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数据库处理时间的确定

原创 Linux操作系统 作者:sunsapollos 时间:2013-10-29 16:26:28 0 删除 编辑
     Oracle从10g开始已经构造了相对完整的响应时间分析方法,并且分别在系统全局,session和SQL级别做了分别的处理,已经比较完善。
     回到吞吐量曲线和响应时间公式:
    
     RT = Service Time + Queue Time(Wait Time)
    
     视图:v$sys_time_model,提供了系统级别的响应时间,并且对于响应时间构成进行了分解。
     视图:v$sess_time_model,提供了Session级别的响应时间,并且对于响应时间构成进行了分解。
     视图:V$SQL,提供了SQL级别的响应时间
     另外v$active_session_history事实上提供了某一时刻的Session或者某一SQL的响应时间状况。
    
      在AWR报告中直接提供了TBA分析的内容:
Time Model Statistics               DB/Inst: CRMDB/crmdb2  Snaps: 38468-38469
-> Total time in database user-calls (DB Time): 16613.5s
-> Statistics including the word "background" measure background process
   time, and so do not contribute to the DB time statistic
-> Ordered by % or DB time desc, Statistic name
Statistic Name                                       Time (s) % of DB Time
------------------------------------------ ------------------ ------------
sql execute elapsed time                             16,497.9         99.3
DB CPU                                                6,157.6         37.1
connection management call elapsed time                  63.2           .4
parse time elapsed                                       58.2           .4
hard parse elapsed time                                  42.6           .3
PL/SQL execution elapsed time                             5.0           .0
hard parse (sharing criteria) elapsed time                0.8           .0
sequence load elapsed time                                0.8           .0
repeated bind elapsed time                                0.4           .0
hard parse (bind mismatch) elapsed time                   0.2           .0
failed parse elapsed time                                 0.1           .0
PL/SQL compilation elapsed time                           0.1           .0
DB time                                              16,613.5          N/A
background elapsed time                                 600.0          N/A
background cpu time                                     512.9          N/A
          -------------------------------------------------------------

DB time + background elapsed time构成了数据库的响应时间消耗
DB CPU + background cpu time构成了服务时间
一般情况下,background elapsed time和background cpu time可以不用考虑,并不会影响到业务流程的响应时间。

这样的RT公式为:
    DB time = DB CPU + (DB time - DB CPU)
    service time = DB CPU
    queue time = DB time - DB CPU

DB time(响应时间可以进行进一步的阶段分解):
    Connect
    Parse
    Execute
      
    Connect:
            connection management call elapsed time
            对于数据库登录流程,这里将会反映的比较明显。
     Parse
            Parse elapsed time
                Hard Parse elapsed time
     Execute
            SQL Execute elapsed time
            PLSQL Execute elapsed time
   
     从以上计算出来的Queue time可能和Oracle记录waiting可能不是完全一致,其中可能会包含些非SQL,非PLSQL,包含在DB time中,但没有包含在DB CPU中,比如10046 trace跟踪导致的额外开销。
     响应时间引擎的精确度要远远超过独立事件计算的精确度,在事件模型中小于10ms的操作将不计数,而时间模型以微秒进行计算。
     我们从实际数据上看看:
    
     
5分钟的快照



DB time:= 69.72
DB CPU:= 6.99

我们通过以下查询计算总的事件消耗时间:
select /*B.NAME,*/B.WAIT_CLASS,sum(time_waited) from (select s2.event_id,s2.time_waited_micro_fg-s1.time_waited_micro_fg time_waited from wrh$_system_event s1,wrh$_system_event s2
where s2.event_id=s1.event_id(+) and s2.snap_id=12 and s1.snap_id=11) a,v$event_name b where a.event_ID=B.EVENT_ID GROUP BY /*B.NAME,*/B.WAIT_CLASS;
    
1    Concurrency    0
2    User I/O    57939866
3    System I/O    259302
4    Administrative    0
5    Other    202998
6    Application    203120
7    Idle    18704031458
8    Network    7880
9    Commit    2925940

合计的Queue Time:= 61539106 = 61.53
计算的Queue Time:= 69.72-6.99 = 62.73


有必要通过更多的案例来验证两者是否一致,注意v$system_event包含两个字段:
    SQL> desc v$system_event
Name                 Type         Nullable Default Comments
-------------------- ------------ -------- ------- --------
EVENT                VARCHAR2(64) Y                        
TOTAL_WAITS          NUMBER       Y                        
TOTAL_TIMEOUTS       NUMBER       Y                        
TIME_WAITED          NUMBER       Y                        
AVERAGE_WAIT         NUMBER       Y                        
TIME_WAITED_MICRO    NUMBER       Y        微秒                 
TOTAL_WAITS_FG       NUMBER       Y                        
TOTAL_TIMEOUTS_FG    NUMBER       Y                         
TIME_WAITED_FG       NUMBER       Y           10ms                       
AVERAGE_WAIT_FG      NUMBER       Y                        
TIME_WAITED_MICRO_FG NUMBER       Y                        
EVENT_ID             NUMBER       Y                        
WAIT_CLASS_ID        NUMBER       Y                        
WAIT_CLASS#          NUMBER       Y                        
WAIT_CLASS           VARCHAR2(64) Y      


40    Other    2013/10/29 21:26:39    2013/10/29 21:27:38    0.274780281645145    2.2191
41    Application    2013/10/29 21:26:39    2013/10/29 21:27:38    0.00539877440391525    0.0436
42    Configuration    2013/10/29 21:26:39    2013/10/29 21:27:38    0    0
43    Administrative    2013/10/29 21:26:39    2013/10/29 21:27:38    0    0
44    Concurrency    2013/10/29 21:26:39    2013/10/29 21:27:38    1.07319215042967    8.667
45    Commit    2013/10/29 21:26:39    2013/10/29 21:27:38    3.72340840477732    30.0699
46    Idle    2013/10/29 21:26:39    2013/10/29 21:27:38    0    470169.9435
47    Network    2013/10/29 21:26:39    2013/10/29 21:27:38    0.0335194548426573    0.2707
48    User I/O    2013/10/29 21:26:39    2013/10/29 21:27:38    82.7941678872726    668.638
49    System I/O    2013/10/29 21:26:39    2013/10/29 21:27:38    10.6458754416067    85.9751
50    Scheduler    2013/10/29 21:26:39    2013/10/29 21:27:38    0    0
51    Cluster    2013/10/29 21:26:39    2013/10/29 21:27:38    0    0
52    Queueing    2013/10/29 21:26:39    2013/10/29 21:27:38    0    0

可以看到,在业务运行期间,dbtime_in_wait和time_waited有所差异,一般是time_waiteg比较dbtimewso小




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