1 0.1
System I/O 30,165 0 598 20 0.1
Network 171,955,673 0 400 0 0.0
Administrative 2 100 0 101 0.0
-------------------------------------------------------------
select distinct wait_class from v$event_name;
WAIT_CLASS
----------------------------------------------------------------
Concurrency
User I/O
System I/O
Administrative
Other
Configuration
Scheduler
Cluster
Application
Queueing
Idle
Network
Commit
- Wait Class: 等待事件的类型，如上查询所示，被分作12个类型。 10.2.0.5有916个等待事件，其中Other类型占622个。
- Waits: 该类型所属等待事件在快照时间内的等待次数
- %Time Out 等待超时的比率， 未 超时次数/waits * 100 (%)
- Total Wait Time: 该类型所属等待事件总的耗时，单位为秒
- Avg Wait(ms) : 该类型所属等待事件的平均单次等待时间，单位为ms ，实际这个指标对commit 和 user i/o 以及system i/o类型有点意义，其他等待类型由于等待事件差异较大所以看平均值的意义较小
- waits / txn: 该类型所属等待事件的等待次数和事务比
Other 类型，遇到该类型等待事件 的话 常见的原因是Oracle Bug或者 网络、I/O存在问题， 一般推荐联系Maclean。
Concurrency 类型 并行争用类型的等待事件， 典型的如 latch: shared pool、latch: library cache、row cache lock、library cache pin/lock
Cluster 类型 为Real Application Cluster RAC环境中的等待事件， 需要注意的是 如果启用了RAC option，那么即使你的集群中只启动了一个实例，那么该实例也可能遇到 Cluster类型的等待事件, 例如gc buffer busy
System I/O 主要是后台进程维护数据库所产生的I/O，例如control file parallel write 、log file parallel write、db file parallel write。
User I/O 主要是前台进程做了一些I/O操作，并不是说后台进程不会有这些等待事件。 典型的如db file sequential/scattered read、direct path read
Configuration 由于配置引起的等待事件， 例如 日志切换的log file switch completion (日志文件 大小/数目 不够)，sequence的enq: SQ – contention (Sequence 使用nocache) ； Oracle认为它们是由于配置不当引起的，但实际未必真是这样的配置引起的。
Application 应用造成的等待事件， 例如enq: TM – contention和enq: TX – row lock contention； Oracle认为这是由于应用设计不当造成的等待事件， 但实际这些Application class 等待可能受到 Concurrency、Cluster、System I/O 、User I/O等多种类型等待的影响，例如本来commit只要1ms ，则某一行数据仅被锁定1ms， 但由于commit变慢 从而释放行锁变慢，引发大量的enq: TX – row lock contention等待事件。
Commit 仅log file sync ，log file sync的影响十分广泛，值得我们深入讨论。
Network : 网络类型的等待事件 例如 SQL*Net more data to client 、SQL*Net more data to dblink
Idle 空闲等待事件 ，最为常见的是rdbms ipc message (等待实例内部的ipc通信才干活，即别人告知我有活干，我才干，否则我休息==》Idle)， SQL*Net message from client(等待SQL*NET传来信息，否则目前没事干)
2-3 前台等待事件
Foreground Wait Events Snaps: 70719-70723
-> s - second, ms - millisecond - 1000th of a second
-> Only events with Total Wait Time (s) >= .001 are shown
-> ordered by wait time desc, waits desc (idle events last)
-> %Timeouts: value of 0 indicates value was < .5%. Value of null is truly 0
Avg
%Time Total Wait wait Waits % DB
Event Waits -outs Time (s) (ms) /txn time
-------------------------- ------------ ----- ---------- ------- -------- ------
gc buffer busy acquire 3,274,352 3 303,088 93 13.3 34.3
gc buffer busy release 387,673 2 128,114 330 1.6 14.5
enq: TX - index contention 193,918 0 97,375 502 0.8 11.0
cell single block physical 30,738,730 0 63,606 2 124.8 7.2
log file sync 172,193 0 62,776 365 0.7 7.1
gc current block busy 146,154 0 53,027 363 0.6 6.0
enq: TM - contention 1,060 0 47,228 44555 0.0 5.3
enq: SQ - contention 17,431 0 35,683 2047 0.1 4.0
gc cr block busy 105,204 0 33,746 321 0.4 3.8
buffer busy waits 279,721 0 12,646 45 1.1 1.4
enq: HW - contention 1,201 3 12,192 10151 0.0 1.4
enq: TX - row lock content 9,231 0 10,482 1135 0.0 1.2
cell multiblock physical r 247,903 0 6,547 26 1.0 .7
Foreground Wait Events 前台等待事件，数据主要来源于DBA_HIST_SYSTEM_EVENT
Event 等待事件名字
Waits 该等待事件在快照时间内等待的次数
%Timeouts : 每一个等待事件有其超时的设置，例如buffer busy waits 一般为3秒， Write Complete Waits的 timeout为1秒，如果等待事件 单次等待达到timeout的时间，则会进入下一次该等待事件
Total Wait Time 该等待事件 总的消耗的时间 ，单位为秒
Avg wait(ms): 该等待事件的单次平均等待时间，单位为毫秒
