AWR报告实例分析
AWR性能报告分析
==================================report summary====================================s
1.cache sizes
列出了AWR在性能采样开始和结束的时候，数据缓冲区（buffer cache）和共享池（shared pool size）的大小。通过比较前后的大小，可以了解系统内存消耗的变化。
===============================backgroud wait events==================================
这个实例的后台进程的等待事件，这一部分也只有在需要的时候才会用到。比如如果我们怀疑用户的操作可能是由于后台的某个进程无法及时响应导致的，那么需要到这里来确定一下是否有后台进程等待时间太长的事件存在。
=============================SQL ordered by Elapsed time===============================
这一部分是按照SQL的执行时间从长到短的排序，SQL只是显一小部分，每条SQL语句都有一个SQL_ID，如果生成的AWR是HTML类型的，那么通过SQL_ID上的超级链接，可以在报告中直接定位到完整的SQL。
===================================wait event========================================
这一部分是整个实例等待事件的明细，他包含了TOP5等待事件的信息，这一部分只有在需要的时候才拿来使用，比如TOP5提供的等待信息依然不足以说明问题的所在，安么就需要这一部分进一步寻找一些等待时间来判断。
ORACLE-AWR报告结果分析
AW R 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io1. 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。
ORACLEAWR报告生成和分析
ORACLEAWR报告生成和分析1.AWR报告生成在ORACLE数据库中，AWR报告是由ORACLE自动诊断监视（ADDM）引擎生成的。
AWR报告提供了数据库实例对CPU、I/O、内存和其他资源的使用情况的详细分析。
AWR报告生成的过程如下：-啟動数据库实例监测-设定抓取快照的时间间隔，默认为每小时一次-在抓取的快照中收集性能信息和统计数据-根据抓取的快照生成AWR报告2.AWR报告分析在生成AWR报告后，数据库管理员需要对报告进行分析，以了解数据库的性能和资源利用情况，以及找出潜在的性能问题。
以下是对AWR报告的主要要点的分析示例：- Load Profile（负载概述）：这部分提供了数据库在报告期间的总体负载情况，包括每秒的用户会话数、每秒的事务数、每秒的逻辑读取数等。
- Instance Efficiency Percentages（实例效率百分比）：该部分提供了数据库实例的整体性能指标，包括库缓冲击中率（Buffer CacheHit Ratio）、数据字典缓冲击中率（Dictionary Cache Hit Ratio）等。
- Top 5 Timed Foreground Events（前五个排名的前台事件）：该部分列出了在报告期间占用前台等待时间最长的五个事件，这些事件可能是数据库性能瓶颈的原因。
- CPU Usage（CPU使用情况）：该部分提供了实例在报告期间的CPU 使用情况的详细分析，包括平均负载、CPU核心数、PGA和SGA的内存使用情况。
- Memory Statistics（内存统计）：该部分提供了实例在报告期间的内存使用情况的详细分析，包括库缓冲池（Buffer Cache）和共享池（Shared Pool）的使用率。
3.改进数据库性能根据AWR报告的分析结果，数据库管理员可以采取一些措施来改进数据库的性能- 优化SQL查询：根据AWR报告中的Top SQL执行时间，找出执行时间最长的SQL语句并进行优化，以减少数据库的响应时间。
ORACLE性能AWR报告的使用和分析
ORACLE性能AWR报告的使用和分析Oracle AWR（自动工作负载存储库）报告是一种性能分析和优化工具，它提供了有关数据库实例的性能指标和关键性能指标的详细信息。
AWR报告可以帮助DBA识别数据库实例中存在的性能问题，并提供解决这些问题的建议和最佳实践。
以下是关于如何使用和分析Oracle AWR报告的一些建议：1. 收集AWR报告：可以使用Oracle提供的自动收集工具或手动方式来生成AWR报告。
要启用自动收集工具，请设置AWR快照间隔，并在数据库实例中创建AWR收集任务。
手动方式则需要执行特定的PL/SQL过程来生成AWR报告。
2.查看报告概要：AWR报告的第一部分提供了关于数据库实例整体性能的概要信息。
这些信息包括数据库版本、报告范围（开始和结束时间）、数据库实例名称、主机信息等。
您还可以看到数据库实例中工作负载的性能摘要，例如总体负载配置、等待事件和关键SQL摘要。
3.查看关键指标图表：在AWR报告的第二部分，您将找到关键性能指标的图表。
这些指标包括平均负载配置、平均等待时间、闩锁活动、PGA和SGA内存使用情况、并发性和I/O统计等。
这些图表是通过图形化的方式展示，使您可以更好地了解数据库实例的整体性能。
4.找到最活跃的等待事件：AWR报告的第三部分提供了有关最活跃等待事件的详细信息。
这些事件可能是导致性能问题的主要原因。
这部分包括等待事件的平均等待时间、等待事件的数量和百分比等。
通过分析这些等待事件，您可以确定性能瓶颈，并采取相应的优化措施。
5.分析关键SQL语句：AWR报告的第四部分提供了关键SQL语句的详细信息。
这些语句是数据库实例中执行次数最多或具有最高资源消耗的SQL语句。
这部分包括每个SQL语句的执行次数、平均执行时间、缓冲区命中率等。
通过分析关键SQL语句，您可以找到性能瓶颈，并尝试对这些语句进行优化。
6.查看AWR报告的建议部分：AWR报告的最后一部分提供了有关如何解决性能问题的建议和最佳实践。
最详尽的AWR报告详细分析
AWR报告详细分析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。
WORKLOAD REPOSITORY report forDB Name DB Id Instance Inst num Release RAC HostICCI 1314098396 ICCI1 1 10.2.0.3.0 YES HPGICCI1Snap Id Snap Time Sessions Cursors/SessionBegin Snap: 2678 25-Dec-08 14:04:50 24 1.5End Snap: 2680 25-Dec-08 15:23:37 26 1.5Elapsed: 78.79 (mins)DB Time: 11.05 (mins)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 19.1End Snap: 4612 24-Jul-08 23:00:25 17 1.7Elapsed: 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 13.6End Snap: 3102 13-Nov-07 22:00:15 40 16.4Elapsed: 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 -qThe 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。
ORACLEAWR报告详细分析
ORACLEAWR报告详细分析ORACLE AWR（Automatic Workload Repository）报告是ORACLE数据库的性能诊断和优化工具之一、它采集并保存了数据库实例的性能指标数据，例如CPU利用率、内存利用率、I/O活动等。
在实际工作中，分析AWR报告可以帮助我们了解数据库实例的性能瓶颈，并提供相应的优化建议。
AWR报告通常包含多个部分，包括实例活动统计、系统事件统计、SQL统计、I/O统计、SGA统计等。
下面将详细分析AWR报告的各个部分，并提供相应的优化建议。
