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Oracle中各個命中率的總結及調優

Oracle中各個命中率的總結及調優

關於Oracle中各個命中率的計算以及相關的調優

1)Library Cache的命中率:

.計算公式:Library Cache Hit Ratio = sum(pinhits) / sum(pins)

SQL>SELECT SUM(pinhits)/sum(pins)  

     FROM V$LIBRARYCACHE;

通常在98%以上,否則,需要要考慮加大共享池,繫結變數,修改cursor_sharing等引數。

2)計算共享池記憶體使用率:

SQL>SELECT (1 - ROUND(BYTES / (&TSP_IN_M * 1024 * 1024), 2)) * 100 || '%'

     FROM V$SGASTAT

     WHERE NAME = 'free memory' AND POOL = 'shared pool';

其中: &TSP_IN_M是你的總的共享池的SIZE(M)

共享池記憶體使用率,應該穩定在75%-90%間,太小浪費記憶體,太大則記憶體不足。

查詢空閒的共享池記憶體:

SQL>SELECT * FROM V$SGASTAT

     WHERE NAME = 'free memory' AND POOL = 'shared pool';

3)db buffer cache命中率:

計算公式:Hit ratio = 1 - [physical reads/(block gets + consistent gets)]

SQL>SELECT NAME, PHYSICAL_READS, DB_BLOCK_GETS, CONSISTENT_GETS,

      1 - (PHYSICAL_READS / (DB_BLOCK_GETS + CONSISTENT_GETS)) "Hit Ratio"

      FROM V$BUFFER_POOL_STATISTICS

      WHERE NAME='DEFAULT';

通常應在90%以上,否則,需要調整,加大DB_CACHE_SIZE


另外一種計算命中率的方法(摘自
ORACLE
官方文件<<資料庫效能優化>>):

命中率的計算公式為: Hit Ratio = 1 - ((physical reads - physical reads direct - physical reads direct (lob)) / (db block gets + consistent gets - physical reads direct - physical 

reads direct (lob))

分別代入上一查詢中的結果值,就得出了Buffer cache的命中率

SQL>SELECT NAME, VALUE

     FROM V$SYSSTAT

     WHERE NAME IN('session logical reads',

'physical reads',

'physical reads direct',

               'physical reads direct (lob)',

               'db block gets', 'consistent gets');


4)資料緩衝區命中率:

SQL> select value from v$sysstat where name ='physical reads';

SQL> select value from v$sysstat where name ='physical reads direct';

SQL> select value from v$sysstat where name ='physical reads direct (lob)';

SQL> select value from v$sysstat where name ='consistent gets';

SQL> select value from v$sysstat where name = 'db block gets';

這裡命中率的計算應該是

令 x = physical reads direct + physical reads direct (lob)

命中率 =100 - ( physical reads - x) / (consistent gets + db block gets - x)*100

通常如果發現命中率低於90%,則應該調整應用可可以考慮是否增大資料緩衝區


5)共享池的命中率:

SQL> select sum(pinhits-reloads)/sum(pins)*100 "hit radio" from v$librarycache;

假如共享池的命中率低於95%,就要考慮調整應用(通常是沒使用
bi
nd var )或者增加記憶體


6)計算在記憶體中排序的比率:

SQL>SELECT * FROM v$sysstat t WHERE NAME='sorts (memory)';—查詢記憶體排序數

SQL>SELECT * FROM v$sysstat t WHERE NAME='sorts (disk)';—查詢磁碟排序數

--caculate sort in memory ratio

SQL>SELECT round(&sort_in_memory/(&sort_in_memory+&sort_in_disk),4)*100||'%' FROM dual;

此比率越大越好,太小整要考慮調整,加大PGA


7)PGA的命中率:

計算公式:BP x 100 / (BP + EBP)

BP: bytes processed

EBP: extra bytes read/written

SQL>SELECT * FROM V$PGASTAT WHERE NAME='cache hit percentage';

或者從OEM的圖形介面中檢視

我們可以檢視一個檢視以獲取Oracle的建議值:

SQL>SELECT round(PGA_TARGET_FOR_ESTIMATE/1024/1024) target_mb,

       ESTD_PGA_CACHE_HIT_PERCENTAGE cache_hit_perc,

       ESTD_OVERALLOC_COUNT

       FROM V$PGA_TARGET_ADVICE;

The output of this query might look like the following:


TARGET_MB CACHE_HIT_PERC ESTD_OVERALLOC_COUNT

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

   63              23                   367

125              24                    30

250              30                     3

  375              39                     0

500              58                     0

600              59                     0

700              59                     0

800              60                     0

900              60                     0

在此例中:PGA至少要分配375M

我個人認為PGA命中率不應該低於50%

以下的SQL統計sql語句執行在三種模式的次數: optimal memory size, one-pass memory size, multi-pass memory size:

SQL>SELECT name profile, cnt, decode(total, 0, 0, round(cnt*100/total,4)) percentage

