Oracle awr报告，看看deepseek的分析

1 上传awr报告

登陆deepseek，上传一个awr报告，报告文件的格式为txt格式，在内网部署的32B 模型上上传txt格式的awr报告，deepseek报解析错误，官网上则可以成功解析。上传成功后，输入提示词

2 请deepseek分析报告

hi，分析一下刚才上传的awr报告!

3 deepseek报告分析结果

根据您上传的AWR报告，以下是详细的分析和总结：

1. 数据库基本信息
数据库名称: FREE
数据库ID: 2195985998
实例名称: FREE
数据库版本: 23.0.0.0.0
主机名: orcldb
平台: Linux x86 64-bit
CPU: 4 cores, 4 sockets
内存: 10.29 GB
PDB名称: FREEPDB1

2. 快照信息
开始快照ID: 527
结束快照ID: 528
快照时间范围: 12-Feb-25 01:39:42 到 12-Feb-25 01:55:23
总时间: 15.69 分钟
DB Time: 1.36 分钟

3. 负载概况 (Load Profile)
DB Time: 0.1 秒/秒
DB CPU: 0.0 秒/秒
Redo size: 21,452.2 字节/秒
Logical reads: 498.2 块/秒
Physical reads: 25.8 块/秒
Physical writes: 0.2 块/秒

4. Top 10 Foreground Events
db file sequential read: 42 秒，占总等待时间的 51.4%，属于用户 I/O 等待。
DB CPU: 25.1 秒，占总等待时间的 30.7%。
log file sync: 13.6 秒，占总等待时间的 16.6%，属于提交等待。
db file scattered read: 11.3 秒，占总等待时间的 13.8%，属于用户 I/O 等待。
5. 等待事件分析
User I/O: 占总等待时间的 67.5%，主要是由于 db file sequential read 和 db file scattered read。
Commit: 占总等待时间的 16.7%，主要是由于 log file sync。
DB CPU: 占总等待时间的 30.7%。

6. SQL 性能分析
SQL ordered by Elapsed Time:
最耗时的 SQL 是 SELECT s_quantity, s_data, s_dist_01, s_dist_02, s_dist_03, s_dist_04, s_dist_05, s_dist_06, s_dist_07, s_dist_08, s_dist_09, s_dist_10 FROM bmsql_stock WHERE s_w_id = :1 AND s_i_id = :2 FOR UPDATE，耗时 24.1 秒，占总 DB Time 的 29.5%。
该 SQL 的执行次数为 7,931 次，每次执行耗时 0.00 秒。
SQL ordered by CPU Time:
最消耗 CPU 的 SQL 是 SELECT s_quantity, s_data, s_dist_01, s_dist_02, s_dist_03, s_dist_04, s_dist_05, s_dist_06, s_dist_07, s_dist_08, s_dist_09, s_dist_10 FROM bmsql_stock WHERE s_w_id = :1 AND s_i_id = :2 FOR UPDATE，消耗了 1.7 秒的 CPU 时间，占总 CPU 时间的 6.8%。

7. I/O 性能分析
Physical Reads: 24,250 次，主要集中在 BMSQL_STOCK 表上，占总物理读的 42.29%。
Physical Writes: 206 次，主要集中在 BMSQL_STOCK 表上，占总物理写的 1,818.45%。

8. Segment 分析
Segments by Logical Reads:
BMSQL_OORDER 表的逻辑读最多，占总逻辑读的 30.48%。
Segments by Physical Reads:
BMSQL_STOCK 表的物理读最多，占总物理读的 42.29%。
9. 实例活动统计 (Instance Activity Stats)
DB Block Changes: 104,933 次，表示数据库块的修改次数。
Execute Count: 41,848 次，表示 SQL 执行次数。
Parse Count (total): 3,003 次，表示 SQL 解析次数。
Redo Size: 20,193,208 字节，表示生成的 redo 日志大小。

10. ADDM 报告
ADDM 报告显示没有发现显著的问题，数据库活动较少，ADDM 没有检测到需要报告的问题。

11. 总结与建议
I/O 瓶颈: db file sequential read 和 db file scattered read 是主要的等待事件，表明可能存在 I/O 瓶颈。建议检查磁盘性能，确保磁盘 I/O 没有成为瓶颈。
SQL 优化: 最耗时的 SQL 是 SELECT s_quantity, s_data, s_dist_01, s_dist_02, s_dist_03, s_dist_04, s_dist_05, s_dist_06, s_dist_07, s_dist_08, s_dist_09, s_dist_10 FROM bmsql_stock WHERE s_w_id = :1 AND s_i_id = :2 FOR UPDATE，建议对该 SQL 进行优化，检查索引是否合理，是否存在全表扫描等问题。
CPU 使用: DB CPU 使用较高，建议检查是否有 CPU 密集型操作，优化高 CPU 消耗的 SQL。

