Oracle性能优化：ADDM深入应用教程

loretta bu

于 2024-11-21 16:39:54 发布

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简介：Oracle数据库作为全球广泛使用的大型关系型数据库管理系统，其性能和灵活性备受IT专业人员的青睐。学习并掌握自动数据库诊断监控程序（ADDM）是Oracle学习中的关键步骤。ADDM是Oracle企业管理器（OEM）的重要组件，负责自动化地识别和解决数据库性能问题，以减轻数据库管理员（DBA）的工作负担。通过分析AWR报告，ADDM提供详细的性能数据，并利用先进算法找出性能瓶颈，提出优化建议。此外，ADDM具有自动化、智能分析、全面覆盖和定制化等特点，是提升Oracle数据库性能的重要工具。本学习资料包含ADDM的使用方法、案例分析和实践指导，帮助学习者深入理解并应用ADDM，从而提高Oracle数据库管理的专业技能。 Oracle

1. Oracle数据库性能优化

数据库作为信息系统的核心，其性能直接影响到整个系统的运行效率。Oracle数据库作为业界广泛采用的关系型数据库管理系统，其性能优化一直是一个复杂而重要的课题。在本章中，我们将探讨Oracle数据库性能优化的基础知识和关键点，为深入理解后续章节中介绍的ADDM工具的应用和价值做好铺垫。

1.1 数据库性能优化的重要性

性能优化的目的是为了让数据库能够更高效地运行，提高系统的响应速度和处理能力。优化后不仅可以提升用户体验，还可以减少资源消耗，提高企业的经济效益。

1.2 性能问题的表现与诊断

性能问题常表现为查询响应时间过长、系统资源占用率高和事务处理缓慢等。诊断这些问题需要综合分析硬件资源、系统配置和SQL执行计划等多个方面。

1.3 性能优化的策略与方法

通常采取的策略包括但不限于调整数据库参数、优化SQL语句、合理设计索引、使用物化视图等。而具体方法则需要根据数据库的实际情况和性能瓶颈来制定。

以上是本文第一章的内容，旨在为读者提供一个关于Oracle数据库性能优化的概览。通过本章，读者应能对数据库优化有一个全面的认识，并期待后续章节中对ADDM工具的详细介绍和案例分析。

2. ADDM概述及重要性

2.1 ADDM的定义和作用

2.1.1 ADDM的基本概念

ADDM（Automatic Database Diagnostic Monitor）是Oracle数据库管理系统内置的一个诊断工具。它的主要目的是自动化地识别并报告数据库性能问题，帮助数据库管理员快速定位性能瓶颈。ADDM能够分析大量诊断数据，包括统计信息、系统事件、等待事件、SQL语句的执行情况等，进而提供一系列性能改善的建议。

2.1.2 ADDM的重要性和应用价值

在现代数据库运维中，数据库的性能直接影响到整个系统的可用性和用户体验。ADDM可以减少数据库管理员的诊断时间，提高诊断效率。它不需要人工介入就能进行定期监控和诊断，从而确保数据库能够持续稳定运行。对于业务系统而言，ADDM不仅帮助预防潜在的性能问题，还能为优化数据库性能和制定维护计划提供有价值的参考依据。

2.2 ADDM与传统性能诊断工具的比较

2.2.1 ADDM的优势分析

ADDM与传统的人工或脚本方式诊断数据库性能问题相比，有诸多优势。首先，ADDM可以自动收集和分析大量的诊断数据，这样不仅可以提高效率，还可以减少人为错误。其次，ADDM具有智能分析能力，能够提供量化的性能改善建议，而不仅仅是问题的简单罗列。ADDM还能够在问题发生之前就预测潜在的问题，从而实现预诊断。

2.2.2 ADDM的局限性和使用场景

尽管ADDM功能强大，但它并非万能。ADDM的局限性包括：它需要一定时间来收集数据和分析，因此不适合实时监控；对于一些特定的问题，可能需要管理员进行深入的分析才能解决。另外，ADDM的建议需要在特定的业务环境中进行评估和调整。在大型系统中，可能需要结合其他的性能监控和分析工具，以获得更全面的性能视图。

