生成AWR报告步骤

admin3个月前花开月下机器人41

生成AWR报告是分析Oracle SGA性能的基础,主要通过SQL*Plus或PL/SQL Developer执行awrrpt.sql脚本完成。报告生成后,重点分析“Top 5 Time Events”和“SQL Statistics”部分,关注Buffer Cache命中率(应>95%)和Shared Pool的库缓存命中率(应>98%)。


生成AWR报告步骤

登录数据库‌:使用sqlplus / as sysdba以sys用户身份连接。

执行脚本‌:运行@?/rdbms/admin/awrrpt.sql,按提示选择报告类型(HTML或TEXT)、时间范围(如1天)和快照时间点。

获取报告‌:指定输出文件名(如yxl.html),脚本执行后即可在指定目录找到报告。

分析AWR报告关键点

Buffer Cache‌:检查“Buffer Cache Hit Ratio”指标,高命中率(>95%)表明数据块缓存有效,减少磁盘I/O。

Shared Pool‌:关注“Library Cache Hit Ratio”,高命中率(>98%)意味着SQL语句和PL/SQL代码复用率高,减少硬解析。

Top SQL‌:分析“SQL Ordered by Elapsed Time”和“SQL Ordered by CPU Time”,识别执行时间长或消耗资源多的SQL语句进行优化。


通过定期生成并分析AWR报告,可以持续监控SGA性能,及时发现并解决潜在问题。


需要我帮你整理一份‌SGA优化检查清单‌吗?包含关键指标阈值和调整步骤,方便你快速执行优化操作。


相关文章

FastAPI数据库实战:从SQLAlchemy原理到高效连接管理,告别性能瓶颈(二)

引言在上一篇文章中,我们深入探讨了SQLAlchemy的核心原理和连接管理机制,并介绍了如何与FastAPI集成以优化数据库性能。本文将继续这一主题,聚焦于高级查询技巧、事务管理、并发控制以及数据库性...

【强化学习笔记】从数学推导到电机控制:深入理解 Policy Gradient 与 Sim-to-Real

引言 在人工智能与自动控制交叉领域,强化学习(Reinforcement Learning, RL)正成为解决复杂控制问题的关键技术。本文基于系统学习笔记,深入探讨强化学习的核心算法——策略...

在 GeckoCIRCUITS 上开发新工具模块的方法(四)

在前三篇文章中,我们系统介绍了 GeckoCIRCUITS 模块开发的基础流程、实时控制实现、硬件接口集成及跨平台兼容性设计。 随着电力电子仿真需求的不断演进,开发者常面临更复杂的挑战,例如需要集成智...

解决 iOS 上 Swiper 滑动图片闪烁问题:原因分析与最有效的修复方式(四)

在前三篇系列文章中,我们系统性地分析了 iOS 上 Swiper 滑动图片闪烁问题的根源,并提供了从硬件加速优化、预加载策略到性能监控的完整解决方案。然而,随着移动端技术的快速发展,开发者面临更复杂的...

在FastAPI中设置响应头有多种方式,具体取决于需求和场景。以下是详细说明:

1. ‌直接在返回值中设置响应头(推荐)‌适用场景‌:简单响应,无需自定义响应类。示例代码‌:pythonCopy Codefrom fastapi import FastAPI, Responsea...

大模型基础补全计划(一)——相关知识点回顾与Qwen3-VL-2B

引言:大模型时代的认知重构当GPT-4以接近人类水平的语言理解能力通过图灵测试时,我们正站在人工智能发展的历史性转折点。大模型技术不仅重塑了人机交互范式,更成为推动各行业智能化转型的核心引擎。本文作为...

发表评论    

◎欢迎参与讨论,请在这里发表您的看法、交流您的观点。