Oracle优化(13)

oracle中性能视图V$SYSSTAT小结时间:2010-01-11 15:04:32来源:网络 作者:未知 点击:225次
 V$SYSSTAT中包含多个统计项,这部分介绍了一些关键的v$sysstat统计项,在调优方面相当有用。下列按字母先后排序:
 V$SYSSTAT中包含多个统计项,这部分介绍了一些关键的v$sysstat统计项,在调优方面相当有用。下列按字母先后排序:

数据库使用状态的一些关键指标:

l         CPU used by this session:所有session的cpu占用量,不包括后台进程。这项统计的单位是百分之x秒.完全调用一次不超过10ms

l         db block changes:那部分造成SGA中数据块变化的insert,update或delete操作数 这项统计可以大概看出整体数据库状态。在各项事务级别,这项统计指出脏缓存比率。

l         execute count:执行的sql语句数量(包括递归sql)

l         logons current:当前连接到实例的Sessions。如果当前有两个快照则取平均值。

l         logons cumulative:自实例启动后的总登陆次数。

l         parse count (hard):在shared pool中解析调用的未命中次数。当sql语句执行并且该语句不在shared pool或虽然在shared pool但因为两者存在部分差异而不能被使用时产生硬解析。如果一条sql语句原文与当前存在的相同,但查询表不同则认为它们是两条不同语句,则硬解析即会发生。硬解析会带来cpu和资源使用的高昂开销,因为它需要oracle在shared pool中重新分配内存,然后再确定执行计划,最终语句才会被执行。

l         parse count (total):解析调用总数,包括软解析和硬解析。当session执行了一条sql语句,该语句已经存在于shared pool并且可以被使用则产生软解析。当语句被使用(即共享) 所有数据相关的现有sql语句(如最优化的执行计划)必须同样适用于当前的声明。这两项统计可被用于计算软解析命中率。

l         parse time cpu:总cpu解析时间(单位:10ms)。包括硬解析和软解析。

l         parse time elapsed:完成解析调用的总时间花费。

l         physical reads:OS blocks read数。包括插入到SGA缓存区的物理读以及PGA中的直读这项统计并非i/o请求数。

l         physical writes:从SGA缓存区被DBWR写到磁盘的数据块以及PGA进程直写的数据块数量。

l         redo log space requests:在redo logs中服务进程的等待空间,表示需要更长时间的log switch。

l         redo size:redo发生的总次数(以及因此写入log buffer),以byte为单位。这项统计显示出update活跃性。

l         session logical reads:逻辑读请求数。

l         sorts (memory) and sorts (disk):sorts(memory)是适于在SORT_AREA_SIZE(因此不需要在磁盘进行排序)的排序操作的数量。sorts(disk)则是由于排序所需空间太大,SORT_AREA_SIZE不能满足而不得不在磁盘进行排序操作的数量。这两项统计通常用于计算in-memory sort ratio。

l         sorts (rows): 列排序总数。这项统计可被'sorts (total)'统计项除尽以确定每次排序的列。该项可指出数据卷和应用特征。

l         table fetch by rowid:使用ROWID返回的总列数(由于索引访问或sql语句中使用了'where rowid=&rowid'而产生)

l         table scans (rows gotten):全表扫描中读取的总列数

l         table scans (blocks gotten):全表扫描中读取的总块数,不包括那些split的列。

l         user commits + user rollbacks:系统事务起用次数。当需要计算其它统计中每项事务比率时该项可以被做为除数。例如,计算事务中逻辑读,可以使用下列公式:session logical reads / (user commits + user rollbacks)。

注:SQL语句的解析有软解析soft parse与硬解析hard parse之说,以下是5个步骤:

1:语法是否合法(sql写法)

2:语义是否合法(权限,对象是否存在)

3:检查该sql是否在公享池中存在

-- 如果存在,直接跳过4和5,运行sql. 此时算soft parse

4:选择执行计划

5:产生执行计划

-- 如果5个步骤全做,这就叫hard parse.