以上是对第二章内容的概述，重点介绍了ADDM的定义、作用、优势和局限性，为读者理解ADDM在数据库性能优化中的重要角色打下基础。接下来的章节将深入解析ADDM的工作流程和作用机制，展示ADDM是如何实现自动诊断和智能分析的。

3. ADDM工作流程和作用机制

3.1 ADDM的工作流程

3.1.1 ADDM的初始化和配置

在开始使用ADDM之前，必须先进行一系列的初始化配置。初始化和配置的步骤是确保ADDM能够准确诊断数据库性能问题的前提。在Oracle环境中，ADDM是通过数据库自动工作负载存储库（AWR）来收集和存储性能数据的。ADDM的初始化配置包括但不限于：

确保数据库自动工作负载存储库（AWR）是启用状态。
设置合适的诊断报告间隔。
指定诊断报告的存储位置和输出格式。
根据需要配置ADDM的诊断阈值。

下面是执行初始化配置的示例代码：

-- 启用AWR自动收集功能，收集间隔设为30分钟
exec DBMS_WORKLOAD_CAPTURE ENABLE;

-- 配置诊断报告的输出周期，例如每周一次
exec DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.MODIFY_SNAPSHOT_SETTINGS(
    interval=>INTERVAL '1' DAY,
    retention=>30);

-- 保存ADDM报告到特定位置，如果未指定，默认保存到用户的本地目录
exec DBMS_ADDM.SET_REPORT_DIR('file:///path/to/adm_report_directory/');

3.1.2 ADDM的诊断执行过程

在配置完成后，ADDM可以自动执行，也可以手动触发。自动执行通常是定时的，而手动触发则可以在出现性能瓶颈时立即进行。ADDM诊断的执行过程涵盖了从收集性能数据到分析数据并生成报告的每个步骤。

诊断过程包括：

数据收集：ADDM会在指定的收集间隔内，从AWR中提取系统运行时的性能指标。
数据分析：使用统计方法和算法对收集到的数据进行分析，从而识别性能问题和建议的解决方案。
报告生成：根据分析结果，ADDM会生成包含性能诊断信息的报告。

代码示例用于手动触发ADDM诊断：

-- 手动触发ADDM的诊断分析
exec DBMS_ADDM.ADDM_TASK();

-- 查询ADDM分析任务的状态
SELECT task_id, status, completion_time FROM dba_addm_tasks;

3.2 ADDM的作用机制

3.2.1 ADDM的诊断模型和算法

ADDM运用复杂的诊断模型和算法，通过对比当前性能指标与历史数据或基线性能指标，来识别数据库性能的问题。ADDM的诊断模型考虑了多个方面，包括CPU资源、内存、等待事件、SQL执行计划等。

ADDM的算法可以分为以下几个关键步骤：

数据聚合：将大量数据按照时间、事件类型等进行分类汇总。
基线比较：将当前数据与基线数据进行对比，找出偏差较大的指标。
相关性分析：分析不同性能指标之间的相关性，识别出可能的问题来源。
建议生成：根据分析结果，提出优化建议。

3.2.2 ADDM的数据采集和分析技术

ADDM的数据采集依赖于AWR，该存储库会定期从数据库中收集和存储性能数据。ADDM从AWR中获取关键的性能指标数据，如SQL语句的执行统计、等待事件、系统资源使用情况等。这些数据为ADDM的分析提供了坚实的基础。

ADDM的数据采集和分析技术包括：

快照：定期捕获数据库运行状态的快照，保存关键性能数据。
诊断报告：分析收集到的数据，并生成包含诊断分析结果的报告。
持续监控：通过不断的周期性数据采集，ADDM可以跟踪性能的变化趋势。

下面是一个简单的展示ADDM如何分析数据生成报告的流程图：

flowchart LR
    A[开始诊断] --> B[从AWR获取数据]
    B --> C[数据聚合]
    C --> D[基线比较]
    D --> E[相关性分析]
    E --> F[生成优化建议]
    F --> G[结束诊断并输出报告]

ADDM的每一个步骤都涉及到复杂的数据处理和算法应用，其最终目的是为了提供一个全面且易于理解的数据库性能诊断报告。通过这个报告，数据库管理员可以快速定位性能瓶颈，并采取相应的优化措施。

4. ADDM自动化与智能分析功能

4.1 ADDM的自动化诊断

4.1.1 自动诊断的触发条件和过程

ADDM的自动诊断功能是通过收集数据库中的性能数据，并且按照预定的规则进行分析，从而发现潜在的性能问题。它的触发条件通常是基于一定的阈值设置，例如，当数据库的响应时间变慢，或者CPU使用率超过预设值时，ADDM会自动启动并进行诊断。

这个过程在Oracle数据库中是自动化的，无需用户干预。诊断过程的步骤大致可以概括为：

数据收集：ADDM在后台自动收集数据库性能相关的统计数据和等待事件数据。
诊断分析：ADDM利用其内置的算法，对收集到的数据进行分析，识别出性能瓶颈。
生成报告：最后，ADDM将分析的结果整理成报告，供数据库管理员参考。

4.1.2 自动诊断结果的解释和应用

自动诊断的结果是一个详尽的性能报告，其中包含了性能问题的详细信息以及可能的原因和改进建议。数据库管理员需要解读这些报告，并结合业务需求做出相应的调整。

在报告中，ADDM通常会提供以下几种信息：

识别出的性能问题
影响性能的关键因素和建议
优化后的预期性能提升

举一个例子，如果诊断报告中指出，数据库在高并发的情况下响应时间较长，ADDM可能会建议增加数据库的内存配置，以减少磁盘I/O的频率，从而优化响应时间。

4.2 ADDM的智能分析能力

4.2.1 智能分析功能的介绍

ADDM的智能分析能力是其相较于传统诊断工具的显著优势。这种智能主要体现在它能够通过机器学习和模式识别，自动识别和预测数据库的性能问题。这不仅提高了诊断的准确性，也大幅减少了诊断所需要的时间。

ADDM内置的智能算法能够：

分析历史数据，发现性能趋势
识别异常模式，预警潜在问题
推荐最佳优化方案

4.2.2 智能分析在性能优化中的作用

智能分析在性能优化中扮演着极其关键的角色。它能够提供更为深入和全面的诊断结果，帮助数据库管理员快速定位问题并制定解决方案。

举例来说，在分析数据库的等待事件时，ADDM能够智能地识别出那些频繁发生但未被重视的事件，并指出它们对整体性能的潜在影响。此外，智能分析还能够根据数据库的工作负载模式，推荐调优参数，这在动态变化的工作负载场景中尤其有价值。

在性能优化过程中，智能分析可以帮助数据库管理员：

优化SQL执行计划
调整数据库配置参数
平衡I/O负载
规划硬件资源的扩展

通过这些措施，可以显著提升数据库的性能和稳定性。

以上内容详细阐述了ADDM在自动化诊断和智能分析方面的强大功能，这些功能极大地提高了数据库性能问题的诊断效率和准确性，并为数据库管理员提供了有力的决策支持工具。

5. ADDM的全面覆盖与定制化特点

5.1 ADDM的全面覆盖能力

5.1.1 覆盖的系统组件和性能指标

ADDM（Automatic Database Diagnostic Monitor）作为一个全面的数据库性能监控工具，旨在为Oracle数据库管理员提供系统的性能分析和诊断。它的全面覆盖能力意味着ADDM能够对包括数据库实例、存储系统以及相关的操作系统等多层架构的性能指标进行监控。

ADDM覆盖的系统组件包括但不限于： - 数据库实例：包括内存结构、进程、等待事件等。 - 存储系统：包括磁盘I/O、文件系统性能等。 - 操作系统资源：包括CPU、内存、网络I/O等。