Waits/Txn: 该等待事件的等待次数和事务比
2-4 后台等待事件
Background Wait Events Snaps: 70719-70723
-> ordered by wait time desc, waits desc (idle events last)
-> Only events with Total Wait Time (s) >= .001 are shown
-> %Timeouts: value of 0 indicates value was < .5%. Value of null is truly 0
Avg
%Time Total Wait wait Waits % bg
Event Waits -outs Time (s) (ms) /txn time
-------------------------- ------------ ----- ---------- ------- -------- ------
db file parallel write 90,979 0 7,831 86 0.4 30.8
gcs log flush sync 4,756,076 6 4,714 1 19.3 18.5
enq: CF - contention 2,123 40 4,038 1902 0.0 15.9
control file sequential re 90,227 0 2,380 26 0.4 9.4
log file parallel write 108,383 0 1,723 16 0.4 6.8
control file parallel writ 4,812 0 988 205 0.0 3.9
Disk file operations I/O 26,216 0 731 28 0.1 2.9
flashback log file write 9,870 0 720 73 0.0 2.8
LNS wait on SENDREQ 202,747 0 600 3 0.8 2.4
ASM file metadata operatio 15,801 0 344 22 0.1 1.4
cell single block physical 39,283 0 341 9 0.2 1.3
LGWR-LNS wait on channel 183,443 18 203 1 0.7 .8
gc current block busy 122 0 132 1082 0.0 .5
gc buffer busy release 60 12 127 2113 0.0 .5
Parameter File I/O 592 0 116 195 0.0 .5
log file sequential read 1,804 0 104 58 0.0 .4
Background Wait Events 后台等待事件， 数据主要来源于DBA_HIST_BG_EVENT_SUMMARY
Event 等待事件名字
Waits 该等待事件在快照时间内等待的次数
%Timeouts : 每一个等待事件有其超时的设置，例如buffer busy waits 一般为3秒， Write Complete Waits的 timeout为1秒，如果等待事件 单次等待达到timeout的时间，则会进入下一次该等待事件
Total Wait Time 该等待事件 总的消耗的时间 ，单位为秒
Avg wait(ms): 该等待事件的单次平均等待时间，单位为毫秒
Waits/Txn: 该等待事件的等待次数和事务比
2-5 Operating System Statistics
Operating System Statistics Snaps: 70719-70723
TIME statistic values are diffed.
All others display actual values. End Value is displayed if different
-> ordered by statistic type (CPU Use, Virtual Memory, Hardware Config), Name
Statistic Value End Value
------------------------- ---------------------- ----------------
BUSY_TIME 2,894,855
IDLE_TIME 5,568,240
IOWAIT_TIME 18,973
SYS_TIME 602,532
USER_TIME 2,090,082
LOAD 8 13
VM_IN_BYTES 0
VM_OUT_BYTES 0
PHYSICAL_MEMORY_BYTES 101,221,343,232
NUM_CPUS 24
NUM_CPU_CORES 12
NUM_CPU_SOCKETS 2
GLOBAL_RECEIVE_SIZE_MAX 4,194,304
GLOBAL_SEND_SIZE_MAX 2,097,152
TCP_RECEIVE_SIZE_DEFAULT 87,380
TCP_RECEIVE_SIZE_MAX 4,194,304
TCP_RECEIVE_SIZE_MIN 4,096
TCP_SEND_SIZE_DEFAULT 16,384
TCP_SEND_SIZE_MAX 4,194,304
TCP_SEND_SIZE_MIN 4,096
-------------------------------------------------------------
Operating System Statistics 操作系统统计信息
数据来源于V$OSSTAT / DBA_HIST_OSSTAT，, TIME相关的指标单位均为百分之一秒
| 统计项 | 描述 |
| NUM_CPU_SOCKETS | 物理CPU的数目 |
| NUM_CPU_CORES | CPU的核数 |
| NUM_CPUS | 逻辑CPU的数目 |
| SYS_TIME | 在内核态被消耗掉的CPU时间片，单位为百分之一秒 |
| USER_TIME | 在用户态被消耗掉的CPU时间片，单位为百分之一秒 |
| BUSY_TIME | Busy_Time=SYS_TIME+USER_TIME 消耗的CPU时间片，单位为百分之一秒 |
| AVG_BUSY_TIME | AVG_BUSY_TIME= BUSY_TIME/NUM_CPUS |
| IDLE_TIME | 空闲的CPU时间片，单位为百分之一秒 |
| 所有CPU所能提供总的时间片 | BUSY_TIME + IDLE_TIME = ELAPSED_TIME * CPU_COUNT |
| OS_CPU_WAIT_TIME | 进程等OS调度的时间，cpu queuing |
| VM_IN_BYTES | 换入页的字节数 |
| VM_OUT_BYTES | 换出页的字节数，部分版本下并不准确，例如Bug 11712010 Abstract: VIRTUAL MEMORY PAGING ON 11.2.0.2 DATABASES，仅供参考 |
| IOWAIT_TIME | 所有CPU花费在等待I/O完成上的时间 单位为百分之一秒 |
| RSRC_MGR_CPU_WAIT_TIME | 是指当resource manager控制CPU调度时，需要控制对应进程暂时不使用CPU而进程到内部运行队列中，以保证该进程对应的consumer group(消费组)没有消耗比指定resource manager指令更多的CPU。RSRC_MGR_CPU_WAIT_TIME指等在内部运行队列上的时间，在等待时不消耗CPU |
2-6 Service Statistcs
Service Statistics Snaps: 70719-70723
-> ordered by DB Time
Physical Logical