注意物理I/O

  oracle报告物理读也许并未导致实际物理磁盘I/O操作。这完全有可能因为多数操作系统都有缓存文件,可能是那些块在被读取。块也可能存于磁盘或控制级缓存以再次避免实际I/O。Oracle报告有物理读也许仅仅表示被请求的块并不在缓存中。
 
本篇文章来源于:开发学院 http://edu.codepub.com   原文链接:http://edu.codepub.com/2010/0111/19607.php
V$SYSSTAT中包含多个统计项,这部分介绍了一些关键的v$sysstat统计项,在调优方面相当有用。下列按字母先后排序:
由V$SYSSTAT得出实例效率比(Instance Efficiency Ratios)

下列是些典型的instance efficiency ratios 由v$sysstat数据计算得来,每项比率值应该尽可能接近1:

l         Buffer cache hit ratio:该项显示buffer cache大小是否合适。

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

执行:

select 1-((a.value-b.value-c.value)/d.value)

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

 where a.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:这项将显示系统是否有太多硬解析。该值将会与原始统计数据对比以确保精确。例如,软解析率仅为0.2则表示硬解析率太高。不过,如果总解析量(parse count total)偏低,这项值可以被忽略。

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

执行:

select 1-(a.value/b.value)

 from v$sysstat a,v$sysstat b

 Where a.name='parse count (hard)' and b.name='parse count (total)';

l         In-memory sort ratio:该项显示内存中完成的排序所占比例。最理想状态下,在OLTP系统中,大部分排序不仅小并且能够完全在内存里完成排序。

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

执行:

select a.value/(b.value+c.value)

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

 where a.name='sorts (memory)' and

         b.name='sorts (memory)' and c.name='sorts (disk)';

l         Parse to execute ratio:在生产环境,最理想状态是一条sql语句一次解析多数运行。

公式:1 - (parse count/execute count)

执行:

select 1-(a.value/b.value)

 from v$sysstat a,v$sysstat b

 where a.name='parse count (total)' and b.name='execute count';

l         Parse CPU to total CPU ratio:该项显示总的CPU花费在执行及解析上的比率。如果这项比率较低,说明系统执行了太多的解析。

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

执行:

select 1-(a.value/b.value)

 from v$sysstat a,v$sysstat b

 where a.name='parse time cpu' and

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

l         Parse time CPU to parse time elapsed:通常,该项显示锁竞争比率。这项比率计算

是否时间花费在解析分配给CPU进行周期运算(即生产工作)。解析时间花费不在CPU周期运算通常表示由于锁竞争导致了时间花费

公式:parse time cpu / parse time elapsed

执行:

select a.value/b.value

 from v$sysstat a,v$sysstat b

 where a.name='parse time cpu' and b.name='parse time elapsed';

从V$SYSSTAT获取负载间档(Load Profile)数据

  负载间档是监控系统吞吐量和负载变化的重要部分,该部分提供如下每秒和每个事务的统计信息:logons cumulative, parse count (total), parse count (hard), executes, physical reads, physical writes, block changes, and redo size.

  被格式化的数据可检查'rates'是否过高,或用于对比其它基线数据设置为识别system profile在期间如何变化。例如,计算每个事务中block changes可用如下公式:

db block changes / ( user commits + user rollbacks )

执行:

select a.value/(b.value+c.value)

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

 where a.name='db block changes' and

         b.name='user commits' and c.name='user rollbacks';

其它计算统计以衡量负载方式,如下:

l         Blocks changed for each read:这项显示出block changes在block reads中的比例。它将指出是否系统主要用于只读访问或是主要进行诸多数据操作(如:inserts/updates/deletes)

公式:db block changes / session logical reads

执行:

select a.value/b.value

 from v$sysstat a,v$sysstat b

 where a.name='db block changes' and

         b.name='session logical reads' ;

l         Rows for each sort:

