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Redo size:每秒/每事务产生的redo大小(单位字节),估量update/insert/delete的频率,大的redo size往往对lgwr写日志,和arch归档造成I/O压力,Per Transaction可以用来分辨是大量小事务,还是少量大事务
Logical reads:每秒/每事务逻辑读的大小(单位块),值大的话一般耗cpu,并且伴随latch: cache buffer chains等待事件
Block changes:描述数据块的变化(单位块)
Physical reads: (单位块)前台session的花费,并不是一个衡量IO的指标,IO负载一般参考Instance Activity Stats中的
每秒physical read total bytes+每秒physical write total bytes <磁盘传输速率(吞吐量)即可
每秒physical read total IO requests+每秒physical write total IO requests<磁盘IOPS即可
DB总的物理吞吐量/秒=physical read total bytes+physical write total bytes
DB总的物理IOPS= physical read total IO requests+ physical write total IO requests
Physical writes: (单位块)前台session的花费,并不是一个衡量IO的指标,IO负载一般参考Instance Activity Stats中的
每秒physical read total bytes+每秒physical write total bytes <磁盘传输速率(吞吐量)即可
每秒physical read total IO requests+每秒physical write total IO requests<磁盘IOPS即可
Parses:每秒/每事务的SQL语句解析的次数,包括软解析+硬解析,parses超过每秒300表明可能有争用问题。(全部都是软解析也不一定好,软解析也要到share pool中查找共享的执行计划,这样就避免不了一些latch,也会对cpu造成压力,最好的软软解析就是不解析。软软解析两种方法,第一种方法:设置了session_cached_cursors参数时,当某个session第三次执行相同的SQL语句时,则会把该SQL语句的游标信息转移到该session的PGA中。这样,当该session在执行该SQL语句时,会直接从PGA中取出执行计划,从而跳过所有解析的步骤。第二种方法:写程序的时候使用静态游标,将解析移到循环之外,就是一次解析,多次执行。declare xx cursor is …begin loop ..end loop end;)
Hard parses:每秒/每事务硬解析的次数,如果硬解析次数太高,说明SQL重用率不高。避免硬解析的方法是尽可能的使用绑定变量,Hard parses大于每秒100表明可能有争用问题。
Executes:每秒/每事务SQL执行次数,包括用户执行的sql语句与系统执行的sql语句,表示一个系统sql的繁忙程度。就个人实践的情况而言很少看Rollbacks这个指标
Rollbacks:回滚次数,反应回滚频率,但是这个指标不太精确,就个人实践的情况而言很少看Rollbacks这个指标
Transactions:每秒产生的事物个数,反映数据库负载程度(这个值本身没有任何意义,只不过通过两次AWR报告中这个值的对比,可以看出哪一位AWR报告中处理能力更高,比如原来是20,优化后变成了80,就可以和领导说优化能力有了400%的提升。)
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