1.实例活动统计：实例活动统计提供了数据库实例整体的活动情况，包括CPU利用率、用户连接数、用户等待等。
通过分析这些数据，可以判断数据库实例是否存在性能瓶颈，并从中找出问题的原因。
优化建议：-如果CPU利用率较高，可能是由于SQL语句执行效率低导致的，可以通过优化SQL语句来减少CPU负载。
-如果用户等待较多，可能是由于一些资源的瓶颈导致的，可以通过增加相应资源的容量来提高性能。
2.系统事件统计：系统事件统计列出了数据库实例中发生的各种事件的次数和等待时间。
通过分析这些数据，可以判断数据库实例中是否存在事件等待较高的情况，以及可能导致事件等待的原因。
优化建议：-如果一些事件的等待时间较高，可以通过增加相应资源的容量或者调整相关参数来减少等待时间。
-如果类事件的总等待时间较高，可能需要对相关资源进行优化或者增加容量。
3.SQL统计：SQL统计列出了数据库中执行次数较高的SQL语句的统计信息，包括执行次数、平均执行时间、Buffer gets、Disk reads等。
通过分析这些数据，可以找出执行效率较低的SQL语句，并进行优化。
优化建议：-对于执行时间较长的SQL语句，可以通过重写或者调整查询计划来提高执行效率。
-对于频繁执行的SQL语句，可以通过增加缓存或者优化索引来减少IO操作。
4.I/O统计：I/O统计提供了数据库实例中各种I/O活动的统计信息，包括每个表空间的读写次数、平均读写时间等。
ORACLE性能AWR报告的使用和分析
ORACLE性能AWR报告的使用和分析Oracle性能AWR报告（Automatic Workload Repository）是Oracle 数据库提供的一个强大的性能诊断工具，可以帮助管理员识别和解决数据库性能问题。
AWR报告收集和保存数据库的性能指标和统计信息，以便在需要时进行分析和比较。
本文将介绍AWR报告的使用和分析过程，包括如何收集AWR报告、AWR报告的内容和结构、及如何分析AWR报告。
一、收集AWR报告AWR报告只能在Oracle数据库中收集，首先需要启用AWR功能。
在Oracle数据库中，AWR功能默认是开启的。
你可以使用以下命令查看AWR 功能是否已经开启：```SELECT name FROM v$statname WHERE name LIKE '%AWR%';```如果显示了AWR相关的统计项，则表示AWR功能已经启用。
要收集AWR报告，需要按照以下步骤操作：1. 连接到数据库，在SQLPlus或类似的工具中执行以下命令，以开启AWR快照：```EXECDBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.CREATE_SNAPSHOT(;```2.执行一段时间（建议至少30分钟）的正常工作负载。
3.再次执行以下命令，以关闭AWR快照：```EXECDBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.CREATE_SNAPSHOT(;```4.通过以下命令查看AWR报告的快照ID：```SELECT snap_id FROM dba_hist_snapshot ORDER BY snap_id;```5.选择要分析的快照ID，使用以下命令生成AWR报告：``````根据提示输入快照ID和报告类型（HTML或文本），即可生成AWR报告。
二、AWR报告的内容和结构AWR报告提供了丰富的性能指标和统计信息，以帮助诊断数据库性能瓶颈。
AWR报告通常包括以下几个部分：1.报告概述：包含报告生成的时间、数据库版本、报告周期等信息，并提供了一个整体的性能评估。
ORACLEAWR报告生成和分析
ORACLEAWR报告生成和分析ORACLE AWR（Automatic Workload Repository）是ORACLE数据库提供的一种性能分析工具，用于收集和存储数据库的性能监控数据。
AWR报告是由AWR收集的数据生成的性能分析报告。
本文将介绍如何生成和分析ORACLE AWR报告。
一、生成AWR报告1.检查AWR是否已启用：在数据库中执行以下语句确认AWR是否已启用：```sqlSELECT VALUE FROM V$PARAMETER WHERE NAME='statistics_level';```如果返回结果为'TYPICAL'或者'ALL'，则说明AWR已经启用，可以生成AWR报告。
如果返回结果为'Basic'，则需要修改参数设置启用AWR。
2.检查AWR快照的频率：在数据库中执行以下语句确认AWR快照的频率：```sqlSELECT VALUE FROM DBA_HIST_WR_CONTROL WHERE NAME='Snapshot Interval';```该参数的值表示AWR快照的时间间隔，默认为1小时。
如果需要修改AWR快照的频率，可以执行以下语句修改：```sqlBEGINDBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.MODIFY_SNAPSHOT_SETTINGSINTERVAL=>30END;```将上述语句中的30改为所需的时间间隔，单位为分钟。
3.生成AWR报告：在数据库中执行以下语句生成AWR报告：```sqlSELECTDBID,INSTANCE_NUMBER,SNAP_ID,BEGIN_INTERVAL_TIME,END_I NTERVAL_TIMEFROMDBA_HIST_SNAPSHOTWHEREBEGIN_INTERVAL_TIME>SYSDATE-7ORDERBYSNAP_ID;```该语句查询最近7天的AWR快照信息。
ORACLEAWR报告详细分析
ORACLEAWR报告详细分析Oracle AWR（Automatic Workload Repository）报告是Oracle数据库提供的一个性能分析工具，用于识别数据库的瓶颈和优化潜力。
通过分析AWR报告，数据库管理员可以获取关于数据库实例的详细性能信息，并采取相应的措施来改进数据库性能。
AWR报告提供了广泛的性能指标和统计数据，其中包括数据库负载、SQL语句的执行情况、系统活动、资源使用和等待事件等。
在分析AWR报告时，可以根据以下几个方面进行详细分析：1.数据库负载分析：AWR报告中的数据库负载信息可以帮助我们了解数据库的整体负载情况。
这包括CPU利用率、物理和逻辑读写次数、用户、系统和I/O等待时间等。
通过检查这些指标，我们可以找到数据库的瓶颈，并采取相应的优化措施，如增加CPU资源、调整I/O配置等。
2.SQL语句执行情况分析：AWR报告中提供了SQL语句执行情况的详细信息，包括每个SQL语句的执行次数、平均执行时间、等待时间等。
通过分析这些信息，我们可以确定哪些SQL语句是数据库性能的瓶颈，并对其进行优化。
我们可以检查执行时间最长的SQL语句，优化其执行计划、创建索引、重新编写SQL语句等以提高其性能。
3.系统活动和资源使用情况分析：AWR报告中还提供了系统活动和资源使用情况的详细信息，如CPU使用率、内存使用、磁盘和网络I/O等。
通过分析这些指标，我们可以了解数据库实例的整体状态和资源使用情况，并对其进行调优。
例如，通过检查高CPU利用率的时间段，我们可以找出可能导致性能下降的原因，如长时间运行的SQL语句、重复执行的作业等。
4.等待事件分析：AWR报告中提供了等待事件的详细统计数据，包括等待事件的数量、平均等待时间和等待时间百分比等。
等待事件是数据库性能问题的一个重要指标，它表示数据库在处理请求时等待的时间。
通过分析等待事件，我们可以找出哪些事件导致了性能问题，并采取相应的措施来解决这些问题，如调整等待事件的阈值、优化数据库配置等。
循序渐进解读Oracle AWR性能分析报告
循序渐进解读Oracle AWR性能分析报告Oracle中的AWR，全称为Automatic Workload Repository，自动负载信息库。
它收集关于特定数据库的操作统计信息和其他统计信息，Oracle以固定的时间间隔(默认为1个小时)为其所有重要的统计信息和负载信息执行一次快照，并将快照存放入AWR中。
这些信息在AWR中保留指定的时间(默认为1周)，然后执行删除。
执行快照的频率和保持时间都是可以自定义的。
AWR的引入，为我们分析数据库提供了非常好的便利条件(这方面MySQL就相差了太多)。
曾经有这样的一个比喻——“一个系统，就像是一个黑暗的大房间，系统收集的统计信息，就如同放置在房间不同位置的蜡烛，用于照亮这个黑暗大房间。