Service Name DB Time (s) DB CPU (s) Reads (K) Reads (K)
---------------------------- ------------ ------------ ------------ ------------
itms-contentmasterdb-prod 897,099 20,618 35,668 1,958,580
SYS$USERS 4,312 189 5,957 13,333
itmscmp 1,941 121 14,949 18,187
itscmp 331 20 114 218
itscmp_dgmgrl 121 1 0 0
SYS$BACKGROUND 0 0 142 30,022
ITSCMP1_PR 0 0 0 0
its-reference-prod 0 0 0 0
itscmpXDB 0 0 0 0
按照Service Name来分组时间模型和 物理、逻辑读取， 部分数据来源于 WRH$_SERVICE_NAME;
Service Name 对应的服务名 (v$services)， SYS$BACKGROUND代表后台进程， SYS$USERS一般是系统用户登录
DB TIME (s): 本服务名所消耗的DB TIME时间，单位为秒
DB CPU(s): 本服务名所消耗的DB CPU 时间，单位为秒
Physical Reads : 本服务名所消耗的物理读
Logical Reads : 本服务所消耗的逻辑读
2-7 Service Wait Class Stats
Service Wait Class Stats Snaps: 70719-70723
-> Wait Class info for services in the Service Statistics section.
-> Total Waits and Time Waited displayed for the following wait
classes: User I/O, Concurrency, Administrative, Network
-> Time Waited (Wt Time) in seconds
Service Name
----------------------------------------------------------------
User I/O User I/O Concurcy Concurcy Admin Admin Network Network
Total Wts Wt Time Total Wts Wt Time Total Wts Wt Time Total Wts Wt Time
--------- --------- --------- --------- --------- --------- --------- ---------
itms-contentmasterdb-prod
33321670 71443 678373 113759 0 0 1.718E+08 127
SYS$USERS
173233 3656 6738 30 2 0 72674 3
itmscmp
676773 1319 1831 0 0 0 2216 0
itscmp
219577 236 1093 0 0 0 18112 0
itscmp_dgmgrl
34 0 8 0 0 0 9 0
SYS$BACKGROUND
71940 1300 320677 56 0 0 442252 872
-------------------------------------------------------------
- User I/O Total Wts : 对应该服务名下 用户I/O类等待的总的次数
- User I/O Wt Time : 对应该服务名下 用户I/O累等待的总时间，单位为 1/100秒
- Concurcy Total Wts: 对应该服务名下 Concurrency 类型等待的总次数
- Concurcy Wt Time :对应该服务名下 Concurrency 类型等待的总时间， 单位为 1/100秒
- Admin Total Wts: 对应该服务名下Admin 类等待的总次数
- Admin Wt Time: 对应该服务名下Admin类等待的总时间，单位为 1/100秒
- Network Total Wts : 对应服务名下Network类等待的总次数
- Network Wt Time： 对应服务名下Network类等待的总事件， 单位为 1/100秒
2-8 Host CPU
Host CPU (CPUs: 24 Cores: 12 Sockets: 2) ~~~~~~~~ Load Average Begin End %User %System %WIO %Idle --------- --------- --------- --------- --------- --------- 8.41 12.84 24.7 7.1 0.2 65.8
“Load Average” begin/end值代表每个CPU的大致运行队列大小。上例中快照开始到结束，平均 CPU负载增加了；与《2-5 Operating System Statistics》中的LOAD相呼应。
%User+%System=> 总的CPU使用率，在这里是31.8%
Elapsed Time * NUM_CPUS * CPU utilization= 60.23 (mins) * 24 * 31.8% = 459.67536 mins=Busy Time
2-8 Instance CPU
Instance CPU
~~~~~~~~~~~~
% of total CPU for Instance: 26.7
% of busy CPU for Instance: 78.2
%DB time waiting for CPU - Resource Mgr: 0.0
%Total CPU,该实例所使用的CPU占总CPU的比例 % of total CPU for Instance
%Busy CPU，该实例所使用的Cpu占总的被使用CPU的比例 % of busy CPU for Instance
例如共4个逻辑CPU，其中3个被完全使用，3个中的1个完全被该实例使用，则%Total CPU= ¼ =25%，而%Busy CPU= 1/3= 33%
当CPU高时一般看%Busy CPU可以确定CPU到底是否是本实例消耗的，还是主机上其他程序
% of busy CPU for Instance= （DB CPU+ background cpu time) / (BUSY_TIME /100)= (20,649.1 + 1,980.9)/ (2,894,855 /100)= 78.17%
% of Total CPU for Instance = ( DB CPU+ background cpu time)/( BUSY_TIME+IDLE_TIME/100) = (20,649.1 + 1,980.9)/ ((2,894,855+5,568,240) /100) = 26.73%
%DB time waiting for CPU (Resource Manager)= (RSRC_MGR_CPU_WAIT_TIME/100)/DB TIME
3 TOP SQL
TOP SQL 的数据部分来源于 dba_hist_sqlstat
3-1 SQL ordered by Elapsed Time ，按照SQL消耗的时间来排列TOP SQL
SQL ordered by Elapsed Time Snaps: 70719-70723
-> Resources reported for PL/SQL code includes the resources used by all SQL
statements called by the code.
