解读awr报告

青旅半醒 2022-06-11 00:43 340阅读 0赞

第一次看到awr报告，里面包含很多东西，完全不知道从哪里看起也不知道各项指标都是什么含义，从头到尾看了一遍，啥也没有看到，看了后面忘了前面的，花费一天的时间去熟悉它，在网上查资料对着报告一项项的熟悉了一遍

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="background:#0066cc"> DB Name </td> 
 <td style="background:#0066cc"> DB Id </td> 
 <td style="background:#0066cc"> Instance </td> 
 <td style="background:#0066cc"> Inst num </td> 
 <td style="background:#0066cc"> Startup Time </td> 
 <td style="background:#0066cc"> Release </td> 
 <td style="background:#0066cc"> RAC </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="background:white"> Db10 </td> 
 <td style="background:white"> 663168021 </td> 
 <td style="background:white"> Db10 </td> 
 <td style="background:white"> 1 </td> 
 <td style="background:white"> 28-5月 -12 22:05 </td> 
 <td style="background:white"> 11.2.0.1.0 </td> 
 <td style="background:white"> NO </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

** **

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="background:#0066cc"> Host Name </td> 
 <td style="background:#0066cc"> Platform </td> 
 <td style="background:#0066cc"> CPUs </td> 
 <td style="background:#0066cc"> Cores </td> 
 <td style="background:#0066cc"> Sockets </td> 
 <td style="background:#0066cc"> Memory (GB) </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="background:white"> PC-200910080511 </td> 
 <td style="background:white"> Microsoft Windows IA (32-bit) </td> 
 <td style="background:white"> 2 </td> 
 <td style="background:white"> 2 </td> 
 <td style="background:white"> 1 </td> 
 <td style="background:white"> .75 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

** **

**DB Name ：数据库名字 DBid: 数据库id**

DB Time不包括Oracle后台进程消耗的时间。如果DB Time远远小于Elapsed时间，说明数据库比较空闲。在31分钟里，数据库耗时0.1分钟，数据中显示系统有2个CPU

**Load Profile**

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="background:white"> &nbsp; </td> 
 <td style="background:#0066cc"> Per Second </td> 
 <td style="background:#0066cc"> Per Transaction </td> 
 <td style="background:#0066cc"> Per Exec </td> 
 <td style="background:#0066cc"> Per Call </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="background:#ffffcc"> DB Time(s): </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> 0.0 </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> 0.0 </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> 0.00 </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> 0.02 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="background:white"> DB CPU(s): </td> 
 <td style="background:white"> 0.0 </td> 
 <td style="background:white"> 0.0 </td> 
 <td style="background:white"> 0.00 </td> 
 <td style="background:white"> 0.02 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="background:#ffffcc"> Redo size: </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> 5,896.4 </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> 59,450.5 </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> &nbsp; </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> &nbsp; </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="background:white"> Logical reads: </td> 
 <td style="background:white"> 71.9 </td> 
 <td style="background:white"> 724.7 </td> 
 <td style="background:white"> &nbsp; </td> 
 <td style="background:white"> &nbsp; </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="background:#ffffcc"> Block changes: </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> 41.1 </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> 414.7 </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> &nbsp; </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> &nbsp; </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="background:white"> Physical reads: </td> 
 <td style="background:white"> 2.2 </td> 
 <td style="background:white"> 21.9 </td> 
 <td style="background:white"> &nbsp; </td> 
 <td style="background:white"> &nbsp; </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="background:#ffffcc"> Physical writes: </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> 0.9 </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> 9.2 </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> &nbsp; </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> &nbsp; </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="background:white"> User calls: </td> 
 <td style="background:white"> 0.2 </td> 
 <td style="background:white"> 1.8 </td> 
 <td style="background:white"> &nbsp; </td> 
 <td style="background:white"> &nbsp; </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="background:#ffffcc"> Parses: </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> 3.7 </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> 37.6 </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> &nbsp; </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> &nbsp; </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="background:white"> Hard parses: </td> 
 <td style="background:white"> 0.3 </td> 
 <td style="background:white"> 2.5 </td> 
 <td style="background:white"> &nbsp; </td> 
 <td style="background:white"> &nbsp; </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="background:#ffffcc"> W/A MB processed: </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> 0.0 </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> 0.2 </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> &nbsp; </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> &nbsp; </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="background:white"> Logons: </td> 
 <td style="background:white"> 0.1 </td> 
 <td style="background:white"> 0.6 </td> 
 <td style="background:white"> &nbsp; </td> 
 <td style="background:white"> &nbsp; </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="background:#ffffcc"> Executes: </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> 8.1 </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> 81.7 </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> &nbsp; </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> &nbsp; </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="background:white"> Rollbacks: </td> 
 <td style="background:white"> 0.0 </td> 
 <td style="background:white"> 0.0 </td> 
 <td style="background:white"> &nbsp; </td> 
 <td style="background:white"> &nbsp; </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="background:#ffffcc"> Transactions: </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> 0.1 </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> &nbsp; </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> &nbsp; </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> &nbsp; </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