Oracle，恰到好处地放置了足够的蜡烛(AWR)，房间中只有极少的烛光未覆盖之处，性能瓶颈就容易定位。
而对于蜡烛较少或是没有蜡烛的系统，性能优化就如同黑暗中的舞者。
”那如何解读AWR的数据呢？Oracle本身提供了一些报告，方便进行查看、分析。
下面就针对最为常见的一种报告——《AWR数据库报告》进行说明。
希望通过这篇文章，能方便大家更好地利用AWR，方便进行分析工作。
一、MAIN1Database Information2Snapshot Information(1)Sessions表示采集实例连接的会话数。
这个数可以帮助我们了解数据库的并发用户数大概的情况。
这个数值对于我们判断数据库的类型有帮助。
(2)Cursors/session每个会话平均打开的游标数。
(3)Elapsed通过Elapsed/DB Time比较，反映出数据库的繁忙程度。
如果DB Time>>Elapsed，则说明数据库很忙。
(4)DB Time表示用户操作花费的时间，包括CPU时间和等待事件。
通常同时这个数值判读数据库的负载情况。
具体含义db time = cpu time + wait time(不包含空闲等待)(非后台进程)*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。
ORACLEAWR报告生成和分析
ORACLEAWR报告生成和分析ORACLEAWR（Automatic Workload Repository）是Oracle数据库中的一个功能，用于收集和存储数据库的性能统计信息。
通过AWR报告，可以分析数据库的性能瓶颈，并提供相关的建议和推荐的解决方案。
下面将对AWR报告的生成和分析进行详细介绍。
AWR报告的生成AWR报告主要由两个组件生成：一是Statspack/SNAP工具（用于收集性能数据），二是AWR报告生成脚本（用于生成AWR报告）。
1. Statspack/SNAP工具Statspack/SNAP工具是Oracle数据库中用于收集数据库性能统计信息的功能。
可以通过以下步骤使用Statspack/SNAP工具收集性能数据：- 创建Statspack/SNAP用户：在数据库中创建一个新用户，用于存储性能统计信息。
- 安装Statspack/SNAP工具：将Statspack/SNAP工具的SQL脚本导入数据库中。
- 创建收集任务：使用Statspack/SNAP工具创建收集任务，指定收集的时间间隔。
- 收集性能数据：定期运行Statspack/SNAP任务，收集数据库的性能统计信息。
2.AWR报告生成脚本AWR报告生成脚本是一个PL/SQL脚本，用于生成AWR报告。
可以通过以下步骤生成AWR报告：-运行AWR报告生成脚本：将AWR报告生成脚本导入数据库中，并运行该脚本。
-指定时间范围：在运行AWR报告生成脚本时，可以指定要分析的时间范围。
- 生成AWR报告：AWR报告生成脚本会从Statspack/SNAP工具导出的数据中提取所需的性能统计信息，并生成AWR报告。
AWR报告的分析生成AWR报告后，可以使用AWR报告进行性能分析。
AWR报告提供了丰富的性能统计信息，可以帮助我们定位和解决数据库性能问题。
1.数据库总览AWR报告的第一部分提供了数据库的总体性能概览，包括数据库版本、实例名称、开始和结束时间等。
AWR分析报告解析
AWR分析报告解析AWR（Automatic Workload Repository）是Oracle数据库自带的一项性能诊断工具，可以收集数据库实例的性能数据并生成详细的报告。
AWR分析报告是针对数据库实例进行性能分析的重要依据，通过分析AWR 报告可以找出数据库的瓶颈，诊断性能问题，并提出相应的优化建议。
1.概述部分：该部分主要对数据库实例进行整体概述，包括数据库版本、实例名称、快照开始和结束时间等信息，通过该部分可以了解数据库的基本情况。
2. Load Profile部分：该部分主要展示数据库在快照期间的负载情况，包括每秒事务数、每秒用户数、每秒SQL语句执行数等。
通过该部分可以了解数据库的负载情况，判断数据库是否存在负载过重的情况。
3. Instance Efficiency Percentages部分：该部分主要展示数据库实例的各项效率指标，如Buffer Cache命中率、Library Cache命中率、Dictionary Cache命中率等。
通过该部分可以了解数据库的缓存使用状况，判断数据库在数据缓存和SQL代码重用方面的效率。
4. Top 5 Timed Events部分：该部分主要展示数据库实例在快照期间消耗时间最长的5个事件，如CPU消耗、物理读取、逻辑读取等。
通过该部分可以了解数据库实例的性能瓶颈所在，确定需要优化的方向。
5. SQL Statistics部分：该部分主要展示在快照期间执行时间最长的SQL语句，包括每个SQL语句的执行次数、平均执行时间、总消耗的CPU时间等。
通过该部分可以找出执行时间较长的SQL语句，进一步分析优化的可能性。
6. Tuning Summary部分：该部分主要展示数据库实例在快照期间的性能提升提示和建议。
通过该部分可以了解数据库实例的问题以及相应的解决方法和建议。
在解析AWR分析报告时，需要综合考虑各个部分的内容，辨认出可能存在的性能问题和瓶颈，并针对性地进行优化。
awr微波实验报告设计低通滤波器
awr微波实验报告设计低通滤波器awr微波实验报告设计低通滤波器篇一：AR微波实验报告实验一A 整流器非线性分析一．实验目的1. 了解非线性二极管整流器工作原理2. 学会AR对电路进行非线性分析及非线性调节二．实验原理所有整流器类别中最简单的是二极管整流器。
在最简单的型式中，二极管整流器不提供任何一种控制输出电流和电压数值的手段。
为了适用于工业过程，输出值必须在一定范围内可以控制。
通过应用机械的所谓有载抽头变换器可以完成这种控制。
作为典型情况，有载抽头变换器在整流变压器的原边控制输入的交流电压，因此也就能够在一定范围内控制输出的直流值。
通常有载抽头变换器与串联在整流器输出电路中的饱和电抗器结合使用。
通过在电抗器中引入直流电流，使线路中产生一个可变的阻抗。
因此，通过控制电抗器两端的电压降，输出值可以在比较窄的范围内控制。
本次试验要求设计一个非线性二极管整流器，添加测量项，调节电阻，观察电压的变化情况，从而去分析二极管的非线性。
三．实验步骤1、完成非线性二极管整流器电路图如下2、设计模拟频率如下3、添加图表，往图表中添加测量项Vtime,A CVS.V1，V_M eter.VM1,并分析电路4、添加图表，往图表中添加测量项Vtime,ACVS.V1，V_Meter.VM1,并分析电路5、使用 Simula te/Tune tl调节MAG及R参数观察Graph1和Gr aph2变化观察得调节MAG会使得测量项ACVS.V1，V_Meter.VM1的幅值变大，而调节R电路特性变化不大。
四．实验总结通过此次试验，学会如何向工程中添加原理图，并成功绘制符合元件参数的原理图。
学会添加图表，往图表中添加非线性测量项。
学会使用T une tl调节电路中元件的参数，从而观察到改元件参数对电路特性的影响。
Oracle_AWR_报告分析实例讲解
Oracle_AWR_报告分析实例讲解Oracle AWR（Automatic Workload Repository）报告是一个用于性能优化的强大工具。
它会收集数据库实例的性能指标，以便分析和诊断数据库性能问题。
在本文中，将介绍一个实例，展示如何使用AWR报告进行性能分析。
首先，要生成AWR报告，需要运行ADDM（Automatic Database Diagnostic Monitor）分析。
在数据库服务器上登录SQL*Plus，运行以下命令：```BEGINDBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.CREATE_SNAPSHOT(;END;```该命令会为当前数据库实例创建一个AWR快照。
快照会记录数据库的性能指标，例如CPU利用率、内存使用情况、IO操作等。
完成数据收集后，可以使用以下命令来生成AWR报告：``````这会生成一个HTML格式的AWR报告文件。
在浏览器中打开报告文件，可以查看数据库的性能分析结果。
现在我们来分析一个实际的AWR报告。
在报告的开头，会显示数据库实例的基本信息，包括名称、版本、开始和结束时间等。
下面会列出主要的性能指标，例如数据库负载、并发会话、IO等。
