如何生成远程数据库的awr报告

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。
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 *** 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 *** 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 *** 作，都在pga中进行的，也就是说只能用16G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
如何生成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\1020\db_1\RDBMS\Admin)
3：执行cmd-cd d:回车
4: cd d:oracle\product\1020\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@awrrptsql 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\1020\db_1\RDBMS\Admin 目录下。找到刚才生成的文件。 XXXXLST文件
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: 24000 (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: 92,53795 (mins) 表明用户 *** 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 *** 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
为了对数据库有个整体的认识，先看下面的性能指标
1 Buffer Nowait 说明在从内存取数据的时候，没有经历等待的比例，期望值是100%
2 Buffer Hit 说明从内存取数据的时候，buffer的命中率的比例，期望值是100%，但100%并不代表性能就好，因为这只是一个比例而已，举个例子，执行一条 sql语句，# 执行计划是需要取10000个数据块，结果内存中还真有这10000个数据块，那么比例是100%，表面上看是性能最高的，还有一个执行计划是需要500 个数据块，内存中有250个，另外250个需要在物理磁盘中取，
这种情况下，buffer hit是50%，结果呢，第二个执行计划性能才是最高的，所以说100%并不代表性能最好
3 Library Hit 说明sql在Shared Pool的命中率，期望值是100%
4 Execute to Parse 说明解析sql和执行sql之间的比例，越高越好，说明一次解析，到处执行，如果parse多，execute少的话，还会出现负数，因为计算公式是100（1-parse/execute）
5 Parse CPU to Parse Elapsd 说明在解析sql语句过程中，cpu占整个的解析时间比例，，期望值是100%，说明没有产生等待，需要说明的是，即使有硬解析，只要cpu没有出现性能问题，也是可以容忍的，比较硬解析也有它的好处的
6 Redo NoWait 说明在产生日志的时候，没有产生等待，期望值是100%
7 Soft Parse 说明软解析的比例，期望值是100%，有一点要说明的是，不要单方面的追求软解析的高比例，而去绑定变量，要看性能的瓶颈在哪里
8 Latch Hit 说明latch的命中率，期望值是100%，latch类似锁，是一种内存锁，但只会产生等待，不会产生阻塞，和lock还是有区别的，latch是在并发的情况下产生的
9 Non-Parse CPU 说明非解析cpu的比例，越高越好，用100减去这个比例，可以看出解析sql所花费的cpu，100-9930=07，说明花费在解析sql上的cpu很少
结合Time Model Statistics
可以看出，在整个sql执行时间（sql execute elapsed time）时间为5552019秒中，解析时间（parse time elapsed）用了36秒，硬解析时间（hard parse elapsed time）用了34秒虽然硬解析时间占了整个解析时间的绝大部分，但解析时间是花的很少的，所以可以判断出，sql的解析没有成为性能的瓶颈，进一步推测，sql在获取数据的过程中遇到了瓶 颈
继续看Top 5 Timed Events，从这里可以看出等待时间在前五位的是什么事件，基本上就可以判断出性能瓶颈在什么地方
1 buffer busy waits 说明在获取数据的过程中，频繁的产生等待事件，很有可能产生了热点块，也就是说，很多会话都去读取同样的数据块，这一事件等待了5627394次，总共等待了5322924秒，平均等待时间为946毫秒，而且频率也是最高的，有959%，等待类别是并发
这里有一个概念：oracle *** 作的最小单位是块，当一个会话要修改这个块中的一条记录，会读取整个块，如果另一个会话要修改的数据也正好在这个块中，虽然这俩个
2 会话修改的记录不一样，也会产生等待direct path write temp和direct path read temp 说明用到了临时表空间，那我们再看一下Tablespace IO Stats
各项指标都是非常高的，再根据上面的In-memory Sort是100%，没有产生磁盘排序，也就在排序的时候没有用到临时表空间，进一步推测，多个session，每个session执行的sql语句中多表关联，产生了很多中间数据，pga内存中放不下，