-> % Total DB Time is the Elapsed Time of the SQL statement divided
into the Total Database Time multiplied by 100
-> %Total - Elapsed Time as a percentage of Total DB time
-> %CPU - CPU Time as a percentage of Elapsed Time
-> %IO - User I/O Time as a percentage of Elapsed Time
-> Captured SQL account for 53.9% of Total DB Time (s): 883,542
-> Captured PL/SQL account for 0.5% of Total DB Time (s): 883,542
Elapsed Elapsed Time
Time (s) Executions per Exec (s) %Total %CPU %IO SQL Id
---------------- -------------- ------------- ------ ------ ------ -------------
181,411.3 38,848 4.67 20.5 .0 .1 g0yc9szpuu068
注意对于PL/SQL，SQL Statistics不仅会体现该PL/SQL的执行情况，还会包括该PL/SQL包含的SQL语句的情况。如上例一个TOP PL/SQL执行了448s，而这448s中绝大多数是这个PL/SQL下的一个SQL执行500次耗费的。
则该TOP PL/SQL和TOP SQL都上榜，一个执行一次耗时448s，一个执行500次耗时448s。 如此情况则Elapsed Time加起来可能超过100%的Elapsed Time，这是正常的。
对于鹤立鸡群的SQL很有必要一探究竟，跑个@?/rdbms/admin/awrsqrpt看看吧！
Elapsed Time (s): 该SQL累计运行所消耗的时间，
Executions : 该SQL在快照时间内 总计运行的次数 ； 注意， 对于在快照时间内还没有执行完的SQL 不计为1一次，所以如果看到executions=0而 又是TOP SQL，则很有可能是因为该SQL 运行较旧还没执行完，需要特别关注一下。
Elapsed Time per Exec (s)：平均每次执行该SQL耗费的时间 ， 对于OLTP类型的SELECT/INSERT/UPDATE/DELETE而言平均单次执行时间应当非常短，如0.1秒 或者更短才能满足其业务需求，如果这类轻微的OLTP操作单次也要几秒钟的话，是无法满足对外业务的需求的； 例如你在ATM上提款，并不仅仅是对你的账务库的简单UPDATE，而需要在类似风险控制的前置系统中记录你本次的流水操作记录，实际取一次钱可能要有几十乃至上百个OLTP类型的语句被执行，但它们应当都是十分快速的操作； 如果这些操作也变得很慢，则会出现大量事务阻塞，系统负载升高，DB TIME急剧上升的现象。 对于OLTP数据库而言 如果执行计划稳定，那么这些OLTP操作的性能应当是铁板钉钉的，但是一旦某个因素 发生变化，例如存储的明显变慢、内存换页的大量出现时 则上述的这些transaction操作很可能成数倍到几十倍的变慢，这将让此事务系统短期内不可用。
对于维护操作，例如加载或清除数据，大的跑批次、报表而言 Elapsed Time per Exec (s)高一些是正常的。
%Total 该SQL所消耗的时间占总的DB Time的百分比， 即 (SQL Elapsed Time / Total DB TIME)
% CPU 该SQL 所消耗的CPU 时间 占 该SQL消耗的时间里的比例， 即 (SQL CPU Time / SQL Elapsed Time) ，该指标说明了该语句是否是CPU敏感的
%IO 该SQL 所消耗的I/O 时间 占 该SQL消耗的时间里的比例， 即(SQL I/O Time/SQL Elapsed Time) ，该指标说明了该语句是否是I/O敏感的
SQL Id : 通过计算SQL 文本获得的SQL_ID ，不同的SQL文本必然有不同的SQL_ID， 对于10g~11g而言 只要SQL文本不变那么在数据库之间 该SQL 对应的SQL_ID应当不不变的， 12c中修改了SQL_ID的计算方法
Captured SQL account for 53.9% of Total DB Time (s) 对于不绑定变量的应用来说Top SQL有可能失准，所以要参考本项
3-2 SQL ordered by CPU Time
SQL ordered by CPU Time Snaps: 70719-70723
-> Resources reported for PL/SQL code includes the resources used by all SQL
statements called by the code.