这些组件的性能指标在ADDM中被细分为更具体的类别，从而能够提供详尽的性能洞察。例如，数据库实例的性能指标会覆盖如下： - SQL执行频率和资源消耗情况。 - 等待事件的分布和持续时间。 - 逻辑I/O和物理I/O操作。 - 内存使用情况，如SGA和PGA的使用状态。

为了实现全面的覆盖，ADDM会周期性地搜集这些性能指标数据，并结合数据库的运行历史和系统配置信息进行综合分析。通过这些数据，数据库管理员可以迅速定位到影响性能的瓶颈所在，无论是应用程序的SQL语句，还是存储层面的I/O延迟。

5.1.2 端到端性能分析的实施

端到端性能分析是ADDM能够提供的一项关键能力，它允许管理员从整个数据流的源头到目的地进行全面的性能剖析。这涉及从应用程序提交SQL语句开始，一直到存储系统处理数据I/O结束的整个过程。

为了实现端到端分析，ADDM采取以下步骤： 1. 跟踪SQL执行 ：监控执行过程中的性能指标，如执行时间、解析次数等。 2. 识别等待事件 ：分析造成SQL语句阻塞的主要原因，如磁盘I/O延迟、锁等待等。 3. 数据I/O分析 ：检查文件系统和存储系统的性能，确定是否存在I/O瓶颈。 4. 资源使用情况 ：监控CPU、内存使用情况，以及它们对数据库性能的潜在影响。

ADDM的端到端分析能够提供从应用程序层面到硬件层面的性能调优建议，这对于数据库管理员来说，极大地简化了诊断过程，提高了调优效率。

graph LR
A[应用层提交SQL] --> B[SQL执行跟踪]
B --> C[等待事件识别]
C --> D[数据I/O分析]
D --> E[资源使用情况监控]
E --> F[性能瓶颈定位]

上述流程图展示了ADDM如何通过一系列步骤来实施端到端性能分析。每个步骤都与数据库性能的某个方面相关联，最终导致瓶颈的发现和性能优化的建议。

5.2 ADDM的定制化特点

5.2.1 定制化分析的设置和策略

ADDM提供的定制化分析能力是为了让数据库管理员能够针对具体的业务需求和环境特点，调整性能监控和诊断的策略。这种定制化意味着管理员可以根据特定的性能瓶颈，或者在进行数据库调优时，能够获取更加深入和针对性的分析结果。

定制化分析的设置包括： - 设置分析的频率和时间 ：确定ADDM分析的执行时间，以及分析的间隔周期。 - 选择分析的组件 ：根据需要定制分析的组件，比如只针对存储系统或只分析特定的SQL语句。 - 配置阈值和触发器 ：设置特定的性能指标阈值，达到阈值时触发告警和更深入的分析。

为了实现这些设置，ADDM提供了丰富的接口和配置参数，管理员可以通过这些工具对性能监控进行微调。

5.2.2 定制化分析在特定场景的应用

在特定的业务场景下，数据库性能优化有着特别的需求。定制化分析允许管理员针对这些场景设置特定的参数，以便更有效地识别和解决性能问题。

例如，在电子商务网站中，高流量时段的性能优化尤为重要。通过ADDM的定制化分析，管理员可以： - 设置高优先级的SQL语句 ：重点分析和优化对业务影响最大的SQL语句。 - 调整资源分配策略 ：根据业务的高峰时间调整CPU和内存资源的分配。 - 分析特定时间段的数据 ：在特定的促销活动期间，提供更为密集的性能监控。

通过这样定制化的分析，数据库管理员可以更好地对症下药，确保在关键业务时期保持数据库的稳定性和高性能。

代码块分析

-- 示例：定制化ADDM诊断查询
SELECT * FROM V$ADDM_FINDING WHERE USER_ID = 'MY_USER_ID';

上述SQL查询可以被用来获取特定用户的性能分析结果。其中 MY_USER_ID 应替换为需要分析的具体用户标识。运行此查询后，数据库管理员能够针对该用户的活动进行特定的诊断和性能优化。

