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awr报告基本操作

时间:2015-11-16 20:58:04      阅读:197      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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1.查看当前的AWR保存策略、设置:快照间隔、保存时间。

    SQL> col SNAP_INTERVAL format a20
    SQL> col RETENTION format a20
    SQL> select * from dba_hist_wr_control;
          DBID SNAP_INTERVAL        RETENTION            TOPNSQL
    ---------- -------------------- -------------------- ----------
    262089084 +00000 01:00:00.0    +00007 00:00:00.0    DEFAULT

  以上结果表示,每小时产生一个SNAPSHOT,保留7天。

2.调整AWR配置,修改快照间隔和保存时间等。
  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);
  设置快照时间间隔为 20 分钟,保留时间为两天 -- 您可以发出以下命令。参数以分钟为单位。
  SQL> exec dbms_workload_repository.modify_snapshot_settings ( interval => 20, retention => 2*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();
  exec dbms_workload_repository.create_snapshot;

  2.4 查看快照
  SQL> select * from sys.wrh$_active_session_history
  SQL> select count(*),max(snap_id) from wrh$_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‘);

  3.AWR报告日常分析

  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)见:http://www.taoyoyo.net/ttt/post/305.html

  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

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原文地址:http://www.cnblogs.com/longneo/p/4969835.html

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