-> %Total - CPU Time as a percentage of Total DB CPU
-> %CPU - CPU Time as a percentage of Elapsed Time
-> %IO - User I/O Time as a percentage of Elapsed Time
-> Captured SQL account for 34.9% of Total CPU Time (s): 20,649
-> Captured PL/SQL account for 0.5% of Total CPU Time (s): 20,649
CPU CPU per Elapsed
Time (s) Executions Exec (s) %Total Time (s) %CPU %IO SQL Id
---------- ------------ ---------- ------ ---------- ------ ------ -------------
1,545.0 1,864,424 0.00 7.5 4,687.8 33.0 65.7 8g6a701j83c8q
Module: MZIndexer
SELECT t0.BOOLEAN_VALUE, t0.CLASS_CODE, t0.CREATED, t0.END_DATE, t0.PRODUCT_ATTR
IBUTE_ID, t0.LAST_MODIFIED, t0.OVERRIDE_FLAG, t0.PRICE, t0.PRODUCT_ATTRIBUTE_TYP
E_ID, t0.PRODUCT_ID, t0.PRODUCT_PUB_RELEASE_TYPE_ID, t0.PRODUCT_VOD_TYPE_ID, t0.
SAP_PRODUCT_ID, t0.START_DATE, t0.STRING_VALUE FROM mz_product_attribute t0 WHER
CPU TIME : 该SQL 在快照时间内累计执行所消耗的CPU 时间片，单位为s
Executions : 该SQL在快照时间内累计执行的次数
CPU per Exec (s) ：该SQL 平均单次执行所消耗的CPU时间 ， 即 ( SQL CPU TIME / SQL Executions )
%Total : 该SQL 累计消耗的CPU时间 占 该时段总的 DB CPU的比例， 即 ( SQL CPU TIME / Total DB CPU)
% CPU 该SQL 所消耗的CPU 时间 占 该SQL消耗的时间里的比例， 即 (SQL CPU Time / SQL Elapsed Time) ，该指标说明了该语句是否是CPU敏感的
%IO 该SQL 所消耗的I/O 时间 占 该SQL消耗的时间里的比例， 即(SQL I/O Time/SQL Elapsed Time) ，该指标说明了该语句是否是I/O敏感的
3-3 Buffer Gets SQL ordered by Gets
SQL ordered by Gets DB/Inst: ITSCMP/itscmp2 Snaps: 70719-70723
-> Resources reported for PL/SQL code includes the resources used by all SQL
statements called by the code.
-> %Total - Buffer Gets as a percentage of Total Buffer Gets
-> %CPU - CPU Time as a percentage of Elapsed Time
-> %IO - User I/O Time as a percentage of Elapsed Time
-> Total Buffer Gets: 2,021,476,421
-> Captured SQL account for 68.2% of Total
Buffer Gets Elapsed
Gets Executions per Exec %Total Time (s) %CPU %IO SQL Id
----------- ----------- ------------ ------ ---------- ------ ------ -----------
4.61155E+08 1,864,424 247.3 22.8 4,687.8 33.0 65.7 8g6a701j83c
注意 buffer gets 逻辑读是消耗CPU TIME的重要源泉， 但并不是说消耗CPU TIME的只有buffer gets。 大多数情况下 SQL order by CPU TIME 和 SQL order by buffers gets 2个部分的TOP SQL 及其排列顺序都是一样的，此种情况说明消耗最多buffer gets的 就是消耗最多CPU 的SQL ，如果我们希望降低系统的CPU使用率，那么只需要调优SQL 降低buffer gets 即可。
但也并不是100%的情况都是如此， CPU TIME的消耗者 还包括 函数运算、PL/SQL 控制、Latch /Mutex 的Spin等等， 所以SQL order by CPU TIME 和 SQL order by buffers gets 2个部分的TOP SQL 完全不一样也是有可能的， 需要因地制宜来探究到底是什么问题导致的High CPU，进而裁度解决之道。
Buffer Gets : 该SQL在快照时间内累计运行所消耗的buffer gets，包括了consistent read 和 current read
Executions : 该SQL在快照时间内累计执行的次数
Gets per Exec : 该SQL平均单次的buffer gets ， 对于事务型transaction操作而言 一般该单次buffer gets小于2000
% Total 该SQL 累计运行所消耗的buffer gets占 总的db buffer gets的比率， (SQL buffer gets / DB total buffer gets)
3-4 Physical Reads SQL ordered by Reads
SQL ordered by Reads DB/Inst: ITSCMP/itscmp2 Snaps: 70719-70723
-> %Total - Physical Reads as a percentage of Total Disk Reads
-> %CPU - CPU Time as a percentage of Elapsed Time
-> %IO - User I/O Time as a percentage of Elapsed Time
-> Total Disk Reads: 56,839,035
-> Captured SQL account for 34.0% of Total
Physical Reads Elapsed
Reads Executions per Exec %Total Time (s) %CPU %IO SQL Id
----------- ----------- ---------- ------ ---------- ------ ------ -------------
