这篇文章来自于oracle中国用户组(www.oracle.com.cn)的文章,发现对自己学习性能调优很有帮助:
原文链接:http://www.cnoug.org/viewthread.php?tid=25353
statspack报告数据结果解释
本人将最近在学习性能调优时,所用笔记总结如下,欢迎批评指正
本文将不断更新,欢迎补充。(所列数据仅用于便于说明,没有实
际意义)
一、statspack 输出结果中必须查看的十项内容
1、负载间档(load profile)
2、实例效率点击率(instance efficiency hit ratios)
3、首要的5个等待事件(top 5 wait events)
4、等待事件(wait events)
5、闩锁等待
6、首要的sql(top sql)
7、实例活动(instance activity)
8、文件i/o(file i/o)
9、内存分配(memory allocation)
10、缓冲区等待(buffer waits)
二、输出结果解释
1、报表头信息
数据库实例相关信息,包括数据库名称、id、版本号及主机等信息
quote:statspack report for
db name db id instance inst num release cluster host
———— ———– ———— ——– ———– ——- ————
pormals 3874352951 pormals 1 9.2.0.4.0 no njlt-server1
snap id snap time sessions curs/sess comment
——- —————— ——– ——— ——————-
begin snap: 36 18-7月 -04 20:41:02 29 19.2
end snap: 37 19-7月 -04 08:18:27 24 15.7
elapsed: 697.42 (mins)
cache sizes (end)
~~~~~~~~~~~~~~~~~
buffer cache: 240m std block size: 8k
shared pool size: 96m log buffer: 512k
2、负载间档
该部分提供每秒和每个事物的统计信息,是监控系统吞吐量和负载变化的重要部分
quote:load profile
~~~~~~~~~~~~ per second(秒) per transaction事物
————— —————
redo size: 148.46 3,702.15
logical reads: 1,267.94 31,619.12
block changes: 1.01 25.31
physical reads: 4.04 100.66
physical writes: 4.04 100.71
user calls: 13.95 347.77
parses: 4.98 124.15
hard parses: 0.02 0.54
sorts: 1.33 33.25
logons: 0.00 0.02
executes: 2.46 61.37
transactions: 0.04
% blocks changed per read: 0.08 recursive call %: 30.38
rollback per transaction %: 0.42 rows per sort: 698.23
说明:
redo size:每秒产生的日志大小(单位字节),可标志数据库任务的繁重与否
logical reads:平决每秒产生的逻辑读,单位是block
block changes:每秒block变化数量,数据库事物带来改变的块数量
physical reads:平均每秒数据库从磁盘读取的block数
physical writes:平均每秒数据库写磁盘的block数
user calls:每秒用户call次数
parses:每秒解析次数,近似反应每秒语句的执行次数
软解析每秒超过300次意味着你的”应用程序”效
率不高,没有使用soft soft parse,调整session_cursor_cache
hard parses:每秒产生的硬解析次数
sorts:每秒产生的排序次数
executes:每秒执行次数
transactions:每秒产生的事务数,反映数据库任务繁重与否
3、实例命中率
该部分可以提前找出oracle潜在将要发生的性能问题,很重要
quote:instance efficiency percentages (target 100%)
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
buffer nowait %: 100.00 redo nowait %: 100.00
buffer hit %: 99.96 in-memory sort %: 99.14
library hit %: 99.53 soft parse %: 99.57
execute to parse %: -102.31 latch hit %: 100.00
parse cpu to parse elapsd %: 81.47 % non-parse cpu: 96.46
说明:
buffer nowait %:在缓冲区中获取buffer的未等待比率
redo nowait %:在redo缓冲区获取buffer的未等待比率
buffer hit %:数据块在数据缓冲区中得命中率,通常应在90%以上,否则,需要调整
in-memory sort %:在内存中的排序率
library hit %:主要代表sql在共享区的命中率,通常在95%以上,否,需要要考虑加
大共享池,绑定变量,修改cursor_sharing等参数。
soft parse %:近似看作sql在共享区的命中率,小于<95%,需要考虑到绑定,如果低于80%,
那么就可能sql基本没有被重用
execute to parse %:sql语句解析后被重复执行的次数,如果过低,可以考虑设置
session_cached_cursors参数
parse cpu to parse elapsd %:解析实际运行事件/(解析实际运行时间+解析中等待资源时间)
越高越好
% non-parse cpu:查询实际运行时间/(查询实际运行时间+sql解析时间),太低表示解析消耗时间过多。
quote:shared pool statistics begin end
—— ——
memory usage %: 33.79 57.02
% sql with executions>1: 62.62 73.24
% memory for sql w/exec>1: 64.55 78.72
shared pool相关统计数据
memory usage %:共享池内存使用率,应该稳定在75%-90%间,太小浪费内存,太大则内存不足。
% sql with executions>1:执行次数大于1的sql比率,若太小可能是没有使用bind variables。
% memory for sql w/exec>1:也即是memory for sql with execution > 1:执行次数大于1的sql
消耗内存/所有sql消耗的内存
4、首要等待事件
常见等待事件说明:
oracle等待事件是衡量oracle运行状况的重要依据及指示,主要有空闲等待事件和非空闲等待事件
;空闲等待事件是oracle正等待某种工作,在诊断和优化数据库时候,不用过多注意这部分事件,
非空闲等待事件专门针对oracle的活动,指数据库任务或应用程序运行过程中发生的等待,这些等待事件是我们在调整数据库应该关注的。
比较影响性能常见等待事件
db file scattered read
该事件通常与全表扫描有关。因为全表扫描是被放入内存中进行的进行的,
通常情况下它不可能被放入连续的缓冲区中,所以就散布在缓冲区的缓存中。该指数的数量过大说明
缺少索引或者限制使用索引。这种情况也可能是正常的,因为执行全表扫描可能比索引扫描效率更高。
当系统存在这些等待时,需要通过检查来确定全表扫描是否必需的来调整。可以尝试将较小的表放入
缓存keep中,避免反复读取它们。
db file sequential read
该事件说明在单个数据块上大量等待,该值过高通常是由于表间连接顺序很糟糕,或者使用了非选
择性索引。通过将这种等待与statspack报表中已知其它问题联系起来(如效率不高的sql),通过检查确
保索引扫描是必须的,并确保多表连接的连接顺序来调整
buffer busy wait
当缓冲区以一种非共享方式或者如正在被读入到缓冲时,就会出现该等待.该值不应该大于1%,确认
是不是由于热点块造成(如果是可以用反转索引,或者用更小块大小)
latch free
闩锁是底层的队列机制(更加准确的名称应该是互斥机制),用于保护系统全局区(sga)共享内存结构
。闩锁用于防止对内存结构的并行访问。如果闩锁不可用,就会记录一次闩锁丢失。绝大多数得闩锁问题
都与使用绑定变量失败(库缓存闩锁)、生成重作问题(重执行分配闩锁)、缓存的争用问题(缓存lru链) 以
及缓存的热数据宽块(缓存链)有关。当闩锁丢失率高于0.5%时,需要调整这个问题。
log buffer space
日志缓冲区写的速度快于lgwr写redofile的速度,可以增大日志文件大小,增加日志缓冲区的大小,或
者使用更快的磁盘来写数据。
logfile switch
通常是因为归档速度不够快,需要增大重做日志
log file sync
当一个用户提交或回滚数据时,lgwr将会话得重做操作从日志缓冲区填充到日志文件中,用户的进程
必须等待这个填充工作完成。为减少这个等待事件,须一次提交更多记录,或者将重做日志redo log 文件
访在不同的物理磁盘上。