如何进行ORACLE的AWR报告分析

这期内容当中小编将会给大家带来有关如何进行ORACLE的AWR报告分析，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

1、什么是AWR？

AWR (Automatic Workload Repository) 是自动负载信息库的英文缩写，AWR报告是Oracle 10g以后版本提供的一种性能收集和分析工具，能提供一个时间段内整个系统资源使用情况的报告，通过报告可以了解一个系统的整个运行情况，生成的报告包括多个部分。

AWR每小时对v$active_session_history视图(内存中的ASH采集信息，理论为1小时)进行采样一次，并将信息保存到磁盘中，并且保留7天，7天后旧的记录才会被覆盖。这些采样信息被保存在wrh$_active_session_history视图(写入AWR库中的ASH信息，理论为1小时以上)中。而这个采样频率（1小时）和保留时间（7天）是可以根据实际情况进行调整的，这就给DBA们提供了更加有效的系统监测工具。 

2、什么情况下会用到AWR？

DBA对数据库运行状态及状况的监控了解、测试过程中发现数据库出现瓶颈但无法定位到具体原因时，可以借用AWR报告进行分析定位。

数据库出现性能问题，一般都在三个地方：IO、内存、CPU，这三个地方又是息息相关的。假设这个三个地方都没有物理上的故障，当IO负载增大时，肯定需要更多的内存来存放，同时也需要CPU花费更多的时间来过滤这些数据。相反，CPU时间花费多的话，有可能是解析SQL语句，也可能是过滤太多的数据，倒不一定是和IO或内存有关系。

CPU：解析SQL语句，尝试多个执行计划，最后生成一个数据库认为是比较好的执行计划，但不一定是最优的。因为关联表太多的时候，数据库并不会穷举所有的执行计划，这会消耗太多的时间，oracle怎么知道这条数据是你要的，另一个就不是你要的呢，这是需要cpu来过滤的。

内存：SQL语句和执行计划都需要在内存保留一段时间，还有取到的数据，根据LRU算法也会尽量在内存中保留，在执行SQL语句过程中，各种表之间的连接，排序等操作也要占用内存。

IO：如果需要的数据不在内存中，则需要到磁盘中去取，就会涉及到物理IO了，还有表之间的连接数据太多，以及排序等操作内存放不下的时候，需要用到临时表空间，也会消耗物理io了。

这里说明下，ORACLE分配的内存中PGA一般只占20%，对于专用服务器模式，每次执行SQL语句、表数据的运算等操作，都在PGA中进行的，也就是说只能用ORACL分配内存的20%左右，如果多个用户都执行多表关联，而且表数据又多，再加上关联不当的话，内存就成为瓶颈了，所以优化SQL很重要的一点就是，减少逻辑读和物理读。

3、如何生成awr报告？

第一步，登录ORACLE数据库服务器，记住当前目录或者切换至AWR想要保存的目录；

第二步，SQLplus 用户名/密码@服务连接名，连接oracle数据库实例，如下图所示；

第三步，执行@?/rdbms/admin/awrrpt;，会出现提示，

   可以生成以下几种类型AWR报告，大部分情况下都是生成本实例的AWR报告

    @?/rdbms/admin/awrrpt;  本实例AWR包括

    @?/rdbms/admin/awrrpti; RAC中选择实例号

    @?/rdbms/admin/awrddrpt; AWR 比对报告

    @?/RDBMS/admin/awrgrpt; RAC全局AWR报告

输入生成AWR报告的格式是html的，如下图所示：

输入开始值与结束值：（输入天数后会列出，snap值）

输入AWR报告的名称：名称自定义 回车后就开始自动生产AWR报告，如下图所示：

结束后就可以去指定目录下照AWR报告文件，文件为 test_awr.lst，如下图所示：

4、分析AWR报告

AWR报告内容很丰富这里选其中一小部分来讲解，分析AWR报告前先了解一下Oracle的硬解析和软解析，首先说一下Oracle对SQL的处理过程。当你发出一条SQL语句交付Oracle，在执行和获取结果前Oracle对此SQL将进行几个步骤的处理过程：

　　1、语法检查(syntax check)

　　检查此SQL的拼写是否语法。

　　2、语义检查(semantic check)

