什么是数据库实例

多个 SQL Server 实例 ，Microsoft SQL Server 2000 支持在同一台计算机上同时运行多个 SQL Server 数据库引擎实例。每个 SQL Server 数据库引擎实例各有一套不为其它实例共享的系统及用户数据库。有两种类型的 SQL Server 实例：1）默认实例默认实例仅由运行该实例的计算机的名称唯一标识，它没有单独的实例名。如果应用程序在请求连接 SQL Server 时只指定了计算机名，则 SQL Server 客户端组件将尝试连接这台计算机上的数据库引擎默认实例。2）命名实例除默认实例外，所有数据库引擎实例都由安装该实例的过程中指定的实例名标识。应用程序必须提供准备连接的计算机的名称和命名实例的实例名。计算机名和实例名以格式computer_name\instance_name指定。 一台计算机上可以运行多个命名实例所谓“SQL实例”，实际上就是SQL服务器引擎，每个SQL Server数据库引擎实例各有一套不为其他实例共享的系统及用户数据库。 在一台计算机上，可以安装多个SQL SERVER，每个SQL SERVER就可以理解为是一个实例。实例又分为“默认实例”和“命名实例”，如果在一台计算机上安装第一个SQL Server,命名设置保持默认的话，那这个实例就是默认实例。一台计算机上最多只有一个默认实例，也可以没有默认实例，默认实例名与计算机名相同。所以说，默认实例的名称是与计算机名相同，而不是称为local,但一般情况下，如果要访问本机上的默认SQL服务器实例，使用计算机名、(local)、localhost、127001、 、本机IP地址，都可以达到相同的目的。

确定镜像数据库是否与主体数据库保持同步

在高性能模式下，主体服务器可能会积压大量仍需发送到镜像服务器的未发送日志记录

而且在任意运行模式下，镜像服务器也有可能积压大量已写入日志文件但仍需在镜像数据库中进行还原的未还原日志记录

确定在高性能模式下，当主体服务器实例变得不可用时所丢失的数据量

可以通过查看未发送的事务日志量（如果有）以及在主体服务器上提交丢失事务的时间间隔，来确定数据的丢失量

将当前性能与过去性能进行比较出现问题时，数据库管理员可以查看镜像性能的历史记录来帮助了解当前状态

在开始演示之前，我们先介绍下两个概念。

概念一，数据的可选择性基数，也就是常说的cardinality值。

查询优化器在生成各种执行计划之前，得先从统计信息中取得相关数据，这样才能估算每步 *** 作所涉及到的记录数，而这个相关数据就是cardinality。简单来说，就是每个值在每个字段中的唯一值分布状态。

比如表t1有100行记录，其中一列为f1。f1中唯一值的个数可以是100个，也可以是1个，当然也可以是1到100之间的任何一个数字。这里唯一值越的多少，就是这个列的可选择基数。

那看到这里我们就明白了，为什么要在基数高的字段上建立索引，而基数低的的字段建立索引反而没有全表扫描来的快。当然这个只是一方面，至于更深入的探讨就不在我这篇探讨的范围了。

概念二，关于HINT的使用。

这里我来说下HINT是什么，在什么时候用。

HINT简单来说就是在某些特定的场景下人工协助MySQL优化器的工作，使她生成最优的执行计划。一般来说，优化器的执行计划都是最优化的，不过在某些特定场景下，执行计划可能不是最优化。

比如：表t1经过大量的频繁更新 *** 作，（UPDATE,DELETE,INSERT），cardinality已经很不准确了，这时候刚好执行了一条SQL，那么有可能这条SQL的执行计划就不是最优的。为什么说有可能呢？

来看下具体演示

譬如，以下两条SQL，

A：

select from t1 where f1 = 20;

B：

select from t1 where f1 = 30;

如果f1的值刚好频繁更新的值为30，并且没有达到MySQL自动更新cardinality值的临界值或者说用户设置了手动更新又或者用户减少了sample page等等，那么对这两条语句来说，可能不准确的就是B了。

