可与 toad 相结合的内容, 用 这种颜色
可以利用 toad(database->monitor->server statistics)查看到下边的很多信息, 比如 wait event, latch, instance 效率 等.
并且, 可以利用 toad(database->monitor->statspack browser)利用这个来看 statspack 报告的内容, 图形界面, 更方便查看.
其他的 toad, 比如 (database->monitor->database_monitor, database probe) 都是实时监控数据库, 而且比较缓慢, 个人感觉用处不大.

详细解读 STATSPACK 报告

1、报表头信息

2、实例负载档信息 ** (部分重要参数)

3、实例有效性信息 *** (全部, 更重要一些)

4、TOP 5及其他等待事件信息 *** 根据等待事件名称, Internet查询, 找出问题的解决办法.

5、SQL统计信息 *** 个人推荐用 toad, 因为可以直接看到执行计划等, 比如 SGA Trace/Optimization, session browser 等

5.1 SQL统计信息－逻辑读

5.2 SQL统计信息－物理读

5.3 SQL统计信息－执行次数

5.4 SQL统计信息－调用、解析次数

5.5 SQL统计信息－共享内存占用

5.6 SQL统计信息－多版本缓存

对于一个特定的应用程序或者系统来讲，要调整优化其性能，最好的方法是检查程序的代码和用户使用的SQL语句。如果使用了 level5级别的snapshot, 那么statspack生成的报告就会显示系统中高负荷SQL语句(High Load SQL)的信息, 缺省的默认级别也是 level5. 详细信息可以在 stats$sql_summary 中查看到, 那么我们可以查看这个详细信息, 然后查看 MODULE 列, 根据这个列排序(比如在toad中直接排序), 那么很容易就能分辨出那些是application 和 人为的SQL语句, 根据下边的介绍, 找到有问题的我们自己写的语句, 调优.

也可以用vi打开statspackbaogao,然后 /MODULE 查找, 看看有没有我们自己写的SQL语句, 占用了很高资源, 如果没有, 直接跳过SQL这部分就可以了.

6、实例的活动信息 ** (几个重要参数确认) 实际上, 现在需要DBA 调整的 parameter 已经很少了, 现在都是自动的

7、I/O统计信息

8、Buffer Pool统计信息

9、实例的恢复情况统计信息

10、Buffer Pool调整的Advisory

11、Buffer Pool等待情况统计

12、PGA统计信息

13、PGA调整的Advisory

14、队列的统计信息

15、回滚段统计信息

16、闩锁统计信息 *** 跟wait event 一样, 看名称,  internet 上找对策.

17、共享池统计信息

18、SGA内存分配

19、资源限制统计信息

20、初始化统计信息

说在前面，很容易被忽略的几个点：在读报告的时候，我们首先需要看清楚，留意3个内容，这份报告所对应的数据库版本，cluster方式，以及报告的时间段。尤其需要注意的就是时间段，脱离了时间段的statspck将是毫无意义的，甚至会得出错误的结果。 STATSPACK report for

1、报表头信息

/* 报表头信息，数据库实例相关信息，包括数据库名称、ID、版本号及主机明等信息。 另外，重点还需要关注一下报告产生的时间跨度, 以及并发数.

2、实例负载档信息

下面详细说明Load Profile各项含义

Redo size:每秒产生的日志大小(单位字节)，可标志数据变更频率, 数据库任务的繁重与否。通常在很繁忙的系统中日志生成量可能达到上百k，甚至几百k

Logical reads:平决每秒产生的逻辑读的block数。Logical Reads= Consistent Gets + DB Block Gets, block在内存中，我们每一次读一块内存，就相当于一次逻辑读

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:每秒用户调用次数。

Parses:每秒解析次数，包括fast parse，soft parse和hard parse三种数量的综合。软解析每秒超过300次意味着你的"应用程序"效率不高，调整session_cursor_cache。在这里，fast parse指的是直接在PGA中命中的情况（设置了session_cached_cursors=n）；soft parse是指在shared pool中命中的情形；hard parse则是指都不命中的情况。 Hard parses:每秒产生的硬解析次数, 每秒超过100次，就可能说明你绑定使用的不好，也可能是共享池设置不合理。这时候可以启用参数cursor_sharing=similar|force，该参数默认值为exact。但该参数设置为similar时，存在bug，可能导致执行计划的不优。 80%的系统的慢都是由于这个原因所导致的, 而hard parse的根源，基本都是由于不使用bind var所导致的, 还有就是为了维护internal structure，需要使用latch，latch是一种Oracle低级结构,用于保护内存资源，是一种内部生命周期很短的lock，大量使用latch将消耗大量的cpu资源。

