(轉)學習Oracle動態效能表-(4)-V$SYSSTAT

類似於v$sesstat，該檢視儲存下列的統計資訊：

1>.事件發生次數的統計(如：user commits)

2>.資料產生，存取或者操作的total列(如：redo size)

3>.如果TIMED_STATISTICS值為true,則統計花費在執行操作上的總時間(如：CPU used by this session)

v$sysstat檢視常用列介紹：

l        STATISTIC#:標識

l        NAME:統計項名稱

l        VALUE:資源使用量

該檢視還有一列class-統計類別但極少會被使用，各類資訊如下：

1代表事例活動

2代表Redo buffer活動

4代表鎖

8代表資料緩衝活動

16代表OS活動

32代表並行活動

64代表表訪問

128代表除錯資訊

注意：Statistic#的值在不同版本中各不相同，使用時要用Name做為查詢條件而不要以statistic#的值做為條件。

使用v$sysstat中的資料

　　該檢視中資料常被用於監控系統效能。如buffer cache命中率、軟解析率等都可從該檢視資料計算得出。

　　該檢視中的資料也被用於監控系統資源使用情況，以及系統資源利用率的變化。正因如此多的效能資料，檢查某區間內系統資源使用情況可以這樣做，在一個時間段開始時建立一個檢視資料快照，結束時再建立一個，二者之間各統計項值的不同(end value - begin value)即是這一時間段內的資源消耗情況。這是工具的常用方法，諸如Statspack以及BSTAT/ESTAT都是如此。

　　為了對比某個區間段的資料，源資料可以被格式化（每次事務，每次執行，每秒鐘或每次登陸），格式化後資料更容易從兩者中鑑別出差異。這類的對比在升級前，升級後或僅僅想看看一段時間內使用者數量增長或資料增加如何影響資源使用方面更加實用。

　　你也可以使用v$sysstat資料透過查詢v$system_event檢視來檢查資源消耗和資源回收。

V$SYSSTAT中的常用統計

　　V$SYSSTAT中包含多個統計項，這部分介紹了一些關鍵的v$sysstat統計項，在調優方面相當有用。下列按字母先後排序：

資料庫使用狀態的一些關鍵指標：

l        CPU used by this session：所有session的cpu佔用量，不包括後臺程式。這項統計的單位是百分之x秒.完全呼叫一次不超過10ms

l        db block changes：那部分造成SGA中資料塊變化的insert,update或delete運算元這項統計可以大概看出整體資料庫狀態。在各項事務級別，這項統計指出髒快取比率。

l        execute count：執行的語句數量(包括遞迴sql)

l        logons current：當前連線到例項的Sessions。如果當前有兩個快照則取平均值。

l        logons cumulative：自例項啟動後的總登陸次數。

l        parse count (hard)：在shared pool中解析呼叫的未命中次數。當sql語句執行並且該語句不在shared pool或雖然在shared pool但因為兩者存在部分差異而不能被使用時產生硬解析。如果一條sql語句原文與當前存在的相同，但查詢表不同則認為它們是兩條不同語句，則硬解析即會發生。硬解析會帶來cpu和資源使用的高昂開銷，因為它需要oracle在shared pool中重新分配記憶體，然後再確定執行計劃，最終語句才會被執行。

l        parse count (total)：解析呼叫總數，包括軟解析和硬解析。當session執行了一條sql語句，該語句已經存在於shared pool並且可以被使用則產生軟解析。當語句被使用(即共享)所有資料相關的現有sql語句(如最最佳化的執行計劃)必須同樣適用於當前的宣告。這兩項統計可被用於計算軟解析命中率。

l        parse time cpu：總cpu解析時間(單位：10ms)。包括硬解析和軟解析。

l        parse time elapsed：完成解析呼叫的總時間花費。

l        physical reads：OS blocks read數。包括插入到SGA快取區的物理讀以及PGA中的直讀這項統計並非i/o請求數。

l        physical writes：從SGA快取區被DBWR寫到磁碟的資料塊以及PGA程式直寫的資料塊數量。

l        redo log space requests：在redo logs中服務程式的等待空間，表示需要更長時間的log switch。

l        redo size：redo發生的總次數(以及因此寫入log buffer)，以byte為單位。這項統計顯示出update活躍性。

l        session logical reads：邏輯讀請求數。

l        sorts (memory) and sorts (disk)：sorts(memory)是適於在SORT_AREA_SIZE(因此不需要在磁碟進行排序)的排序操作的數量。sorts(disk)則是由於排序所需空間太大，SORT_AREA_SIZE不能滿足而不得不在磁碟進行排序操作的數量。這兩項統計通常用於計算in-memory sort ratio。

l        sorts (rows):列排序總數。這項統計可被'sorts (total)'統計項除盡以確定每次排序的列。該項可指出資料卷和應用特徵。

l        table fetch by rowid：使用ROWID返回的總列數(由於索引訪問或sql語句中使用了'where rowid=&rowid'而產生)

l        table scans (rows gotten)：全表掃描中讀取的總列數

l        table scans (blocks gotten)：全表掃描中讀取的總塊數，不包括那些split的列。

l        user commits + user rollbacks：系統事務起用次數。當需要計算統計中每項事務比率時該項可以被做為除數。例如，計算事務中邏輯讀，可以使用下列公式：session logical reads / (user commits + user rollbacks)。

注：SQL語句的解析有軟解析soft parse與硬解析hard parse之說，以下是5個步驟：

1：語法是否合法(sql寫法)

2：語義是否合法(許可權，物件是否存在)

3：檢查該sql是否在公享池中存在

--如果存在,直接跳過4和5,執行sql.此時算soft parse

4：選擇執行計劃

5：產生執行計劃

--如果5個步驟全做,這就叫hard parse.