在报告的摘要部分，会列出性能问题的概要。
这里会显示数据库实例的主要问题，例如高负载、慢查询、内存不足等。
这是一个非常有用的指标，可以帮助我们快速定位性能问题的症结所在。
在AWR报告的后半部分，会有详细的性能指标分析。
例如，会列出最耗费CPU资源的SQL语句，以及它们的执行次数和执行时间。
这可以帮助我们找到哪些SQL语句需要进行优化，以减少数据库负载和响应时间。
此外，报告还会列出IO操作的统计信息，例如读写请求、平均响应时间等。
这可以帮助我们定位潜在的IO瓶颈，以优化数据库的IO性能。
在AWR报告中还有其他许多详细的性能指标，例如死锁、PGA和SGA 内存的使用等。
可以根据具体的需求来分析这些指标。
总结起来，AWR报告是一个非常有用的性能分析工具，可以帮助我们快速发现和解决数据库性能问题。
awr报告详细分析
AWR报告详细分析AWR（Automatic Workload Repository）报告是Oracle数据库系统提供的一项性能分析工具，它能够收集并保存数据库实例的运行信息。
通过对AWR报告进行详细的分析，可以帮助我们了解数据库的性能瓶颈，并进行相应的优化。
本文将以Step by Step的思路，介绍如何对AWR报告进行详细分析。
第一步：选择AWR报告在Oracle数据库中，我们可以使用以下命令生成AWR报告：SELECT*FROM TABLE(dbms_workload_repository.awr_report_html(<dbid>, <inst_num>, <begin_snap>, <end_snap>));在命令中，dbid是数据库的标识号，inst_num是实例的编号，begin_snap和end_snap是要分析的快照点的编号。
第二步：报告概览打开AWR报告后，我们首先需要查看报告的概览部分。
概览部分包含了数据库的一些基本信息，例如数据库版本、实例名、快照点范围等。
我们可以从概览中了解到数据库运行的时间范围和快照点的频率，这对后续分析非常有帮助。
第三步：负载分析在AWR报告的负载分析部分，我们可以看到数据库的整体负载情况。
其中包含了实例的活动会话数、平均每秒事务数、平均每秒用户提交数等指标。
通过对这些指标的分析，我们可以了解到数据库的整体负载情况，进而判断是否存在性能瓶颈。
第四步：Top SQL分析AWR报告的Top SQL分析部分列出了数据库中消耗资源最多的SQL语句。
通过分析这些SQL语句，我们可以找出执行时间最长、消耗CPU最多、IO操作最频繁的SQL语句，并进行相应的优化。
在分析时，我们可以根据执行时间、CPU使用率和IO操作等指标进行排序，找出影响数据库性能的关键SQL语句。
第五步：等待事件分析等待事件是指数据库中的会话在执行过程中因为等待某种资源而暂停执行的状态。
AWR报告实例分析讲解
AWR报告实例分析讲解WORKLOAD REPOSITORY report forDB Name DB Id Instance Inst num Release RAC HostICCI1314098396ICCI1110.2.0.3.0YES HPGICCI1Snap Id Snap Time Sessions Cursors/SessionBegin Snap:267825-Dec-08 14:04:5024 1.5End Snap:268025-Dec-08 15:23:3726 1.5Elapsed:78.79 (mins)DB Time:11.05 (mins)Elapsed表⽰整个AWR报表统计的时间长度DB Time是记录在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+wait time（不包含空闲等待）（⾮后台进程）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。
上述报表中Snapshot时间间隔约为79分钟，cpu就公有8*79=632分钟。
DB Time为11.05分钟，则：cpu花费了11.05分钟在处理oracle⾮空闲等待和运算上（⽐如逻辑读），也就是说cpu有11.05/632=0.017%花费在处理oracle的操作上。
从awr report的Elapsed time和DB Time就能⼤概了解db的负载，计算公式可参考为：cpu负载=DB Time/(cpu数*Elapsed)*100%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。
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。
ORACLEAWR报告详细分析
ORACLEAWR报告详细分析ORACLE AWR（Automatic Workload Repository）报告是ORACLE数据库中的性能监控工具，用于收集和存储数据库工作负载的信息。
AWR报告提供了关于数据库性能的详细分析，可以用于识别性能瓶颈和优化查询。
AWR报告包含了大量的信息，包括系统配置、会话统计、等待事件、SQL查询和索引统计等。
下面将详细分析AWR报告的各个重要部分。
1.系统配置：AWR报告的第一部分包含了数据库的系统配置信息，如数据库版本、操作系统版本、CPU配置、内存配置等。
这些信息对于了解系统的硬件和操作系统环境非常有帮助。
2.数据库实例性能指标：AWR报告提供了一系列的性能指标，如数据库的并发会话数、平均等待时间、平均响应时间、平均I/O请求等。
通过分析这些指标，可以了解数据库的整体性能状况。
3.会话统计信息：AWR报告中的会话统计信息可以帮助识别出高负载会话和频繁使用资源的会话。
这些统计信息包括会话的执行次数、等待事件、CPU使用率等。
通过分析这些信息，可以找出影响数据库性能的会话，并作出相应的优化措施。
4.等待事件统计：等待事件统计信息显示了数据库中各种等待事件的频率和等待时间。
这些等待事件可能包括锁等待、I/O等待、CPU等待等。
通过分析等待事件统计信息，可以找到数据库中的性能瓶颈，并对其进行优化。
5.SQL统计信息：AWR报告提供了数据库中最频繁执行的SQL查询语句的统计信息。
这些统计信息包括SQL执行的次数、平均响应时间、I/O请求等。
通过分析这些统计信息，可以找出执行效率低下的SQL语句，并进行优化调整。
6.索引统计信息：AWR报告中的索引统计信息显示了数据库中索引的使用情况和效率。
这些统计信息包括索引的扫描次数、索引的存储空间利用率、索引的磁盘I/O等。
通过分析索引统计信息，可以确定是否需要调整索引的使用方式或者对索引进行优化。
总结起来，AWR报告通过收集和分析数据库的各种统计信息，为数据库管理员和开发人员提供了深入分析数据库性能的工具。
oracle 19c awr报告解析
oracle 19c awr报告解析Oracle 19c AWR报告解析引言：Oracle数据库是目前世界上最流行的关系型数据库管理系统之一，广泛应用于企业级系统。
在数据库性能优化方面，AWR （Automatic Workload Repository）报告是一种非常有用的工具。
本文将对Oracle 19c AWR报告进行解析，帮助读者了解如何利用AWR报告进行数据库性能优化。
第一部分：AWR报告概述AWR报告是Oracle数据库自动化工作负载存储库的一部分，它记录了数据库实例的性能数据，并提供了一种分析数据库性能的方法。
AWR报告提供了关于数据库活动的详细信息，包括CPU利用率、内存使用、I/O活动、锁定等。
通过分析AWR报告，我们可以发现数据库的性能瓶颈，并采取相应的措施来解决这些问题。
第二部分：AWR报告的结构AWR报告通常包括以下几个部分：1. 概述：提供了数据库实例的基本信息，如数据库名称、实例名称、开始和结束时间等。
2. 负载配置：显示了数据库实例的负载配置信息，包括CPU核数、内存大小、SGA和PGA大小等。
3. 实例效率百分比：反映了数据库实例在给定时间段内的整体效率水平。
4. 时间模型统计信息：提供了数据库实例各个组件的性能指标，如CPU利用率、内存使用、I/O活动等。
5. I/O性能统计信息：显示了数据库的I/O活动情况，包括物理读取、物理写入、逻辑读取等。
6. Top 10等待事件：列出了数据库实例中最频繁发生的等待事件，帮助我们找到性能瓶颈。
7. SQL统计信息：展示了数据库中执行时间最长的SQL语句，帮助我们优化SQL语句的性能。
