数据
这篇文章来自于oracle中国用户组(www.oracle.com.cn)的文章，发现对自己学习性能调优很有帮助:
原文链接:http://www.cnoug.org/viewthread.php?tid=25353
statspack报告数据结果解释
本人将最近在学习性能调优时，所用笔记总结如下，欢迎批评指正
本文将不断更新，欢迎补充。（所列数据仅用于便于说明，没有实
际意义）
一、statspack 输出结果中必须查看的十项内容
1、负载间档(Load profile)
2、实例效率点击率(Instance efficiency hit ratios)
3、首要的5个等待事件(Top 5 wait events)
4、等待事件(Wait events)
5、闩锁等待
6、首要的SQL(Top sql)
7、实例活动(Instance activity)
8、文件I/O(File I/O)
9、内存分配(Memory allocation)
10、缓冲区等待(Buffer waits)
二、输出结果解释
1、报表头信息
数据库实例相关信息，包括数据库名称、ID、版本号及主机等信息
Quote:STATSPACK report for
DB Name DB Id Instance Inst Num Release Cluster Host
------------ ----------- ------------ -------- ----------- ------- ------------
PORMALS 3874352951 pormals 1 9.2.0.4.0 NO NJLT-SERVER1
Snap Id Snap Time Sessions Curs/Sess Comment
------- ------------------ -------- --------- -------------------
Begin Snap: 36 18-7月 -04 20:41:02 29 19.2
End Snap: 37 19-7月 -04 08:18:27 24 15.7
Elapsed: 697.42 (mins)
Cache Sizes (end)
~~~~~~~~~~~~~~~~~
Buffer Cache: 240M Std Block Size: 8K
Shared Pool Size: 96M Log Buffer: 512K
2、负载间档
该部分提供每秒和每个事物的统计信息，是监控系统吞吐量和负载变化的重要部分
Quote:Load Profile
~~~~~~~~~~~~ Per Second(秒) Per Transaction事物
--------------- ---------------
Redo size: 148.46 3,702.15
Logical reads: 1,267.94 31,619.12
Block changes: 1.01 25.31
Physical reads: 4.04 100.66
Physical writes: 4.04 100.71
User calls: 13.95 347.77
Parses: 4.98 124.15
Hard parses: 0.02 0.54
Sorts: 1.33 33.25
Logons: 0.00 0.02
Executes: 2.46 61.37
Transactions: 0.04
% Blocks changed per Read: 0.08 Recursive Call %: 30.38
Rollback per transaction %: 0.42 Rows per Sort: 698.23
说明:
Redo size:每秒产生的日志大小(单位字节)，可标志数据库任务的繁重与否
Logical reads:平决每秒产生的逻辑读，单位是block
block changes:每秒block变化数量，数据库事物带来改变的块数量
Physical reads:平均每秒数据库从磁盘读取的block数
Physical writes:平均每秒数据库写磁盘的block数
User calls:每秒用户call次数
Parses:每秒解析次数，近似反应每秒语句的执行次数
软解析每秒超过300次意味着你的"应用程序"效
率不高，没有使用soft soft parse，调整session_cursor_cache
Hard parses:每秒产生的硬解析次数
Sorts:每秒产生的排序次数
Executes:每秒执行次数
Transactions:每秒产生的事务数，反映数据库任务繁重与否
3、实例命中率
该部分可以提前找出ORACLE潜在将要发生的性能问题，很重要
Quote:Instance Efficiency Percentages (Target 100%)
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Buffer Nowait %: 100.00 Redo NoWait %: 100.00