12. 其他建议
监控磁盘 I/O: 持续监控磁盘 I/O 性能，确保磁盘没有成为瓶颈。

SQL 调优: 对高消耗的 SQL 进行调优，尤其是那些执行次数多且耗时的 SQL。

硬件资源评估: 如果数据库负载持续增加，考虑增加 CPU 和内存资源。

如果您有更多具体问题或需要进一步的优化建议，请随时告知！

4 分析报告评价

deepseek产生的这个报告中规中矩，awr报告的主要部分都提到了，最后的总结部分也提到了数据库存在的问题和相关建议。仔细看一下这个分析报告，发现有一定的参考价值，但缺乏针对性，深度也不够，可以作为普通的巡检报告使用。如果使用深度思考模型，会怎样呢？

5 深度思考

打开深度思考，调用deepseek R1模型，深度思考，用时明显长了不少，达到22秒，则生成如下报告

好的，用户让我重新分析刚才上传的AWR报告。首先，我需要回忆之前的交互历史。用户之前上传了一个AWR报告，我给出了详细的分析，现在用户可能希望更深入或者有不同的视角。用户可能对之前的分析不太满意，或者想确认某些细节，或者是想看看是否有遗漏的地方。

首先，我需要仔细阅读用户上传的AWR报告内容。报告显示数据库名称是FREE，版本23.4.0.24，运行在Linux上，有4个CPU核心和10GB内存。快照时间间隔约15分钟，DB Time是1.36分钟，说明整体负载不高。但Top Foreground Events中有显著的I/O等待事件，比如db file sequential read和log file sync，这可能暗示存在性能瓶颈。

在之前的回复中，我已经分析了这些等待事件，并提出了I/O优化和SQL调优的建议。用户现在要求重新分析，可能需要更具体的建议，或者想了解其他潜在问题。比如，是否检查了索引碎片、统计信息是否最新、是否存在锁争用等。

接下来，我需要检查报告中是否有之前未注意到的部分。例如，Segments by Logical Reads和Physical Reads显示BMSQL_OORDER和BMSQL_STOCK表有较高的读写，这可能意味着这些表是热点。此外，SQL ordered by Elapsed Time中的高耗时SQL需要再次审视，是否有优化空间，比如调整查询语句或增加索引。

另外，ADDM报告指出没有显著问题，但用户可能希望进一步确认。可能需要检查是否有后台进程或自动任务影响了性能，比如AWR快照生成时的负载。

用户可能是DBA或开发人员，希望确保数据库运行在最佳状态，特别是在生产环境中。深层需求可能是预防潜在问题，确保高可用性和性能。因此，在重新分析时，应更详细地解释每个指标的意义，并提供具体的操作建议，比如如何优化特定SQL，如何调整数据库参数，或硬件升级的可能性。

最后，需要确保回复结构清晰，分点明确，便于用户理解和实施建议。同时，语言要简洁，避免技术术语过多，必要时进行解释。比如，解释db file sequential read通常与索引查找相关，而scattered read与全表扫描相关，帮助用户理解问题根源。

以下是对AWR报告的重新分析，聚焦关键性能指标和潜在优化方向：

核心性能概览
时间范围

快照间隔：15.69分钟

DB Time：1.36分钟（平均负载0.09个活跃会话）

结论：整体负载较低，但存在局部性能瓶颈。

资源使用

CPU：4核（无超线程），内存10.29GB

关键限制：PGA目标固定为256MB，SGA未启用（sga_target=0），可能导致内存管理效率低下。

关键性能问题
1. I/O瓶颈占主导
Top等待事件：

db file sequential read（51.4%）：索引块单块读取延迟高，可能与索引碎片或高频索引扫描相关。

log file sync（16.6%）：事务提交时日志写入延迟，可能与存储性能或频繁小事务提交有关。

db file scattered read（13.8%）：全表扫描或索引快速全扫描导致多块读延迟。

物理I/O分布：

物理读总量24,250次，其中表BMSQL_STOCK占42.29%，索引BMSQL_STOCK_PKEY占5.21%。

根因：高频访问的热点对象（如BMSQL_STOCK表）可能缺乏缓存或存在全表扫描。

2. 高负载SQL分析
最耗时SQL（bn1sqdy8uaa16）：

sql
复制
SELECT s_quantity, s_data, s_dist_01, ..., s_dist_10 
FROM bmsql_stock 
WHERE s_w_id = :1 AND s_i_id = :2 FOR UPDATE;
耗时24.1秒（占DB Time 29.5%），执行7,931次。

