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Oracle数据库提高命中率及相关优化(1)(3)

时间:2011-04-12 23:18来源:未知 作者:admin 点击:
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几个常用的检查语句 1. 查找排序最多的SQL: SQLSELECT HASH_VALUE, SQL_TEXT, SORTS, EXECUTIONS FROM V$SQLAREA ORDER BY SORTS DESC; 2.查找磁盘读写最多的SQL: SQLSELECT * FROM (SELEC

几个常用的检查语句

1. 查找排序最多的SQL:

SQL>SELECT HASH_VALUE, SQL_TEXT, SORTS, EXECUTIONS FROM V$SQLAREA ORDER BY SORTS DESC;

2.查找磁盘读写最多的SQL:

SQL>SELECT * FROM (SELECT sql_text,disk_reads "total disk" , executions "total exec",disk_reads/executions "disk/exec" FROM v$sql WHERE executions>0 and is_obsolete='N' ORDER BY 4 desc) WHERE ROWNUM<11 ;

3.查找工作量最大的SQL(实际上也是按磁盘读写来排序的):

SQL>select substr(to_char(s.pct, '99.00'), 2) || '%' load,s.executions executes,p.sql_text from(select address,disk_reads,executions,pct,rank() over (order by disk_reads desc) ranking from (select address,disk_reads,executions,100 * ratio_to_report(disk_reads) over () pct from sys.v_$sql where command_type != 47) where disk_reads > 50 * executions) s,sys.v_$sqltext p where s.ranking <= 5 and p.address = s.address order by 1, s.address, p.piece;

4. 用下列SQL工具找出低效SQL:

SQL>select executions,disk_reads,buffer_gets,round((buffer_gets-disk_reads)/buffer_gets,2) Hit_radio,round(disk_reads/executions,2) reads_per_run,sql_text From v$sqlarea Where executions>0 and buffer_gets >0 and (buffer_gets-disk_reads)/buffer_gets<0.8 Order by 4 desc;

5、根据sid查看对应连接正在运行的sql

SQL>select /*+ push_subq */command_type,sql_text,sharable_mem,persistent_mem,runtime_mem,sorts,version_count,loaded_versions,open_versions,users_opening,executions,users_executing,loads,first_load_time,invalidations,parse_calls,disk_reads,buffer_gets,rows_processed,sysdate start_time,sysdate finish_time,’>’||address sql_address,’N’status From v$sqlarea Where address=(select sql_address from v$session where sid=&sid); ***************Oracle 缓冲区命中率低的分析及解决办法******************

首先确定下面的查询结果:

1,缓冲区命中率的查询(是否低于90%):

select round((1 - sum(decode(name,'physical reads',value,0)) / (sum(decode(name,'db block gets',value,0)) + sum(decode(name,'consistent gets',value,0))) ),4) *100 || '%' chitrati from v$sysstat;

  2,使用率的查询(有无free状态的数据快.):

select count(*), status from v$bh group by status ;

3,相关等待事件的查询(是否有相关等待事件)

select event,total_waits from v$system_event where event in ('free buffer waits');

4,当前大小(是否已经很大)

select value/1024/1024 cache_size from v$parameter where name='db_cache_size'

5,top等待事件分析(Db file scatered read的比率是否大)

select event ,total_waits,suml from (select event,total_waits,round(total_waits/sumt*100,2)||'%' suml from (select event,total_waits from v$system_event ), (select sum(total_waits) sumt from v$system_event) order by total_waits desc) where rownum<6 and event not like 'rdbms%' and event not like 'pmon%' and event not like 'SQL*Net%' and event not like 'smon%';

6,db_cache_advice建议值(9i后的新特性,可以根据他更好的调整cache_size)

select block_size,size_for_estimate,size_factor,estd_physical_reads from v$db_cache_advice;

说明分析:

缓冲区命中率(低于90的命中率就算比较低的).

没有free不一定说明需要增加,还要结合当前cache_size的大小(我们是否还可以再增大,是否有需要增加硬件,增加开销),

空闲缓冲区等待说明进程找不到空闲缓冲区,并通过写出灰缓冲区,来加速数据库写入器生成空闲缓冲区,当DBWn将块写入磁盘后,灰数据缓冲区将被释放,以便重新使用.产生这种原因主要是:

1,DBWn可能跟不上写入灰缓冲区:i/0系统较慢,尽量将文件均匀的分布于所有设备,

2,缓冲区过小或过大。

3,可以增加db_writer_processes数量。

4,可能有很大的一个事物,或者连续的大事物

我们需要长期观察这个事件是否长期存在并数值一直在增大,如果一直在增大,则说明需要增大db_cache大小.或优化sql.

数据分散读等待,通常表现存在着与全表扫描相关的等待,逻辑读时,在内存中进行的全表扫描一般是零散地,而并非连续的被分散到缓冲区的各个部分,可能有索引丢失,或被仰制索引的存在。该等待时间在数据库会话等待多块io读取结束的时候产生,并把指定的块数离散的分布在数据缓冲区。这意味这全表扫描过多,或者io不足或争用,

存在这个事件,多数都是问题的,这说明大量的全部扫描而未采用索引.

db_cache_advice对我们调整db_cache_size大小有一定的帮助,但这只是一个参考,不一定很精确。

通过上面6种情况的综合分析,判断是否需要增加大cache_size. 或者把常用的(小)表放到keep区。

但多数的时候做这些不会解决质的问题,

而真正的问题主要是对sql语句的优化(如:是否存在大量的全表扫描等)

索引是在不需要改变程序的情况下,对数据库性能,sql语句提高的最实用的方法.

我在生产中遇到过类似的问题,200M的cache_size,命中率很低21%,但通过对sql语句的优化(添加索引,避免全表扫描),命中率增加到96%,程序运行时间由原来的2小时减少到不到10分钟.

这就提到了怎么定位高消耗的sql问题.全表扫描的问题,在这里不做细致的解说,这里只说明方法,我会在相关的章节专门介绍怎么使用这些工具

1,sql_trace跟踪session.用tkprof 分别输出磁盘读,逻辑读,运行时间长的sql进行优化.这些高消耗的sql一般都伴随着全表扫描.

2,statspack分析.在系统繁忙时期进行时间点的统计分析,产看TOP事件是否有Db file scatered read.并查看TOP sql语句是否存在问题等.

另外,还要补充一点,当然在硬件允许的情况下,尽量增大db_cache_size 减少磁盘读,但并不是越大越好,一定要根据自己的库数据量的程度来调节,因为大的db_cache_size同样会增大数据库管理的开销,当然可能开销并不会明显的影响数据库的性能,硬件价格也越来越低,这就需要我们具体问题具体分析了,在我看来物尽其用就最好了,尽量不要浪费,找到问题的本质。调优是一件很艺术的事。

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