调整DB_Cache大小，设置合适的db_cache大小可以提高缓冲区的命中率，提供用户数据的响应时间。

计算命中率前，要知道几个缓冲值

SQL> select name,value

2 from v$sysstat

3 where name in ('db block gets from cache',

4 'consistent gets from cache',

5 'physical reads cache');

NAME VALUE

---------------------------------------------------------------- ----------

db block gets from cache 2354

consistent gets from cache 82225

physical reads cache 6007

db block gets：DB块获——db_cache中存在被更改后最新版本的数据（数据在其他用户访问前已经提交了）

consistent gets：一致获取——db_cache中存在的脏数据，这样的数据不会被访问，此时用户使用回滚段中的记录

physical reads：物理读——db_cache中没有用户要访问的数据，需要从磁盘中读取该数据块

逻辑读＝ db block gets from cache ＋ consistent gets from cache

物理读＝ physical reads cache

命中律＝1－物理读/逻辑读

注意：命中律并不能说明此时的数据库性能就一定很好，还需要具体分析等待事件。如果此时的

命中率很高，但是系统存在大量的等待事件，如果数据文件离散度等，可能存在大量的全表扫描，就要进一步分析

等待事件和相关的SQL语句。

可以在业务高峰期阶段查询命中率，反复调试，知道命中率满足要求

alter system set db_cache=100M;

如果用户访问多个大表，这些表只有一部分保存在lib_cache中，lib_cache中的大表数据的存在会降低

DB_Cache的命中率，而如果这样的大表不是用户频繁访问的对象，就可以放进recycle_pool来存放，这样

的数据库对象会被覆盖。

对于既没有存放在keep_pool，recycle_pool中的对象，默认放在defautl_pool

缓存的表的尺寸不要超过缓冲区的10%。

db_buffer_cache

1,default pool

2,keep pool

3,recycle pool:对于随机访问的大段可以放在这个缓冲区池，因为大的数据段会很快

老化被踢出去，导致缓冲区的频繁刷新输出，所以需要将随机访问的大段放置这个缓冲池中；

ITPub博客

实例优化——Db_buffer_Cache