该关注的sql语句

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标题:该关注的sql语句

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一般来说,调优的第一手资料,很可能就是典型业务期的一个statspack报告,那么如何根据statspack报告来判断是哪些SQL消耗了最多的系统资源?哪些SQL是最需要调整的呢?这里给出了一个大致的优化思路。当然,思路是死的,人是活的,优化也需要随需应变。
  一般来说,需要关注下面四种Top SQL
  消耗最多CPU的(逻辑IO过多)
  导致过多物理I/O的
  执行次数较频繁的
  执行时间较长的
  我们知道,一个语句的响应时间有个很著名的公式:
  响应时间=服务时间+等待时间
  其中服务时间就是CPU为执行该语句花费的时间。
  服务时间=分析时间+递归时间+执行时间
  分析时间是CPU用于分析语句的时间,递归时间是CPU用于语句的递归SQL的时间,剩下的则就是CPU用于执行语句的真正时间了。
  那么,上面的这些时间信息从哪里来的?Oracle提供的系统统计信息中就有部分的时间统计信息:
  服务时间=CPU used by this session
  分析时间=parse time cpu
  递归时间=recursive cpu usage

  那么,执行时间就可以根据上面三个统计信息计算得出:
  执行时间=CPU used by this session – parse time cpu – recursive cpu usage
  如果执行时间在整个响应时间中占较大的比例,那么下一步就是找出那些造成了最多逻辑IO的SQL语句,可以从statspack报告的SQL ordered by Gets部分找到。
  如果分析时间在整个响应时间中占较大的比例,那么下一步就是查找哪些SQL分析过多,这在statspack报告中在SQL ordered by Parse Calls中列出。
  如果等待时间在整个响应时间中占较大的比例,并且主要是块读取相关的等待时,下一步就是找出哪些SQL造成了过多的物理读,可以查看statspack报告中的SQL ordered by Reads部分。
  那么,根据上面列出的一个简单的原则,我们需要关注三个关于CPU时间的统计信息: CPU used by this session, parse time cpu和recursive cpu usage,以及top5等待事件中和IO相关的等待时间。如果是其他的一些等待事件出现在Top5中,那么可能需要根据不同的等待事件来分析原因了。然后优先调优时间消耗最多的相关SQL。
  除了上面的SQL ordered by Gets(逻辑IO最多),SQL ordered by Parse Calls(软解析过多),SQL ordered by Reads(物理IO过多),statspack还按照其他的一些方式列出了Top SQL,这些Top SQL在某些情况下都是需要给予特别关注的。比如:
  SQL ordered by Executions 执行次数超过100的
  SQL ordered by Sharable Memory 占用library cache超过1M的
  SQL ordered by Version Count 子cursor超过20的
  如果没有statspack,那么根据v$sysstat/v$sesstat中的统计信息,结合v$sql/v$sqlarea,一样可以得到相关的SQL。
  v$sql对于每一个子cursor都有一行统计记录,而v$sqlarea则对同一个父cursor只有一行统计记录,也就是v$sqlarea是对v$sql按照父cursor进行group by后的一个结果。这两个视图中都有诸如buffer_gets,parse_calls,disk_reads,,executions,sharable_mem等列,和上面提到的statspack中列出Top SQL的条件对应。

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