oracle的快照和基线

发布时间:2020-07-09 22:14:20 作者:sunhuabin2016
来源:网络 阅读:778

1.查看当前的AWR保存策略
select * from dba_hist_wr_control;

DBID,SNAP_INTERVAL,RETENTION,TOPNSQL
860524039,+00 01:00:00.000000,+07 00:00:00.000000,DEFAULT

以上结果表示,每小时产生一个SNAPSHOT,保留7天

2.调整AWR配置
AWR配置都是通过dbms_workload_repository包进行配置

2.1调整AWR产生snapshot的频率和保留策略,如:如将收集间隔时间改为30 分钟一次。并且保留5天时间(注:单位都是为分钟):
exec dbms_workload_repository.modify_snapshot_settings(interval=>30, retention=>5*24*60);

2.2关闭AWR,把interval设为0则关闭自动捕捉快照

2.3手工创建一个快照
exec DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.CREATE_SNAPSHOT ();

2.4 查看快照
select * from sys.wrh$_active_session_history

2.5手工删除指定范围的快照
exec WORKLOAD_REPOSITORY.DROP_SNAPSHOT_RANGE(low_snap_id => 22, high_snap_id => 32, dbid => 3310949047);

2.6创建baseline
exec dbms_workload_repository.create_baseline (56,59,'apply_interest_1')

2.7删除baseline
exec DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.DROP_BASELINE(baseline_name => ' apply_interest_1', cascade => FALSE);


3.生产AWR报告
$ORACLE_HOME/rdbms/admin/awrrpt.sql

 

4.1 Snapshots( 快照)

  前面操作报表生成时,snap这个关键字已经出现过多次了,想必你对它充满了疑惑,这个东西是哪来的咋来的谁让它来的呢?事实上,Snap是Snapshot的简写,这正是AWR在自动性方面的体现,虽然你没有创建,但是AWR自动帮你创建了(当然也可以手动创建snapshot),并且是定时(每小时)创建,定期清除(保留最近7天)。

  Snapshots 是一组某个时间点时历史数据的集合,这些数据就可被ADDM(Automatic Database Diagnostic Monitor)用来做性能对比。默认情况下,AWR能够自动以每小时一次的频率生成Snapshots性能数据,并保留7天,,如果需要的话,DBA可以通过DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY过程手动创建、删除或修改snapshots。

4.1.1  手动创建Snapshots

  手动创建Snapshots,通过DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.CREATE_SNAPSHOT过程,例如:

SQL> exec dbms_workload_repository.create_snapshot();

  然后可以通过DBA_HIST_SNAPSHOT 视图查看刚刚创建的Snapshots信息。

4.1.2  手动删除Snapshots

  删除Snapshots是使用DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY包的另一个过程:DROP_SNAPSHOT_RANGE,该过程在执行时可以通过指定snap_id的范围的方式一次删除多个Snapshots,例如:

SQL> select count(0) from dba_hist_snapshot where snap_id between 7509 and 7518;

  COUNT(0)

----------

        10

SQL> begin

  2   dbms_workload_repository.drop_snapshot_range(

  3     low_snap_id => 7509,

  4     high_snap_id => 7518,

  5     dbid => 3812548755);

  6  end;

  7  /

PL/SQL procedure successfully completed.

SQL> select count(0) from dba_hist_snapshot where snap_id between 7509 and 7518;

  COUNT(0)

----------

  注意当snapshots被删除的话,与其关联的ASH记录也会级联删除。

4.1.3  修改Snapshots设置

  通过MODIFY_SNAPSHOT_SETTINGS过程,DBA可以调整包括快照收集频率、快照保存时间、以及捕获的SQL数量三个方面的设置。分别对应MODIFY_SNAPSHOT_SETTINGS的三个参数:

  查看当前快照收集的相关设置,可以通过DBA_HIST_WR_CONTROL视图查看,例如:

SQL> select * from dba_hist_wr_control;


      DBID SNAP_INTERVAL            RETENTION            TOPNSQL

---------- ------------------------ -------------------- ----------

  又比如通过MODIFY_SNAPSHOT_SETTTINGS过程修改snap_intrval的设置:

SQL> exec dbms_workload_repository.modify_snapshot_settings(interval=>120);

PL/SQL procedure successfully completed.

