内容发布更新时间 : 2024/11/5 13:31:54星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

ORACLE-AWR报告结果分析 AWR 是 Oracle 10g版本推出的新特性， 全称叫Automatic Workload Repository

(自动负载信息库), AWR 是通过对比两次快，照(snapshot)收集到的统计信息，来生成报表数据，生成的报表包括多个部分。

定义

awr报告是oracle 10g下提供的一种性能收集和分析工具，它能提供一个时间段内整个系统资源使用情况的报告，通过这个报告，我们就可以了解一个系统的整个运行情况，这就像一个人全面的体检报告。

生成awr报告

1：登陆对应的数据库服务器

2：找到oracle磁盘空间（d:oracle\\product\\10.2.0\\db_1\\RDBMS\\Admin) 3：执行cmd-cd d:回车

4: cd d:oracle\\product\\10.2.0\\db_1\\RDBMS\\Admin 回车

5：sqlplus 用户名/密码@服务连接名(例：sqlplus carmot_esz_1/carmot@igrp) 6：执行@awrrpt.sql 回车 第一步输入类型： html 第二步输入天数： 天数自定义（如1，代表当天，如果2，代表今天和昨天。。。） 第三步输入开始值与结束值：（你可以看到上面列出的数据，snap值） 这个值输入开始，与结束

第四步输入导出表的名称：名称自定义 回车 第五步，由程序自动导完。

第六：到d:oracle\\product\\10.2.0\\db_1\\RDBMS\\Admin 目录下。找到刚才生成的文件。 XXXX.LST文件

如何分析

* 在看awr报告的时候，我们并不需要知道所有性能指标的含义，就可以判断出问题的所在，这些性能指标其实代表了oracle内部实现，对oracle理解的越深，在看awr报告的时候，对数据库性能的判断也会越准确

* 在看性能指标的时候，心里先要明白，数据库出现性能问题，一般都在三个地方，io，内存，cpu，这三个又是息息相关的（ps：我们先假设这个三个地方都没有物理上的故障），当io负载增大时，肯定需要更多的内存来存放，同时也需要cpu花费更多的时间来过滤这些数据，相反，cpu时间花费多的话，有可能是解析sql语句，也可能是过滤太多的数据，到不一定是和io或内存有关系了

* 当我们把一条sql送到数据库去执行的时候，我们要知道，什么时候用到cpu，什么时候用到内存，什么时候用到io

1. cpu：解析sql语句，尝试多个执行计划，最后生成一个数据库认为是比较好的执行计划，不一定是最优的，因为关联表太多的时候，数据库并不会穷举所有的执行计划，这会消耗太多的时间，oracle怎么就知道这条数据时你要，另一个就不是你要的呢，这是需要cpu来过滤的

2. 内存：sql语句和执行计划都需要在内存保留一段时间，还有取到的数据，根据lru算法也会尽量在内存中保留，在执行sql语句过程中，各种表之间的连接，排序等操作也要占用内存

3. io：如果需要的数据在内存中没有，则需要到磁盘中去取，就会用到物理io了，还有表之间的连接数据太多，以及排序等操作内存放不下的时候，也需要用到临时表空间，也就用到物理io了

这里有一点说明的是，虽然oracle占用了8G的内存，但pga一般只占8G的20%，对于专用服务器模式，每次执行sql语句，表数据的运算等操作，都在pga中进行的，也就是说只能用1.6G左右的内存，如果多个用户都执行

多表关联，而且表数据又多，再加上关联不当的话，内存就成为瓶颈了，所有优化sql很重要的一点就是，减少逻辑读和物理读

具体分析过程

* 在分析awr报告之前，首先要确定我们的系统是属于oltp，还是olap（数据库在安装的时候，选择的时候，会有一个选项，是选择oltp，还是olap） 对于不同的系统，性能指标的侧重点是不一样的，比如，library hit和buffer hit，在olap系统中几乎可以忽略这俩个性能指标，而在oltp系统中，这俩个指标就非常关键了

* 首先要看俩个时间

Elapsed: 240.00 (mins) 表明采样时间是240分钟，任何数据都要通过这个时间来衡量，离开了这个采样时间，任何数据都毫无疑义

DB Time: 92,537.95 (mins) 表明用户操作花费的时候，包括cpu时间喝等待时间，也许有人会觉得奇怪，为什么在采样的240分钟过程中，用户操作时间竟然有92537分钟呢，远远超过了

采样时间，原因是awr报告是一个数据的集合，比如在一分钟之内，一个用户等待了30秒，那么10个用户就等待了300秒，对于cpu的话，一个cpu处理了30秒，16个cpu就是4800秒，这些时间都是以累积的方式记录在awr报告中的。 再看sessions，可以看出连接数非常多

WORKLOAD REPOSITORY report for DB Name DB Id Instance Inst num Release RAC Host ICCI 1314098396 ICCI1 1 10.2.0.3.0 YES HPGICCI1 Begin Snap: End Snap: Elapsed: DB Time: Snap Id 2678 2680 Snap Time 25-Dec-08 14:04:50 25-Dec-08 15:23:37 78.79 (mins) 11.05 (mins) Sessions 24 26 Cursors/Session 1.5 1.5 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。

db time= cpu time + wait time（不包含空闲等待） （非后台进程）

说白了就是db time就是记录的服务器花在数据库运算(非后台进程)和等待(非空闲等待)上的时间

DB time = cpu time + all of nonidle wait event time

在79分钟里（其间收集了3次快照数据），数据库耗时11分钟，RDA数据中显示系统有8个逻辑CPU（4个物理CPU），平均每个CPU耗时1.4分钟，CPU利用率只有大约2%（1.4/79）。说明系统压力非常小。

列出下面这两个来做解释： Report A:

Snap Id Snap Time Sessions Curs/Sess --------- ------------------- -------- ---------

Begin Snap: 4610 24-Jul-08 22:00:54 68 19.1 End Snap: 4612 24-Jul-08 23:00:25 17 1.7 Elapsed: 59.51 (mins) DB Time: 466.37 (mins)

Report B:

Snap Id Snap Time Sessions Curs/Sess --------- ------------------- -------- ---------

Begin Snap: 3098 13-Nov-07 21:00:37 39 13.6 End Snap: 3102 13-Nov-07 22:00:15 40 16.4 Elapsed: 59.63 (mins) DB Time: 19.49 (mins)

服务器是AIX的系统，4个双核cpu,共8个核: /sbin> bindprocessor -q

The available processors are: 0 1 2 3 4 5 6 7

先说Report A,在snapshot间隔中，总共约60分钟，cpu就共有60*8=480分钟，DB time为466.37分钟，则：

cpu花费了466.37分钟在处理Oralce非空闲等待和运算上(比方逻辑读)

也就是说cpu有 466.37/480*100% 花费在处理Oracle的操作上，这还不包括后台进程 看Report B，总共约60分钟，cpu有 19.49/480*100% 花费在处理Oracle的操作上 很显然，2中服务器的平均负载很低。

从awr report的Elapsed time和DB Time就能大概了解db的负载。

可是对于批量系统，数据库的工作负载总是集中在一段时间内。如果快照周期不在这一段时间内，或者快照周期跨度太长而包含了大量的数据库空闲时间，所得出的分析结果是没有意义的。这也说明选择分析时间段很关键，要选择能够代表性能问题的时间段。