相信
们都不陌生。
,自动负载信息库,就
是
把数据库中比较重要的性能视图里的信息,定期从内存保存到数据库里面。默
认情况下,
会每个一个小时保存一次。另外,
也有机制保证信息库的大小
不至于无限增长,所以一般信息库只保留
天的数据。默认是保存在
表空间中。
主要的信息涵盖了
较重要的性能相关信息。
底层存储为
表, 通常可通过
!
访问,总共有
"##
多张表。
对于
$
常规的用法是生成
或者
报告。
下面列举了几个最常见的方法。
%&'(')'*+,--
标准报告,特定时间段内总体性能报告
%&'(')'*+,--
对比报告,两个时间段内性能对比
%&'(')'.+,--
报告,特定时间段内历史会话性能报告
%&'(')'*,+,--/0
报告,特定时间段内
/0
性能报告
'
报告很不错,但也有一些缺陷。
首先,
AWR
反应的是点对点的数据。比如说,我生成一个今天
12##
到
"32##
的
报告,那么,我看到的,就是
"32##
和
12##
两个时间点的变化。但是,
12##-
"#2##$"#2##-""2##$""2-"32##
分别是什么样的,我们看不到。
另外一个问题,
AWR
把数据都罗列出来,但却缺乏数据间的联系
.
AWR
混入大量无用数据
$
导致生成
报告需要
4#
秒到几分钟的时间,所以,如
果我们有裸数据,其实可以更高效,更深入的挖掘
数据库的性能信息。
在裸数据里面,记录的各种指标主要有
5
类:
最多的一种 是
"
累计值
"
举个例子
(.
里会记录数据库的逻辑读。记录的不是这一个小时产生
的逻辑读,而是从数据库启动到产生快照的时候的总的逻辑读。这就叫累计值,大多数的
指标的是累计值。
也有部分数据记录的是
6
当前值
"
比如说,数据库当前的
78
使用量,数据库的会话数等,还有比较特殊的,会记录两
次快照之间的变化值。我们可以认为,这是一种预计算,最常见的记录变化值的两类数据,
相关文档
评论