Oracle性能调整的三把利剑--ASH,AWR,ADDM

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Oracle性能调整的三把利剑--ASH,AWR,ADDM



ASH (Active Session History)
ASH以V$SESSION为基础,每秒采样一次,记录活动会话等待的事件。不活动的会话不会采样,采样工作由新引入的后台进程MMNL来完成。
ASH buffers 的最小值为1MB,最大值不超过30MB。内存中记录数据。期望值是记录一小时的内容。

生成ASH报告:
SQLPLUS>@?/rdbms/ashrpt.sql

ASH内存记录数据始终是有限的,为了保存历史数据,引入了自动负载信息库(Automatic Workload Repository ,AWR) 由后台进程MMON完成。ASH信息同样被采集写出到AWR负载库中。由于内存不是足够的,所以MMNL进程在ASH写满后会将信息写出到AWR负载库中。ASH全部写出是不可接受的,所以一般只写入收集的10%的数据量,而且使用direct-path insert完成,尽量减少日志的生成,从而最小化数据库性能影响。

写出到AWR负载库的ASH信息记录在AWR的基础表wrh$active_session_hist中,wrh$active_session_hist是一个分区表,Oracle会自动进行数据清理。

AWR(Automatic Workload Repository)自动工作负载信息库
AWR是Oracle 10g中的一个新特性,类似于10g以前的statspack。不过在使用上要比statspack简单,提供的性能指标要比statspack多很多,能更好的帮助DBA来发现数据库的性能瓶颈。
AWR是Oracle安装好后自动启动的,不需要特别的设置。收集的统计信息存储在SYSAUX表空间SYS模式下,以WRM$*和WRH$*的格式命名,默认会保留最近7天收集的统计信息。每个小时将收集到的信息写到数据库中,这一系列操作是由一个叫MMON的进程来完成的。

AWR存储的数据分类:
WRM$表存储AWR的元数据(awrinfo.sql脚本)
WRH$表存储采样快照的历史数据(awrrpt.sql脚本)
WRI$表存储同数据库建议功能相关的数据(ADDM相关数据)

一.生成AWR报告:
SQL>@?/rdbms/admin/awrrpt

根据向导来完成AWR报告的生成。需要注意的是,在选择时间范围的时候,中间不能有停机(如果显示的时间中间有空白行,表示有停机情况)。在选择报告类型的时候一般使用默认的HTML,方便查看。

二.查看数据库的AWR的设置:
SQL> select snap_interval, retention from dba_hist_wr_control;

SNAP_INTERVAL
---------------------------------------------------------------------------
RETENTION
---------------------------------------------------------------------------
+00000 01:00:00.0(每小时收集一次)
+00007 00:00:00.0(保留7天)

三.修改默认设置:
begin
DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.MODIFY_SNAPSHOT_SETTINGS(interval => 20,
retention => 22460);
end;

修改成每20分钟收集一次统计量,保留最近的2天统计量信息。

四.手动收集一次数据库的统计信息:
exec DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.CREATE_SNAPSHOT;

我们还可以通过DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY包完成对基线,默认设置的修改等操作。

ADDM (Automatic Database Diagnostic Monitor AWR)
是Oracle内部的一个顾问系统,能够自动的完成最数据库的一些优化的建议,给出SQL的优化,索引的创建,统计量的收集等建议。

ADDM报告生成:
SQLPLUS>@?/rdbms/addmrpt.sql

Oracle性能调整最重要的就是对最影响性能的SQL的调整。在一个应用中,能够影响到数据库的只有SQL,也只能是SQL。我们不能一味依靠增强硬件,修改系统、数据库参数来提高数据库的性能。更多的应该关注那些最影响性能的SQL语句。ASH报告、AWR报告、ADDM报告都能够找出最影响性能的SQL的工具。在分析ASH报告、AWR报告的时候,最重要的就是关注SQL Statistics,SQL Statistics中最应该关注的是SQL ordered by Gets和SQL ordered by Reads两个指标。大量的Gets(逻辑读)会占用大量的CPU时间。大量的Reads(物理读)会引起IO的瓶颈出现。一般情况下,大量的Gets会伴随着大量的Reads出现。当然,我们可以通过增大SGA的大小来减少Reads的量。通过这两个指标找到了最影响性能的SQL,这是首要的,也是必要的。下一步就可以通过创建索引,调整SQL来提高SQL单独执行时的性能。减少SQL执行时出现的高Gets,Reads。当然整体的性能影响还和excutions有关,如果这条SQL执行的次数过多,累加起来量还是很大的。那么就可以考虑通过在应用上缓存等手段来减少SQL执行的次数。另外还有一个需要注意的问题就是在开发过程中SQL一定要使用绑定变量,来减少硬解析(大量的硬解析也会消耗大量的CPU时间,占用大量的Latch)。在开发过程中有个原则就是:小事务。操作完成及时的提交。

我们使用这么多种方式、报告只有一个唯一的目的:找出最影响系统性能的SQL语句。找到SQL下一步就是对它进行调整了。

我们在监控数据库时,如果是当前正在发生的问题,我们可以通过v$session+v$sqlarea来找出性能最差的SQL语句。如果在一个小时以内发生的我们可以通过生成ASH报告来找出SQL。如果是1小时以上或几天我们可以通过AWR报告来找出几小时,几天以来最影响系统的SQL语句。ADDM报告基于AWR库,默认可以保存30天的ADDM报告。

我们也可以直接查询试图:
v$session (当前正在发生)
v$session_wait (当前正在发生)
v$session_wait_history (会话最近的10次等待事件)
v$active_session_history (内存中的ASH采集信息,理论为1小时)
wrh$_active_session_history (写入AWR库中的ASH信息,理论为1小时以上)
dba_hist_active_sess_history (根据wrh$_active_session_history生成的视图)

ADDM会收集数据建议调用不同的Advisor进行数据库优化,SQL相关的Advisor主要包括SQL Access Advisor和SQL Tuning Advisor。

SQL Access Advisor和SQL Tuning Advisor之间的区别():

In a nutshell - the tuning advisor
o suggests sql profiles
o gathering more or stale statistics
o indexes that might be VERY useful
o query rewrites

the access advisor
o suggests indexes that might be useful (a possibly different set than the tuning advisor above)
o materialized views
o materialized view logs
o partitions (in 11g on up only)

SQL Access Advisor可以通过DBMS_ADVISOR调用,SQL Tuning Advisor可以通过DBMS_SQLTUNE调用。

参考文章:
《More about AWR》:http://blog.itpub.net/23135684/viewspace-1127938/

--end--

For some time, Oracle’s solution in this area has been its built-in tool, Statspack.Oracle Database 10g offers a significant improvement: the Automatic Workload Repository (AWR). The AWR installs along with the database and captures not only statistics, but the derived metrics as well.

AWR retention settings and data gathering frequency

The AWR History is by default maintained for 7 days and the data is gathered in the AWR repository tables every hour by default.

The current snapshot retention settings and data gathering frequency can be determined by the query shown below. Note in this case the default settings of 7 days and 1 hour is displayed.

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