脚本:监控数据库中的活跃用户及其运行的SQL

本文介绍了一种使用 Oracle SQL 查询来监控和分析活动会话及其 SQL 执行情况的方法,通过展示如何获取有关 OS 用户、Oracle 用户、进程 ID、会话 ID 和序列号等信息,帮助 DBA 或开发者快速定位性能瓶颈。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

set linesize 120 pagesize 66
col c1 for a9
col c1 heading "OS User"
col c2 for a9
col c2 heading "Oracle User"
col b1 for a9
col b1 heading "Unix PID"
col b2 for 9999 justify left
col b2 heading "SID"
col b3 for 99999 justify left
col b3 heading "SERIAL#"
col sql_text for a35
col event  for a30
break on b1 nodup on c1 nodup on c2 nodup on b2 nodup on b3 skip 3
select c.spid     b1,
       b.osuser   c1,
       b.username c2,
       b.sid      b2,
       b.serial#  b3,
       b.event,
       a.sql_text
  from v$sqltext a, v$session b, v$process c
 where a.address = b.sql_address
      --   and b.status     = 'ACTIVE' /* YOU CAN CHOOSE THIS OPTION ONLY TO SEE
      --                                  ACTVE TRANSACTION ON THAT MOMENT */
   and b.paddr = c.addr
   and a.hash_value = b.sql_hash_value
 order by c.spid, a.hash_value, a.piece
/      		  

REM TOP SESSION

with sessions as
 (select /*+ materialize */
   sess.inst_id,
   sess.sid,
   sess.serial#,
   sess.username,
   sess.module,
   sess.program,
   stat.value cpu_used_by_this_session,
   i.physical_reads,
   i.block_gets,
   sess.command,
   sess.status,
   sess.lockwait,
   decode(sess.sql_hash_value, 0, sess.prev_hash_value, sess.sql_hash_value) sql_hash_value,
   decode(sess.sql_address, '00', sess.prev_sql_addr, sess.sql_address) sql_address
    from gv$sesstat stat, gv$session sess, gv$sess_io i
   where stat.statistic# =
         (select statistic#
            from v$statname
           where name = 'CPU used by this session')
     and stat.sid = sess.sid
     and stat.inst_id = sess.inst_id
     and (stat.value > 100 or i.physical_reads > 100 or i.block_gets > 100)
     and sess.username is not null
     and i.sid = sess.sid
     and i.inst_id = sess.inst_id),
sqlarea as
 (select inst_id, sql_fulltext sql_text, hash_value, address from gv$sqlarea)
select *
  from sessions, sqlarea
 where sessions.inst_id = sqlarea.inst_id and sessions.sql_hash_value = sqlarea.hash_value and sessions.sql_address = sqlarea.address
 order by cpu_used_by_this_session desc
/

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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