使用Oracle AWR和ASH进行性能分析与故障排查

# 章节一：引言

在现代的IT环境中，性能分析和故障排查对于确保系统的高效运行和稳定性至关重要。随着数据量的不断增长和业务的复杂化，快速准确地定位和解决性能问题变得越发困难。因此，有必要采用一种可靠的方法来监测和分析系统的性能。

Oracle数据库是一种广泛应用于企业级应用的关系型数据库管理系统。为了帮助DBAs（数据库管理员）和开发人员更好地了解和解决Oracle数据库的性能问题，Oracle引入了两个重要的工具：AWR（自动工作负载库）和ASH（活动会话历史）。

## 1.1 AWR概述

AWR是Oracle数据库的一个特性，它用于收集和存储数据库的性能数据。AWR定期采样关键性能指标，如CPU使用率、内存使用率、磁盘I/O和网络等，并将这些数据存储在AWR库中。这些数据用于生成详细的报告和图表，以帮助DBAs分析系统的性能状况。

AWR报告提供了各种指标的历史趋势和性能变化，如平均负载、平均响应时间和CPU利用率。此外，AWR还提供了数据库对象的统计数据，如表、索引、存储过程和触发器等。

## 1.2 ASH概述

ASH是Oracle数据库的另一个重要特性，它用于收集和存储系统中活动会话的性能数据。ASH采样活动会话的参数和指标，并将这些数据存储在ASH库中。ASH数据提供了会话级别的性能分析，可以帮助DBAs定位和解决特定会话的性能问题。

ASH数据提供了会话的等待事件、执行计划、锁等待、SQL语句和执行时长等信息。通过分析ASH数据，DBAs可以深入了解每个会话的性能状况，从而识别潜在的瓶颈和优化机会。

## 1.3 总结

## 章节二：Oracle AWR概述

在Oracle数据库中，性能分析和故障排查是非常重要的。为了帮助数据库管理员和性能分析师更好地理解数据库的性能状况，Oracle提供了两个强大的工具：AWR（自动工作负载存储库）和ASH（活动会话历史）。本章将重点介绍Oracle AWR，包括其概述、数据收集和存储、以及报告和图表的使用。

### 解释AWR是什么

AWR（自动工作负载存储库）是Oracle数据库中自动收集性能数据的一种机制，它能够跟踪数据库的性能指标、资源利用情况等。AWR定期收集数据库的性能统计信息，如CPU利用率、等待事件、IO活动等，然后将这些信息存储在数据库的特定表中。

### AWR如何收集和存储性能数据

AWR通过数据库任务（如快照）定期收集数据库性能统计信息，并将这些信息存储在AWR存储库中。AWR存储库是由称为WRH$表的表组成的，这些表中包含了历史性能数据的详细信息，方便后续的性能分析和故障排查。

### 资源利用情况的报告和图表

AWR报告和图表能够展示数据库的性能指标、资源利用情况、瓶颈等信息。通过AWR报告和图表，用户可以清晰地了解数据库在不同时间段的性能变化情况，从而更好地进行性能分析和优化。

### 章节三：Oracle ASH概述

Oracle ASH（Active Session History）是一个用于收集和存储活动会话信息的特性。它可以捕获并记录数据库中正在运行的活动会话的快照，包括会话的等待事件、SQL语句、细粒度时间信息等。ASH数据可以帮助我们实时监控和分析数据库的性能状况，并提供会话级别的性能问题信息。

#### ASH如何收集和存储性能数据

ASH是通过在数据库内核中引入的一个定期采样机制来收集性能数据的。其工作流程如下：

1. 每秒钟，Oracle数据库会对运行中的会话进行采样，获取其状态和等待事件等信息。
2. 采样数据会以行格式存储在内存中的ASH缓冲区中。
3. 当ASH缓冲区被填满时，数据会被写入ASH持久化区，存储在数据库中的相应表中，以便于后续查询和分析。

#### 实时性能分析和会话级别的信息

ASH数据提供了丰富的会话级别的性能信息，可以帮助我们实时分析和诊断数据库的性能问题。以下是ASH数据所包含的一些重要信息：

- 会话的运行状态和事件等待情况
- 所耗费的时间和资源
- 相关的SQL语句和执行计划
- 等待事件的类型和持续时间
- I/O操作的统计信息
- 数据库对象的名称和类型

通过分析ASH数据，我们可以了解到每个会话的活动情况，从而找出数据库性能瓶颈的根本问题。此外，ASH还可以帮助我们识别潜在的性能问题，比如长时间等待的事件和频繁出现的SQL语句等。

在下一节中，我们将详细介绍如何使用Oracle AWR进行性能分析。
### 章节四：使用Oracle AWR进行性能分析

在这一部分，我们将深入研究如何使用Oracle AWR来进行性能分析。AWR（Automatic Workload Repository）是Oracle数据库的性能统计数据存储库，它收集并保存了数据库的性能数据，为数据库管理员提供了有关数据库活动的关键信息。

#### 如何收集AWR报告

要收集AWR报告，可以使用以下SQL语句：

-- 创建快照
BEGIN
  DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.CREATE_SNAPSHOT();
END;
/