问题：FOR UPDATE导致行锁争用，可能触发enq: TX - row lock contention（报告中占比0.2%）。

I/O特征：每次执行触发1.0次物理读，逻辑读5.0块/执行，索引效率需验证。

其他高频SQL：

多表连接查询（如gq1hza2qdh4wc）存在子查询和全表扫描，逻辑读636.6块/执行，可能缺少复合索引。

3. 内存与缓存问题
Buffer Cache效率：

逻辑读总量468,974次，物理读24,250次，缓存命中率约94.8%（良好）。

但BMSQL_STOCK表物理读占42.29%，需检查是否因频繁更新导致缓存失效。

PGA/SGA配置：

sga_target=0（依赖自动内存管理），pga_aggregate_target=256MB（固定值）。

风险：SGA未显式分配可能导致缓存不足，PGA固定值可能限制复杂查询的内存操作（如排序、哈希连接）。

优化建议
1. I/O优化
热点表优化：

对BMSQL_STOCK表：

检查索引BMSQL_STOCK_PKEY是否覆盖高频查询字段（如s_w_id, s_i_id）。

若查询频繁使用s_dist_01等字段，考虑复合索引。

对全表扫描的SQL（如gq1hza2qdh4wc），添加覆盖索引或使用索引提示。

存储层优化：

检查存储I/O性能（如磁盘延迟、RAID配置），确保db file sequential read平均延迟低于5ms。

启用异步I/O（filesystemio_options=SETALL已配置，需确认实际生效）。

2. SQL调优
锁争用缓解：

高频FOR UPDATE查询（如bn1sqdy8uaa16）：

评估事务隔离级别，尝试使用SELECT ... FOR UPDATE NOWAIT或乐观锁机制。

缩短事务范围，避免长时间持有行锁。

子查询优化：

改写含子查询的SQL（如gq1hza2qdh4wc），使用JOIN或物化视图。

示例：

sql
复制
-- 原SQL（简写）
SELECT count(*) FROM bmsql_stock 
WHERE s_quantity < :2 AND s_i_id IN (SELECT ol_i_id FROM bmsql_order_line ...);

-- 优化后
SELECT count(*) FROM bmsql_stock s
JOIN bmsql_order_line ol ON s.s_i_id = ol.ol_i_id
WHERE s.s_quantity < :2 AND ...;
3. 内存与参数调整
SGA/PGA配置：

显式分配SGA（如sga_target=4G），确保Buffer Cache足够缓存热点表。

根据workarea_executions - optimal=625，适当增加pga_aggregate_target（如512MB）。

日志写入优化：

若log file sync延迟持续高，考虑：

使用更快的日志存储（如SSD）。

批量提交事务，减少提交频率。

4. 监控与后续动作
实时跟踪：

对高负载SQL启用SQL Trace或实时监控（如ASH）。

使用AWR Diff报告对比优化前后效果。

硬件评估：

若I/O延迟无法通过配置优化解决，考虑升级存储或增加内存减少物理读。

总结
当前数据库整体负载较低，但存在I/O密集型操作和高频行锁争用。优化应聚焦：

索引优化减少物理读。

改写高负载SQL，减少锁冲突。

调整内存配置提升缓存效率。

存储性能验证与升级（如有必要）。

如需具体SQL执行计划或进一步诊断，可提供相关SQL的SQL_ID及执行计划。

6 深度思考后的报告分析

深度思考用时较长，产生的报告比先前的无论是针对性还是技术深度都提高了不少。deepseek显示告诉我们它分析思路，然后分析过程，这个思路和分析过程dba自己分析时也可以参考。对每个部分的分析深度明显增加，分析也更优针对性，甚至对数据库中某些错误的配置参数也能提出优化意见,比如下面这一部分