SQL> select * from dba_hist_wr_control;


      DBID SNAP_INTERVAL            RETENTION            TOPNSQL

---------- ------------------------ -------------------- ----------

4.2 Baselines( 基线)

  Baseline ,直译的话叫做基线,顾名思义的方式理解,就是用于比较的基本线。因为Baseline中包含指定时间点时的性能数据,因此就可以用来与其它时间点时的状态数据做对比,以分析性能问题。

  创建Baseline时,Snapshots是做为其中的一个组成部分存在,因此一般来说当AWR自动维护快照时,如果定义过baseline,与baseline相关的快照不会被删除,即使是过期的快照,这样就相当于手动保留了一份统计数据的历史信息,DBA可以在适当的时间将其与现有的快照进行对比,以生成相关的统计报表。

  用户可以通过DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY包中的相关过程,手动的创建或删除Baseline。

4.2.1  创建Baseline

  创建Baseline使用CREATE_BASELINE过程,执行该过程时分别指定开始和结果的snap_id,然后为该baseline定义一个名称即可,例如:

SQL> BEGIN

  2    DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.CREATE_BASELINE(start_snap_id => 7550,

  3                                             end_snap_id   => 7660,

  4                                             baseline_name => ¨am_baseline¨);

  5  END;

  6  /

PL/SQL procedure successfully completed.

SQL> select dbid,baseline_name,start_snap_id,end_snap_id from dba_hist_baseline;

      DBID BASELINE_NAME        START_SNAP_ID END_SNAP_ID

---------- -------------------- ------------- -----------

4.2.2  删除Baseline

  删除Baseline使用DROP_BASELINE过程,删除时可以通过cascade参数选择是否将其关联的Snapshots级别进行删除,例如:

SQL> BEGIN

  2    DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.DROP_BASELINE(baseline_name => ¨am_baseline¨,

  3                                           cascade       => true);

  4  END;

  5  /

PL/SQL procedure successfully completed.

SQL> select * from dba_hist_baseline;

no rows selected

SQL> select * from dba_hist_snapshot where snap_id between 7550 and 7660;

  如上例中所示,删除时指定了cascade参数值为true,对应的snap也被级联删除了。

 

不管是EM也好,或是前面演示中使用的awr*.sql脚本也好,实质都是访问ORACLE中的部分相关视图来生成统计数据,因此如果DBA对自己的理解能力有足够的自信,也可以直接查询动态性能视图(或相关数据字典)的方式来获取自己想要的那部分性能数据。ORACLE将这部分性能统计数据保存在DBA_HIST开头的数据字典中,要查询当前实例所有能够访问的DBA_HIST字典,可以通过下列语句:

SQL> select * from dict where table_name like ¨DBA_HIST%¨;

TABLE_NAME COMMENTS

------------------------------ --------------------------------------------------------------------------------

DBA_HIST_DATABASE_INSTANCE Database Instance Information

DBA_HIST_SNAPSHOT Snapshot Information

DBA_HIST_SNAP_ERROR Snapshot Error Information

DBA_HIST_BASELINE Baseline Metadata Information

DBA_HIST_WR_CONTROL Workload Repository Control Information

DBA_HIST_DATAFILE Names of Datafiles

DBA_HIST_FILESTATXS Datafile Historical Statistics Information

DBA_HIST_TEMPFILE Names of Temporary Datafiles

DBA_HIST_TEMPSTATXS Temporary Datafile Historical Statistics Information

DBA_HIST_COMP_IOSTAT I/O stats aggregated on component level

DBA_HIST_SQLSTAT SQL Historical Statistics Information

DBA_HIST_SQLTEXT SQL Text

......................

  ORACLE 数据库中以DBA_HIST命名的视图非常多,下面简单介绍几个,比如说:

V$ACTIVE_SESSION_HISTORY

  该视图由ASH自动维护,以每秒一次的频率收集当前系统中活动session的信息。虽然说是记录SESSION的历史记录,不过该视图与V$SESSION还是有差异的。

SQL> desc v$active_session_history;