Sorts:每秒产生的排序次数。

Logons:每秒登陆的次数。

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。

Blocks changed per Read: 13.28 %

Recursive Call %: 80.21

Rollback per transaction %: 0.03

说明如下:

1) Blocks changed per Read：在每一次逻辑读中更改的块的百分比。

2) Rollback per transaction %:看回滚率是不是很高，因为回滚很耗资源 ,如果回滚率过高,可能说明你的数据库经历了太多的无效操作 ,过多的回滚可能还会带来Undo Block的竞争 该参数计算公式如下: Round(User rollbacks / (user commits + user rollbacks) ,4)* 100% 。通常应该小于10%为好

3) Recursive Call %:递归调用的百分比，如果有很多PL/SQL，那么这个值就会比较高。

4) Rows per Sort:平均每次排序操作的行数。

3、实例有效性信息

实例的有效性，这部分值越接近100越好，分项内容详细说明如下：

1) Buffer Nowait %：在缓冲区中获取Buffer的未等待比率。Buffer Nowait的这个值一般需要大于99%。否则可能存在争用，可以在后面的等待事件中进一步确认。

2) Redo NoWait %：在Redo缓冲区获取Buffer空间的未等待比率。当redo buffer达到1M时，就需要写到redo log文件，所以一般当redo buffer设置超过1M，不太可能存在等待buffer空间分配的情况。当前，一般设置为2M的redo buffer，对于内存总量来说，应该不是一个太大的值。

3) Buffer Hit %：数据块在数据缓冲区中的命中率，通常应在95%以上。否则，小于95%，需要调整重要的参数，小于90%可能是要加db_cache_size。一个高的命中率，不一定代表这个系统的性能是最优的，比如大量的非选择性的索引被频繁访问，就会造成命中率很高的假相（大量的db file sequential read），但是一个比较低的命中率，一般就会对这个系统的性能产生影响，需要调整。命中率的突变，往往是一个不好的信息。如果命中率突然增大，可以检查top buffer get SQL，查看导致大量逻辑读的语句和索引，如果命中率突然减小，可以检查top physical reads SQL，检查产生大量物理读的语句，主要是那些没有使用索引或者索引被删除的。

4) In-memory Sort %：在内存中的排序率。如果低于95%，可以通过适当调大初始化参数PGA_AGGREGATE_TARGET或者SORT_AREA_SIZE来解决，注意这两个参数设置作用的范围时不同的，SORT_AREA_SIZE是针对每个session设置的，PGA_AGGREGATE_TARGET则时针对所有的sesion的。

5) Library Hit %：STATEMENT在共享区的命中率，通常应该保持在95%以上，否则需要要考虑：加大共享池；使用绑定变量；修改cursor_sharing等参数。

6) Soft Parse %：sql在共享区的命中率，小于<95%,需要考虑绑定，如果低于80%，那么就可以认为sql基本没有被重用。

7) Execute to Parse %：一个语句执行和分析了多少次的度量。这个数字也应该是越大越好，接近100%最好, 本例中，差不多每execution 5次需要一次parse。所以如果系统Parses > Executions，就可能出现该比率小于0的情况。该值<0通常说明shared pool设置或者语句效率存在问题，造成反复解析，reparse可能较严重,或者是可能同snapshot有关，通常说明数据库性能存在问题。

8) Latch Hit %：要确保>99%，否则存在严重的性能问题。当该值出现问题的时候，我们可以借助后面的等待时间和latch分析来查找解决问题。

9) Parse CPU to Parse Elapsd %：计算公式为：Parse CPU to Parse Elapsd %= 100*(parse time cpu / parse time elapsed)。即：解析实际运行时间/(解析实际运行时间+解析中等待资源时间)。如果该比率为100%，意味着CPU等待时间为0，没有任何等待。

10) % Non-Parse CPU：计算公式为：% Non-Parse CPU =round(100*1-PARSE_CPU/TOT_CPU),2)。如果这个值比较小，表示解析消耗的CPU时间过多。与PARSE_CPU相比，如果TOT_CPU很高，这个比值将接近100%，这是很好的，说明计算机执行的大部分工作是执行查询的工作，而不是分析查询的工作。

(上图中的下半部分)

1) Memory Usage %：正在使用的共享池的百分率。这个数字应该长时间稳定在75%～90%。如果这个百分比太低，表明共享池设置过大，带来额外的管理上的负担，从而在某些条件下会导致性能的下降。如果这个百分率太高，会使共享池外部的组件老化，如果SQL语句被再次执行，这将使得SQL语句被硬解析。在一个大小合适的系统中，共享池的使用率将处于75%到略低于90%的范围内。