8. 故障诊断：提供了数据库实例中发生的故障事件和错误信息，帮助我们排查故障原因。
第三部分：AWR报告的解析1. 负载配置在负载配置部分，我们可以了解到数据库实例的硬件配置情况，包括CPU核数、内存大小、SGA和PGA大小等。
通过比较负载配置和实例效率百分比，我们可以判断数据库实例的负载是否过高，是否需要增加硬件资源来提高性能。
星球上最详细的AWR解析报告
星球上最详细的AWR解析报告SQL IdSQL Text04xtrk7uyhknhselect obj#, type#, ctime, mtime, stime, status, dataobj#, flags, oid$, spare1, spare2 from obj$ where owner#=:1 and name=:2 and namespace=:3 and remoteowner is null and linkname is null and subname is null0hhmdwwgxbw0rselect obj#, type#, flags, related, bo, purgeobj, con# from RecycleBin$ where ts#=:1 andto_number(bitand(flags, 16)) = 16 order by dropscn0k8h617b8guhfdelete from RecycleBin$ where purgeobj=:10pvtkmrrq8usgselect file#, block# from seg$ where type# = 3 and ts# = :10yv9t4qb1zb2bselect CUID_CUST_NO , CUID_ID_TYPE , CUID_ID_RECNO from CUID_TMP where CHGFLAG='D'104pd9mm3fh9pselect blocks, maxblocks, grantor#, priv1, priv2, priv3 from tsq$ where ts#=:1 and user#=:21crajpb7j5tyzINSERT INTO STATS$SGA_TARGET_ADVICE ( SNAP_ID , DBID , INSTANCE_NUMBER , SGA_SIZE , SGA_SIZE_FACTOR , ESTD_DB_TIME , ESTD_DB_TIME_FACTOR ,ESTD_PHYSICAL_READS ) SELECT :B3 , :B2 , :B1 , SGA_SIZE , SGA_SIZE_FACTOR , ESTD_DB_TIME , ESTD_DB_TIME_FACTOR , ESTD_PHYSICAL_READS FROMV$SGA_TARGET_ADVICE1dm3bq36vu3g8insert into iccifnsact values (:b0, :b1, :b2, null , null , :b3, :b4, GREATEST(:b5, :b6), null , :b7, :b8, null , :b9, :b10, :b6, null , null , null , null , null , :b12, null , null , null , :b13, :b14, null , null , :b15,:b16, :b17)1gu8t96d0bdmuselect t.ts#, t.file#, t.block#, nvl(t.bobj#, 0), nvl(t.tab#, 0), t.intcols, nvl(t.clucols, 0), t.audit$, t.flags, t.pctfree$, t.pctused$, t.initrans, t.maxtrans, t.rowcnt, t.blkcnt, t.empcnt, t.avgspc,t.chncnt, t.avgrln, t.analyzetime, t.samplesize, t.cols, t.property, nvl(t.degree, 1),nvl(t.instances, 1), t.avgspc_flb, t.flbcnt, t.kernelcols, nvl(t.trigflag, 0), nvl(t.spare1, 0),nvl(t.spare2, 0), t.spare4, t.spare6, ts.cachedblk, ts.cachehit, ts.logicalread from tab$ t,tab_stats$ ts where t.obj#= :1 and t.obj# = ts.obj# (+)1uk5m5qbzj1vtBEGIN dbms_workload_repository.create_snapshot; END;2ym6hhaq30r73select type#, blocks, extents, minexts, maxexts, extsize, extpct, user#, iniexts, NVL(lists, 65535), NVL(groups, 65535), cachehint, hwmincr, NVL(spare1, 0), NVL(scanhint, 0) from seg$ where ts#=:1 and file#=:2 and block#=:3350f5yrnnmshslock table sys.mon_mods$ in exclusive mode nowait38apjgr0p55nsupdate ICCICCS set CCSMAXOVERDUE=GREATEST(:b0, CCSMAXOVERDUE) where FNSACTNO=:b138gak8u2qm11wselect count(*) from CUSVAA_TMP3m8smr0v7v1m6INSERT INTO sys.wri$_adv_message_groups (task_id, id, seq, message#, fac, hdr, lm, nl, p1, p2, p3, p4, p5) VALUES (:1, :2, :3, :4, :5, :6, :7, :8, :9, :10, :11, :12, :13)44au3v5mzpc1cinsert into ICCICURMMAST values (:b0, :b1, :b2)49ms69srnaxzjinsert into ICCIRPYV values (:b0, :b1, :b2, :b3, :b4, :b5, :b6, :b7, :b8, :b9, :b10, :b11, :b12, :b13,:b14, :b15, :b16, :b17, :b18, :b19, :b20, :b21, :b22, :b23, :b24, :b25, :b26, :b27, :b28, :b29, :b30,:b31, :b32, :b33, :b34, :b35, :b36, :b37, :b38, :b39, :b40, :b41, :b42, :b43, :b44, :b45, :b46, :b47, :b48, :b49, :b50, :b51)4vja2k2gdtyupinsert into ICCICCS values (:b0, '////////////////////////', 0, 0, 0, 0, 0, ' ', 0, 0, 0, ' ', '0', null )501v412s13r4mupdate ICCIFNSACT set BORM_FACILITY_NO=:b0 where BORM_MEMB_CUST_AC=:b153saa2zkr6wc3select intcol#, nvl(pos#, 0), col#, nvl(spare1, 0) from ccol$ where con#=:1569r5k05drsj7insert into CUMI select CUSV_CUST_NO , CUSV_EDUCATION_CODE , CHGDATE from CUMI_TMP where CHGFLAG<>'D'5c4qu2zmj3guxselect * from ICCIPRODCODE where PRODCODE=to_char(:b0)5ngzsfstg8tmyselect o.owner#, , space, o.remoteowner, o.linkname, o.subname, o.dataobj#, o.flags