这里顺带说下，MySQL提供了自动更新和手动更新表cardinality值的方法，因篇幅有限，需要的可以查阅手册。

那回到正题上，MySQL 80 带来了几个HINT，我今天就举个index_merge的例子。

示例表结构：

mysql> desc t1;+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+| Field      | Type         | Null | Key | Default | Extra          |+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+| id         | int(11)      | NO   | PRI | NULL    | auto_increment || rank1      | int(11)      | YES  | MUL | NULL    |                || rank2      | int(11)      | YES  | MUL | NULL    |                || log_time   | datetime     | YES  | MUL | NULL    |                || prefix_uid | varchar(100) | YES  |     | NULL    |                || desc1      | text         | YES  |     | NULL    |                || rank3      | int(11)      | YES  | MUL | NULL    |                |+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+7 rows in set (000 sec)

表记录数：

mysql> select count() from t1;+----------+| count() |+----------+|    32768 |+----------+1 row in set (001 sec)

这里我们两条经典的SQL：

SQL C：

select from t1 where rank1 = 1 or rank2 = 2 or rank3 = 2;

SQL D：

select from t1 where rank1 =100  and rank2 =100  and rank3 =100;

表t1实际上在rank1,rank2,rank3三列上分别有一个二级索引。

那我们来看SQL C的查询计划。

显然，没有用到任何索引，扫描的行数为32034，cost为324365。

mysql> explain  format=json select from t1  where rank1 =1 or rank2 = 2 or rank3 = 2\G 1 row EXPLAIN: {  "query_block": {    "select_id": 1,    "cost_info": {      "query_cost": "324365"    },    "table": {      "table_name": "t1",      "access_type": "ALL",      "possible_keys": [        "idx_rank1",        "idx_rank2",        "idx_rank3"      ],      "rows_examined_per_scan": 32034,      "rows_produced_per_join": 115,      "filtered": "036",      "cost_info": {        "read_cost": "323207",        "eval_cost": "1158",        "prefix_cost": "324365",        "data_read_per_join": "49K"      },      "used_columns": [        "id",        "rank1",        "rank2",        "log_time",        "prefix_uid",        "desc1",        "rank3"      ],      "attached_condition": "((`ytt``t1``rank1` = 1) or (`ytt``t1``rank2` = 2) or (`ytt``t1``rank3` = 2))"    }  }}1 row in set, 1 warning (000 sec)

我们加上hint给相同的查询，再次看看查询计划。

这个时候用到了index_merge,union了三个列。扫描的行数为1103，cost为44109，明显比之前的快了好几倍。

mysql> explain  format=json select /+ index_merge(t1) / from t1  where rank1 =1 or rank2 = 2 or rank3 = 2\G 1 row EXPLAIN: {  "query_block": {    "select_id": 1,    "cost_info": {      "query_cost": "44109"    },    "table": {      "table_name": "t1",      "access_type": "index_merge",      "possible_keys": [        "idx_rank1",        "idx_rank2",        "idx_rank3"      ],      "key": "union(idx_rank1,idx_rank2,idx_rank3)",      "key_length": "5,5,5",      "rows_examined_per_scan": 1103,      "rows_produced_per_join": 1103,      "filtered": "10000",      "cost_info": {        "read_cost": "33079",        "eval_cost": "11030",        "prefix_cost": "44109",        "data_read_per_join": "473K"      },      "used_columns": [        "id",        "rank1",        "rank2",        "log_time",        "prefix_uid",        "desc1",        "rank3"      ],      "attached_condition": "((`ytt``t1``rank1` = 1) or (`ytt``t1``rank2` = 2) or (`ytt``t1``rank3` = 2))"    }  }}1 row in set, 1 warning (000 sec)

我们再看下SQL D的计划：

不加HINT，

mysql> explain format=json select from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100\G 1 row EXPLAIN: {  "query_block": {    "select_id": 1,    "cost_info": {      "query_cost": "53434"    },    "table": {      "table_name": "t1",      "access_type": "ref",      "possible_keys": [        "idx_rank1",        "idx_rank2",        "idx_rank3"      ],      "key": "idx_rank1",      "used_key_parts": [        "rank1"      ],      "key_length": "5",      "ref": [        "const"      ],      "rows_examined_per_scan": 555,      "rows_produced_per_join": 0,      "filtered": "007",      "cost_info": {        "read_cost": "47884",        "eval_cost": "004",        "prefix_cost": "53434",        "data_read_per_join": "176"      },      "used_columns": [        "id",        "rank1",        "rank2",        "log_time",        "prefix_uid",        "desc1",        "rank3"      ],      "attached_condition": "((`ytt``t1``rank3` = 100) and (`ytt``t1``rank2` = 100))"    }  }}1 row in set, 1 warning (000 sec)

