AWR的本质是通过定时采样，收集数据库的性能数据，然后通过报表进行直观展现

在进行采样数据分析时，经常涉及到跨数据库的迁移，AWR的数据相对复杂，不能通过简单的用户模式导出，但是Oracle提供了两个脚本：awrextr.sql脚本用于导出；awrload.sql用户AWR数据的加载；而加载后的数据可以通过awrddrpi.sql来生成报告。

从Oracle11gR2开始，在SQL采样部分还包括了SQLorderedbyUserI/OWaitTime和SQLorderedbyPhysicalReads(UnOptimized)部分，对I/O资源的使用做出了进一步的评估，从SQLorderedbyUserI/OWaitTime部分我们可以清晰的看到哪些SQL消耗了更高的I/O等待。

除了常规的AWR报告，Oracle还支持生成AWR比较报告，该报告可以对两个时段进行比较，生成详细的对比报告，提供比较分析，非常有助于问题的发现和解决。

在AWR报告中，OperatingSystemStatistics记录了操作系统级别的资源消耗信息。这部分信息中的主要信息来自：SYS.DBAHISTOSSTAT，是通过针对前后两个采样点的差值计算得来的。

在AWR报告中，TimeModelStatistics记录了数据库用户维度（UserCalls）的总时间消耗分布。这部分信息来自：SYS.DBAHISTSYSTIMEMODEL，是通过针对前后两个采样点的差值计算得来的。

本文详细解读了了两则AWR报告实战分析。

AWR报告深入解读：IO数据分析

DBTIME是把进程排队等待CPU的时间算在内的，而DBCPU是不包括这一部分时间，这是造成DBCPUFGWaitTime<DBTime的一个重要原因。

通过对AWR报告中的CPU纬度计算公式进行分析，解读CPU量度方法。

本文将对RedoNowait指标的算法和诊断进行深度解析。

本文将从AWR数据的导出和导入转移两个方面展开深度解读

本文将从Statspack到AWR的传承和演进展开深度的解读。

本文详述了AWR的原理和基本功能。

祝贺罗海雄老师加入OracleACE社区，成为ACE的一员。

基线是某个时段内生成的一组快照，按照统计学对这些快照进行了分组，以便获得一组随时间变化的基线值，可以以任何时段快照采样来做基线，只不过一般情况下我们大多会选择系统正常时段的快照来做基线。

看AWR之父如何解读AWR报告

玩转AWR裸数据，通过裸数据挖掘AWR更多的价值，有效帮助你进行数据库性能分析。

Oracle线上嘉年华，正在持续分享中......

在Oracle12c的OEM的最新版本中，一个新功能引起我的格外关注，这就是：AWRWarehouse的功能。