2) % SQL with executions>1：这是在共享池中有多少个执行次数大于一次的SQL语句的度量。也应该大为好，小则表示很多sql只被执行了一次，说明没有使用绑定变量, 在一个趋向于循环运行的系统中，必须认真考虑这个数字。在这个循环系统中，在一天中相对于另一部分时间的部分时间里执行了一组不同的SQL语句。在共享池中，在观察期间将有一组未被执行过的SQL语句，这仅仅是因为要执行它们的语句在观察期间没有运行。只有系统连续运行相同的SQL语句组，这个数字才会接近100%。这里显示，在这个共享池中几乎有80%的SQL语句在14分钟的观察窗口中运行次数多于一次。剩下的20%的语句可能已经在那里了--系统只是没有去执行。

3) % Memory for SQL w/exec>1：这是与不频繁使用的SQL语句相比，频繁使用的SQL语句消耗内存多少的一个度量。这个数字将在总体上与% SQL with executions>1非常接近，除非有某些查询任务消耗的内存没有规律。在稳定状态下，总体上会看见随着时间的推移大约有75%～85%的共享池被使用。如果Statspack报表的时间窗口足够大到覆盖所有的周期，执行次数大于一次的SQL语句的百分率应该接近于100%。这是一个受观察之间持续时间影响的统计数字。可以期望它随观察之间的时间长度增大而增大。 小结：通过ORACLE的实例有效性统计数据，我们可以获得大概的一个整体印象，然而我们并不能由此来确定数据运行的性能。当前性能问题的确定，我们主要还是依靠下面的等待事件来确认。我们可以这样理解两部分的内容，hit统计帮助我们发现和预测一些系统将要产生的性能问题，由此我们可以做到未雨绸缪。而wait事件，就是表明当前数据库已经出现了性能问题需要解决，所以是亡羊补牢的性质。 接下来，开始查看wait事件。

4、TOP 5及其他等待事件信息

oracle等待事件是衡量oracle运行状况的重要依据及指示，等待事件分为两类：空闲等待事件和非空闲等待事件, TIMED_STATISTICS = TRUE 那么等待事件按等待的时间排序，= FALSE那么事件按等待的数量排序。运行statspack期间必须session上设置TIMED_STATISTICS = TRUE，否则统计的数据将失真。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。 对于常见的等待事件，说明如下： 1) db file scattered read: 该事件通常与全表扫描或者fast full index scan有关。因为全表扫描是被放入内存中进行的，通常情况下基于性能的考虑，有时候也可能是分配不到足够长的连续内存空间，所以会将数据块分散(scattered)读入Buffer Cache中。该等待过大可能是缺少索引或者没有合适的索引(可以调整optimizer_index_cost_adj) 。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。因为全表扫描被置于LRU(Least Recently Used，最近最少适用)列表的冷端(cold end)，对于频繁访问的较小的数据表，可以选择把他们Cache 到内存中，以避免反复读取。当这个等待事件比较显著时，可以结合v$session_longops 动态性能视图来进行诊断，该视图中记录了长时间(运行时间超过6 秒的)运行的事物，可能很多是全表扫描操作(不管怎样，这部分信息都是值得我们注意的)。 关于参数OPTIMIZER_INDEX_COST_ADJ＝n：该参数是一个百分比值，缺省值为100，可以理解为FULL SCAN COST/INDEX SCAN COST。当n%* INDEX SCAN COST<FULL SCAN COST时，oracle会选择使用索引。在具体设置的时候，我们可以根据具体的语句来调整该值。如果我们希望某个statement使用索引，而实际它确走全表扫描，可以对比这两种情况的执行计划不同的COST，从而设置一个更合适的值。 DB文件分散读取。

2) 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（没有正确选择驱动行源），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。 正常系统，此等待事件占比可能超50%；此等待事件的平均等待时间超20ms需要关注.