加了HINT，

mysql> explain format=json select /+ index_merge(t1)/ from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100\G 1 row EXPLAIN: {  "query_block": {    "select_id": 1,    "cost_info": {      "query_cost": "523"    },    "table": {      "table_name": "t1",      "access_type": "index_merge",      "possible_keys": [        "idx_rank1",        "idx_rank2",        "idx_rank3"      ],      "key": "intersect(idx_rank1,idx_rank2,idx_rank3)",      "key_length": "5,5,5",      "rows_examined_per_scan": 1,      "rows_produced_per_join": 1,      "filtered": "10000",      "cost_info": {        "read_cost": "513",        "eval_cost": "010",        "prefix_cost": "523",        "data_read_per_join": "440"      },      "used_columns": [        "id",        "rank1",        "rank2",        "log_time",        "prefix_uid",        "desc1",        "rank3"      ],      "attached_condition": "((`ytt``t1``rank3` = 100) and (`ytt``t1``rank2` = 100) and (`ytt``t1``rank1` = 100))"    }  }}1 row in set, 1 warning (000 sec)

对比下以上两个，加了HINT的比不加HINT的cost小了100倍。

总结下，就是说表的cardinality值影响这张的查询计划，如果这个值没有正常更新的话，就需要手工加HINT了。相信MySQL未来的版本会带来更多的HINT。

数据库实例也称为数据库的内涵不对。数据库的（总体）描述称为数据库模式，也称数据库的内涵（intension）。数据库中特定时间点的数据称为数据库实例（databaseinstance）或状态（state），也称数据库的外延（extension）。

Oracle数据库无响应故障处理方式

Oracle数据库无响应故障，简单地讲就是数据库实例不能响应客户端发起的请求，客户端提交一个SQL后，就一直处于等待数据库实例返回结果的状态。更严重的现象是客户端根本不能连接到数据库，发起一个连接请求后，一直处于等待状态。Oracle数据库无响应故障怎么处理呢下面跟我一起来学习Oracle数据库无响应故障的处理方法吧!

无响应的故障现象一般有以下几种：

1Oracle的进程在等待某个资源或事件

这种现象一般可以从V$SESSION_WAT、V$LATCH、V$LATCHHOLDER等动态视图中检查进程正在等待的资源或事件，而被等待的资源或事件，一直都不能被获取，甚至是很长时间都不可获得。如果这个正在等待的进程持有了其他的资源，则会引起其他的进程等待，这样就很可能引起实例中大范围的会话发生等待。由于进程在等待资源或事件时，通常都处于SLEEP状态，消耗的CPU资源非常少(在等待latch时要稍微多消耗一些CPU资源)，所以从OS来看，CPU的消耗并不高，甚至是非常低。

这种因为等待而引起的个别进程Hang，相对比较容易处理。

2 OracleProcess Spins

所谓Spin，就是指Oracle进程中的代码在执行某个过程时，陷入了循环。在V$SESSION视图中，往往可以看到Hang住的会话，一直处于“ACTIVE”状态。对于这样的会话，用“alter system kill session ‘sid,serial#’”命令也不能完全断开会话，会话只能被标记为“killed”，会话会继续消耗大量的CPU。进程Spins由于是在做循环，CPU的消耗非常大，从OS上明显可以看到这样的进程，通常会消耗整个CPU的资源。

而对于这样的Hang住的会话，处理起来相对比较复杂，并且为了从根本上解决问题，需要超过DBA日常维护所需要的技能。

从故障范围来看，无响应故障可以分为以下几种情况：

1 单个或部分会话(进程)Hang住

这种情况属于小范围的故障，业务影响相对较小，一般来说只会影响业务系统的个别模块。在一个多应用系统的数据库上面，如果Hang住的会话比较多，则影响的可能是其中的一个应用系统。这里有一个例外，如果Hang住的进程是系统后台进程，如pmon、smon等，则影响的范围就非常大了，最终甚至会影响整个数据库及所有应用系统。还有值得注意的是，即使是少部分会话Hang住，也要及时处理，否则极有可能会扩散到整个系统。