通过定制化的查询和分析，管理员可以更深入地挖掘性能问题的根源，并制定出更具针对性的优化方案。这有助于在不同业务场景下，提供更为精确的性能改进措施。

6. ADDM使用方法和案例分析

6.1 ADDM的使用步骤和技巧

6.1.1 ADDM的配置和启动

ADDM（Automatic Database Diagnostic Monitor）是Oracle数据库中一个强大的性能监控和诊断工具，旨在自动化地发现和报告数据库性能问题。使用ADDM之前，首先需要确保数据库版本支持ADDM，并且数据库已经配置了自动工作负载存储库（AWR）来收集性能数据。

配置和启动ADDM的步骤如下：

确认AWR启用 ：确保AWR收集是开启状态，可以通过执行以下SQL命令检查：

SELECT value FROM v$sysstat WHERE name = 'statistic_level';

若返回值为 'TYPICAL' 或 'ALL'，表示AWR已启用。

设置ADDM分析间隔 ：通过调整AWR快照间隔来控制ADDM分析的频率，通常推荐的间隔是每小时一次：

BEGIN
   DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.MODIFY_SNAPSHOT_SETTINGS(interval => 60);
END;
/

启用ADDM诊断任务 ：虽然ADDM会在AWR快照收集时自动运行，但也可以通过手动调用任务来立即进行分析：

BEGIN
   DBMS_ADVISOR.TUNE_ADVISOR_TASK_SET('auto_task', ENABLE => TRUE);
END;
/

查看ADDM报告 ：ADDM报告可以通过企业管理器（Enterprise Manager）查看，或者通过查询ADDM报告视图获取：

SELECT dbid, task_id, task_name, owner_id, time_series_id, creation_time, status
FROM dba_advisor_log;

6.1.2 ADDM的输出报告解读

ADDM报告提供了详尽的性能诊断结果和建议。报告主要包含以下几个部分：

诊断概览 ：显示了数据库整体的性能统计信息和总体评分。
性能问题摘要 ：列出检测到的主要性能问题，并提供问题的严重程度。
详细诊断信息 ：深入到各个具体问题，描述问题发生的原因和影响，通常包含：
性能影响的百分比
相关SQL语句（如果适用）
故障组件和资源类型
建议和行动项 ：针对每个问题提供具体的优化建议和行动项。

解读ADDM报告时应着重关注以下几个方面：

识别频繁的问题 ：通常这些问题会周期性地在报告中出现，需要重点关注。
查看建议的SQL调整 ：ADDM可能建议修改执行计划、增加索引或调整参数等。
评估建议的参数调整 ：ADDM可能会建议更改数据库参数来提升性能。
考虑资源使用情况 ：包括CPU、内存和I/O等资源的使用情况。

6.2 ADDM案例分析

6.2.1 真实场景下的ADDM应用案例

以下是一个真实的ADDM应用案例，展示了如何使用ADDM来诊断并解决特定的性能问题。

背景：在一家电子商务公司，数据库支持在线购物平台，最近业务量急剧增加，导致数据库性能下降。

问题诊断 ：使用ADDM分析后，发现CPU使用率异常高，且一个特定的索引正在被大量重复访问，导致索引页频繁的I/O读取。

ADDM报告摘要 ： - 系统总体评分较低，CPU资源成为瓶颈。 - 确定问题组件为索引。 - 提供了相关SQL语句和受影响对象。

解决方案 ： - 根据ADDM建议，重构查询语句，减少索引访问频率。 - 增加了物理读取缓冲区大小，以减少I/O操作。 - 重新设计了索引，以避免重复扫描。

6.2.2 从案例中提炼的经验和教训

定期监控和分析 ：定期执行ADDM是预防和及早发现性能问题的有效方法。
重视ADDM建议 ：ADDM提供的建议基于深入的分析，因此应认真考虑并执行它们。
综合分析 ：虽然ADDM专注于数据库层面，但问题可能涉及到应用逻辑或硬件资源，因此需要整体考虑。
预防性优化 ：在问题尚未明显影响用户前，就采取优化措施，可以避免严重的性能下降。