Load Profile

Per Second      Per Transaction

这两部分是数据库资源负载的一个明细列表，分割成每秒钟的资源负载和每个事务的资源负载情况，性能指标的含义如下：

redo size: 每秒/每个事务 产生的redo量 (单位字节)

logical reads:  每秒/每个事务 产生的逻辑读的块数

block changes:  每秒/每个事务 改变的数据块数

physical reads:  每秒/每个事务 产生的物理读

physical writes:  每秒/每个事务 产生的物理写的块数

user calls: 每秒/每个事务 用户的调用次数

parses: 每秒/每个事务 分析次数

hard parses: 每秒/每个事务 硬分析次数

sorts: 每秒/每个事务 排序次数

logons: 每秒/每个事务 登录数据库次数

executes: 每秒/每个事务 SQL的执行次数

rollbacks: 每秒/每个事物回滚次数

transactions: 每秒的事务数

**Instance Efficiency Percentages (Target 100%)**

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="background:#ffffcc"> Buffer Nowait %: </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> 100.00 </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> Redo NoWait %: </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> 100.00 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="background:white"> Buffer Hit %: </td> 
 <td style="background:white"> 96.98 </td> 
 <td style="background:white"> In-memory Sort %: </td> 
 <td style="background:white"> 100.00 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="background:#ffffcc"> Library Hit %: </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> 90.91 </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> Soft Parse %: </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> 93.27 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="background:white"> Execute to Parse %: </td> 
 <td style="background:white"> 53.96 </td> 
 <td style="background:white"> Latch Hit %: </td> 
 <td style="background:white"> 99.99 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="background:#ffffcc"> Parse CPU to Parse Elapsd %: </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> 64.26 </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> % Non-Parse CPU: </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> 67.81 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

Buffer Nowait：表示在内存获得数据的未等待比例。

buffer hit：表示进程从内存中找到数据块的比率，内存数据块命中率

Redo NoWait：表示在LOG缓冲区获得BUFFER的未等待比例。

library hit：表示共享池中SQL解析的命中率

Latch Hit：Latch是一种保护内存结构的锁，可以认为是SERVER进程获取访问内存数据结构的许可。

Parse CPU to ParseElapsd：解析总时间中消耗总CPU的时间百分比

Non-Parse CPU ：SQL实际运行时间/(SQL实际运行时间\+SQL解析时间)，太低表示解析消耗时间过多。

Execute to Parse：是语句执行与分析的比例，如果要SQL重用率高，则这个比例会很高。该值越高表示一次解析后被重复执行的次数越多。

In-memory Sort：在内存中排序的比率，如果过低说明有大量的排序在临时表空间中进行。考虑调大PGA。

Soft Parse：软解析的百分比（softs/softs+hards），近似当作sql在共享区的命中率，太低则需要调整应用使用绑定变量。

**Shared Pool Statistics**

Memory Usage %：对于一个已经运行一段时间的数据库来说，共享池内存使用率，应该稳定在75%-90%间，如果太小，说明Shared Pool有浪费，而如果高于90，说明共享池中有争用，内存不足。

SQL with executions>1：执行次数大于1的sql比率，如果此值太小，说明需要在应用中更多使用绑定变量，避免过多SQL解析。

Memory for SQL w/exec>1：执行次数大于1的SQL消耗内存的占比。

**Top 5 Timed Foreground Events**

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="background:#0066cc"> Event </td> 
 <td style="background:#0066cc"> Waits </td> 
 <td style="background:#0066cc"> Time(s) </td> 
 <td style="background:#0066cc"> Avg wait (ms) </td> 
 <td style="background:#0066cc"> % DB time </td> 
 <td style="background:#0066cc"> Wait Class </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="background:#ffffcc"> DB CPU </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> &nbsp; </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> 5 </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> &nbsp; </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> 87.64 </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> &nbsp; </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="background:white"> db file sequential read </td> 
 <td style="background:white"> 258 </td> 
 <td style="background:white"> 1 </td> 
 <td style="background:white"> 5 </td> 
 <td style="background:white"> 22.30 </td> 
 <td style="background:white"> User I/O </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="background:#ffffcc"> library cache load lock </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> 1 </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> 0 </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> 87 </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> 1.45 </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> Concurrency </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="background:white"> db file scattered read </td> 
 <td style="background:white"> 17 </td> 
 <td style="background:white"> 0 </td> 
 <td style="background:white"> 3 </td> 
 <td style="background:white"> 0.85 </td> 
 <td style="background:white"> User I/O </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="background:#ffffcc"> log file sync </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> 35 </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> 0 </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> 1 </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> 0.77 </td> 
 <td style="background:#ffffcc"> Commit </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

这是报告概要的最后一节，显示了系统中最严重的5个等待，按所占等待时间的比例倒序列示。当我们调优时，总希望观察到最显著的效果，因此应当从这里入手确定我们下一步做什么。

通常，在没有问题的数据库中，CPUtime总是列在第一个** **

**SQL Statistics**

*  **SQL ordered by Elapsed Time**
 *  **SQL ordered by CPU Time**
 *  **SQL ordered by User I/O Wait Time**
 *  **SQL ordered by Gets**
 *  **SQL ordered by Reads**
 *  **SQL ordered by Physical Reads (UnOptimized)**
 *  **SQL ordered by Executions**
 *  **SQL ordered by Parse Calls**
 *  **SQL ordered by Sharable Memory**
 *  **SQL ordered by Version Count**
 *  **Complete List of SQL Text**

二、解析报告

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。

2. SQL ordered by CPU Time: