在生產環境中，如果系統已經穩定，調優的空間就會越來越小，但是不代表沒有調優的餘地，可能工作的重心就會更加求穩，sql調優就是一項不間斷的工作，很多工作還是需要前瞻的，如果等到問題嚴重的時候再緊急處理，提前的分析這些潛在問題就會讓你不會總是心跳加快，兩手冒汗。
dba_hist_sqlstat是一個寶庫，很多的sql執行統計資訊都會在其中，可以基於這個資料字典分析很多的特性，比如檢視某條sql語句的效能歷史，分析執行計劃是否穩定等等，這些功能在分析sql語句的時候是相當實用的，畢竟一個awr報告中的sql問題可能只是一個表象，如果結合歷史來看就會分析出更多的因素來。
這個指令碼在<>中提到，而且可以透過網站找到相關的指令碼內容，如果明白了思路，大家想自己定製一下也不錯。
大多數的指令碼可以透過連結找到http://kerryosborne.oracle-guy.com/2009/06/oracle-11g-adaptive-cursor-sharing-acs/

分析某一條sql語句的效能歷史指令碼

set lines 155
col execs for 999,999,999
col avg_etime for 999,999.999
col avg_lio for 999,999,999.9
col begin_interval_time for a30
col node for 99999
break on plan_hash_value on startup_time skip 1
select ss.snap_id, ss.instance_number node, begin_interval_time, sql_id, plan_hash_value,
nvl(executions_delta,0) execs,
(elapsed_time_delta/decode(nvl(executions_delta,0),0,1,executions_delta))/1000000 avg_etime,
(buffer_gets_delta/decode(nvl(buffer_gets_delta,0),0,1,executions_delta)) avg_lio
from DBA_HIST_SQLSTAT S, DBA_HIST_SNAPSHOT SS
where sql_id = nvl('&sql_id','4dqs2k5tynk61')
and ss.snap_id = S.snap_id
and ss.instance_number = S.instance_number
and executions_delta > 0
order by 1, 2, 3
/

指令碼執行情況如下：
SNAP_ID NODE BEGIN_INTERVAL_TIME SQL_ID PLAN_HASH_VALUE EXECS AVG_ETIME AVG_LIO
---------- ------ ------------------------------ ------------- --------------- ------------ ------------ --------------
38878 1 31-MAR-15 05.20.06.216 PM 0xtpfz5pj4prb 1880269335 104 5.702 327,280.7
38879 1 31-MAR-15 05.30.06.754 PM 0xtpfz5pj4prb 119 4.926 326,385.0
38880 1 31-MAR-15 05.40.07.622 PM 0xtpfz5pj4prb 125 4.713 328,324.9
38881 1 31-MAR-15 05.50.08.418 PM 0xtpfz5pj4prb 6 6.461 361,164.7
38884 1 31-MAR-15 06.20.09.984 PM 0xtpfz5pj4prb 21 5.324 321,935.6
38885 1 31-MAR-15 06.30.10.720 PM 0xtpfz5pj4prb 107 5.539 325,886.4
38886 1 31-MAR-15 06.40.11.283 PM 0xtpfz5pj4prb 64 5.432 329,591.9
38887 1 31-MAR-15 06.50.11.900 PM 0xtpfz5pj4prb 110 5.397 326,757.1
38888 1 31-MAR-15 07.00.12.457 PM 0xtpfz5pj4prb 103 5.792 329,023.0
38889 1 31-MAR-15 07.10.13.355 PM 0xtpfz5pj4prb 126 4.682 328,220.6
38890 1 31-MAR-15 07.20.13.848 PM 0xtpfz5pj4prb 128 4.601 326,872.7
38891 1 31-MAR-15 07.30.14.326 PM 0xtpfz5pj4prb 1880269355 131 4.508 328,507.7
38892 1 31-MAR-15 07.40.14.905 PM 0xtpfz5pj4prb 129 4.571 326,210.3
38893 1 31-MAR-15 07.50.15.372 PM 0xtpfz5pj4prb 132 4.468 327,796.7
38894 1 31-MAR-15 08.00.15.889 PM 0xtpfz5pj4prb 113 5.176 328,226.4
38895 1 31-MAR-15 08.10.16.442 PM 0xtpfz5pj4prb 63 5.194 332,234.3
38897 1 31-MAR-15 08.30.17.385 PM 0xtpfz5pj4prb 37 6.175 326,039.1
38898 1 31-MAR-15 08.40.17.922 PM 0xtpfz5pj4prb 76 7.755 327,436.6
38899 1 31-MAR-15 08.50.18.469 PM 0xtpfz5pj4prb 113 5.245 327,478.5
38900 1 31-MAR-15 09.00.18.950 PM 0xtpfz5pj4prb 127 4.614 326,215.6
38901 1 31-MAR-15 09.10.19.458 PM 0xtpfz5pj4prb 74 4.316 332,214.9

如果某些指標突然發生了重大的變化，可以透過效能歷史很清晰的看到，對於plan_hash_value做了斷句處理，如果發生了執行計劃的改變，就會很清楚什麼時間點有了變動，哪些方面的變化等等。

基於dba_hist_sqlstat檢視sql語句的效能歷史

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