用到了临时表空间，也有可能是用到了lob字段，在用lob字段的时候，也会用到临时表
继续看SQL Statistics
根据buffer busy waits等待次数，时间，频率都是最高的，我们重点看逻辑读，物理读，和执行时间最长的sql，把排在前几位的拿出来优化
优化的原则为降低物理读，逻辑读，sql语句中的子 *** 作执行次数尽量少，在看oracle估计出来的执行计划是看不出子 *** 作的执行次数的，要看运行时的执行计划
有兴趣的话还可以看一下Segment Statistics
列出了用到的索引和表的使用情况，从这里也能看出索引和表的使用频率
也可以看一下Load Profile
里面列出了每秒，每个事务所产生的日志，逻辑读和物理读等指标

几个简单的步骤大幅提高Oracle性能--我优化数据库的三板斧。
数据库优化的讨论可以说是一个永恒的主题。资深的Oracle优化人员通常会要求提出性能问题的人对数据库做一个statspack，贴出数据库配置等等。还有的人认为要抓出执行最慢的语句来进行优化。但实际情况是，提出疑问的人很可能根本不懂执行计划，更不要说statspack了。而我认为，数据库优化，应该首先从大的方面考虑：网络、服务器硬件配置、 *** 作系统配置、Oracle服务器配置、数据结构组织、然后才是具体的调整。实际上网络、硬件等往往无法决定更换，应用程序一般也无法修改，因此应该着重从数据库配置、数据结构上来下手，首先让数据库有一个良好的配置，然后再考虑具体优化某些过慢的语句。我在给我的用户系统进行优化的过程中，总结了一些基本的，简单易行的办法来优化数据库，算是我的三板斧，呵呵。不过请注意，这些不一定普遍使用，甚至有的会有副作用，但是对OLTP系统、基于成本的数据库往往行之有效，不妨试试。（注：附件是Burleson写的用来报告数据库性能等信息的脚本，本文用到）
一．设置合适的SGA
常常有人抱怨服务器硬件很好，但是Oracle就是很慢。很可能是内存分配不合理造成的。(1)假设内存有512M，这通常是小型应用。建议Oracle的SGA大约240M，其中：共享池（SHARED_POOL_SIZE）可以设置60M到80M，根据实际的用户数、查询等来定。数据块缓冲区可以大致分配120M-150M，8i下需要设置DB_BLOCK_BUFFERS，DB_BLOCK_BUFFERDB_BLOCK_SIZE等于数据块缓冲区大小。9i 下的数据缓冲区可以用db_cache_size来直接分配。
(2)假设内存有1G，Oracle 的SGA可以考虑分配500M：共享池分配100M到150M，数据缓冲区分配300M到400M。
(3)内存2G，SGA可以考虑分配12G，共享池300M到500M，剩下的给数据块缓冲区。
(4)内存2G以上：共享池300M到500M就足够啦，再多也没有太大帮助；(Biti_rainy有专述)数据缓冲区是尽可能的大，但是一定要注意两个问题：一是要给 *** 作系统和其他应用留够内存，二是对于32位的 *** 作系统，Oracle的SGA有175G的限制。有的32位 *** 作系统上可以突破这个限制，方法还请看Biti的大作吧。
二．分析表和索引，更改优化模式
Oracle默认优化模式是CHOOSE，在这种情况下，如果表没有经过分析，经常导致查询使用全表扫描，而不使用索引。这通常导致磁盘I/O太多，而导致查询很慢。如果没有使用执行计划稳定性，则应该把表和索引都分析一下，这样可能直接会使查询速度大幅提升。分析表命令可以用ANALYZE TABLE 分析索引可以用ANALYZE INDEX命令。对于少于100万的表，可以考虑分析整个表，对于很大的表，可以按百分比来分析，但是百分比不能过低，否则生成的统计信息可能不准确。可以通过DBA_TABLES的LAST_ANALYZED列来查看表是否经过分析或分析时间，索引可以通过DBA_INDEXES的LAST_ANALYZED列。
下面通过例子来说明分析前后的速度对比。（表CASE_GA_AJZLZ大约有35万数据，有主键）首先在SQLPLUS中打开自动查询执行计划功能。(第一次要执行\RDBMS\ADMIN\utlxplansql来创建PLAN_TABLE这个表)
SQL> SET AUTOTRACE ON
SQL>SET TIMING ON
通过SET AUTOTRACE ON 来查看语句的执行计划，通过SET TIMING ON 来查看语句运行时间。
SQL> seleCT count() from CASE_GA_AJZLZ;
COUNT()
----------
346639
已用时间: 00: 00: 2138
Execution Plan
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE
1 0 SORT (AGGREGATE)
2 1 TABLE ACCESS (FULL) OF 'CASE_GA_AJZLZ'
……………………
请注意上面分析中的TABLE ACCESS(FULL)，这说明该语句执行了全表扫描。而且查询使用了2138秒。这时表还没有经过分析。下面我们来对该表进行分析：
SQL> analyze table CASE_GA_AJZLZ compute statistics;
表已分析。已用时间: 00: 05: 35763。然后再来查询：
SQL> select count() from CASE_GA_AJZLZ;
COUNT()
----------
346639
已用时间: 00: 00: 0071
Execution Plan
0 SELECT STATEMENT Optimizer=FIRST_ROWS (Cost=351 Card=1)
1 0 SORT (AGGREGATE)