　　诸如检查SQL语句中的访问对象是否存在及该用户是否具备相应的权限。

　　3、对SQL语句进行解析(prase)

　　利用内部算法对SQL进行解析，生成解析树(parse tree)及执行计划(execution plan)。

　　4、执行SQL，返回结果(execute and return)

　　其中，软、硬解析就发生在第三个过程里。

　　Oracle利用内部的hash算法来取得该SQL的hash值，然后在library cache里查找是否存在该hash值；

　　假设存在，则将此SQL与cache中的进行比较；

　　假设“相同”，就将利用已有的解析树与执行计划，而省略了优化器的相关工作。这也就是软解析的过程。

　　当然，如果上面的2个假设中任有一个不成立，那么优化器都将进行创建解析树、生成执行计划的动作。这个过程就叫硬解析。

　　创建解析树、生成执行计划对于SQL的执行来说是开销昂贵的动作，所以，应当极力避免硬解析，尽量使用软解析。

打开AWR报告头如下图所示：

显示SGA中每个区域的大小，可用来与初始参数值比较。

shared pool主要包括library cache和dictionary cache。library cache用来存储最近解析（或编译）后SQL、PL/SQL和Java classes等。library cache用来存储最近引用的数据字典。发生在library cache或dictionary cache的cache miss代价要比发生在buffer cache的代价高得多，因此shared pool的设置要确保最近使用的数据都能被cache。

上图包含了Oracle关键指标的内存命中率及其它数据库实例操作的效率，其中Buffer Hit Ratio 也称Cache Hit Ratio，Library Hit ratio也称Library Cache Hit ratio。同Load Profile一节相同，这一节也没有所谓“正确”的值，而只能根据应用的特点判断是否合适。在一个使用直接读执行大型并行查询的DSS环境，20%的Buffer Hit Ratio是可以接受的，而这个值对于一个OLTP系统是完全不能接受的。根据Oracle的经验，对于OLTPT系统，Buffer Hit Ratio理想应该在90%以上。

Buffer Nowait表示在内存获得数据的未等待比例，在缓冲区中获取Buffer的未等待比率，Buffer Nowait的这个值一般需要大于99%。否则可能存在争用，可以在后面的等待事件中进一步确认。

Buffer Hit表示进程从内存中找到数据块的比率，监视这个值是否发生重大变化比这个值本身更重要。对于一般的OLTP系统，如果此值低于80%，应该给数据库分配更多的内存。数据块在数据缓冲区中的命中率，通常应在95%以上。否则，小于95%，需要调整重要的参数，小于90%可能是要加db_cache_size。一个高的命中率，不一定代表这个系统的性能是最优的，比如大量的非选择性的索引被频繁访问，就会造成命中率很高的假相（大量的db file sequential read），但是一个比较低的命中率，一般就会对这个系统的性能产生影响，需要调整。命中率的突变，往往是一个不好的信息。如果命中率突然增大，可以检查TOP buffer get SQL，查看导致大量逻辑读的语句和索引，如果命中率突然减小，可以检查TOP physical reads SQL，检查产生大量物理读的语句，主要是那些没有使用索引或者索引被删除的。

Redo NoWait表示在LOG缓冲区获得BUFFER的未等待比例。如果太低（可参考90%阈值），考虑增加LOG BUFFER。当redo buffer达到1M时，就需要写到redo log文件，所以一般当redo buffer设置超过1M，不太可能存在等待buffer空间分配的情况。当前，一般设置为2M的redo buffer，对于内存总量来说，应该不是一个太大的值。

Library Hit：表示Oracle从Library Cache中检索到一个解析过的SQL或PL/SQL语句的比率，当应用程序调用SQL或存储过程时，Oracle检查Library Cache确定是否存在解析过的版本，如果存在，Oracle立即执行语句；如果不存在，Oracle解析此语句，并在Library Cache中为它分配共享SQL区。低的library hit ratio会导致过多的解析，增加CPU消耗，降低性能。如果library hit ratio低于90%，可能需要调大shared pool区。STATEMENT在共享区的命中率，通常应该保持在95%以上，否则需要要考虑：加大共享池；使用绑定变量；修改cursor_sharing等参数。

