Oracle之AWR说明

2018-01-24 10:33:41来源:oschina作者:ChuanQiong人点击

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一、AWR启用:
为了启用AWR,可以将STATISTICS_LEVEL初始参数设置为TYPICAL或ALL。如果设置STATISTICS_LEVEL为BASIC,则可以生成AWR数据的手动快照,但这些快照不像由AWR自动执行的快照那样全面。将STATISTICS_LEVEL设置为ALL可以将定时的OS统计信息和计划执行统计信息添加到用TYPICAL设置收集的那些信息中。
二、管理快照
为了生成手动的快照,可以使用DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY程序包的CREATE_ SNAPSHOT过程:
execute DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.CREATE_SNAPSHOT ();
为了改变快照设置,可以使用MODIFY_SNAPSHOT_SETTINGS过程。可以修改快照的保留时间(以分钟为单位)和间隔时间(以分钟为单位)。下面的示例将当前数据库的快照间隔时间改为30分钟:
execute DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.MODIFY_SNAPSHOT_SETTINGS( interval => 30);
为了删除一定范围的快照,可以使用DROP_SNAPSHOT_RANGE过程,同时指定要删除的开始快照ID和结束快照ID:
execute DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.DROP_SNAPSHOT_RANGE(low_snap_id => 1, high_snap_id => 10);
三、管理基线
可以指定一组快照作为系统性能的基线。这些基线数据将被保留,便于以后与快照进行比较。使用CREATE_BASELINE过程来指定基线的开始快照和结束快照:
execute DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.CREATE_BASELINE(start_snap_id => 1, end_snap_id => 10,baseline_name => 'Monday baseline');
创建基线时,Oracle将一个ID赋予基线,可以通过DBA_HIST_BASELINE视图查看过去的基线。作为基线开始和结束的快照将一直保留,直到删除基线。为了删除基线,可以使用DROP_BASELINE过程:
execute DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.DROP_BASELINE(baseline_name => 'Monday baseline', cascade => FALSE);
如果设置DROP_BASELINE过程的CASCADE参数为TRUE,则在删除基线时将删除相关的快照。
可以通过OEM或通过本节前面提到的DBA_HIST_SNAPSHOT数据字典视图来查看AWR数据。支持AWR的额外视图包括V$ACTIVE_SESSION_HISTORY(每秒采样一次)、DBA_HIST_SQL_PLAN(执行计划)以及DBA_HIST_WR_CONTROL(用于AWR设置)。
第二份文档:
Oracle Database 10g 提供了一个显著改进的工具:自动工作负载信息库 (AWR:Automatic Workload Repository)。Oracle 建议用户用这个取代 Statspack。AWR 实质上是一个 Oracle 的内置工具,它采集与性能相关的统计数据,并从那些统计数据中导出性能量度,以跟踪潜在的问题。与 Statspack 不同,快照由一个称为 MMON 的新的后台进程及其从进程自动地每小时采集一次。为了节省空间,采集的数据在 7 天后自动清除。快照频率和保留时间都可以由用户修改。它产生两种类型的输出:文本格式(类似于 Statspack 报表的文本格式但来自于 AWR 信息库)和默认的 HTML 格式(拥有到部分和子部分的所有超链接),从而提供了非常用户友好的报表。
AWR 使用几个表来存储采集的统计数据,所有的表都存储在新的名称为 SYSAUX 的特定表空间中的 SYS 模式下,并且以 WRM$_* 和 WRH$_* 的格式命名。前一种类型存储元数据信息(如检查的数据库和采集的快照),后一种类型保存实际采集的统计数据。H 代表“历史数据 (historical)”而 M 代表“元数据 (metadata)”。在这些表上构建了几种带前缀 DBA_HIST_ 的视图,这些视图可以用来编写您自己的性能诊断工具。视图的名称直接与表相关;例如,视图 DBA_HIST_SYSMETRIC_SUMMARY 是在WRH$_SYSMETRIC_SUMMARY 表上构建的。
一. AWR使用
SQL>@?/rdbms/admin/awrrpt.sql
Specify the Report Type
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Would you like an HTML report, or a plain text report?
Enter 'html' for an HTML report, or 'text' for plain text
Defaults to 'html'
输入 report_type 的值:
Type Specified: html
Specify the number of days of snapshots to choose from
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Entering the number of days (n) will result in the most recent
(n) days of snapshots being listed. Pressing without
specifying a number lists all completed snapshots.
输入 num_days 的值: 1
Listing the last day's Completed Snapshots
Snap
Instance DB NameSnap IdSnap StartedLevel
------------ ------------ --------- ------------------ -----
orcl10g ORCL10G142 03 7月 2009 08:11 1
143 03 7月 2009 09:00 1
144 03 7月 2009 10:00 1
145 03 7月 2009 11:00 1
146 03 7月 2009 12:01 1
Specify the Begin and End Snapshot Ids
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
输入 begin_snap 的值: 142
Begin Snapshot Id specified: 142
输入 end_snap 的值: 146
EndSnapshot Id specified: 146
Specify the Report Name
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
The default report file name is awrrpt_1_142_146.html. To use this name,
press to continue, otherwise enter an alternative.
输入 report_name 的值: D:/awrrpt_1_142_146.html
Report written to D:/awrrpt_1_142_146.html
二 AWR 操作
1.查看当前的AWR保存策略
SQL> col SNAP_INTERVAL format a20
SQL> col RETENTION format a20
SQL> select * from dba_hist_wr_control;
DBID SNAP_INTERVALRETENTIONTOPNSQL
---------- -------------------- -------------------- ----------
262089084 +00000 01:00:00.0+00007 00:00:00.0DEFAULT
以上结果表示,每小时产生一个SNAPSHOT,保留7天。
2.调整AWR配置
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);
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();
2.4 查看快照
SQL> select * from sys.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');
三. AWR 报告分析
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),就不能不说一下Oracle对sql的处理过程。
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


本文转自:http://mxm910821.iteye.com/blog/1502515

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