Name Type Nullable Default Comments

------------------------- ------------ -------- ------- --------

SAMPLE_ID NUMBER Y

SAMPLE_TIME TIMESTAMP(3) Y

SESSION_ID NUMBER Y

SESSION_SERIAL# NUMBER Y

USER_ID NUMBER Y

SQL_ID VARCHAR2(13) Y

SQL_CHILD_NUMBER NUMBER Y

SQL_PLAN_HASH_VALUE NUMBER Y

FORCE_MATCHING_SIGNATURE NUMBER Y

SQL_OPCODE NUMBER Y

PLSQL_ENTRY_OBJECT_ID NUMBER Y

PLSQL_ENTRY_SUBPROGRAM_ID NUMBER Y

PLSQL_OBJECT_ID NUMBER Y

PLSQL_SUBPROGRAM_ID NUMBER Y

SERVICE_HASH NUMBER Y

SESSION_TYPE VARCHAR2(10) Y

SESSION_STATE VARCHAR2(7) Y

QC_SESSION_ID NUMBER Y

QC_INSTANCE_ID NUMBER Y

BLOCKING_SESSION NUMBER Y

BLOCKING_SESSION_STATUS VARCHAR2(11) Y

BLOCKING_SESSION_SERIAL# NUMBER Y

EVENT VARCHAR2(64) Y

EVENT_ID NUMBER Y

EVENT# NUMBER Y

SEQ# NUMBER Y

P1TEXT VARCHAR2(64) Y

P1 NUMBER Y

P2TEXT VARCHAR2(64) Y

P2 NUMBER Y

P3TEXT VARCHAR2(64) Y

P3 NUMBER Y

WAIT_CLASS VARCHAR2(64) Y

WAIT_CLASS_ID NUMBER Y

WAIT_TIME NUMBER Y

TIME_WAITED NUMBER Y

XID RAW(8) Y

CURRENT_OBJ# NUMBER Y

CURRENT_FILE# NUMBER Y

CURRENT_BLOCK# NUMBER Y

PROGRAM VARCHAR2(48) Y

MODULE VARCHAR2(48) Y

ACTION VARCHAR2(32) Y

  v$session 中与操作相关的列均被收集,除此之外还冗余了部分列,这是为了方便DBA查询V$ACTIVE_SESSION_HISTORY时能够快速获取到自己需要的数据。

DBA_HIST_ACTIVE_SESS_HISTORY

  该视图与V$ACTIVE_SESSION_HISTORY的结构灰常灰常灰常的想像,功能也灰常灰常灰常的类似,都是记录活动session的操作记录,所不同点在于,V$ACTIVE_SESSION_HISTORY是ORACLE自动在内存中维护的,受制于其可用内存区限制,并非所有记录都能保存,而DBA_HIST_ACTIVE_SESS_HISTORY视图则是维护到磁盘中的。简单理解的话,就是说通常情况下,DBA_HIST_ACTIVE_SESS_HISTORY视图的数据量要比V$ACTIVE_SESSION_HISTORY的多。

DBA_HIST_DATABASE_INSTANCE

  该视图用来显示数据库和实例的信息,比如DBID,实例名,数据库版本等等信息,生成报表中第一行表格,就是由该视图生成的。如图:

  oracle的快照和基线

  如果你去分析awrrpt.sql脚本的话,会发现其中有如下脚本,上述表格中显示的内容信息,正是来自于下列脚本:

select distinct

(case when cd.dbid = wr.dbid and

cd.name = wr.db_name and

ci.instance_number = wr.instance_number and

ci.instance_name = wr.instance_name

then ¨* ¨

else ¨ ¨

end) || wr.dbid dbbid

, wr.instance_number instt_num

, wr.db_name dbb_name

, wr.instance_name instt_name

, wr.host_name host

DBA_HIST_SNAPSHOT

  该视图用来记录当前数据库收集到的快照信息。相信朋友应该还记得之前使用脚本生成报表时,输入完快照区间后显示的一堆列表,没错,那正是DBA_HIST_SNAPSHOT记录的内容,该段功能对应的代码如下:

select to_char(s.startup_time,¨dd Mon "at" HH24:mi:ss¨) instart_fmt

, di.instance_name inst_name

, di.db_name db_name

, s.snap_id snap_id

, to_char(s.end_interval_time,¨dd Mon YYYY HH24:mi¨) snapdat

, s.snap_level lvl

from dba_hist_snapshot s

, dba_hist_database_instance di

where s.dbid = :dbid

and di.dbid = :dbid

and s.instance_number = :inst_num

and di.instance_number = :inst_num

and di.dbid = s.dbid

and di.instance_number = s.instance_number

and di.startup_time = s.startup_time

and s.end_interval_time >= decode( &num_days

, 0 , to_date(¨31-JAN-9999¨,¨DD-MON-YYYY¨)

, 3.14, s.end_interval_time

, to_date(:max_snap_time,¨dd/mm/yyyy¨) - (&num_days-1))

 


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