Oracle19C AWR报告分析之Time Model Statistics

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分类专栏： # Oracle性能分析-19C 文章标签： oracle 数据库 linux 运维操作系统学习性能优化

于 2024-11-19 16:52:48 首次发布

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Oracle19C AWR报告分析之Time Model Statistics

一、分析数据
二、详细分析
三、总结建议

一、分析数据

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二、详细分析

Oracle AWR 报告中的 Time Model Statistics 提供了数据库时间分布的详细情况，有助于了解数据库的主要性能瓶颈。

2.1 关键指标解析

DB CPU（数据库 CPU 时间）

耗时：117,337.02 秒
占 DB Time 比例：95.63%
占总 CPU 时间比例：97.19%

含义：
DB CPU 表示数据库在处理 SQL 和 PL/SQL 语句时实际消耗的CPU时间。高达 95.63% 的 DB Time 用于 CPU 操作，说明系统主要受限于CPU资源。

优化建议：

优化 SQL 语句：
检查 AWR 报告中的 SQL Ordered by CPU Time 和 SQL Ordered by Elapsed Time 部分，定位耗时和资源占用高的 SQL。
增加索引：
针对高消耗 SQL，确保关键字段建立适当的索引。
改善并发性能：
检查是否存在锁争用（Lock Contention），调整会话或事务配置。

SQL Execute Elapsed Time（SQL 执行耗时）

耗时：115,343.95 秒
占 DB Time 比例：94.01%

含义：
SQL 执行耗时表示所有 SQL 语句执行所消耗的总时间，几乎占 DB Time 的全部。SQL 执行效率是当前数据库性能的核心问题。

优化建议：

使用 SQL 监控工具：
通过 SQL Trace 或 Active Session History (ASH) 工具，追踪高负载 SQL。
避免全表扫描：
如果执行计划显示频繁的全表扫描，可通过调整索引或重写SQL改善。
考虑分区表：
对于大表，使用分区表可以减少扫描范围，降低 SQL 执行时间。

Connection Management Call Elapsed Time（连接管理调用耗时）

耗时：1,790.80 秒
占 DB Time 比例：1.46%

含义：
此指标反映数据库在处理连接管理操作（如新连接创建、断开等）上耗费的时间。尽管比例较低（1.46%），但在高并发环境下仍可能成为瓶颈。

优化建议：

启用连接池：
使用 Oracle 提供的连接池（如 UCP 或 WebLogic 数据库连接池）减少连接创建的开销。
调整连接配置：
增加长连接的使用比例，减少频繁的连接建立和销毁。

Parse Time Elapsed（解析耗时）

**耗时：**950.50 秒
**占 DB Time 比例：**0.77%

含义：
SQL 解析耗时包括语法检查、优化器选择执行计划等过程。占比不高（0.77%），表明大部分 SQL 语句可以重用现有的执行计划。

优化建议：

减少硬解析：
使用绑定变量（Bind Variables）代替动态 SQL。
优化共享池：
确保 SGA（系统全局区）配置足够，避免共享池（Shared Pool）中的执行计划频繁被替换。

Hard Parse Elapsed Time（硬解析耗时）

耗时： 201.84 秒
占 DB Time 比例： 0.16%

含义：
硬解析发生在SQL无法重用现有执行计划时。硬解析时间虽然较低，但在高并发场景中可能导致性能问题。

优化建议：

绑定变量：
通过绑定变量减少重复 SQL 的硬解析需求。
检查执行计划：
通过 DBMS_XPLAN 查看频繁硬解析的SQL是否存在复杂、不稳定的执行计划。

Background CPU 和 Background Elapsed Time（后台 CPU 和耗时）

Background Elapsed Time： 5,713.82 秒
Background CPU Time： 3,389.31 秒（占总 CPU 时间 2.81%）

含义：
后台时间包括 DB Writer、Log Writer 等后台进程的操作时间。占比适中，未表现出明显性能瓶颈。

优化建议：

检查磁盘 I/O：
如果后台进程时间增加，可能与磁盘性能相关。检查数据文件和重做日志文件的 I/O 情况。
优化写操作：
通过调整 DB_WRITER_PROCESSES 和 LOG_BUFFER 参数提高写入效率。

其他指标（PL/SQL 和绑定变量相关耗时）

PL/SQL 执行和编译耗时均接近 0，表明PL/SQL不是主要性能瓶颈。
硬解析（绑定变量不匹配）耗时为 0，说明绑定变量的使用已经较好。

三、总结建议

优化 SQL 语句：
- 检查高耗时、高频执行的 SQL，优化执行计划。
- 确保 SQL 执行中使用适当的索引，避免不必要的全表扫描。
改善共享池管理：
- 确保共享池大小足够（SHARED_POOL_SIZE 参数）。
- 减少硬解析，通过绑定变量和 SQL 重用降低解析开销。
监控连接管理：
- 对于高并发应用场景，启用连接池技术，避免频繁的连接创建和销毁。
增强硬件资源：
- 当前高 CPU 使用率表明硬件资源（尤其是 CPU）可能接近瓶颈。考虑通过增加 CPU 核心数或迁移到更高性能的服务器提升处理能力。
定期分析 AWR 报告：
- 通过对比多次 AWR 报告的 Time Model Statistics，跟踪系统性能的变化，确保优化策略有效。