首先说一下什么是awr报告，它能给我们带来什么。

??? * 定义：awr报告是oracle 10g下提供的一种性能收集和分析工具，它能提供一个时间段内整个系统资源使用情况的报告，通过这个报告，我们就可以了解一个系统的整个运行情况，这就像一个人全面的体检报告。

如何分析：

??? * 在看awr报告的时候，我们并不需要知道所有性能指标的含义，就可以判断出问题的所在，这些性能指标其实代表了oracle内部实现，对oracle理解的越深，在看awr报告的时候，对数据库性能的判断也会越准确

??? * 在看性能指标的时候，心里先要明白，数据库出现性能问题，一般都在三个地方，io，内存，cpu，这三个又是息息相关的（ps：我们先假设这个三个地方都没有物理上的故障），当io负载增大时，肯定需要更多的内存来存放，同时也需要cpu花费更多的时间来过滤这些数据，相反，cpu时间花费多的话，有可能是解析sql语句，也可能是过滤太多的数据，到不一定是和io或内存有关系了

??? * 当我们把一条sql送到数据库去执行的时候，我们要知道，什么时候用到cpu，什么时候用到内存，什么时候用到io

?? 1. cpu：解析sql语句，尝试多个执行计划，最后生成一个数据库认为是比较好的执行计划，不一定是最优的，因为关联表太多的时候，数据库并不会穷举所有的执行计划，这会消耗太多的时间，oracle怎么就知道这条数据时你要，另一个就不是你要的呢，这是需要cpu来过滤的
?? 2. 内存：sql语句和执行计划都需要在内存保留一段时间，还有取到的数据，根据lru算法也会尽量在内存中保留，在执行sql语句过程中，各种表之间的连接，排序等操作也要占用内存
?? 3. io：如果需要的数据在内存中没有，则需要到磁盘中去取，就会用到物理io了，还有表之间的连接数据太多，以及排序等操作内存放不下的时候，也需要用到临时表空间，也就用到物理io了

这里有一点说明的是，虽然oracle占用了8G的内存，但pga一般只占8G的20%，对于专用服务器模式，每次执行sql语句，表数据的运算等操作，都在pga中进行的，也就是说只能用1.6G左右的内存，如果多个用户都执行
多表关联，而且表数据又多，再加上关联不当的话，内存就成为瓶颈了，所有优化sql很重要的一点就是，减少逻辑读和物理读

如何生成awr报告：

??? * 1：登陆对应的数据库服务器
2：找到oracle磁盘空间（d:oracle\product\10.2.0\db_1\RDBMS\Admin)
3：执行cmd-cd d:回车
4: cd? d:oracle\product\10.2.0\db_1\RDBMS\Admin 回车
5：sqlplus 用户名/密码@服务连接名(例：sqlplus carmot_esz_1/carmot@igrp)
6：执行@awrrpt.sql 回车

第一步输入类型： html
第二步输入天数： 天数自定义（如1，代表当天，如果2，代表今天和昨天。。。）
第三步输入开始值与结束值：（你可以看到上面列出的数据，snap值）
????? 这个值输入开始，与结束
第四步输入导出表的名称：名称自定义 回车
第五步，由程序自动导完。

第六：到d:oracle\product\10.2.0\db_1\RDBMS\Admin 目录下。找到刚才生成的文件。 XXXX.LST文件

具体分析过程：?

??? * 在分析awr报告之前，首先要确定我们的系统是属于oltp，还是olap（数据库在安装的时候，选择的时候，会有一个选项，是选择oltp，还是olap）
????? 对于不同的系统，性能指标的侧重点是不一样的，比如，library hit和buffer hit，在olap系统中几乎可以忽略这俩个性能指标，而在oltp系统中，这俩个指标就非常关键了

??? * 首先要看俩个时间
????? Elapsed: 240.00 (mins) 表明采样时间是240分钟，任何数据都要通过这个时间来衡量，离开了这个采样时间，任何数据都毫无疑义
????? DB Time: 92,537.95 (mins) 表明用户操作花费的时候，包括cpu时间喝等待时间，也许有人会觉得奇怪，为什么在采样的240分钟过程中，用户操作时间竟然有92537分钟呢，远远超过了
????? 采样时间，原因是awr报告是一个数据的集合，比如在一分钟之内，一个用户等待了30秒，那么10个用户就等待了300秒，对于cpu的话，一个cpu处理了30秒，16个cpu就是4800秒，这些时间都是以累积的方式记录在awr报告中的。

????????? 再看sessions，可以看出连接数非常多

??? * 为了对数据库有个整体的认识，先看下面的性能指标

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?? 1. Buffer Nowait 说明 在从内存取数据的时候，没有经历等待的比例，期望值是100%
?? 2. Buffer Hit 说明从内存取数据的时候，buffer的命中率的比例，期望值是100%，但100%并不代表性能就好，因为这只是一个比例而已，举个例子，执行一条 sql语句，# 执行计划是需要取10000个数据块，结果内存中还真有这10000个数据块，那么比例是100%，表面上看是性能最高的，还有一个执行计划是需要500 个数据块，内存中有250个，另外250个需要在物理磁盘中取，
????? 这种情况下，buffer hit是50%，结果呢，第二个执行计划性能才是最高的，所以说100%并不代表性能最好
?? 3. Library Hit 说明sql在Shared Pool的命中率，期望值是100%
?? 4. Execute to Parse 说明解析sql和执行sql之间的比例，越高越好，说明一次解析，到处执行，如果parse多，execute少的话，还会出现负数，因为计算公式是100*（1-parse/execute）
?? 5. Parse CPU to Parse Elapsd 说明在解析sql语句过程中，cpu占整个的解析时间比例，，期望值是100%，说明没有产生等待，需要说明的是，即使有硬解析，只要cpu没有出现性能问题，也是可以容忍的，比较硬解析也有它的好处的
?? 6. Redo NoWait 说明在产生日志的时候，没有产生等待，期望值是100%
?? 7. Soft Parse 说明软解析的比例，期望值是100%，有一点要说明的是，不要单方面的追求软解析的高比例，而去绑定变量，要看性能的瓶颈在哪里
?? 8. Latch Hit 说明latch的命中率，期望值是100%，latch类似锁，是一种内存锁，但只会产生等待，不会产生阻塞，和lock还是有区别的，latch是在并发的情况下产生的
?? 9. Non-Parse CPU 说明非解析cpu的比例，越高越好，用100减去这个比例，可以看出解析sql所花费的cpu，100-99.30=0.7，说明花费在解析sql上的cpu很少

??? * 结合Time Model Statistics

?

???????? 可以看出，在整个sql执行时间（sql execute elapsed time）时间为5552019秒中，解析时间（parse time elapsed）用了36秒，硬解析时间（hard parse elapsed time）用了34秒虽然硬解析时间占了整个解析时间的绝大部分，但解析时间是花的很少的，所以可以判断出，sql的解析没有成为性能的瓶 颈，进一步推测，sq