归档日志暴涨通常意味着数据库中有大量的数据变更（INSERT, UPDATE, DELETE）。

需要明确一点： Oracle本身没有直接记录“某个表产生了多少归档日志”的机制。归档日志记录的是重做日志（Redo Log）的内容，而重做日志是为保证数据一致性和恢复而记录的 所有数据块变更，包括数据字典的变化等。

因此，我们需要通过一些间接但非常有效的方法来定位“元凶”。

以下是监控和定位产生大量归档日志的表或操作的完整方案：

方法一：通过AWR报告识别Top SQL和Top Segments（最常用、最有效）

AWR报告是首选工具，它能提供特定时间段内的系统快照。

1. 生成AWR报告

   • 首先确定归档日志暴涨的时间段（例如：10:00 - 12:00）。

   • 登录到数据库服务器，使用  sqlplus / as sysdba。

   • 生成该时间段的AWR报告：

     
     

     @$ORACLE_HOME/rdbms/admin/awrrpt.sql

     根据提示输入报告格式（html或txt）、起始和结束的快照ID。

2. 在AWR报告中分析关键章节

   • SQL Ordered by Elapsed Time / CPU Time / Gets： 这里列出了执行时间最长、消耗CPU最多、逻辑读最高的SQL。重点关注那些涉及大量数据修改的 INSERT,  UPDATE,  DELETE,  MERGE语句。

   • SQL Ordered by Executions： 如果某条SQL虽然简单，但执行次数极高，也可能产生大量日志。

   • Segments by Logical Reads / Physical Reads / Row Lock Waits： 这个章节至关重要！找到  “Segments by DB Block Changes” 或  “Segments by Physical Writes”。这里直接列出了数据块变更最多的段（表、索引）。排在榜首的表，就是最可疑的对象。

   • Load Profile： 查看“Redo size per second”和“Redo size per transaction”，确认在快照期间redo的生成速率是否异常。

方法二：实时监控当前活动会话

当问题正在发生时，这种方法非常有效。

1. 使用  v$session 和  v$sql 视图

   
   

   SELECT s.sid,
          s.serial#,
          s.username,
          s.program,
          s.module,
          s.sql_id,
          q.sql_text,
          s.blocking_session,
          s.eventFROM   v$session s,
          v$sql qWHERE  s.sql_id = q.sql_id(+)AND    s.status = 'ACTIVE'AND    s.type <> 'BACKGROUND'AND    s.sql_id IS NOT NULL;

   • 观察哪些会话正在执行SQL，特别是那些 sql_text中包含大量数据操作（如批量INSERT/UPDATE）的会话。

   • 关注  program 和  module 列，可以知道是哪个应用程序或模块发起的操作。

2. 使用  v$active_session_history 和  v$sql（需要Oracle诊断包许可）
   这个视图每秒采样一次活动会话，即使问题已经过去，只要在内存中保留着，就能回溯。

   
   

   SELECT ash.sql_id,
          sq.sql_text,
          ash.program,
          ash.module,
          ash.session_id,
          ash.sample_time,
          COUNT(*)FROM   v$active_session_history ash,
          v$sql sqWHERE  ash.sql_id = sq.sql_idAND    ash.sample_time > SYSDATE - INTERVAL '30' MINUTE -- 查询最近30分钟AND    ash.session_state = 'ON CPU' -- 或者 'WAITING'AND    ash.event IN ('db file sequential read', 'db file scattered read', 'log file sync') -- 常见与IO和日志相关的事件GROUP BY ash.sql_id, sq.sql_text, ash.program, ash.module, ash.session_id, ash.sample_timeORDER BY COUNT(*) DESC;

方法三：使用LogMiner进行深度分析（最精确但最重）

如果上述方法都无法定位，可以使用LogMiner直接分析归档日志内容。这是一个重量级操作，应在需要精确信息时使用。

1. 添加归档日志文件

   
   

   BEGIN
     DBMS_LOGMNR.ADD_LOGFILE(
       LOGFILENAME => '/u01/app/oracle/arch/archive_log_1.arc',
       OPTIONS => DBMS_LOGMNR.NEW);
     DBMS_LOGMNR.ADD_LOGFILE(
       LOGFILENAME => '/u01/app/oracle/arch/archive_log_2.arc');END;/

2. 启动LogMiner

   
   

   BEGIN
     DBMS_LOGMNR.START_LOGMNR(
       OPTIONS => DBMS_LOGMNR.DICT_FROM_ONLINE_CATALOG);END;/

3. 查询  v$logmnr_contents 视图

   
   

   SELECT seg_owner,
          seg_name,
          operation,
          sql_redo,
          COUNT(*)FROM   v$logmnr_contentsWHERE  seg_name IS NOT NULL -- 只关心对段的操作AND    operation IN ('INSERT','UPDATE','DELETE','DDL')GROUP BY seg_owner, seg_name, operation, sql_redoORDER BY COUNT(*) DESC;

   • seg_owner 和  seg_name 会直接告诉你哪个表被操作了多少次。

   • 警告： 查询  v$logmnr_contents 可能会返回海量数据，请务必在测试环境练习或只分析少量归档日志。

方法四：监控表空间/段的空间使用变化

虽然不直接关联归档日志，但可以辅助判断。

SELECT owner,
       segment_name,
       segment_type,
       tablespace_name,
       bytes/1024/1024 size_mbFROM   dba_segmentsWHERE  segment_name = 'YOUR_TABLE_NAME'; -- 替换为可疑的表名

定期运行此查询，观察某个表的 size_mb是否在归档日志暴涨期间也快速增长。

总结与行动步骤

1. 立即响应： 如果问题正在发生，使用方法二（实时监控会话）快速定位当前活跃的罪魁祸首。

2. 事后分析： 绝大多数情况下，使用方法一（分析AWR报告）是最佳选择。重点关注  “Segments by DB Block Changes”。

3. 深度取证： 如果AWR报告无法满足需求，或者需要极其精确的信息（例如，法律取证），再考虑使用方法三（LogMiner）。

4. 常见原因：

   • 批量作业： 夜间跑的ETL任务、数据归档任务、报表计算任务。

   • 无索引的DML： 全表更新或删除。

   • 索引维护： 重建大表的索引会产生大量redo。

   • LOB操作： 频繁更新 CLOB或 BLOB字段。

   • 高并发事务： 应用设计问题，导致大量小事务的提交。

找到产生大量日志的表或SQL后，解决方案就更有针对性了，例如：优化SQL、调整批量提交的间隔、在维护窗口执行大操作、使用 NOLOGGING选项（需谨慎，影响可恢复性）等。