可以根据需要定期收集快照，以便进行后续的性能分析。

#### 如何解释AWR报告中的指标和数据

AWR报告包含了大量的数据指标，包括但不限于数据库活动、性能指标、等待事件、SQL语句等。在解释AWR报告时，可以关注以下重要指标：

- 数据库活动指标：包括数据库时间、用户和系统CPU时间、逻辑读和物理读等，反映了数据库的整体活动水平。
- 等待事件指标：包括等待事件的数量、平均等待时间、等待事件的类型等，可用于识别数据库中存在的性能瓶颈。
- SQL语句指标：包括高负荷SQL语句、等待时间最长的SQL语句、执行计划等，可用于识别影响数据库性能的SQL语句。

#### 通过AWR报告识别性能瓶颈和优化建议

通过分析AWR报告中的指标和数据，可以识别数据库中存在的性能瓶颈，并提出相应的优化建议。比如，通过查找高负荷SQL语句，优化执行计划，调整数据库参数等手段，来改善数据库的性能表现。

在实际使用中，可以结合AWR报告和数据库的实际业务情况，有针对性地进行性能优化，以提升数据库的整体性能和稳定性。

### 章节五：使用Oracle ASH进行故障排查

在Oracle数据库中，当出现性能故障或者会话级别的性能问题时，可以利用ASH（Active Session History）进行故障排查和分析。ASH提供了关于数据库实例中活跃会话的实时性能信息，包括等待事件、会话状态、SQL语句和执行计划等数据。

#### 如何查询ASH数据
可以使用以下SQL查询语句从ASH视图中检索数据：

SELECT sample_time, session_id, sql_id, event, sql_plan_hash_value
FROM v$active_session_history
WHERE sample_time > SYSDATE - 1; -- 查询过去24小时的数据

#### 如何利用ASH数据进行故障排查
通过分析ASH视图中的数据，可以识别出哪些会话正在等待资源、哪些SQL语句执行时间较长以及会话之间的并发情况。通过对这些数据进行深入分析，可以找到导致性能故障的根本原因。

#### 通过ASH数据分析会话级别的性能问题
通过对ASH视图中的会话级别性能信息进行分析，可以发现特定会话或者特定SQL语句的性能问题。比如，可以找到哪些会话长时间等待某个特定的等待事件，或者哪些SQL语句执行计划不佳导致性能下降。

综上所述，利用Oracle ASH进行故障排查可以帮助数据库管理员快速定位并解决数据库性能问题，从而提高系统的稳定性和可靠性。
## 第六章：结论与建议

在本文中，我们介绍了性能分析和故障排查的重要性，并详细讨论了Oracle AWR和ASH两个工具的作用和用法。通过使用AWR和ASH，我们可以获得关于数据库的性能数据和会话级别的信息，从而帮助我们分析和解决性能问题。

从第二章和第三章可以看出，AWR和ASH是两个不同的工具，但它们都可以收集和存储关于数据库的性能数据。AWR主要用于收集系统的资源利用情况和性能指标数据，并生成报告和图表，而ASH则提供了实时的性能分析和会话级别的信息。

在第四章中，我们介绍了如何使用AWR进行性能分析。通过收集AWR报告并解释其中的指标和数据，我们可以识别潜在的性能瓶颈并提出优化建议。AWR报告中的数据可以帮助我们了解数据库的整体性能情况，并找出性能问题的根源。

在第五章中，我们介绍了如何使用ASH进行故障排查。通过查询ASH数据并利用其中的信息，我们可以进行会话级别的故障排查。ASH数据可以告诉我们每个会话的活动情况、等待事件和执行计划，从而帮助我们找出导致故障的具体原因。

总结起来，AWR和ASH是非常有用的工具，可以帮助我们全面地进行性能分析和故障排查。在实际应用中，我们可以结合使用AWR和ASH来获取更全面的性能数据和信息，并快速定位和解决性能问题。

在使用AWR和ASH进行性能分析和故障排查时，我们还有一些建议和最佳实践：

1. 定期收集AWR报告：建议根据数据库的工作负载情况，定期收集AWR报告。可以根据需要选择不同的时间间隔（例如每天、每周或每月）来收集AWR报告。

2. 深入分析AWR报告：收集AWR报告后，需要仔细分析其中的指标和数据。关注关键指标，比如CPU利用率、等待事件和SQL执行时间等，并对排名靠前的指标进行进一步分析。

3. 利用ASH进行实时监控：在故障排查和性能调优过程中，可以使用ASH数据进行实时性能分析。通过查询ASH视图，可以获取跨时间片的性能数据，并对会话级别的信息进行深入分析。

4. 结合AWR和ASH进行综合分析：在解决复杂性能问题时，可以结合使用AWR和ASH进行综合分析。首先利用AWR报告了解数据库的整体情况，然后使用ASH数据进行会话级别的分析，以找出性能问题的具体原因。

通过遵循这些建议和最佳实践，我们可以更有效地使用AWR和ASH进行性能分析和故障排查，并提升数据库的性能和可靠性。