Oracle数据库性能调优:AWR基线详解

需积分: 9 1 下载量 107 浏览量 更新于2024-07-24 收藏 401KB PDF 举报
"Oracle Performance Tuning 03 AWR Baselines文档主要介绍了Oracle数据库的自动工作负载存储库(Automatic Workload Repository, AWR)基线在性能调优中的应用和11g版本中增强的功能。" Oracle的AWR是一个强大的性能监控工具,它收集关于数据库性能的数据并生成报告,帮助管理员识别性能瓶颈。AWR基线是这个工具的一个关键特性,特别是对于性能调优的初学者来说,理解其工作原理和应用非常重要。 1. **AWR基线的概念** AWR基线是一组在特定“有趣”或参考时间段内的AWR快照。这些快照记录了数据库的运行状况,包括SQL语句、等待事件、系统资源使用等信息。基线可以用来比较不同时间点的性能,帮助设置报警阈值,监控性能变化,并对比性能顾问报告。 2. **性能比较分析** 基线提供了一种比较性能的方法,可以将当前性能与基线数据进行对比,以确定是否存在性能退化或提升。正常情况下,性能会与基线进行比较,如果出现异常,可能需要进行调优。 3. **Oracle Database 11g的增强功能** - **自适应阈值**:允许用户根据基线数据动态调整阈值,以更准确地反映性能标准。 - **基线模板**:可以计划创建基线,通过模板来定义何时以及如何收集数据,增强了灵活性。 - **重命名基线**:允许用户为基线分配更具描述性的名称,便于管理和识别。 - **设置过期日期**:可以为基线设置有效期,过期后不再用于比较,有助于保持性能监控的时效性。 4. **移动窗口基线** Oracle 11g引入了一个默认的移动窗口基线——`SYSTEM_MOVING_WINDOW`,它包含了最近8天的AWR数据。这个动态的基线默认用于自适应阈值的计算,提供了对短期性能趋势的洞察。 5. **自适应阈值** 自适应阈值功能基于移动窗口基线来计算统计信息,能够自动调整阈值以适应数据库的工作负载变化,从而更有效地检测性能问题。 总结起来,Oracle的AWR基线是性能调优的重要工具,它提供了性能历史的参考点,可以帮助管理员识别性能问题,制定调优策略,并通过11g的增强特性,实现更精细化的性能监控和管理。对于初学者而言,掌握AWR基线的使用方法是理解和优化Oracle数据库性能的关键步骤。

使用python将字典1中数据的Parameter_Name列参数:'No' = {list: 25} ['Parameter_Name', 'Description', 'Pub_Sys', 'Pub_LRU', 'Pub_HF', 'Rev_Sys', 'Rev_LRU', 'Rev_HF', 'Bus', 'Direction', 'RP', 'DP', 'PortType', 'Message', 'DS', 'A429Word', 'RS422Word', 'Label', 'ParameterSize', 'DataFormatType', 'Comment', 'UniqueName', 'Selection_Criteria', 'Selection_Order', 'Source_System'] 1 = {list: 25} ['L351_RIU_Maintenance_Word2_RIU1', 'RIU维护字2', 'RTS', 'RIU1', 'RIU1', 'CDS', 'IDU', 'PFD', 'A664', 'Destination', 'ip_L351_RIU_Maintenance_Word2_1_RIU1', 'op_L351_RIU_Maintenance_Word2_b', 'HFSamplingPort', 'pi_A664_RIU1_3_IDU_200', '', '', '', '351', '32', 'OPAQUE', '', '', 'Container', 1, 'RIU1_RDIU'] 2 = {list: 25} ['L351_HF_on_tuning_RIU1', 'HF正在调谐', 'RTS', 'RIU1', 'RIU1', 'CDS', 'IDU', 'PFD', 'A664', 'Destination', 'ip_L351_HF_on_tuning_1_RIU1', 'op_L351_HF_on_tuning_b', 'HFSamplingPort', 'pi_A664_RIU1_3_IDU_200', '', '', '', '351', '1', 'BOOL', '', '', 'Container', 1, 'RIU1_RDIU'] 和字典二中的数据Logic_Parameter列 'DD_IN_1' = {dd_tuple: 8} dd_tuple(Status='Parameter Name', Parameter_Name='System Parameter Name', System_Parameter_Name='Parameter Description', Data_Type='Data Size', Data_Size='Units', InIOBuffer='IOBufferOffset', IOBufferOffset='', Link='') 'DD_IN_2' = {dd_tuple: 8} dd_tuple(Status='L160_Cost_Time_Data_IRU1', Parameter_Name='L160_Cost_Time_Data_IRU1', System_Parameter_Name='', Data_Type=32, Data_Size='', InIOBuffer=0, IOBufferOffset='', Link='') 'DD_IN_3' = {dd_tuple: 8} dd_tuple(Status='L160_Cost_Time_Data_IRU1_Status', Parameter_Name='N/A', System_Parameter_Name='', Data_Type=32, Data_Size='', InIOBuffer=4, IOBufferOffset='', Link='')进行比较,如果不存在字典2中则打印

2023-05-26 上传