2 单个数据库实例Hang住

这种情况造成的影响非常大。在这个实例上的所有应用系统均受到严重影响，并且在找到根源并最终解决问题之前，数据库实例往往须要重启。

3 OPS或RAC中的多个实例或所有实例都Hang住

在这种情况下，即使是OPS或RAC，都已经没办法提供高可用特性了。使用这个数据库的所有应用系统将不能继续提供服务，这种情况往往须要重启。

无响应故障成因分析

Oracle数据库无响应，一般主要由以下几种原因引起：

1 数据库主机负载过高，严重超过主机承受能力

比如应用设计不当，数据库性能低下，活动会话数的大量增加，导致数据库主机的负载迅速增加，数据库不能正常 *** 作，并最终Hang住;主机物理内存严重不足，引起大量的换页，特别是在SGA中的内存被大量换出到虚拟内存时，数据库实例往往就会Hang住。

2 日常维护不当、不正确的 *** 作引起数据库Hang住

比如归档日志的存储空间满，导致数据库不能归档，引起数据库Hang住;在一个大并发的繁忙的系

统上，对DML *** 作比较多的大表进行move、增加外键约束等 *** 作也可能使系统在短时间内负载大幅升高，并引起数据库系统Hang住;不正确的资源计划(Resource Plan)配置，使进程得不到足够的CPU等。

3 Oracle数据库的Bug

几乎每个版本都存在着会导致数据库系统Hang住的Bug，这些Bug会在一些特定的条件下触发，特别是在RAC数据库中，引起数据库Hang住的Bug比较多。

4 其他方面的一些原因

比如在RAC数据库中，如果一个节点退出或加入到RAC的过程中，当进行Resource Reconfiguration时，会使系统冻结一段时间，也有可能使系统Hang住。

以上所描述的几种常见的会导致Oracle数据库实例Hang住的原因中，大部分的情况是可以避免的，只要维护得当，一般不会出现这种故障。对于Oracle数据库Bug所导致的数据库无响应故障，由于是在特定的情况下才会触发，所以如果能够尽量对数据库打上最新版本的补丁，并且熟悉当前版本中会导致系统Hang住的Bug以及触发条件，就能够最大限度地避免这种故障的发生，提高系统的可用性。

那么，在数据库Hang住的情况下，如何去分析并发现导致问题的根源一方面，由于系统Hang住会导致业务系统不可用，为了能够尽快地恢复业务，须快速地判断问题所在，然后Kill掉引起故障的会话和进程，或者数据库实例不得不重启以迅速恢复业务;但另一方面，如果只是重启数据库或Kill会话和进程来解决问题，在很多情况下是治标不治本的办法，在以后故障随时可能会出现。如何在二者之间进行抉择呢对于数据库Hang故障的处理，首先是尽可能地收集到系统Hang住时的状态数据，然后尽快地恢复业务，恢复业务后分析收集到的数据，找到数据库系统Hang住的真正原因，然后再进行相应的处理。下一节将详细描述数据库系统Hang住后的处理流程。

无响应故障处理流程

对于Oracle无响应故障的处理，我们可以按下图所示的流程进行。

值得注意的是，上图并不是一个完整的Oracle数据库故障处理流程图，只是处理Oralce数据库无响应这一类特定的故障的流程，只列出了针对这一特定类型故障处理时的关键处理点。不过既然是故障，所以这类故障的处理流程与其他故障的处理流程，有着非常相似的地方。

下面是整个流程的详细说明：

1 在出现数据库无响应故障后，首先确认系统的影响范围，如上节所描述的'，是部分业务系统或模块还是所有的业务系统都受影响，是不是整个实例或多个实例都无响应。同时应询问系统维护和开发人员，受影响的系统在出现故障前是否有过变动，包括主机硬件、 *** 作系统、网络、数据库以及应用等。有时一个细小的变动就可能导致出现数据库Hang住这样严重的故障。曾经遇到一个库，应用只是修改了一个SELECT语句就导致了数据库Hang住。

2 为了避免由于网络、数据库监听或客户端因素影响分析，建议都登录到主机上进行 *** 作。

3 如果主机不能登录(为了避免干扰流程主线，这里不讨论如网络问题这样也会导致不能连接的故障)，尝试关闭出现问题的业务系统，甚至是所有的业务系统。如果关闭了所有的业务系统之后，仍然不能连接，则只有考虑重新启动数据库主机。在数据库主机重新启动后，使用 *** 作系统工具或OSW等长期监控 *** 作系统的资源使用，同时监控Oracle数据库的性能和等待等。