    FROM (SELECT name, value cnt, (sum(value) over ()) total FROM V$SYSSTAT WHERE name like 'workarea exec%'); 

8)共享區字典快取區命中率

計算公式:SUM(gets - getmisses - usage -fixed) / SUM(gets)

命中率應大於0.85

SQL>select sum(gets-getmisses-usage-fixed)/sum(gets)

  from v$rowcache;


9)資料快取記憶體區命中率

計算公式:1-(physical reads / (db block gets + consistent gets))

命中率應大於0.90最好

SQL>select name,value

  from v$sysstat

  where name in ('physical reads','db block gets','consistent gets');


10)共享區庫快取區命中率

計算公式:SUM(pins - reloads) / SUM(pins)

命中率應大於0.99

SQL>select sum(pins-reloads)/sum(pins)

  from v$librarycache;

11)檢測回滾段的爭用

SUM(waits)值應小於SUM(gets)值的1%

SQL>select sum(gets),sum(waits),sum(waits)/sum(gets)

  from v$rollstat;


12)檢測回滾段收縮次數

SQL>select name,shrinks

  from v$rollstat, v$rollname

  where v$rollstat.usn = v$rollname.usn;

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

幾個常用的檢查語句

1. 查詢排序最多的SQL:

SQL>SELECT HASH_VALUE, SQL_TEXT, SORTS, EXECUTIONS

    FROM V$SQLAREA

    ORDER BY SORTS DESC;

2.查詢磁碟讀寫最多的SQL:

SQL>SELECT * FROM

   (SELECT sql_text,disk_reads "total disk" , executions "total exec",disk_reads/executions "disk/exec" FROM v$sql WHERE executions>0 and is_obsolete='N' ORDER BY 4 desc)

   WHERE ROWNUM<11 ;

3.查詢工作量最大的SQL(實際上也是按磁碟讀寫來排序的):

SQL>select substr(to_char(s.pct, '99.00'), 2) || '%' load,s.executions executes,p.sql_text

    from(select address,disk_reads,executions,pct,rank() over (order by disk_reads desc) ranking from

   (select address,disk_reads,executions,100 * ratio_to_report(disk_reads) over () pct

    from sys.v_$sql

   where command_type != 47)

   where disk_reads > 50 * executions) s,sys.v_$sqltext p

   where s.ranking <= 5 and p.address = s.address

   order by 1, s.address, p.piece;

4. 用下列SQL工具找出低效SQL:

SQL>select executions,disk_reads,buffer_gets,round((buffer_gets-disk_reads)/buffer_gets,2) Hit_radio,round(disk_reads/executions,2) reads_per_run,sql_text

From v$sqlarea

Where executions>0 and buffer_gets >0 and (buffer_gets-disk_reads)/buffer_gets<0.8

Order by 4 desc;

5、根據sid檢視對應連線正在執行的sql

SQL>select /*+ push_subq 

*/command_type,sql_text,sharable_mem,persistent_mem,runtime_mem,sorts,version_count,loaded_versions,open_versions,users_opening,executions,users_executing,loads,first_load_time,in

validations,parse_calls,disk_reads,buffer_gets,rows_processed,sysdate start_time,sysdate finish_time,’>’||address sql_address,’N’status

From v$sqlarea

Where address=(select sql_address from v$session where sid=&sid);


***************Oracle 緩衝區命中率低的分析及解決辦法******************

首先確定下面的查詢結果:

1,緩衝區命中率的查詢(是否低於90%):

select round((1 - sum(decode(name,'physical reads',value,0)) /

(sum(decode(name,'db block gets',value,0)) + sum(decode(name,'consistent gets',value,0))) ),4) *100 || '%' chitrati

from v$sysstat;

2,使用率的查詢(有無free狀態的資料快.):

select count(*), status from v$bh group by status ;

3,相關等待事件的查詢(是否有相關等待事件)

select event,total_waits from v$system_event where event in ('free buffer waits');

4,當前大小(是否已經很大)

select value/1024/1024 cache_size from v$parameter where name='db_cache_size'

5,top等待事件分析(Db file scatered read的比率是否大)

select event ,total_waits,suml

from

(select event,total_waits,round(total_waits/sumt*100,2)||'%' suml

from

(select event,total_waits from v$system_event ),

(select sum(total_waits) sumt from v$system_event)

order by total_waits desc)

where rownum<6

and event not like 'rdbms%'

and event not like 'pmon%'

and event not like 'SQL*Net%'

and event not like 'smon%';

6,db_cache_advice建議值(9i後的新特性,可以根據他更好的調整cache_size)

select block_size,size_for_estimate,size_factor,estd_physical_reads from v$db_cache_advice;

說明分析:

緩衝區命中率(低於90的命中率就算比較低的).

