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发表于 6 天前 | 显示全部楼层 |阅读模式
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  1. Redo>
  Redo>  Per Transaction可以用来分辨是 大量小事务, 还是少量大事务
  如上例每秒redo 约1.5MB ,每个事务6k,符合OLTP特征
  2. Logical Read
  Logical Read单位 次数*块数, 相当于 “人*次”。
  如上例 1579406 * db_block_size=12GB/s , 逻辑读耗CPU,主频和CPU核数都很重要,逻辑读高则DB CPU往往高,也往往可以看到latch: cache buffer chains等待。
  大量OLTP系统(例如siebel)可以高达几十乃至上百Gbytes。
  3.Block changes

  Block changes 单位 次数*块数 , 描绘数据变化频率。可以和redo>  4.Physical
  Physical Read单位次数*块数
  如上例 5557 * 8k = 43MB/s, 物理读消耗IO读,体现在IOPS和吞吐量等不同纬度上;但减少物理读可能意味着消耗更多CPU。好的存储 每秒物理读能力达到几GB,例如Exadata。
  5.Physical writes
  Physical writes单位 次数*块数,主要是DBWR写datafile,也有direct path write。 dbwr长期写出慢会导致定期log file switch(checkpoint no complete) 检查点无法完成的前台等待。
  6.User Calls
  User Calls 单位次数,用户调用数,more details from internal
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  7.Parses
  Parses,解析次数,包括软解析+硬解析,软解析优化得不好,则夸张地说几乎等于每秒SQL执行次数。 即执行解析比1:1,而我们希望的是 解析一次 到处运行!
  Hard Parses :万恶之源. Cursor pin s on X, library cache: mutex X , latch: row cache objects /shared pool……………..。 硬解析最好少于每秒20次
  8.W/A
  W/A MB processed : 单位MB W/A workarea workarea中处理的数据数量。主要是指PGA中的内存使用,包括排序,位图操作,hash等。应该结合 In-memory Sort%, sorts (disk) PGA Aggr一起看
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