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

执行:

select a.value/(b.value+c.value)

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

 where a.name='sorts (rows)' and

         b.name='sorts (memory)' and c.name='sorts (disk)';
 
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<think>好的,我现在需要帮助用户解决关于Dify循环实现的问题。首先,我需要明确用户的具体需求。他们提到“dify 循环实现”或“dify 如何处理循环”,但Dify本身可能没有直接称为“循环”的功能,所以需要结合现有文档中的信息来推断可能的解决方案。 根据用户提供的引用内容,Dify工作流中有迭代节点[^1]。这可能类似于编程中的循环结构,用于重复执行某个任务。例如,在处理列表数据或需要多次执行同一操作时,迭代节点可以派上用场。我需要详细解释迭代节点的配置和使用步骤,确保用户能够理解如何设置循环次数或遍历数据集。 另外,用户可能对如何处理循环中的错误或性能问题感兴趣。引用[2]提到在Dify中处理PEM文件的问题,这可能涉及在循环中正确处理数据格式,避免错误积累。需要提醒用户在循环中注意错误处理和资源管理,确保每次迭代的稳定性。 引用[3]中的例子展示了如何结合FastAPI和Selenium进行实时监控并生成GIF,这可能涉及循环截取浏览器内容。虽然Dify本身可能不直接控制这类循环,但可以通过外部脚本或定时任务触发工作流,模拟循环执行。这部分需要说明如何将外部循环机制与Dify结合使用。 接下来,我需要组织回答结构。首先介绍迭代节点的基本概念和配置步骤,然后讨论循环中的数据处理和错误处理,最后补充外部触发循环的方法。同时,生成相关问题以帮助用户进一步探索,比如优化循环性能或处理复杂数据结构。 需要确保回答符合格式要求,使用正确的中文表达,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但当前问题不涉及数学公式,所以可能不需要使用。同时,引用标识要自然地添加到相关段落末尾,如、[^2]、[^3]。 最后,检查是否有遗漏点,比如Dify的其他循环相关功能或用户可能遇到的常见问题,确保回答全面且易于理解。</think>在Dify中处理循环逻辑主要通过**迭代节点**实现,以下是具体实现方式和应用场景的解析: ### 一、Dify的循环实现机制 Dify通过**工作流设计器**中的迭代节点处理循环需求,其核心原理类似编程中的`for循环`。迭代节点可遍历以下数据类型: - 数组列表:`["A","B","C"]` - 字典集合:`{"key1":"value1", "key2":"value2"}` - 数值范围:通过`range()`函数生成序列 配置示例: ```python # 模拟迭代节点的数据输入 input_data = { "dataset": [1,2,3,4,5], "process_logic": "item * 2" # 对每个元素执行乘以2的操作 } ``` ### 二、迭代节点的关键配置步骤 1. **数据源绑定**:将数组/字典类型变量连接到迭代节点的输入端口 2. **循环变量命名**:设定当前元素的变量名(默认为`item`) 3. **子流程设计**:在迭代节点内部构建需要重复执行的逻辑模块 4. **结果聚合**:通过`outputs`收集所有迭代结果,支持数组或对象格式 $$ \text{总耗时} = \sum_{i=1}^{n}(单次迭代时间_i) + 系统开销 $$ ### 三、循环中的特殊处理 1. **错误中断控制**: - 启用`continueOnError`参数可跳过失败迭代 - 通过`try-catch`模块包裹敏感操作 2. **并行优化**: ```python # 伪代码示例 Parallel.forEach(dataset, lambda item: process(item)) ``` 3. **结果过滤**: ```python filtered = filter(lambda x: x%2==0, processed_results) ``` ### 四、应用场景案例 1. **批量文件处理**:遍历存储桶中的文件列表进行格式转换 2. **数据清洗**:对数据库查询结果集进行逐条校验 3. **API轮询**:定时循环调用第三方接口直到满足特定条件
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