2 1 INDEX (FAST FULL SCAN) OF 'PK_AJZLZ' (UNIQUE) (Cost=351
Card=346351)
…………………………
请注意，这次时间仅仅用了071秒！这要归功于INDEX(FAST FULL SCAN)。通过分析表，查询使用了PK_AJZLZ索引，磁盘I/O大幅减少，速度也大幅提升！下面的实用语句可以用来生成分析某个用户的所有表和索引，假设用户是GAXZUSR：
SQL> set pagesize 0
SQL> spool d:\analyze_tablessql;
SQL> select 'analyze table '||owner||''||table_name||'
compute statistics;' from dba_tables where owner='GAXZUSR';
SQL> spool off
SQL> spool spool d:\analyze_indexessql;
SQL> select 'analyze index '||owner||''||index_name||'
compute statistics;' from dba_indexes where owner='GAXZUSR';
SQL> spool off
SQL> @d:\analyze_tablessql
SQL> @d:\analyze_indexessql
解释：上面的语句生成了两个sql文件，分别分析全部的GAXZUSR的表和索引。如果需要按照百分比来分析表，可以修改一下脚本。通过上面的步骤，我们就完成了对表和索引的分析，可以测试一下速度的改进啦。建议定期运行上面的语句，尤其是数据经过大量更新。
当然，也可以通过dbms_stats来分析表和索引，更方便一些。但是我仍然习惯上面的方法，因为成功与否会直接提示出来。
另外，我们可以将优化模式进行修改。optimizer_mode值可以是RULE、CHOOSE、FIRST_ROWS和ALL_ROWS。对于OLTP系统，可以改成FIRST_ROWS，来要求查询尽快返回结果。这样即使不用分析，在一般情况下也可以提高查询性能。但是表和索引经过分析后有助于找到最合适的执行计划。
三．设置cursor_sharing=FORCE 或SIMILAR
这种方法是8i才开始有的，oracle805不支持。通过设置该参数，可以强制共享只有文字不同的语句解释计划。例如下面两条语句可以共享：
SQL> SELECT FROM MYTABLE WHERE NAME='tom'
SQL> SELECT FROM MYTABLE WHERE NAME='turner'
这个方法可以大幅降低缓冲区利用率低的问题，避免语句重新解释。通过这个功能，可以很大程度上解决硬解析带来的性能下降的问题。个人感觉可根据系统的实际情况，决定是否将该参数改成FORCE。该参数默认是exact。不过一定要注意，修改之前，必须先给ORACLE打补丁，否则改之后oracle会占用100%的CPU,无法使用。对于ORACLE9i，可以设置成SIMILAR，这个设置综合了FORCE和EXACT的优点。不过请慎用这个功能，这个参数也可能带来很大的负面影响！
四．将常用的小表、索引钉在数据缓存KEEP池中
内存上数据读取速度远远比硬盘中读取要快，据称，内存中数据读的速度是硬盘的14000倍！如果资源比较丰富，把常用的小的、而且经常进行全表扫描的表给钉内存中，当然是在好不过了。可以简单的通过ALTER TABLE tablename CACHE来实现，在ORACLE8i之后可以使用ALTER TABLE table STORAGE(BUFFER_POOL KEEP)。一般来说，可以考虑把200数据块之内的表放在keep池中，当然要根据内存大小等因素来定。关于如何查出那些表或索引符合条件，可以使用本文提供的accesssql和access_reportsql。这两个脚本是著名的Oracle专家 Burleson写的，你也可以在读懂了情况下根据实际情况调整一下脚本。对于索引，可以通过ALTER INDEX indexname STORAGE(BUFFER_POOL KEEP)来钉在KEEP池中。
将表定在KEEP池中需要做一些准备工作。对于ORACLE9i 需要设置DB_KEEP_CACHE_SIZE，对于8i，需要设置buffer_pool_keep。在8i中，还要修改db_block_lru_latches，该参数默认是1，无法使用buffer_pool_keep。该参数应该比23CPU数量少，但是要大于1，才能设置DB_KEEP_CACHE_BUFFER。buffer_pool_keep从db_block_buffers中分配，因此也要小于db_block_buffers。设置好这些参数后，就可以把常用对象永久钉在内存里。
五．设置optimizer_max_permutations
对于多表连接查询，如果采用基于成本优化(CBO)，ORACLE会计算出很多种运行方案，从中选择出最优方案。这个参数就是设置oracle究竟从多少种方案来选择最优。如果设置太大，那么计算最优方案过程也是时间比较长的。Oracle805和8i默认是80000，8建议改成2000。对于9i，已经默认是2000了。
六．调整排序参数
(1) SORT_AREA_SIZE:默认的用来排序的SORT_AREA_SIZE大小是32K，通常显得有点小，一般可以考虑设置成1M（1048576）。这个参数不能设置过大，因为每个连接都要分配同样的排序内存。
(2) SORT_MULTIBLOCK_READ_COUNT:增大这个参数可以提高临时表空间排序性能，该参数默认是2，可以改成32来对比一下排序查询时间变化。注意，这个参数的最大值与平台有关系。

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