Oracle常用性能指标分析

【思考】
1.尽可能的使用绑定变量
2.经常关注效用低下的SQL top5
3.关注忙时redo log切换频率
4.定期整理索引碎片
5.对大表有条件的做ctas+rename重建
6.定期做AWR、STATSPACK报告
【下文转自网络】
注：以下指标取自Oracle的性能分析工具Statspack所提供的性能分析指标。
1．关于实例效率（Instance Efficiency Percentages）的性能指标
@缓冲区未等待率(Buffer Nowait %)
指在缓冲区中获取Buffer的未等待比率。
该指标的值应接近100%，如果该值较低，则可能要增大buffer cache。
@Redo缓冲区未等待率(Redo NoWait %)
指在Redo缓冲区获取Buffer的未等待比率。
该指标的值应接近100%，如果该值较低，则有2种可能的情况：

1）online redo log没有足够的空间；

2）log切换速度较慢。
*适当增大redo log文件大小
@缓冲区命中率(Buffer Hit %)
指数据块在数据缓冲区中的命中率。
该指标的值通常应在90%以上，否则，需要调整。如果持续小于90%，可能要加大db_cache_size。但有时，缓存命中率低并不意味着cache设置小了，可能是潜在的全表扫描降低了缓存命中率。
*关注sql top5
@内存排序率(In-memory Sort %)
指排序操作在内存中进行的比率。当查询需要排序的时候，数据库会话首先选择在内存中进行排序，当内存大小不足的时候，将使用临时表空间进行磁盘排序，但磁盘排序效率和内存排序效率相差好几个数量级。
该指标的值应接近100%，如果指标的值较低，则表示出现了大量排序时的磁盘I/O操作，可考虑加大sort_area_size参数的值。
@共享区命中率(Library Hit %)
该指标主要代表sql在共享区的命中率。
该指标的值通常应在95%以上，否则需要考虑加大共享池（修改shared_pool_size参数值），绑定变量，修改cursor_sharing等参数。

@软解析的百分比(Soft Parse %)

该指标是指Oracle对sql的解析过程中，软解析所占的百分比。软解析（soft parse）是指当Oracle接到Client提交的Sql后会首先在共享池（Shared Pool）里面去查找是否有之前已经解析好的与刚接到的这一个Sql完全相同的Sql。当发现有相同的Sql就直接用之前解析好的结果，这就节约了解析时间以及解析时候消耗的CPU资源。

该指标的值通常应在95%以上，如果低于80%，那么就可能sql基本没被重用，sql没有绑定变量，需要考虑

绑定变量。
@闩命中率(Latch Hit %)
指获得Latch的次数与请求Latch的次数的比率。
该指标的值应接近100%，如果低于99%，可以考虑采取一定的方法来降低对Latch的争用。
@SQL语句执行与解析的比率(Execute to Parse %)
指SQL语句执行与解析的比率。SQL语句一次解析后执行的次数越多，该比率越高，说明SQL语句的重用性很好。
该指标的值应尽可能到高，如果过低，可以考虑设置session_cached_cursors参数。
@共享池内存使用率(Memory Usage %)
该指标是指在采集点时刻，共享池（share pool）内存被使用的比例。
这指标的值应保持在75%~90%,如果这个值太低，就浪费内存，如果太高，会使共享池外部的组件老化，如果SQL语句被再次执行，则就会发生硬分析。

2．关于等待事件（Wait events）的性能指标

@文件分散读取(db file scattered read (cs))

该等待事件通常与全表扫描有关。因为全表扫描是被放入内存中进行的进行的，通常情况下它不可能被放入连续的缓冲区中，所以就散布在缓冲区的缓存中。

如果这个等待事件比较显著，可能说明对于某些全表扫描的表，没有创建索引或没有创建合适的索引。尽管在特定条件下执行全表扫描可能比索引扫描更有效，但如果出现这种等待时，最好检查一下这些全表扫描是否必要。

*查找sql top5

@文件顺序读取(db file sequential read (cs))

该等待事件通常与单个数据块相关的读取操作有关。

如果这个等待事件比较显著，可能表示在多表连接中，表的连接顺序存在问题，或者可能不合适地使用了索引。对于大量事务处理、调整良好的系统，这一数值大多是很正常的，但在某些情况下，它可能暗示着系统中存在问题。应检查索引扫描，以保证每个扫描都是必要的，并检查多表连接的连接顺序。另外DB_CACHE_SIZE 也是这些等待出现频率的决定因素。

*定时搜集索引碎片

@缓冲区忙(buffer busy (cs))

当一个会话想要访问缓存中的某个块，而这个块正在被其它会话使用时，将会产生该等待事件。这时候，

其它会话可能正在从数据文件向缓存中的这个块写入信息，或正在对这个块进行修改。

出现这个等待事件的频度不应大于1%。如果这个等待事件比较显著，则需要根据等待事件发生在缓存中的哪一块（如字段头部、回退段头部块、回退段非头部块、数据块、索引块等），采取相应的优化方法。

@(enqueue (cs))
enqueue 是一种保护共享资源的锁定机制。该锁定机制保护共享资源，如记录中的数据，以避免两个人在

同一时间更新同一数据。enqueue 包括一个排队机制，即FIFO(先进先出)排队机制。注意：Oracle 的

latch 机制不是FIFO。Enqueue 等待通常指的是ST enqueue、HW enqueue、TX4 enqueue 和TM enqueue。
如果enqueue等待事件比较显著，则需要根据enqueue等待类型，采取相应的优化方法。
@闩释放(latch free (cs))
该等待事件意味着进程正在等待其他进程已持有的latch。
latch是一种低级排队机制(它们被准确地称为相互排斥机制),用于保护系统全局区域(SGA)中共享内存结构。latch 就像是一种快速地被获取和释放的内存锁。latch 用于防止共享内存结构被多个用户同时访问。

对于常见的Latch等待通常的解决方法：

1）Share pool latch：在OLTP应用中应该更多的使用绑定变量以减少该latch的等待。

2）Library cache latch：同样的需要通过优化sql语句使用绑定变量减少该latch的等待。
*可能与业务层实现有关
@日志文件同步(log file sync (cs))
这个等待事件是指当一个会话完成一个事务（提交或者回滚数据）时，必须等待LGWR进程将会话的redo信

息从日志缓冲区写到日志文件后，才能继续执行下去。
这个等待事件的时间过长，可能是因为commit太频繁或者lgwr进程一次写日志的时间太长（可能是因为一次log io size太大），可调整 _log_io_size，结合log_buffer,使得 (_log_io_size*db_block_size)*n = log_buffer，这样可避免和增大log_buffer引起冲突，或者可以将日志文件存放在高速磁盘上。

*也有可能是redo log太小，频繁日志切换导致重做日志输出受阻。