4 登录上主机后，先用top、topas等命令简单观察一下系统。看看系统的CPU使用、物理内存和虚拟内存的使用、IO使用等情况。

5 使用SQLPLUS连接数据库，如果不能连接，则只能从 *** 作系统上观察系统中是否有异常的现象，比如占用CPU过高的进程。使用gdb、dbx等debugger工具对数据库进行system state dump;使用strace、truss等工具检查异常进程的系统调用;使用pstack、procstack等工具察看异常进程的call stack等。

6 使用SQLPLUS连接上数据库后，进行hanganalyze、system state dump等 *** 作;或检查等待事件、异常会话等正在执行的SQL等待。

7 找到故障产生的原因，如果暂时找不到原因，尽量收集数据。

8确良如果应用急须恢复，可通过Kill会话、重启数据库实例等方式，先恢复应用。

9 根据最终诊断结果，对数据库升级打补丁，或者修改应用等方式从根本上解决问题。

怎样避免数据库出现无响应故障

作为Oracle数据库DBA，除了处理故障之外，更重要的是如何预防故障的发生。根据前面对数据库无响应故障的成因分析，在日常的维护工作中，须做到以下几点：

1 进行正确的维护 *** 作

很多的数据库无响应故障都是由于不正确的维护 *** 作引起的。应避免在业务高峰期做大的维护 *** 作，比如像move、加主外键约束等会长时间锁表的 *** 作。如果的确需要，尽量使用正确的 *** 作方法。比如用ONLINE方式重建索引;建主键、唯一键约束时先建索引，然后在建约束时指定新建的索引，等等。也就是保证系统的并发性、可伸缩性，避免系统串行 *** 作的出现。

2 优化应用设计，优化数据库性能

为避免性能问题导致在业务高峰期数据库不能及时有效处理来自业务的请求，甚至于完全Hang住。对于数据库中存在串行访问的部分进行优化，比如latch、enqueue，还包括不合理的sequence设计等。特别是在RAC数据库中，严重串行访问等待往往更容易引起严重的性能问题。优化应用设计，使数据库具有更好的可伸缩性和并行处理能力，能够有效地避免性能问题引起的数据库Hang住。

3 利用监控系统随时监控系统负载

遇到系统负载过高，内存不足，OS中虚拟内存换页很频繁等情况时，及时采取措施;监控Oracle数据库的核心进程，如pmon、smon等，看是否有异常，如过高的CPU消耗。出现异常应立即处理;监控归档空间和日志切换;监控数据库中的等待事件，比如是否有大量的enqueue、log file switch (archiving needed)、resmgr:become active等待事件等。

4 为数据库打上补丁

很多的无响应故障是由于Oracle的Bug引起的，数据库DBA应关注当前版本中有哪些Bug会导致数据库Hang住，尽量为数据库打上解决这些Bug的补丁。

;

数据库mount状态是加载控制文件，让度实例和数据库相关联。

nomount状态：启动实例。

Readingthefilefrom$ORACLE_HOME/dbsinthefollowingorder:

从环境变量下dbs目录按如下顺序读取初始化文件：

-firstspfileSIDora

首先，读取spfile实例名ora

-ifnotfoundthen,spfileora

若未发现文件则读取spfileora

-ifnotfoundthen,initSIDora

若未发现文件则读取init实例名ora

SpecifyingthePFILEparameterwithSTARTUPoverridesthedefaultbehavior

扩展资料

后台进程是数据库和 *** 作系统进行交互的通道，后台进程的命名由ORACLE_SID决定，ORACLE根据ORACLE_SID来寻找参数文件启动实例。

是Oracle数据库为保持最佳性能和协调多用户请求而设置的，主要有DBWR（将DatabaseBufferCache数据写入DataFiles）、LGWR（将RedoLogBuffer数据写入RedoLogFiles）、CKPT（协调数据文件、控制文件和重做日志。

将SystemChangeNumber即SCN写入到控制文件和数据文件头部，促使DBWR、LGWR执行）、SMON（SystemMonitor，3方面作用：instancerecovery实例故障数据恢复、合并空闲碎片空间、回收临时段）、PMON（用户例程意外终止时处理事务。

如回退事务、释放锁及其他资源等）、ARCH（将RedoLogFiles写入ArchiveLogFiles）、CJQ0（jobqueuecoordinator）、RVWR（recoverwriter，为flashbackdatabase提供日志记录）等进程。

相对稳定的。数据库模式是型的描述，反映的是数据的结构及其联系是相对稳定的。数据是模式的一个具体值，反映数据库某一时刻的状态，同一个模式可以有很多实例，实例随数据库中的数据的更新而更新。

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