Oracle19C AWR报告分析之Load Profile

1、分析数据

2、详细分析

  在Oracle 19C的AWR报告中，Load Profile部分用于概述数据库在一定时间段内的负载情况，特别是数据库的运行效率、资源使用、事务处理、I/O操作等关键指标。这部分提供了数据库性能的总体视图，是分析数据库瓶颈和性能问题的重要起点。

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2.1 Load Profile部分的关键指标及其解释

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1. DB Time (186.7s per second, 6.4s per transaction)

• DB Time 是数据库总的响应时间，单位为秒。186.7s每秒的DB Time是相对较高的，表明数据库正在花费大量的时间在处理请求上。这可能意味着数据库的响应变慢，负载较重，可能存在瓶颈。

  可能的原因：

  • 数据库负载过高，可能是由于大量的并发请求或不优化的SQL查询。
  • 存储I/O瓶颈，可能导致等待事件增加，从而拖慢DB Time。

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2. DB CPU (1.5s per second, 0.1s per transaction)

• DB CPU 是数据库实际使用CPU的时间。从1.5s每秒的DB CPU来看，CPU的使用率相对较低，表明数据库并未完全依赖CPU进行处理。这通常意味着数据库可能并未完全利用CPU资源，而性能瓶颈可能出现在其他地方，如磁盘I/O、锁等待或SQL查询等。

  可能的原因：

  • 系统CPU未达到满负荷，可能是I/O或锁等待等导致DB Time较长。
  • 可能存在低效的查询或应用程序层的问题，使得CPU没有足够发挥作用。

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3. Logical Reads (448,585 blocks per second, 15,273 blocks per transaction)

• Logical Reads 是从数据库缓存中读取的逻辑块数。448,585个逻辑读取/秒和15,273个逻辑读取/事务表明数据库的缓存命中率可能不高，大量的数据读取可能需要从磁盘中加载数据而不是从缓存中读取。

  可能的原因：

  • 缓存未能有效缓存所需的数据，可能是因为缓存配置不当，或者工作集（working set）太大。
  • SQL查询可能没有很好地利用索引，导致全表扫描或更频繁的I/O操作。

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4. Block Changes (20,428.1 blocks per second, 695.5 blocks per transaction)

• Block Changes 是数据库写入磁盘的数据块数。20,428.1块/秒和695.5块/事务可能表明事务提交频繁，数据库进行大量的写操作。

  可能的原因：

  • 高频率的写操作可能是由大量的插入、更新、删除操作引起的，可能是由于应用程序的设计问题。
  • 数据库可能没有对高频操作的表或索引进行适当的优化，导致频繁的写入操作。

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5. Physical Reads (331.9 blocks per second, 11.3 blocks per transaction)

• Physical Reads 是从磁盘中读取的物理块数。331.9块/秒和11.3块/事务表明，数据库有一定数量的物理I/O，可能是由于缓存不够或者数据量太大，无法完全装入内存。

  可能的原因：

  • 数据库的缓存命中率较低，无法有效利用内存缓存。
  • 高并发查询请求导致数据库需要频繁地从磁盘读取数据。

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6. Physical Writes (1,727.6 blocks per second, 58.8 blocks per transaction)

• Physical Writes 是数据库实际写入磁盘的物理块数。1,727.6块/秒和58.8块/事务显示出数据库有一定的物理写入操作，可能导致存储系统的负载增加。

  可能的原因：

  • 写操作较多，可能是由于大量的事务提交和数据的修改操作。需要考虑是否有冗余的写操作，或者是否可以通过批处理来减少写操作的频率。
  • 存储设备可能存在瓶颈，导致写入操作变慢。

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7. SQL Work Area (14.7 MB per second, 0.5 MB per transaction)

• SQL Work Area 是用于执行SQL查询时分配的内存大小。14.7MB每秒和0.5MB每事务表明，在处理SQL查询时，数据库可能需要一定的内存资源，尤其是在复杂查询或排序操作中。

  可能的原因：

  • 复杂的SQL查询，尤其是包含排序、聚合操作的大型查询，可能需要更多的内存资源。
  • 如果数据库内存不足，可能导致大量的磁盘I/O，影响性能。

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8. User Calls (968.1 calls per second, 33.0 calls per transaction)

• User Calls 是数据库接收到的用户请求次数。968.1次/秒和33.0次/事务表明数据库正在处理大量的用户请求。

  可能的原因：

  • 高并发的用户请求可能导致数据库响应变慢，影响整体性能。
  • 应用程序可能未进行请求批处理，导致数据库的处理能力受到限制。

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9. Logons (1.6 logons per second, 0.1 logons per transaction)

• Logons 是用户连接到数据库的次数。1.6次/秒和0.1次/事务显示出一定数量的用户连接，但这个数值相对较低，通常不会对数据库性能构成很大压力。

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10. Redos (3,204,501 bytes total redo size)

• Redo size 表示数据库写入日志的总量，3,204,501字节的重做日志大小可能表明，数据库中存在大量的DML（数据操作语言）操作。

  可能的原因：

  • 事务提交频繁，且修改的数据量较大，导致重做日志的生成增加。
  • 数据库可能存在较高的事务量，导致事务日志压力增大。

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2.2 总结

从报告来看，数据库可能面临以下几种性能瓶颈：

1. 存储I/O瓶颈：物理读取和写入操作较频繁，可能表明数据库存储子系统存在瓶颈。
2. 查询优化问题：逻辑读取较高，可能存在SQL查询未优化，导致频繁的全表扫描或无效的索引使用。
3. 高并发请求处理：用户调用较多，表明并发请求量较大，可能导致数据库响应变慢。
4. 事务负载较重：大量的事务提交和物理写操作，可能导致存储负载增加。

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2.3 优化建议

• 优化SQL查询，确保使用合适的索引，减少全表扫描。
• 增加数据库缓存大小，减少物理读取。
• 对写入频繁的表进行优化，减少不必要的写操作。
• 考虑在存储层面进行优化，可能需要更快的磁盘或调整存储配置。
• 如果高并发请求是问题的原因，考虑使用连接池等技术来缓解负载。

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注：此分析只针对这一部分的参数指标进行分析，不包括整体的分析，需根据AWR进行全局性分析，从而更深入地诊断数据库性能问题，优化数据库性能。