注意物理I/O

　　oracle報告物理讀也許並未導致實際物理磁碟I/O操作。這完全有可能因為多數都有快取檔案，可能是那些塊在被讀取。塊也可能存於磁碟或控制級快取以再次避免實際I/O。Oracle報告有物理讀也許僅僅表示被請求的塊並不在快取中。

由V$SYSSTAT得出例項效率比(Instance Efficiency Ratios)

下列是些典型的instance efficiency ratios由v$sysstat資料計算得來，每項比率值應該儘可能接近1：

l        Buffer cache hit ratio：該項顯示buffer cache大小是否合適。

公式：1-((physical reads-physical reads direct-physical reads direct (lob)) / session logical reads)

執行：

select1-((a.value-b.value-c.value)/d.value)

fromv$sysstat a,v$sysstat b,v$sysstat c,v$sysstat d

wherea.name='physical reads'and

        b.name='physical reads direct'and

        c.name='physical reads direct (lob)'and

        d.name='session logical reads';

l        Soft parse ratio：這項將顯示系統是否有太多硬解析。該值將會與原始統計資料對比以確保精確。例如，軟解析率僅為0.2則表示硬解析率太高。不過，如果總解析量(parse count total)偏低，這項值可以被忽略。

公式：1 - ( parse count (hard) / parse count (total) )

執行：

select1-(a.value/b.value)

fromv$sysstat a,v$sysstat b

Wherea.name='parse count (hard)'andb.name='parse count (total)';

l        In-memory sort ratio：該項顯示記憶體中完成的排序所佔比例。最理想狀態下，在OLTP系統中，大部分排序不僅小並且能夠完全在記憶體裡完成排序。

公式：sorts (memory) / ( sorts (memory) + sorts (disk) )

執行：

selecta.value/(b.value+c.value)

fromv$sysstat a,v$sysstat b,v$sysstat c

wherea.name='sorts (memory)'and

        b.name='sorts (memory)'andc.name='sorts (disk)';

l        Parse to execute ratio：在生產環境，最理想狀態是一條語句一次解析多數執行。

公式：1 - (parse count/execute count)

執行：

select1-(a.value/b.value)

fromv$sysstat a,v$sysstat b

wherea.name='parse count (total)'andb.name='execute count';

l        Parse CPU to total CPU ratio：該項顯示總的CPU花費在執行及解析上的比率。如果這項比率較低，說明系統執行了太多的解析。

公式：1 - (parse time cpu / CPU used by this session)

執行：

select1-(a.value/b.value)

fromv$sysstat a,v$sysstat b

wherea.name='parse time cpu'and

       b.name='CPU used by this session';

l        Parse time CPU to parse time elapsed：通常，該項顯示鎖競爭比率。這項比率計算

是否時間花費在解析分配給CPU進行週期運算(即生產)。解析時間花費不在CPU週期運算通常表示由於鎖競爭導致了時間花費

公式：parse time cpu / parse time elapsed

執行：

selecta.value/b.value

fromv$sysstat a,v$sysstat b

wherea.name='parse time cpu'andb.name='parse time elapsed';

從V$SYSSTAT獲取負載間檔(Load Profile)資料

　　負載間檔是監控系統吞吐量和負載變化的重要部分，該部分提供如下每秒和每個事務的統計資訊：logons cumulative, parse count (total), parse count (hard), executes, physical reads, physical writes, block changes, and redo size.

　　被格式化的資料可檢查'rates'是否過高，或用於對比基線資料設定為識別system profile在期間如何變化。例如，計算每個事務中block changes可用如下公式：

db block changes / ( user commits + user rollbacks )

執行：

selecta.value/(b.value+c.value)

fromv$sysstat a,v$sysstat b,v$sysstat c

wherea.name='db block changes'and

       b.name='user commits'andc.name='user rollbacks';

其它計算統計以衡量負載方式，如下：

l        Blocks changed for each read：這項顯示出block changes在block reads中的比例。它將指出是否系統主要用於只讀訪問或是主要進行諸多資料操作(如：inserts/updates/deletes)

公式：db block changes / session logical reads

執行：

selecta.value/b.value

fromv$sysstat a,v$sysstat b

wherea.name='db block changes'and

        b.name='session logical reads';

l        Rows for each sort：

公式：sorts (rows) / ( sorts (memory) + sorts (disk) )

執行：

selecta.value/(b.value+c.value)

fromv$sysstat a,v$sysstat b,v$sysstat c

wherea.name='sorts (rows)'and

        b.name='sorts (memory)'andc.name='sorts (disk)';