9,006,163 1 9.0062E+06 15.8 720.9 5.9 80.9 4g36tmp70h185
Physical reads : 该SQL累计运行所消耗的物理读
Executions : 该SQL在快照时间内累计执行的次数
Reads per Exec : 该SQL 单次运行所消耗的物理读， (SQL Physical reads/Executions) ， 对于OLTP transaction 类型的操作而言单次一般不超过100
%Total : 该SQL 累计消耗的物理读 占 该时段总的 物理读的比例， 即 ( SQL physical read / Total DB physical read )
3-5 Executions SQL ordered by Executions
SQL ordered by Executions Snaps: 70719-70723
-> %CPU - CPU Time as a percentage of Elapsed Time
-> %IO - User I/O Time as a percentage of Elapsed Time
-> Total Executions: 48,078,147
-> Captured SQL account for 50.4% of Total
Elapsed
Executions Rows Processed Rows per Exec Time (s) %CPU %IO SQL Id
------------ --------------- -------------- ---------- ------ ------ -----------
6,327,963 11,249,645 1.8 590.5 47.8 52.7 1avv7759j8r
按照 执行次数来排序的话，也是性能报告对比时一个重要的参考因素，因为如果TOP SQL的执行次数有明显的增长，那么 性能问题的出现也是意料之中的事情了。 当然执行次数最多的，未必便是对性能影响最大的TOP SQL
Executions : 该SQL在快照时间内累计执行的次数
Rows Processed： 该SQL在快照时间内累计执行所处理的总行数
Rows per Exec： SQL平均单次执行所处理的行数， 这个指标在诊断一些 数据问题造成的SQL性能问题时很有用
3-6 Parse Calls SQL ordered by Parse Calls
SQL ordered by Parse Calls Snaps: 70719-70723
-> Total Parse Calls: 2,160,124
-> Captured SQL account for 58.3% of Total
% Total
Parse Calls Executions Parses SQL Id
------------ ------------ --------- -------------
496,475 577,357 22.98 d07gaa3wntdff
Parse Calls : 解析调用次数， 与上文的 Load Profile中的Parse 数一样 包括 软解析soft parse和硬解析hard parse
Executions : 该SQL在快照时间内累计执行的次数
%Total Parses : 本SQL 解析调用次数 占 该时段数据库总解析次数的比率， 为 (SQL Parse Calls / Total DB Parse Calls)
3-7 SQL ordered by Sharable Memory
SQL ordered by Sharable Memory Snaps: 70719-70723
-> Only Statements with Sharable Memory greater than 1048576 are displayed
Sharable Mem (b) Executions % Total SQL Id
---------------- ------------ -------- -------------
8,468,359 39 0.08 au89sasqfb2yn
Module: MZContentBridge
SELECT t0.ASPECT_RATIO, t0.CREATED, t0.FILE_EXTENSION, t0.HEIGHT, t0.VIDEO_FILE_
DIMENSIONS_ID, t0.LAST_MODIFIED, t0.NAME, t0.WIDTH FROM MZ_VIDEO_FILE_DIMENSIONS
t0 WHERE (t0.HEIGHT = :1 AND t0.WIDTH = :2 )
SQL ordered by Sharable Memory , 一般该部分仅列出Sharable Mem (b)为1 MB以上的SQL 对象 (Only Statements with Sharable Memory greater than 1048576 are displayed) 数据来源是 DBA_HIST_SQLSTAT.SHARABLE_MEM
Shareable Mem(b): SQL 对象所占用的共享内存使用量
Executions : 该SQL在快照时间内累计执行的次数
%Total : 该SQL 对象锁占共享内存 占总的共享内存的比率
3-8 SQL ordered by Version Count
Version Count Oracle中的执行计划可以是多版本的，即对于同一个SQL语句有多个不同版本的执行计划，这些执行计划又称作子游标， 而一个SQL语句的文本可以称作一个父游标。 一个父游标对应多个子游标，产生不同子游标的原因是 SQL在被执行时无法共享之前已经生成的子游标， 原因是多种多样的，例如 在本session中做了一个优化器参数的修改 例如optimizer_index_cost_adj 从100 修改到99，则本session的优化环境optimizer env将不同于之前的子游标生成环境，这样就需要生成一个新的子游标，例如：
SQL> create table emp as select * from scott.emp;
Table created.
SQL> select * from emp where empno=1;
no rows selected
SQL> select /*+ MACLEAN */ * from emp where empno=1;
no rows selected
SQL> select SQL_ID,version_count from V$SQLAREA WHERE SQL_TEXT like ‘%MACLEAN%‘ and SQL_TEXT not like ‘%like%‘;
SQL_ID VERSION_COUNT
------------- -------------
bxnnm7z1qmg26 1
SQL> select count(*) from v$SQL where SQL_ID=‘bxnnm7z1qmg26‘;
COUNT(*)
----------
1
SQL> alter session set optimizer_index_cost_adj=99;
Session altered.
