DB Time不包括Oracle后台进程消耗的时间。如果DB Time远远小于Elapsed时间，说明数据库比较空闲。
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在79分钟里（其间收集了3次快照数据），数据库耗时11分钟，RDA数据中显示系统有8个逻辑CPU（4个物理CPU），平均每个CPU耗时1.4分钟，CPU利用率只有大约2%（1.4/79）。说明系统压力非常小。
可是对于批量系统，数据库的工作负载总是集中在一段时间内。如果快照周期不在这一段时间内，或者快照周期跨度太长而包含了大量的数据库空闲时间，所得出的分析结果是没有意义的。这也说明选择分析时间段很关键，要选择能够代表性能问题的时间段。
指标公式:
每个CPU耗时:=DB Time / 逻辑cpu个数=11.05/8=1.4
CPU利用率:DB Time / (逻辑cpu个数*Elapsed)=11.05/(8*78.19) *100%=2%
1、启动plsql并登陆oracle数据库。
2、创建测试表-- 创建表create table TestTable( id varchar2(36) not null, colcode nvarchar2(50),colname nvarchar2(50));-- 给表名添加备注 comment on table TestTable is '测试表';-- 添加主键alter table TestTable add constraint ID primary key (ID)。
3、插入测试数据（除了F8执行SQL之外，还需要点击【提交】按钮才能将数据插入到数据库）。
4、desc 作为降序排序的关键字，按照COLCODE 列降序展示表数据SELECT * FROM TESTTABLE ORDER BY COLCODE DESC。
5、【DESC + 表名】：显示表的详细字段（直接在Plsql的sql窗口中执行会报错）。
Oracle创建与使用一般分下面几步：
1、创建数据库；
2、创建表空间，配置存放数据文件的目录；创建用户和数据表时需要用到表空间，最好创建单独的表空间；
3、创建用户，以后在程序中连接数据库时需要用到用户，系统用户如sys/system一般用于管理数据库；创建用户时需要选择表空间；
4、创建数据表，根据业务设计数据表和表间关系；创建数据表时需要选择用户和表空间；
5、建议安装数据库开发工具，本人用的是PL/SQL Developer，方便简洁，用于编写触发器、存储过程、sql语句等。
对于初学者，还是建议找一本oracle基础书籍看一看。
AWR 是 Oracle 10g 版本 推出的新特性， 全称叫Automatic Workload Repository-自动负载信息库
AWR 是通过对比两次快照(snapshot)收集到的统计信息，来生成报表数据，生成的报表包括多个部分。
WORKLOAD REPOSITORY report for
DB Name
DB Id
Instance
Inst num
Release
RAC
Host
ICCI
1314098396
ICCI1
1
10.2.0.3.0
YES
HPGICCI1
Snap Id
Snap Time
Sessions
Cursors/Session
Begin Snap:
2678
25-Dec-08 14:04:50
24
1.5
End Snap:
2680
25-Dec-08 15:23:37
26
1.5
Elapsed:
78.79 (mins)
DB Time:
11.05 (mins)
DB Time不包括Oracle后台进程消耗的时间。如果DB Time远远小于Elapsed时间，说明数据库比较空闲。
db time= cpu time + wait time（不包含空闲等待） （非后台进程）
说白了就是db time就是记录的服务器花在数据库运算(非后台进程)和等待(非空闲等待)上的时间
DB time = cpu time + all of nonidle wait event time
在79分钟里（其间收集了3次快照数据），数据库耗时11分钟，RDA数据中显示系统有8个逻辑CPU（4个物理CPU），
平均每个CPU耗时1.4分钟，CPU利用率只有大约2%（1.4/79）。说明系统压力非常小。
列出下面这两个来做解释：
Report A:
Snap Id Snap Time Sessions Curs/Sess
--------- ------------------- -------- ---------
Begin Snap: 4610 24-Jul-08 22:00:54 68 19.1
End Snap: 4612 24-Jul-08 23:00:25 17 1.7
Elapsed: 59.51 (mins)
DB Time: 466.37 (mins)
Report B:
Snap Id Snap Time Sessions Curs/Sess
--------- ------------------- -------- ---------
Begin Snap: 3098 13-Nov-07 21:00:37 39 13.6
End Snap: 3102 13-Nov-07 22:00:15 40 16.4
Elapsed: 59.63 (mins)
DB Time: 19.49 (mins)
服务器是AIX的系统，4个双核cpu,共8个核:
/sbin bindprocessor -q
The available processors are: 0 1 2 3 4 5 6 7
先说Report A,在snapshot间隔中，总共约60分钟，cpu就共有60*8=480分钟，DB time为466.37分钟
则：cpu花费了466.37分钟在处理Oralce非空闲等待和运算上(比方逻辑读)
也就是说cpu有 466.37/480*100% 花费在处理Oracle的操作上，这还不包括后台进程
看Report B，总共约60分钟，cpu有 19.49/480*100% 花费在处理Oracle的操作上
很显然，Report B中服务器的平均负载很低。
从awr report的Elapsed time和DB Time就能大概了解db的负载。
可是对于批量系统，数据库的工作负载总是集中在一段时间内。如果快照周期不在这一段时间内，
或者快照周期跨度太长而包含了大量的数据库空闲时间，所得出的分析结果是没有意义的.
