【优化】AWR

如何获取?
   生成此时的snapshot   EXEC DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.CREATE_SNAPSHOT
   一步步生成AWR报告? SQL> @?/rdbms/admin/awrrpt

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### Oracle AWR 自动优化操作指南 Oracle Automatic Workload Repository (AWR) 是一种强大的工具,用于监控和诊断数据库性能问题。虽然 AWR 本身并不提供完全自动化的优化功能,但它通过收集、处理和维护性能统计信息为手动优化提供了重要依据。以下是基于 AWR 进行数据库性能优化的操作指南: #### 1. 配置 AWR 设置 为了确保 AWR 能够有效支持后续的性能分析工作,需合理配置其保留期和移动窗口基线。 - **调整 AWR 保留期**:默认情况下,AWR 数据保留周期为8天。如果需要更长时间的历史数据以进行趋势分析或长期性能评估,则可以通过 `DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.MODIFY_SNAPSHOT_SETTINGS` 存储过程增加保留时间[^2]。 ```sql BEGIN DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.modify_snapshot_settings(retention => 30*24*60); END; / ``` - **扩展系统定义的移动窗口基线**:当计划利用自适应阈值特性时,建议扩大移动窗口至至少30天,从而提高阈值计算精度。同样地,这一步骤也需要修改相应的参数[^2]。 #### 2. 收集与查看 AWR 报告 定期生成并审查 AWR 报告有助于及时发现问题所在。 - 使用命令行方式创建 HTML 或 TEXT 版本的 AWR 报告文件: ```bash $ORACLE_HOME/bin/sqlplus / as sysdba <<EOF @?/rdbms/admin/awrrpt.sql EOF ``` - 关注关键指标如 `DB CPU`, `DB Time`, 和 I/O 性能等部分的数据变化情况,这些内容能够揭示潜在瓶颈位置[^1]。 #### 3. 利用顾问模块辅助决策 除了基础报表外,还可以借助内置的各种顾问工具深入挖掘根本原因以及推荐解决方案。 - **SGA/PAG Advisor**: 它们分别针对共享全局区(SGA)及程序全局区(PGA)内存分配给出指导性意见。通常来说,在测试环境中验证不同 SGA Size Factors 下的表现之后再决定最终设定值是一个不错的选择[^3]。 #### 4. 实施改进措施 根据前面几步获得的信息采取具体行动消除已知障碍因素;可能涉及但不限于索引重建、分区策略调整等方面的工作。 请注意以上流程并非一次性完成的任务而是持续迭代的过程——每次改动后都需要再次测量效果直至达到满意水平为止! ```python def optimize_awr(): """ This function outlines the steps to follow when optimizing an Oracle database using AWR. It includes configuring settings, generating reports, utilizing advisors, and implementing changes based on findings. Note that this is a conceptual representation rather than executable code within Python itself since actual operations occur inside SQL environment against live databases. """ pass ```
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