ORACLE AWR简介(经典)包括常用语句

ORACLE AWR简介

Automatic Workload Repository(AWR)收集、处理和维护性能系统信息，为性能调优的问题检测提供了有力的帮助。

AWR收集和处理的统计信息包括：

1. 段的统计信息；

2. 时间模型统计信息(在v$sys_time_model和v$sess_time_model视图中查看)；

3. 一些在v$sysstat和v$sesstat视图中收集的系统和会话的统计信息；

4. 系统中负载最高的一些sql语句，分别按执行时间、cpu时间、执行次数等标准来统计

5. ASH统计信息，包含近期会话活动的历史记录

若系统参数STATISTICS_LEVEL设置为TYPICAL或ALL将默认启用AWR来采集数据库统计信息。这个参数的默认值是TYPICAL，若将其设置为BASIC，将禁用很多oracle数据库功能，包括 AWR，但你仍可以通过DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY 包来手动获得AWR统计信息。但是，由于许多内存中的统计信息(比如段统计信息和内存顾问信息)会被禁用，快照中获得的统计信息可能不完整。

快照(snapshots)

快照是特定时间范围内的历史数据集合，再由ADDM进行性能比较。默认情况下，数据库每个小时产生一次快照，并将这些统计信息在工作量仓库中保留8天。你也可以手动创建快照，但这通常是不必要的。然后这些快照之间的信息将交给Automatic Database Diagnostic Monitor (ADDM) 进行分析。

AWR比较快照间信息的差异，然后获取对系统负载影响最大的一些sql语句，而不是获取所有sql语句，降低了统计的时间。

基线(Baselines)

基线包含了一个特定时间范围的性能数据，用来在性能问题发生时，与其他类似的时间段进行比较。基线中的快照会被自动AWR清除进程排除，并无限期保留。

oracle数据库中包含了三种类型的基线：

固定基线(Fixed Baselines)

固定基线相当于被指定的过去的一个固定的、连续的时间范围。在创建固定基线以前，要慎重考虑这个时间段，因为基线代表了一个理想状态的系统状态。之后，你可以用这个基线和其他基线或者某个时间范围内的快照来分析性能上的退化情况。

移动窗口基线(Moving Window Baseline)

移动窗口基线相当于AWR保留期间内存在的所有AWR数据。在使用自适应阈值时，这将很有用处，因为数据库可以使用AWR保留期间的所有AWR数据来计算出度量阈值。oracle数据库自动维护一个系统定义的移动窗口基线。系统定义的移动窗口基线的默认窗口大小等于当前AWR保留的时间，默认为8天。如果你要使用自适应阈值，可以考虑使用更大的移动窗口，例如30天，可以更精确地计算出阈值。你可以改变移动窗口的大小，这个值要等于或小于AWR保留天数。因此若你需要增大移动窗口的大小，首先需要增加AWR的保留时间。

基线模板(Baseline Templates)

你可以创建一个基线，作为未来一个时间连续的时间段可以使用的基线模板。有两种类型的基线模板：单一的和重复的。你可以为未来一个单独的连续时间段的基线创建单一基线模板。如果你要提前准备获取一个未来的时间段，这个技术会很有用处。例如，你安排好要在周末进行一个系统测试，并准备获取AWR数据，这种情况下，你可以创建一个单一基线模板，用以在测试时自动获取该时间范围内的数据。你也可以使用重复基线模板来创建或者删除一个重复的时间计划，当你想自动获取一个连续的时间范围，这将很有用。例如，你可能希望在一个月里的每周一早晨获取AWR数据，这种情况下，你可以创建一个重复基线模板来自动为每个周一创建基线，并且在设置了过期时间(例如一个月)后，自动删除过期的基线。

自适应阈值(Adaptive Thresholds)

自适应阈值可以帮你以最低的开销监控和检测出性能问题。自适应阈值能够从在移动窗口基线捕获到的度量值里得到的统计信息中，为系统度量自动设置警告和关键报警(warning and critical alert)的阈值。这些统计信息每周会重新生成，并可能由于系统性能随着时间变化改变，而产生新的阈值。

打个比方，很多数据库白天是一个OLTP系统，而到晚上需要执行一些批量进程(例如生成报表)。每个事务响应时间的性能度量对检测OLTP的性能退化问题在白天可能很有用，但是这个阈值常常对于批量工作来说会太低，而频繁触发报警。自适应阈值能检测到这样的工作量模式，并自动为白天和夜里设置不同的阈值。

自适应阈值的类型有两种：

最大值的百分比：阈值以最大值的百分比倍数的方式来计，

重要性级别：阈值被设为一个统计学中的百分位来观察基于移动窗口基线数据的阈值以上的值，来体现异常程度。百分位能指定为以下几种：高(0.95)，100个中只有5个能超过这个值；非常高(0.99)：100个中只有1个能超过这个值；严重的(0.999)：1000个钟只有1个能超过这个值；极端的(0.9999)：10000个钟只有1个能超过这个值。

当一个系统以高峰期工作量来设计的，并且你希望在当前工作量接近或超过先前的高值时触发报警，最大值百分比阈值将非常有用。例如，每秒产生redo量的度量就是个典型的例子。

重要性级别阈值在以下情况很有用：当系统运行正常时表现得很稳定，但当性能变差时可能会在一个大范围内波动。例如，每个事务的响应时间的度量在一个优化过的OLTP系统上将表现平稳，但当性能问题凸显时，可能会波动很大。采用重要性级别阈值，当环境产生不正常的度量值和系统性能时触发报警。

空间消耗(Space Consumption)

以下因素可以被用来判断AWR的空间消耗：在任一给定时间系统中的活动会话数；快照时间间隔，时间间隔越小，快照产生越频繁，增加AWR采集的数据的占用空间；历史数据保留时间

默认情况下，快照每小时捕获一次，并在数据库中保存8天。使用这些默认设置，一个典型的并发量为10个会话数的系统大约需要200-300M的空间来存放AWR

数据。但是在降低保留时间的时间，请注意，若AWR中的数据不足，可能会影响一些组件和功能的准确性和精确度：ADDM、SQL Tuning Advisor、Undo Advisor、Segment Advisor。

可能的话，Oracle建议将AWR保留时间设得足够来，至少能捕获一个完整的工作量周期。当你的系统工作量周期为1周，比如工作日是OLTP的工作负荷，而