这也说明选择分析时间段很关键，要选择能够代表性能问题的时间段。
Report Summary
Cache Sizes
Begin
End
Buffer Cache:
3,344M
3,344M
Std Block Size:
8K
Shared Pool Size:
704M
704M
Log Buffer:
14,352K
显示SGA中每个区域的大小（在AMM改变它们之后），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。
dictionary 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。
Load Profile
Per Second
Per Transaction
Redo size:
918,805.72
775,912.72
Logical reads:
3,521.77
2,974.06
Block changes:
1,817.95
1,535.22
Physical reads:
68.26
57.64
Physical writes:
362.59
306.20
User calls:
326.69
275.88
Parses:
38.66
32.65
Hard parses:
0.03
0.03
Sorts:
0.61
0.51
Logons:
0.01
0.01
Executes:
354.34
299.23
Transactions:
1.18
% Blocks changed per Read:
51.62
Recursive Call %:
51.72
Rollback per transaction %:
85.49
Rows per Sort:
########
显示数据库负载概况，将之与基线数据比较才具有更多的意义，如果每秒或每事务的负载变化不大，说明应用运行比较稳定。
单个的报告数据只说明应用的负载情况，绝大多数据并没有一个所谓“正确”的值，然而
Logons大于每秒1~2个、Hard parses大于每秒100、全部parses超过每秒300表明可能有争用问题。
Redo size：每秒产生的日志大小(单位字节)，可标志数据变更频率, 数据库任务的繁重与否。
Logical reads：每秒/每事务逻辑读的块数.平决每秒产生的逻辑读的block数。Logical Reads= Consistent Gets + DB Block Gets
Block changes：每秒/每事务修改的块数
Physical reads：每秒/每事务物理读的块数
Physical writes：每秒/每事务物理写的块数
User calls：每秒/每事务用户call次数
Parses：SQL解析的次数.每秒解析次数，包括fast parse，soft parse和hard parse三种数量的综合。
软解析每秒超过300次意味着你的"应用程序"效率不高，调整session_cursor_cache。
在这里，fast parse指的是直接在PGA中命中的情况（设置了session_cached_cursors=n）；
soft parse是指在shared pool中命中的情形；hard parse则是指都不命中的情况。
Hard parses：其中硬解析的次数，硬解析太多，说明SQL重用率不高。
每秒产生的硬解析次数, 每秒超过100次，就可能说明你绑定使用的不好，也可能是共享池设置不合理。
这时候可以启用参数cursor_sharing=similar|force，该参数默认值为exact。但该参数设置为similar时，存在bug，可能导致执行计划的不优。
Sorts：每秒/每事务的排序次数
Logons：每秒/每事务登录的次数
Executes：每秒/每事务SQL执行次数
Transactions：每秒事务数.每秒产生的事务数，反映数据库任务繁重与否。
Blocks changed per Read：表示逻辑读用于修改数据块的比例.在每一次逻辑读中更改的块的百分比。
Recursive Call：递归调用占所有操作的比率.递归调用的百分比，如果有很多PL/SQL，那么这个值就会比较高。
Rollback per transaction：每事务的回滚率.看回滚率是不是很高，因为回滚很耗资源 ,如果回滚率过高,
可能说明你的数据库经历了太多的无效操作 ,过多的回滚可能还会带来Undo Block的竞争
该参数计算公式如下: Round(User rollbacks / (user commits + user rollbacks) ,4)* 100% 。
Rows per Sort：每次排序的行数
注:
Oracle的硬解析和软解析
提到软解析(soft prase)和硬解析(hard prase)，就不能不说一下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。
诚然，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。
Instance Efficiency Percentages (Target 100%)
Buffer Nowait %:
100.00
Redo NoWait %:
100.00
Buffer Hit %:
98.72
In-memory Sort %:
99.86
Library Hit %:
99.97
Soft Parse %:
99.92
Execute to Parse %:
89.09
Latch Hit %:
99.99
Parse CPU to Parse Elapsd %:
7.99
% Non-Parse CPU:
99.95
本节包含了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OLTP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%阀值），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 Hit99%，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。
Shared Pool Statistics
Begin
End
Memory Usage %:
47.19
47.50
% SQL with executions1:
88.48
79.81
% Memory for SQL w/exec1:
79.99
73.52
Memory Usage %：对于一个已经运行一段时间的数据库来说，共享池内存使用率，应该稳定在75%-90%间，
如果太小，说明Shared Pool有浪费，而如果高于90，说明共享池中有争用，内存不足。
这个数字应该长时间稳定在75%～90%。如果这个百分比太低，表明共享池设置过大，带来额外的管理上的负担，从而在某些条件下会导致性能的下降。
如果这个百分率太高，会使共享池外部的组件老化，如果SQL语句被再次执行，这将使得SQL语句被硬解析。
在一个大小合适的系统中，共享池的使用率将处于75%到略低于90%的范围内.
SQL with executions1：执行次数大于1的sql比率，如果此值太小，说明需要在应用中更多使用绑定变量，避免过多SQL解析。
重庆分公司
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