SQL> select /*+ MACLEAN */ * from emp where empno=1;
no rows selected
SQL> select SQL_ID,version_count from V$SQLAREA WHERE SQL_TEXT like ‘%MACLEAN%‘ and SQL_TEXT not like ‘%like%‘;
SQL_ID VERSION_COUNT
------------- -------------
bxnnm7z1qmg26 2
SQL> select count(*) from v$SQL where SQL_ID=‘bxnnm7z1qmg26‘;
COUNT(*)
----------
2
SQL> select child_number ,OPTIMIZER_ENV_HASH_VALUE,PLAN_HASH_VALUE from v$SQL where SQL_ID=‘bxnnm7z1qmg26‘;
CHILD_NUMBER OPTIMIZER_ENV_HASH_VALUE PLAN_HASH_VALUE
------------ ------------------------ ---------------
0 3704128740 3956160932
1 3636478958 3956160932
可以看到上述 演示中修改optimizer_index_cost_adj=99 导致CBO 优化器的优化环境发生变化， 表现为不同的OPTIMIZER_ENV_HASH_VALUE，之后生成了2个子游标，但是这2个子游标的PLAN_HASH_VALUE同为3956160932，则说明了虽然是不同的子游标但实际子游标里包含了的执行计划是一样的； 所以请注意 任何一个优化环境的变化 (V$SQL_SHARED_CURSOR)以及相关衍生的BUG 都可能导致子游标无法共享，虽然子游标无法共享但这些子游标扔可能包含完全一样的执行计划，这往往是一种浪费。
注意V$SQLAREA.VERSION_COUNT 未必等于select count(*) FROM V$SQL WHERE SQL_ID=” ，即 V$SQLAREA.VERSION_COUNT 显示的子游标数目 未必等于当前实例中还存有的子游标数目， 由于shared pool aged out算法和其他一些可能导致游标失效的原因存在，所以子游标被清理掉是很常见的事情。 V$SQLAREA.VERSION_COUNT只是一个计数器，它告诉我们曾经生成了多少个child cursor，但不保证这些child 都还在shared pool里面。
此外可以通过v$SQL的child_number字段来分析该问题，如果child_number存在跳号则也说明了部分child被清理了。
子游标过多的影响， 当子游标过多(例如超过3000个时),进程需要去扫描长长的子游标列表child cursor list以找到一个合适的子游标child cursor，进而导致cursor sharing 性能问题 现大量的Cursor: Mutex S 和 library cache lock等待事件。
关于子游标的数量控制，可以参考《11gR2游标共享新特性带来的一些问题以及_cursor_features_enabled、_cursor_obsolete_threshold和106001 event》。
Executions : 该SQL在快照时间内累计执行的次数
Hash Value : 共享SQL 的哈希值
Only Statements with Version Count greater than 20 are displayed 注意该环节仅列出version count > 20的语句
3-9 Cluster Wait Time SQL ordered by Cluster Wait Time
SQL ordered by Cluster Wait Time DB/Inst: ITSCMP/itscmp2 Snaps: 70719-70723
-> %Total - Cluster Time as a percentage of Total Cluster Wait Time
-> %Clu - Cluster Time as a percentage of Elapsed Time
-> %CPU - CPU Time as a percentage of Elapsed Time
-> %IO - User I/O Time as a percentage of Elapsed Time
-> Only SQL with Cluster Wait Time > .005 seconds is reported
-> Total Cluster Wait Time (s): 525,480
-> Captured SQL account for 57.2% of Total
Cluster Elapsed
Wait Time (s) Executions %Total Time(s) %Clu %CPU %IO SQL Id
-------------- ------------ ------ ---------- ------ ------ ------ -------------
132,639.3 38,848 25.2 181,411.3 73.1 .0 .1 g0yc9szpuu068
Only SQL with Cluster Wait Time > .005 seconds is reported 这个环节仅仅列出Cluster Wait Time > 0.005 s的SQL
该环节的数据主要来源 于 DBA_HIST_SQLSTAT.CLWAIT_DELTA Delta value of cluster wait time
Cluster Wait Time : 该SQL语句累计执行过程中等待在集群等待上的时间，单位为秒， 你可以理解为 当一个SQL 执行过程中遇到了gc buffer busy、gc cr multi block request 之类的Cluster等待，则这些等待消耗的时间全部算在 Cluster Wait Time里。
Executions : 该SQL在快照时间内累计执行的次数
%Total: 该SQL所消耗的Cluster Wait time 占 总的Cluster Wait time的比率， 为(SQL cluster wait time / DB total cluster Wait Time)
%Clu: 该SQL所消耗的Cluster Wait time 占该SQL 总的耗时的比率，为(SQL cluster wait time / SQL elapsed Time),该指标说明了该语句是否是集群等待敏感的
% CPU 该SQL 所消耗的CPU 时间 占 该SQL消耗的时间里的比例， 即 (SQL CPU Time / SQL Elapsed Time) ，该指标说明了该语句是否是CPU敏感的
%IO 该SQL 所消耗的I/O 时间 占 该SQL消耗的时间里的比例， 即(SQL I/O Time/SQL Elapsed Time) ，该指标说明了该语句是否是I/O敏感的
4 Instance Activity Stats
Instance Activity Stats DB/Inst: ITSCMP/itscmp2 Snaps: 70719-70723 -> Ordered by statistic name Statistic Total per Second per Trans -------------------------------- ------------------ -------------- ------------- Batched IO (bound) vector count 450,449 124.6 1.8 Batched IO (full) vector count 5,485 1.5 0.0 Batched IO (space) vector count 1,467 0.4 0.0 Batched IO block miss count 4,119,070 1,139.7 16.7 Batched IO buffer defrag count 39,710 11.0 0.2 Batched IO double miss count 297,357 82.3 1.2 Batched IO same unit count 1,710,492 473.3 7.0 Batched IO single block count 329,521 91.2 1.3 Batched IO slow jump count 47,104 13.0 0.2 Batched IO vector block count 2,069,852 572.7 8.4 Batched IO vector read count 262,161 72.5 1.1 Block Cleanout Optim referenced 37,574 10.4 0.2 CCursor + sql area evicted 1,457 0.4 0.0 ...............