from obj$ o where o.obj#=:16769wyy3yf66fselect pos#, intcol#, col#, spare1, bo#, spare2 from icol$ where obj#=:16z06gcfw39pkdSELECT F.TABLESPACE_NAME, TO_CHAR ((T.TOTAL_SPACE - F.FREE_SPACE), '999, 999') "USED (MB)", TO_CHAR (F.FREE_SPACE, '999, 999') "FREE (MB)", TO_CHAR(T.TOTAL_SPACE, '999, 999') "TOTAL (MB)", TO_CHAR ((ROUND((F.FREE_SPACE/T.TOTAL_SPACE)*100)), '999')||' %' PER_FREE FROM ( SELECT TABLESPACE_NAME, ROUND (SUM (BLOCKS*(SELECT VALUE/1024 FROMV$PARAMETER WHERE NAME = 'db_block_size')/1024) ) FREE_SPACE FROMDBA_FREE_SPACE GROUP BY TABLESPACE_NAME ) F, ( SELECT TABLESPACE_NAME, ROUND (SUM (BYTES/1048576)) TOTAL_SPACE FROM DBA_DATA_FILES GROUP BY TABLESPACE_NAME ) T WHERE F.TABLESPACE_NAME = T.TABLESPACE_NAME78m9ryygp65v5SELECT /*+ ALL_ROWS */ COUNT(*) FROM ALL_POLICIES V WHERE V.OBJECT_OWNER = :B3 AND V.OBJECT_NAME = :B2 AND (POLICY_NAME LIKE '%xdbrls%' OR POLICY_NAME LIKE '%$xd_%') AND V.FUNCTION = :B17gtztzv329wg0select , from con$ c, cdef$ cd, user$ u where c.con# = cd.con# and cd.enabled = :1 and c.owner# = er#7ng34ruy5awxqselect i.obj#, i.ts#, i.file#, i.block#, i.intcols, i.type#, i.flags, i.property, i.pctfree$, i.initrans,i.maxtrans, i.blevel, i.leafcnt, i.distkey, i.lblkkey, i.dblkkey, i.clufac, i.cols, i.analyzetime,i.samplesize, i.dataobj#, nvl(i.degree, 1), nvl(i.instances, 1), i.rowcnt, mod(i.pctthres$, 256),i.indmethod#, i.trunccnt, nvl(c.unicols, 0), nvl(c.deferrable#+c.valid#, 0), nvl(i.spare1, i.intcols), i.spare4, i.spare2, i.spare6, decode(i.pctthres$, null, null, mod(trunc(i.pctthres$/256), 256)), ist.cachedblk, ist.cachehit, ist.logicalread from ind$ i, ind_stats$ ist, (select enabled, min(cols) unicols, min(to_number(bitand(defer, 1))) deferrable#, min(to_number(bitand(defer, 4))) valid# from cdef$ where obj#=:1 and enabled > 1 group by enabled) c where i.obj#=c.enabled(+) and i.obj# = ist.obj#(+) and i.bo#=:1 order by i.obj#7v9dyf5r424yhselect NEWACTNO into :b0 from OLDNEWACT where OLDACTNO=:b17wwv1ybs9zguzupdate ICCIFNSACT set BORM_ADV_DATE=:b0, BOIS_MATURITY_DATE=:b1,BOIS_UNPD_BAL=:b2, BOIS_UNPD_INT=:b3, BOIS_BAL_FINE=:b4, BOIS_INT_FINE=:b5, BOIS_FINE_FINE=:b6, BORM_LOAN_TRM=:b7, BORM_FIVE_STAT=:b8,BOIS_ARREARS_CTR=:b9, BOIS_ARREARS_SUM=:b10 whereBORM_MEMB_CUST_AC=:b1183taa7kaw59c1select name, intcol#, segcol#, type#, length, nvl(precision#, 0), decode(type#, 2, nvl(scale, -127/*MAXSB1MINAL*/), 178, scale, 179, scale, 180, scale, 181, scale, 182, scale, 183, scale, 231, scale, 0), null$, fixedstorage, nvl(deflength, 0), default$, rowid, col#, property,nvl(charsetid, 0), nvl(charsetform, 0), spare1, spare2, nvl(spare3, 0) from col$ where obj#=:1 order by intcol#84qubbrsr0kfninsert into wrh$_latch (snap_id, dbid, instance_number, latch_hash, level#, gets, misses, sleeps, immediate_gets, immediate_misses, spin_gets, sleep1, sleep2, sleep3, sleep4,wait_time) select :snap_id, :dbid, :instance_number, hash, level#, gets, misses, sleeps, immediate_gets, immediate_misses, spin_gets, sleep1, sleep2, sleep3, sleep4, wait_time from v$latch order by hash9qgtwh66xg6nzupdate seg$ set type#=:4, blocks=:5, extents=:6, minexts=:7, maxexts=:8, extsize=:9,extpct=:10, user#=:11, iniexts=:12, lists=decode(:13, 65535, NULL, :13), groups=decode(:14, 65535, NULL, :14), cachehint=:15, hwmincr=:16, spare1=DECODE(:17, 0, NULL, :17),scanhint=:18 where ts#=:1 and file#=:2 and block#=:39vtm7gy4fr2nyselect con# from con$ where owner#=:1 and name=:2a2any035u1qz1select owner#, name from con$ where con#=:1a7nh7j8zmfrzwselect CUSV_CUST_NO from CUMI_TMP where CHGFLAG='D'ackxqhnktxnbcinsert into CUSM select CUSM_CUST_ACCT_NO , CUSM_STAT_POST_ADD_NO , CHGDATE from CUSM_TMP where CHGFLAG<>'D'aq4js2gkfjru8update tsq$ set blocks=:3, maxblocks=:4, grantor#=:5, priv1=:6, priv2=:7, priv3=:8 wherets#=:1 and user#=:2b52m6vduutr8jdelete from RecycleBin$ where bo=:1bdv0rkkssq2jmSELECT count(*) FROM user_policies o WHERE o.object_name = :tablename AND(policy_name LIKE '%xdbrls%' OR policy_name LIKE '%$xd_%') ANDo.function='CHECKPRIVRLS_SELECTPF'bsa0wjtftg3uwselect file# from file$ where ts#=:1btzq46kta67dzupdate obj$ set obj#=:6, type#=:7, ctime=:8, mtime=:9, stime=:10, status=:11, dataobj#=:13, flags=:14, oid$=:15, spare1=:16, spare2=:17 where owner#=:1 and name=:2 and namespace=:3 and(remoteowner=:4 or remoteowner is null and :4 is null)and(linkname=:5 or linkname is null and :5 is null)and(subname=:12 or subname is null and :12 is null)bu8tnqr3xv25qselect count(*) into :b0 from ICCIFNSACT where BORM_MEMB_CUST_AC=:b1bwt0pmxhv7qk7delete from con$ where owner#=:1 and name=:2chjmy0dxf9mbjinsert into ICCICCS values (:b0, :b1, :b2, :b3, :b4, :b5, :b6, :b7, :b8, :b9, :b10, :b11, :b12, :b13)cn1gtsav2d5jhBEGIN BEGIN IF (xdb.DBMS_XDBZ0.is_hierarchy_enabled_internal(sys.dictionary_obj_owner, sys.dictionary_obj_name, sys.dictionary_obj_owner)) THENxdb.XDB_PITRIG_PKG.pitrig_truncate(sys.dictionary_obj_owner, sys.dictionary_obj_name); END IF; EXCEPTION WHEN OTHERS THEN null; END; BEGIN IF(xdb.DBMS_XDBZ0.is_hierarchy_enabled_internal(sys.dictionary_obj_owner,sys.dictionary_obj_name, sys.dictionary_obj_owner,xdb.DBMS_XDBZ.IS_ENABLED_RESMETADATA)) THENxdb.XDB_PITRIG_PKG.pitrig_dropmetadata(sys.dictionary_obj_owner,sys.dictionary_obj_name); END IF; EXCEPTION WHEN OTHERS THEN null; END; END;cp5duhcsj72q0select CUSM_CUST_ACCT_NO from CUSM_TMP where CHGFLAG='D'd8z0u8hgj8xdyinsert into CUID select CUID_CUST_NO , CUID_ID_MAIN , CUID_ID_TYPE , CUID_ID_RECNO , CUID_ID_NUMBER , CHGDATE from CUID_TMP where CHGFLAG<>'D'd92h3rjp0y217begin prvt_hdm.auto_execute( :db_id, :inst_id, :end_snap ); end;djs2w2f17nw2zDECLARE job BINARY_INTEGER := :job; next_date DATE := :mydate; broken BOOLEAN := FALSE; BEGIN statspack.snap; :mydate := next_date; IF broken THEN :b := 1; ELSE :b := 0; END IF; END;f80h0xb1qvbskSELECT sys.wri$_adv_seq_msggroup.nextval FROM dualg00cj285jmgswupdate sys.mon_mods$ set inserts = inserts + :ins, updates = updates + :upd, deletes = deletes + :del, flags = (decode(bitand(flags, :flag), :flag, flags, flags + :flag)), drop_segments = drop_segments + :dropseg, timestamp = :time where obj# = :objngmn2w09rdxn14insert into OLDNEWACT values (:b0, :b1)。
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ORACLE AWR报告生成和分析Automatic Workload Repository是10g引入的一个重要组件。
在里面存贮着近期一段时间内，默认是7天，数据库活动状态的详细信息。
AWR报告是对AWR视图进行查询而得到的一份自动生成的报告。
可以通过下面的脚本手工得到一份AWR报告。
exec dbms_workload_repository.create_snapshot;... running the specified workloadexec dbms_workload_repository.create_snapshot;@?/rdbms/admin/awrrpt通过AWR和AWR报告，DBA可以容易地获知最近数据库的活动状态，数据库的各种性能指标的变化趋势曲线，最近数据库可能存在的异常，分析数据库可能存在的性能瓶颈从而对数据库进行优化。
AWR报告所有的数据来源于AWR视图，即以DBA_HIST_开头的所有系统表，Database Reference有对所有这些系统表的描述，这应该是Oracle官方对AWR报告的官方注释了。
而对于如何有效地去分析AWR报告，这可能更需要DBA经验的日积月累。
AWR的前身是Statspack，Statspack在10g和11g中也有提供，同时和AWR 一起做了同步更新，而且Statspack是公开源代码的，因此，关于Statspack的资料，还有Statspack的源代码，都是理解AWR的一个有用的辅助。
如果关注数据库的性能，那么当拿到一份AWR报告的时候，最想知道的第一件事情可能就是系统资源的利用情况了，而首当其冲的，就是CPU。
而细分起来，CPU可能指的是●OS级的User%, Sys%, Idle%●DB所占OS CPU资源的Busy%●DB CPU又可以分为前台所消耗的CPU和后台所消耗的CPU如果数据库的版本是11g，那么很幸运的，这些信息在AWR报告中一目了然：OS级的%User为75.4，%Sys为2.8，%Idle为21.2，所以%Busy应该是78.8。
DB占了OS CPU资源的69.1，%Busy CPU则可以通过上面的数据得到：%Busy CPU = %Total CPU/(%Busy) * 100 = 69.1/78.8 * 100 = 87.69，和报告的87.7相吻合。
如果是10g呢，则需要手工对Report里的一些数据进行计算了。
