由动态性能表学到的
第一篇--v$sysstat 2007.5.23
按照OracleDocument中的描述,v$sysstat存储自数据库实例运行那刻起就开始累计全实例(instance-wide)的资源使用情况。
类似于v$sesstat,该视图存储下列的统计信息:
1>.事件发生次数的统计(如:user commits)
2>.数据产生,存取或者操作的total列(如:redo size)
3>.如果TIMED_STATISTICS值为true,则统计花费在执行操作上的总时间(如:CPU used by this session)
v$sysstat视图常用列介绍:
该视图还有一列class-统计类别但极少会被使用,各类信息如下:
1 代表事例活动
2 代表Redo buffer活动
4 代表锁
8 代表数据缓冲活动
16 代表OS活动
32 代表并行活动
64 代表表访问
128 代表调试信息
注意:Statistic#的值在不同版本中各不相同,使用时要用Name做为查询条件而不要以statistic#的值做为条件。
使用v$sysstat中的数据
该视图中数据常被用于监控系统性能。如buffer cache命中率、软解析率等都可从该视图数据计算得出。
该视图中的数据也被用于监控系统资源使用情况,以及系统资源利用率的变化。正因如此多的性能数据,检查某区间内系统资源使用情况可以这样做,在一个时间段开始时创建一个视图数据快照,结束时再创建一个,二者之间各统计项值的不同(end value - begin value)即是这一时间段内的资源消耗情况。这是oracle工具的常用方法,诸如Statspack以及BSTAT/ESTAT都是如此。
为了对比某个区间段的数据,源数据可以被格式化(每次事务,每次执行,每秒钟或每次登陆),格式化后数据更容易从两者中鉴别出差异。这类的对比在升级前,升级后或仅仅想看看一段时间内用户数量增长或数据增加如何影响资源使用方面更加实用。
你也可以使用v$sysstat数据通过查询v$system_event视图来检查资源消耗和资源回收。
V$SYSSTAT中的可用统计
V$SYSSTAT中包含多个统计项,这部分介绍了一些关键的v$sysstat统计项,在调优方面相当有用。下列按字母先后排序:
数据库使用状态的一些关键指标:
注:SQL语句的解析有软解析soft parse与硬解析hard parse之说,以下是5个步骤:
1:语法是否合法(sql写法)
2:语义是否合法(权限,对象是否存在)
3:检查该sql是否在公享池中存在
-- 如果存在,直接跳过4和5,运行sql. 此时算soft parse
4:选择执行计划
5:产生执行计划
-- 如果5个步骤全做,这就叫hard parse.
注意物理I/O
oracle报告物理读也许并未导致实际物理磁盘I/O操作。这完全有可能因为多数操作系统都有缓存文件,可能是那些块在被读取。块也可能存于磁盘或控制级缓存以再次避免实际I/O。Oracle报告有物理读也许仅仅表示被请求的块并不在缓存中。
由V$SYSSTAT得出实例效率比(Instance Efficiency Ratios)
下列是些典型的instance efficiency ratios 由v$sysstat数据计算得来,每项比率值应该尽可能接近1:
公式:1-((physical reads-physical reads direct-physical reads direct (lob)) / session logical reads)
执行:
select 1-((a.value-b.value-c.value)/d.value)
from v$sysstat a,v$sysstat b,v$sysstat c,v$sysstat d
where a.name='physical reads' and
b.name='physical reads direct' and
c.name='physical reads direct (lob)' and
d.name='session logical reads';
公式:1-(physical reads/ (db block gets+consistent gets))
执行:
select 1 - (sum(decode(name, 'physical reads', value, 0)) /
(sum(decode(name, 'db block gets', value, 0)) +
sum(decode(name, 'consistent gets', value, 0))))
"Buffer Hit Ratio"
from v$sysstat;
公式:1 - ( parse count (hard) / parse count (total) )
执行:
select 1-(a.value/b.value)
from v$sysstat a,v$sysstat b
Where a.name='parse count (hard)' and b.name='parse count (total)';
公式:sorts (memory) / ( sorts (memory) + sorts (disk) )
执行:
select a.value/(b.value+c.value)
from v$sysstat a,v$sysstat b,v$sysstat c
where a.name='sorts (memory)' and
b.name='sorts (memory)' and c.name='sorts (disk)';
公式:1 - (parse count/execute count)
执行:
select 1-(a.value/b.value)
from v$sysstat a,v$sysstat b
where a.name='parse count (total)' and b.name='execute count';
公式:1 - (parse time cpu / CPU used by this session)
执行:
select 1-(a.value/b.value)
from v$sysstat a,v$sysstat b
where a.name='parse time cpu' and
b.name='CPU used by this session';
是否时间花费在解析分配给CPU进行周期运算(即生产工作)。解析时间花费不在CPU周期运算通常表示由于锁竞争导致了时间花费
公式:parse time cpu / parse time elapsed
执行:
select a.value/b.value
from v$sysstat a,v$sysstat b
where a.name='parse time cpu' and b.name='parse time elapsed';
从V$SYSSTAT获取负载间档(Load Profile)数据
负载间档是监控系统吞吐量和负载变化的重要部分,该部分提供如下每秒和每个事务的统计信息:logons cumulative, parse count (total), parse count (hard), executes, physical reads, physical writes, block changes, and redo size.
被格式化的数据可检查'rates'是否过高,或用于对比其它基线数据设置为识别system profile在期间如何变化。例如,计算每个事务中block changes可用如下公式:
db block changes / ( user commits + user rollbacks )
执行:
select a.value/(b.value+c.value)
from v$sysstat a,v$sysstat b,v$sysstat c
where a.name='db block changes' and
b.name='user commits' and c.name='user rollbacks';
其它计算统计以衡量负载方式,如下:
公式:db block changes / session logical reads
执行:
select a.value/b.value
from v$sysstat a,v$sysstat b
where a.name='db block changes' and
b.name='session logical reads' ;
公式:sorts (rows) / ( sorts (memory) + sorts (disk) )
执行:
select a.value/(b.value+c.value)
from v$sysstat a,v$sysstat b,v$sysstat c
where a.name='sorts (rows)' and
b.name='sorts (memory)' and c.name='sorts (disk)';