Instance Activity Stats 的数据来自于 DBA_HIST_SYSSTAT，DBA_HIST_SYSSTAT来自于V$SYSSTAT。
这里每一个指标都代表一种数据库行为的活跃度，例如redo size 是指生成redo的量，sorts (disk) 是指磁盘排序的次数，table scans (direct read) 是指直接路径扫描表的次数。
虽然这些指标均只有Total、per Second每秒、 per Trans每事务 三个维度，但对诊断问题十分有用。
我们来举几个例子：
1、 例如当 Top Event 中存在direct path read为Top 等待事件， 则需要分清楚是对普通堆表的direct read还是由于大量LOB读造成的direct path read， 这个问题可以借助 table scans (direct read)、table scans (long tables)、physical reads direct 、physical reads direct (lob) 、physical reads direct temporary几个指标来分析， 假设 physical reads direct >> 远大于 physical reads direct (lob)+physical reads direct temporary ， 且有较大的table scans (direct read)、table scans (long tables) (注意这2个指标代表的是 扫描表的次数 不同于上面的phsical reads 的单位为 块数*次数)， 则说明了是 大表扫描引起的direct path read。
2、 例如当 Top Event中存在enq Tx:index contention等待事件， 则需要分析root node splits 、branch node splits 、leaf node 90-10 splits 、leaf node splits 、failed probes on index block rec 几个指标，具体可以见文档《Oracle索引块分裂split信息汇总》
3、系统出现IO类型的等待事件为TOp Five 例如 db file sequential/scattered read ，我们需要通过AWR来获得系统IO吞吐量和IOPS:
physical read bytes 主要是应用造成的物理读取(Total size in bytes of all disk reads by application activity (and not other instance activity) only.) 而physical read total bytes则包括了 rman备份恢复 和后台维护任务所涉及的物理读字节数，所以我们在研究IO负载时一般参考 physical read total bytes；以下4对指标均存在上述的关系
| physical read bytes | physical read total bytes | 物理读的吞吐量/秒 |
| physical read IO requests | physical read total IO requests | 物理读的IOPS |
| physical write bytes | physical write total bytes | 物理写的吞吐量/秒 |
| physical write IO requests | physical write total IO requests | 物理写的IOPS |
总的物理吞吐量/秒=physical read total bytes+physical write total bytes
总的物理IOPS= physical read total IO requests+ physical write total IO requests
IO的主要指标 吞吐量、IOPS和延迟 均可以从AWR中获得了， IO延迟的信息可以从 User I/O的Wait Class Avg Wait time获得，也可以参考11g出现的IOStat by Function summary
Instance Activity Stats有大量的指标，但是对于这些指标的介绍 没有那一份文档有完整详尽的描述，即便在Oracle原厂内部要没有(或者是Maclean没找到)，实际是开发人员要引入某一个Activity Stats是比较容易的，并不像申请引入一个新后台进程那样麻烦，Oracle对于新版本中新后台进程的引入有严格的要求，但Activity Stats却很容易，往往一个one-off patch中就可以引入了，实际上Activity Stats在源代码层仅仅是一些计数器。’
较为基础的statistics，大家可以参考官方文档的Statistics Descriptions描述，地址在这里。
对于深入的指标 例如 “Batched IO (space) vector count”这种由于某些新特性被引入的，一 本文系统来源：http://www.cnblogs.com/joahxiaoming/p/5697803.html
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的Oracle AWR报告指标解析一例全部内容，希望文章能够帮你解决Oracle AWR报告指标解析一例所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
内容备注
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