Host CPU的结果来源于DBA_HIST_OSSTAT，AWR 报告里已经帮忙整出了这段时间内的绝对数据(这里的时间单位是centi second，也就是1/100秒)。
这里，%User=USER_TIME/(BUSY_TIME+IDLE_TIME)*100=146355/(152946+41230)*100 = 75.37 %Sys = SYS_TIME/(BUSY_TIME+IDLE_TIME)*100%Idle = IDLE_TIME/(BUSY_TIME+IDLE_TIME)*100值得注意的，这里已经隐含着这个AWR报告所捕捉的两个snapshot之间的时间长短了。
有下面的公式BUSY_TIME + IDLE_TIME = ELAPSED_TIME * CPU_COUNT正确的理解这个公式可以对系统CPU资源的使用及其度量的方式有更深一步的理解。
因此ELAPSED_TIME = (152946+41230)/8/100 = 242.72 seconds。
至于DB对CPU的利用情况，这就涉及到10g新引入的一个关于时间统计的视图了，v$sys_time_model，简单而言，Oracle采用了一个统一的时间模型对一些重要的时间指标进行了记录，具体而言，这些指标包括：●background elapsed time⏹background cpu time◆RMAN cpu time (backup/restore)●DB time⏹DB CPU⏹connection management call elapsed time⏹sequence load elapsed time⏹sql execute elapsed time⏹parse time elapsed◆hard parse elapsed time●hard parse (sharing criteria) elapsed time●hard parse (bind mismatch) elapsed time◆failed parse elapsed time●failed parse (out of shared memory) elapsed time⏹PL/SQL execution elapsed time⏹inbound PL/SQL rpc elapsed time⏹PL/SQL compilation elapsed time⏹Java execution elapsed time⏹repeated bind elapsed time我们这里关注的只有和CPU相关的两个: background cpu time 和DB CPU。
这两个值在AWR里面也有记录:Total DB CPU = DB CPU + background cpu time = 1305.89 + 35.91 = 1341.8 seconds，再除以总的BUSY_TIME + IDLE_TIME：% Total CPU = 1341.8/1941.76 = 69.1%，这刚好与上面Report的值相吻合。
其实，在Load Profile部分，我们也可以看出DB对系统CPU的资源利用情况。
用DB CPU per Second除以CPU Count就可以得到DB在前台所消耗的CPU%了。
这里5.3/8 = 66.25 %，比69.1%稍小，说明DB在后台也消耗了大约3%的CPU。
DB CPU是一个用于衡量CPU的使用率的重要指标。
假设系统有N个CPU，那么如果CPU全忙的话，一秒钟内的DB CPU就是N秒。
如何去表征一个系统的繁忙程度呢？除了利用CPU进行计算外，数据库还会利用其它计算资源，如网络，硬盘，内存等等，这些对资源的利用同样可以利用时间进行度量。
假设系统有M个session在运行，同一时刻，有的session可能在利用CPU，有的session可能在访问硬盘，那么，在一秒钟内，所有session的时间加起来就可以表征系统在这一秒内的繁忙程度，一般的，这个和的最大值应该为M。
这其实就是Oracle提供的另一个重要指标：DB time，它用以衡量前端进程所消耗的总时间。
对除CPU以后的计算资源的访问，Oracle用等待事件进行描述。
同样地，和CPU可分为前台消耗CPU和后台消耗CPU一样，等待事件也可以分为前台等待事件和后台等待事件。
DB Time一般的应该等于DB CPU + 前台等待事件所消耗时间的总和。
等待时间通过v$system_event视图进行统计，DB Time和DB CPU则是通过同一个视图，即v$sys_time_model进行统计。
Load Profile一节就有了对DB Time的描述：这个系统的CPU个数是8，因此我们可以知道前台进程用了系统CPU的7.1/8=88.75%。
DB Time/s为11.7，可以看出这个系统是CPU非常繁忙的。
里面CPU占了7.1，则其它前台等待事件占了11.7 –7.1 = 4.6 Wait Time/s。
DB Time 占DB CPU的比重呢？7.1/11.7= 60.68%Top 5 Timed Events，或许很多人都对它有所耳闻，按照CPU/等待事件占DB Time的比例大小，这里列出了Top 5。
如果一个工作负载是CPU繁忙型的话，那么在这里应该可以看到DB CPU的影子。
注意到，我们刚刚已经算出了DB CPU 的%DB time，60%。
其它的external table read, direct path write, PX Deq: read credit, PX Deq: Slave Session Stats这些就是占比重40的等待事件里的Top 4了。
回过头再再研究下这个Top 5 Timed Foreground Events，如果先不看Load Profile，你能说出这个一个CPU-Bound的工作负载吗？答案是否定的，要知道系统CPU的繁忙程序，还要知道这个AWR所基于两个snapshot的时间间隔，还要知道系统CPU的个数。
要不，系统可以是一个很IDLE的系统呢。
记住CPU利用率= DB CPU/(CPU_COUNT*Elapsed TIME)。
这个Top 5 给我们的信息只是这个工作负载应该是并行查询，从外部表读取数据，并用insert append的方式写入磁盘，同时，主要时间耗费在CPU的运算上。
上面提到，DB Time一般的应该等于DB CPU + 前台等待事件所消耗时间的总和。
在下面有对这三个值的统计：●DB CPU = 6474.65●DB TIME = 10711.2●FG Wait Time = 1182.63明显的，DB CPU + FG Wait Time < DB Time，只占了71.5%，其它的28.5%被消耗到哪里去了呢？这里其实又隐含着一个Oracle如何计算DB CPU和DB Time的问题。
当CPU很忙时，如果系统里存在着很多进程，就会发生进程排队等待CPU 的现象。
在这样，DB TIME是把进程排队等待CPU的时间算在内的，而DB CPU 是不包括这一部分时间。
这是造成DB CPU + FG Wait Time < DB Time的一个重要原因。
如果一个系统CPU不忙，这这两者应该就比较接近了。
不要忘了在这个例子中，这是一个CPU非常繁忙的系统，而71.5%就是一个信号，它提示着这个系统可能是一个CPU-Bound的系统。
除了DB CPU，DB Time，或许另一个比较常用的指标应该是IO的利用情况。
关于IO的指标就比较多了，单单在Load Profile里面就有5个，在DB Time和DB CPU的下面：这5个指标的值都来自v$systat视图，分别是：●Redo Size: ‘redo size’●Logical reads = ’session logical reads’ or (’db block gets’ + ‘consistent gets’)●Blocks Changes = ‘db block changes’●Physical reads = ‘physical reads’Physical writes = ‘physical writes’如何得到系统大致的MBPS呢？MBPS=(Physical reads+Physical writes)*Block_Size= (196,271.4+2.0)*8*1024/1024/1024 = 1533 MB/s更准确的MBPS可以从Instance Activity Stats部分获得。