通过以上案例分析，可以体会到ADDM在识别和解决Oracle数据库性能问题中的巨大价值，并强调了在实施优化措施前，进行彻底分析的重要性。

7. Oracle数据库管理与优化资料

数据库管理是一个复杂而多变的过程，它需要数据库管理员（DBA）具备扎实的基础知识、掌握性能优化的技术手段，并且不断学习最佳实践。本章我们将从数据库管理的基础知识入手，探讨性能优化的技术手段，最后分享一些管理上的最佳实践。

7.1 数据库管理的基础知识

7.1.1 数据库结构和数据字典的理解

为了高效地管理Oracle数据库，DBA需要对数据库的内部结构和数据字典有深刻的理解。数据字典是Oracle数据库的一个重要组成部分，它存储了数据库对象的定义和统计信息。通过查询数据字典视图，DBA可以获取关于表、索引、视图、存储过程和函数等数据库对象的信息。

SELECT * FROM USER_TABLES;

该SQL语句可以查询当前用户所拥有的所有表的信息。对于想要了解整个数据库信息的DBA来说，使用 ALL_ 和 DBA_ 前缀的视图会更加有用。

7.1.2 数据库的安装、配置与维护

安装和配置Oracle数据库是一个涉及多步骤的细致工作。DBA需要确保数据库在安装过程中选择了正确的参数设置，以便于后续的优化和管理。维护工作则包括定期备份、应用补丁、监控系统性能等。

以下是安装Oracle数据库时可能要执行的几个步骤： 1. 确保系统满足Oracle数据库安装的最低硬件和软件需求。 2. 创建数据库用户和必要的权限。 3. 运行安装程序，并选择适当的安装类型（例如，单实例或RAC）。 4. 配置网络设置，确保客户端能成功连接到数据库。

7.2 数据库性能优化的技术手段

7.2.1 索引优化、SQL优化和存储优化

性能优化是数据库管理中不可或缺的一部分。通过优化索引可以加速数据检索；通过审查和重写SQL语句可以提高查询效率；利用存储系统的特性可以提升数据读写的性能。

索引优化示例：

CREATE INDEX idx_customers_name ON customers(name);

此命令创建了一个针对customers表的name列的新索引，如果该表经常用于对name字段进行搜索查询，创建索引可以显著提高这些查询的性能。

SQL优化则需要深入分析查询计划并根据实际情况调整，如添加合适的提示（hint）、重组复杂的查询语句，或者重写子查询为JOIN操作。

存储优化可能包括使用高级存储解决方案（例如SSD）以及配置合适的I/O子系统，这些都可以减少磁盘I/O操作的延迟。

7.2.2 数据库的调优工具和监控技术

Oracle提供了多种工具来帮助DBA进行性能监控和调优。如AWR报告、ASH报告以及SQL Tuning Advisor和SQL Access Advisor等，都是DBA在优化数据库性能时不可或缺的工具。

例如，使用SQL Tuning Advisor来分析一个特定的SQL语句：

BEGIN
  DBMS_SQLTUNE.REPORT_SQLチューン(TASK_NAME => 'my_task',
                                   SQL_ID => 'my_sql_id',
                                   SQL_TEXT => 'SELECT /*+ use_hash(t1,t2) */ * FROM t1, t2 WHERE t1.id = t2.id');
END;
/

上述命令启动了一个调优任务，分析了具有特定 SQL_ID 的SQL语句，并提供了优化建议。

7.3 Oracle数据库管理最佳实践

7.3.1 日常管理任务和策略

DBA的日常管理任务可能包括监控数据库性能、确保备份的完整性、更新和应用补丁以及执行必要的数据库维护工作，例如重建索引和更新统计信息。这些任务应当自动化执行，以避免遗漏，并确保系统稳定性。

BEGIN
  DBMS_AUTO_TASK_ADMIN.ENABLE(
    client_name   => 'auto optimizer stats collection',
    operation     => NULL,
    window_name   => NULL
  );
END;
/

该代码块启用数据库的自动统计信息收集任务，以保持统计信息的准确性。