Latch Hit：Latch是一种保护内存结构的锁，可以认为是SERVER进程获取访问内存数据结构的许可。要确保Latch Hit>99%，否则意味着Shared Pool latch争用，可能由于未共享的SQL，或者Library Cache太小，可使用绑定变更或调大Shared Pool解决。要确保>99%，否则存在严重的性能问题。当该值出现问题的时候，我们可以借助后面的等待时间和latch分析来查找解决问题。

Parse CPU to Parse Elapsd：解析实际运行时间/(解析实际运行时间+解析中等待资源时间)，越高越好。计算公式为：Parse CPU to Parse Elapsd %= 100*(parse time cpu / parse time elapsed)。即：解析实际运行时间/(解析实际运行时间+解析中等待资源时间)。如果该比率为100%，意味着CPU等待时间为0，没有任何等待。

Non-Parse CPU ：SQL实际运行时间/(SQL实际运行时间+SQL解析时间)，太低表示解析消耗时间过多。计算公式为：% Non-Parse CPU =round(100*1-PARSE_CPU/TOT_CPU),2)。如果这个值比较小，表示解析消耗的CPU时间过多。与PARSE_CPU相比，如果TOT_CPU很高，这个比值将接近100%，这是很好的，说明计算机执行的大部分工作是执行查询的工作，而不是分析查询的工作。

Execute to Parse：是语句执行与分析的比例，如果要SQL重用率高，则这个比例会很高。该值越高表示一次解析后被重复执行的次数越多。计算公式为：Execute to Parse =100 * (1 - Parses/Executions)。本例中，差不多每execution 5次需要一次parse。所以如果系统Parses > Executions，就可能出现该比率小于0的情况。该值<0通常说明shared pool设置或者语句效率存在问题，造成反复解析，reparse可能较严重,或者是可能同snapshot有关，通常说明数据库性能存在问题。

In-memory Sort：在内存中排序的比率，如果过低说明有大量的排序在临时表空间中进行。考虑调大PGA(10g)。如果低于95%，可以通过适当调大初始化参数PGA_AGGREGATE_TARGET或者SORT_AREA_SIZE来解决，注意这两个参数设置作用的范围时不同的，SORT_AREA_SIZE是针对每个session设置的，PGA_AGGREGATE_TARGET则时针对所有的sesion的。

Soft Parse：软解析的百分比（softs/softs+hards），近似当作SQL在共享区的命中率，太低则需要调整应用使用绑定变量。 SQL在共享区的命中率，小于<95%,需要考虑绑定，如果低于80%，那么就可以认为SQL基本没有被重用。

TOP5 time Event是AWR报告概要的最后一节，显示了系统中最严重的5个等待，按所占等待时间的比例倒序列示。一个性能良好的系统，CPU Time应该在TOP 5的前面，否则说明你的系统大部分时间都用在等待上。当我们调优时，总希望观察到最显著的效果，因此应当从这里入手确定下一步做什么。例如‘buffer busy wait’是较严重的等待事件，应当继续研究报告中Buffer Wait和File/Tablespace IO区的内容，识别哪些文件导致了问题。如果最严重的等待事件是I/O事件，应当研究按物理读排序的SQL语句区以识别哪些语句在执行大量I/O，并研究Tablespace和I/O区观察较慢响应时间的文件。如果有较高的LATCH等待，就需要察看详细的LATCH统计识别哪些LATCH产生的问题。

在这里，log file parallel write是相对比较多的等待，占用了7%的CPU时间。通常借助AWR报告寻找耗时比较长或资源使用比较高的SQL语句，按各种资源分别列出对资源消耗最严重的SQL语句，并显示它们所占统计期内全部资源的比例，这给出我们调优指南。例如在一个系统中，CPU资源是系统性能瓶颈所在，那么优化buffer gets最多的SQL语句将获得最大效果。在一个I/O等待是最严重事件的系统中，调优的目标应该是physical IO最多的SQL语句。

这里列出了耗时比较长的SQL，从高到低排序TOP100，在AWR报告中点击SQL ID连接即可跳转到详细的SQL语句的地方。

上述就是小编为大家分享的如何进行ORACLE的AWR报告分析了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道。