Buffer Hit %: 99.96 In-memory Sort %: 99.14
Library Hit %: 99.53 Soft Parse %: 99.57
Execute to Parse %: -102.31 Latch Hit %: 100.00
Parse CPU to Parse Elapsd %: 81.47 % Non-Parse CPU: 96.46
说明:
Buffer Nowait %:在缓冲区中获取Buffer的未等待比率
Redo NoWait %:在Redo缓冲区获取Buffer的未等待比率
Buffer Hit %:数据块在数据缓冲区中得命中率，通常应在90%以上，否则，需要调整
In-memory Sort %:在内存中的排序率
Library Hit %:主要代表sql在共享区的命中率，通常在95%以上，否，需要要考虑加
大共享池，绑定变量，修改cursor_sharing等参数。
Soft Parse %:近似看作sql在共享区的命中率，小于<95%,需要考虑到绑定，如果低于80%，
那么就可能sql基本没有被重用
Execute to Parse %:sql语句解析后被重复执行的次数，如果过低，可以考虑设置
session_cached_cursors参数
Parse CPU to Parse Elapsd %:解析实际运行事件/(解析实际运行时间+解析中等待资源时间)
越高越好
% Non-Parse CPU:查询实际运行时间/(查询实际运行时间+sql解析时间)，太低表示解析消耗时间过多。
Quote:Shared Pool Statistics Begin End
------ ------
Memory Usage %: 33.79 57.02
% SQL with executions>1: 62.62 73.24
% Memory for SQL w/exec>1: 64.55 78.72
Shared Pool相关统计数据
Memory Usage %:共享池内存使用率，应该稳定在75%-90%间，太小浪费内存，太大则内存不足。
% SQL with executions>1:执行次数大于1的sql比率，若太小可能是没有使用bind variables。
% Memory for SQL w/exec>1:也即是memory for sql with execution > 1:执行次数大于1的sql
消耗内存/所有sql消耗的内存
4、首要等待事件
常见等待事件说明:
oracle等待事件是衡量oracle运行状况的重要依据及指示，主要有空闲等待事件和非空闲等待事件
；空闲等待事件是oracle正等待某种工作，在诊断和优化数据库时候，不用过多注意这部分事件，
非空闲等待事件专门针对oracle的活动，指数据库任务或应用程序运行过程中发生的等待，这些等待事件是我们在调整数据库应该关注的。
比较影响性能常见等待事件
db file scattered read
该事件通常与全表扫描有关。因为全表扫描是被放入内存中进行的进行的，
通常情况下它不可能被放入连续的缓冲区中，所以就散布在缓冲区的缓存中。该指数的数量过大说明
缺少索引或者限制使用索引。这种情况也可能是正常的，因为执行全表扫描可能比索引扫描效率更高。
当系统存在这些等待时，需要通过检查来确定全表扫描是否必需的来调整。可以尝试将较小的表放入
缓存keep中，避免反复读取它们。
db file sequential read
该事件说明在单个数据块上大量等待，该值过高通常是由于表间连接顺序很糟糕，或者使用了非选
择性索引。通过将这种等待与statspack报表中已知其它问题联系起来(如效率不高的sql),通过检查确
保索引扫描是必须的，并确保多表连接的连接顺序来调整
buffer busy wait
当缓冲区以一种非共享方式或者如正在被读入到缓冲时,就会出现该等待.该值不应该大于1%,确认
是不是由于热点块造成(如果是可以用反转索引,或者用更小块大小)
latch free
闩锁是底层的队列机制(更加准确的名称应该是互斥机制)，用于保护系统全局区(SGA)共享内存结构
。闩锁用于防止对内存结构的并行访问。如果闩锁不可用，就会记录一次闩锁丢失。绝大多数得闩锁问题
都与使用绑定变量失败(库缓存闩锁)、生成重作问题(重执行分配闩锁)、缓存的争用问题(缓存LRU链) 以
及缓存的热数据宽块(缓存链)有关。当闩锁丢失率高于0.5%时，需要调整这个问题。
log buffer space
日志缓冲区写的速度快于LGWR写REDOFILE的速度,可以增大日志文件大小，增加日志缓冲区的大小，或
者使用更快的磁盘来写数据。
logfile switch
通常是因为归档速度不够快,需要增大重做日志
log file sync
当一个用户提交或回滚数据时，LGWR将会话得重做操作从日志缓冲区填充到日志文件中，用户的进程
必须等待这个填充工作完成。为减少这个等待事件，须一次提交更多记录，或者将重做日志REDO LOG 文件
访在不同的物理磁盘上。