3. 内存与参数调整
SGA/PGA配置：
显式分配SGA（如sga_target=4G），确保Buffer Cache足够缓存热点表。
根据workarea_executions - optimal=625，适当增加pga_aggregate_target（如512MB）。
日志写入优化：
若log file sync延迟持续高，考虑：
使用更快的日志存储（如SSD）。
批量提交事务，减少提交频率。

deepseek指出了数据配置参数中的缺陷（没有显示分配SGA），对pga_aggregate_target也提出了针对性的优化调整。对日志写入提出的优化措施方向更准确。
这个报告的水平大概可以接近中级dba的水平了。我们看一下deepseek自己的定位如何，

7 deepseek都会回什么？自己如何定位？

提示词

你目前Oracle数据库的优化在什么水平，具备那些能力？

响应

作为一个AI模型，我在Oracle数据库优化方面的能力主要集中在以下几个方面：

1. 性能分析与诊断
AWR/ASH报告分析：

能够解析AWR报告，识别关键性能指标（如DB Time、Top等待事件、SQL负载等）。

分析ASH数据，定位短时间内的性能瓶颈。

等待事件解读：

识别常见的等待事件（如db file sequential read、log file sync、enq: TX - row lock contention等），并提供优化建议。

资源使用分析：

评估CPU、内存、I/O资源的使用情况，识别资源瓶颈。

2. SQL优化
SQL性能分析：

解析SQL执行计划，识别全表扫描、高成本操作（如排序、哈希连接）。

提供索引优化建议（如创建复合索引、覆盖索引）。

SQL改写：

优化复杂查询（如子查询、多表连接），推荐使用JOIN、WITH子句或物化视图。

提供锁争用优化建议（如使用NOWAIT或乐观锁）。

绑定变量与硬解析：

识别硬解析问题，推荐使用绑定变量减少解析开销。

3. 内存与参数优化
SGA/PGA配置：

根据负载特征，推荐合理的SGA_TARGET、PGA_AGGREGATE_TARGET设置。

分析Buffer Cache命中率，提出缓存优化建议。

参数调优：

识别关键参数（如optimizer_mode、cursor_sharing）的配置问题，提供优化建议。

4. 存储与I/O优化
I/O性能分析：

识别物理读/写热点，推荐存储层优化（如使用SSD、调整RAID配置）。

分析表空间和数据文件的I/O分布，提出数据文件分离建议。

分区与压缩：

推荐分区策略（如范围分区、哈希分区）以减少全表扫描。

提供表/索引压缩建议，减少存储占用和I/O开销。

5. 高可用与并发优化
锁与并发控制：

识别行锁、表锁争用，提供事务优化建议（如缩短事务范围、批量提交）。

并行执行：

推荐并行查询配置（如PARALLEL提示、PARALLEL_DEGREE_POLICY设置）。

6. 自动化与监控
自动化工具：

推荐使用Oracle内置工具（如SQL Tuning Advisor、SQL Access Advisor）进行自动化优化。

监控与告警：

提供关键性能指标（如CPU使用率、I/O延迟、锁等待）的监控建议。

7. 局限性
实时性：

无法实时监控数据库状态，依赖用户提供的AWR报告或SQL信息。

硬件与存储层：

对硬件配置（如CPU型号、磁盘类型）和存储架构（如SAN、NAS）的优化建议有限。

深度定制：

对于高度定制化的环境（如复杂的RAC集群或Exadata），优化建议可能不够深入。

总结
我在Oracle数据库优化方面具备中级到高级水平的能力，能够：

分析性能瓶颈并提供优化建议。

优化SQL性能，减少资源消耗。

调整内存和参数配置，提升系统效率。

提供存储和I/O优化建议。

然而，我的能力受限于静态数据分析和通用场景，对于高度定制化或实时性要求极高的场景，可能需要结合DBA的实际经验进一步优化。如果您有具体的性能问题或优化需求，欢迎提供更多细节，我将尽力协助.

从上面的回复来看，deepseek自认为可以达到中高级DBA的水平，会的技能也不少。深度思考出具的报告可以作为数据库巡检的报告了。

8 写在后面

现在AI的功能已经很强大了，deepseek的数据库优化能力明显超过了初级dba的水平，它提出的优化建议可能部分中级dba也没有完全掌握，简单场景的数据库已经可以出具相当深度的巡检报告了。
deepseek的出具的优化建议还是在有经验的DBA审核后才能使用，deepseek完全可以作为dba的助手，提高分析的效率，拓展分析的思路。