沒有free不一定說明需要增加,還要結合當前cache_size的大小(我們是否還可以再增大,是否有需要增加硬體,增加開銷), 

空閒緩衝區等待說明程序找不到空閒緩衝區,並通過寫出灰緩衝區,來加速資料庫寫入器生成空閒緩衝區,當DBWn將塊寫入磁碟後,灰資料緩衝區將被釋放,以便重新使用.產生這種原因主要是:

1,DBWn可能跟不上寫入灰緩衝區:i/0系統較慢,儘量將檔案均勻的分佈於所有裝置,

2,緩衝區過小或過大。

3,可以增加db_writer_processes數量。

4,可能有很大的一個事物,或者連續的大事物

我們需要長期觀察這個事件是否長期存在並數值一直在增大,如果一直在增大,則說明需要增大db_cache大小.或優化sql. 

資料分散讀等待,通常表現存在著與全表掃描相關的等待,邏輯讀時,在記憶體中進行的全表掃描一般是零散地,而並非連續的被分散到緩衝區的各個部分,可能有索引丟失,或被仰制索引的存在。該等待時

間在資料庫會話等待多塊io讀取結束的時候產生,並把指定的塊數離散的分佈在資料緩衝區。這意味這全表掃描過多,或者io不足或爭用,

存在這個事件,多數都是問題的,這說明大量的全部掃描而未採用索引.

db_cache_advice對我們調整db_cache_size大小有一定的幫助,但這只是一個參考,不一定很精確。

通過上面6種情況的綜合分析,判斷是否需要增加大cache_size. 或者把常用的(小)表放到keep區。

但多數的時候做這些不會解決質的問題,

而真正的問題主要是對sql語句的優化(如:是否存在大量的全表掃描等)

索引是在不需要改變程式的情況下,對資料庫效能,sql語句提高的最實用的方法.

我在生產中遇到過類似的問題,200M的cache_size,命中率很低21%,但通過對sql語句的優化(新增索引,避免全表掃描),命中率增加到96%,程式執行時間由原來的2小時減少到不到10分鐘.

這就提到了怎麼定位高消耗的sql問題.全表掃描的問題,在這裡不做細緻的解說,這裡只說明方法,我會在相關的章節專門介紹怎麼使用這些工具

1,sql_trace跟蹤session.用tkprof 分別輸出磁碟讀,邏輯讀,執行時間長的sql進行優化.這些高消耗的sql一般都伴隨著全表掃描.

2,statspack分析.在系統繁忙時期進行時間點的統計分析,產看TOP事件是否有Db file scatered read.並檢視TOP sql語句是否存在問題等.

注:電腦學習網首發。

還要說一句:當然在硬體允許的情況下,儘量增大db_cache_size 減少磁碟讀,但並不是越大越好,一定要根據自己的庫資料量的程度來調節,因為大的db_cache_size同樣會增大資料庫管理的開銷,當然

可能開銷並不會明顯的影響資料庫的效能,硬體價格也越來越低,這就需要我們具體問題具體分析了,在我看來物盡其用就最好了,儘量不要浪費,找到問題的本質。調優是一件很藝術的事。

***********************Oracle資料庫緩衝區命中率***************** 

1、檢視Oracle資料庫緩衝區命中率 

select a.value + b.value "logical_reads", c.value "phys_reads",

    round(100 * ((a.value+b.value)-c.value) / (a.value+b.value)) "BUFFER HIT RATIO"

    from v$sysstat a, v$sysstat b, v$sysstat c

    where a.statistic# = 40 and b.statistic# = 41

    and c.statistic# = 42;

2、Tags: 
oracle
 

資料庫緩衝區命中率:

sql>select value from v$sysstat where name ='physical reads';

value

3714179

sql>select value from v$sysstat where name ='physical reads direct';

value

0

sql>select value from v$sysstat where name ='physical reads direct(lob)';

value

0

sql>select value from v$sysstat where name ='consistent gets';

value

856309623

sql>select value from v$sysstat where name ='db block gets';

value

19847790

這裡命中率的計算應該是

令x=physical reads direct + physical reads direct(lob)

命中率=100-(physical reads -x)/(consistent gets +db block gets -x)*100

通常如果發現命中率低於90%,則應該調整應用可以考慮是否增大資料加


共享池的命中率

sql> select sum(pinhits)/sum(pins)*100 "hit radio" from v$librarycache;

如果共享池的命中率低於95%就要考慮調整應用(通常是沒應用bind var)或者增加記憶體。


關於排序部分

sql> select name,value from v$sysstat where name like '%sort%';

如果我們發現sorts(disk)/(sorts(memory)+sorts(disk))的比例過高,則通常意味著sort_area_size部分記憶體教較小,可考慮調整相應的引數。


關於log_buffer

sql>select name,value from v$sysstat where name in ('redo entries','redo buffer allocation retries');

假如redo buffer allocation retries/redo entries的比例超過1%我們就可以考慮增加log_buffer.