3) 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%。当出现等待问题时，可以检查缓冲等待统计部分(或V$WAITSTAT)，确定该等待发生在什么位置： a) 如果等待是否位于段头(Segment Header)。这种情况表明段中的空闲列表（freelist）的块比较少。可以考虑增加空闲列表(freelist，对于Oracle8i DMT)或者增加freelist groups(在很多时候这个调整是立竿见影的(alter table tablename strorage(freelists 2))，在8.1.6之前，这个freelists参数不能动态修改;在8.1.6及以后版本，动态修改feelists需要设置COMPATIBLE至少为8.1.6)。也可以增加PCTUSED与PCTFREE之间距离（PCTUSED-to-pctfree gap），其实就是说降低PCTUSED的值，尽快使块返回freelist列表被重用。如果支持自动段空间管理（ASSM），也可以使用ASSM模式，这是在ORALCE 920以后的版本中新增的特性。 b) 如果这一等待位于undo header，可以通过增加回滚段(rollback segment)来解决缓冲区的问题。 c) 如果等待位于undo block上，我们需要增加提交的频率，使block可以尽快被重用；使用更大的回滚段；降低一致读所选择的表中数据的密度；增大DB_CACHE_SIZE。 d) 如果等待处于data block，表明出现了hot block，可以考虑如下方法解决： ①将频繁并发访问的表或数据移到另一数据块或者进行更大范围的分布(可以增大pctfree值 ，扩大数据分布，减少竞争)，以避开这个"热点"数据块。②也可以减小数据块的大小，从而减少一个数据块中的数据行数，降低数据块的热度，减小竞争；③检查对这些热块操作的SQL语句，优化语句。④增加hot block上的initrans值。但注意不要把initrans值设置的过于高了，通常设置为5就足够了。因为增加事务意味着要增加ITL事务槽，而每个ITL事务槽将占用数据块中24个字节长度。默认情况下，每个数据块或者索引块中是ITL槽是2个，在增加initrans的时候，可以考虑增大数据块所在的表的PCTFREE值，这样Oracle会利用PCTFREE部分的空间增加ITL slot数量，最大达到maxtrans指定。 e) 如果等待处于index block，应该考虑重建索引、分割索引或使用反向键索引。为了防止与数据块相关的缓冲忙等待，也可以使用较小的块，在这种情况下，单个块中的记录就较少，所以这个块就不是那么"繁忙"。或者可以设置更大的PCTFREE,使数据扩大物理分布，减少记录间的热点竞争。在执行DML (insert/update/ delete)时，Oracle向数据块中写入信息，对于多事务并发访问的数据表，关于ITL的竞争和等待可能出现，为了减少这个等待，可以增加initrans，使用多个ITL槽。在Oracle9i 中，可以使用ASSM这个新特性Oracle 使用位图来管理空间使用，减小争用。

4) latch free：当闩锁丢失率高于0.5%时，需要调整这个问题。详细的我们在后面的Latch Activity for DB部分说明。

5) Enqueue 队列是一种锁，保护一些共享资源，防止并发的DML操作。队列采用FIFO策略，注意latch并不是采用的FIFO机制。比较常见的有3种类型的队列：ST队列，HW队列，TX4队列。 ST Enqueue的等待主要是在字典管理的表空间中进行空间管理和分配时产生的。解决方法：1）将字典管理的表空间改为本地管理模式 2）预先分配分区或者将有问题的字典管理的表空间的next extent设置大一些。 HW Enqueue是用于segment的HWM的。当出现这种等待的时候，可以通过手工分配etents来解决。 TX4 Enqueue等待是最常见的等待情况。通常有3种情况会造成这种类型的等待：1）唯一索引中的重复索引。解决方法：commit或者rollback以释放队列。 2）对同一个位图索引段（bitmap index fragment）有多个update，因为一个bitmap index fragment可能包含了多个rowid，所以当多个用户更新时，可能一个用户会锁定该段，从而造成等待。解决方法同上。3）有多个用户同时对一个数据块作update，当然这些DML操作可能是针对这个数据块的不同的行，如果此时没有空闲的ITL槽，就会产生一个block-level锁。解决方法：增大表的initrans值使创建更多的ITL槽；或者增大表的pctfree值，这样oracle可以根据需要在pctfree的空间创建更多的ITL槽；使用smaller block size，这样每个块中包含行就比较少，可以减小冲突发生的机会。

6) Free Buffer：这个等待事件表明系统正在等待内存中的可用空间，这说明当前Buffer 中已经没有Free 的内存空间。如果应用设计良好，SQL 书写规范，充分绑定变量，那这种等待可能说明Buffer Cache 设置的偏小，你可能需要增大DB_CACHE_SIZE。该等待也可能说明DBWR 的写出速度不够，或者磁盘存在严重的竞争，可以需要考虑增加检查点、使用更多的DBWR 进程，或者增加物理磁盘的数量,分散负载，平衡IO。

7) Log file single write：该事件仅与写日志文件头块相关，通常发生在增加新的组成员和增进序列号时。头块写单个进行，因为头块的部分信息是文件号，每个文件不同。更新日志文件头这个操作在后台完成，一般很少出现等待，无需太多关注。

8) log file parallel write：从log buffer 写redo 记录到redo log 文件，主要指常规写操作(相对于log file sync)。如果你的Log group 存在多个组成员，当flush log buffer 时，写操作是并行的，这时候此等待事件可能出现。尽管这个写操作并行处理，直到所有I/O 操作完成该写操作才会完成(如果你的磁盘支持异步IO或者使用IO SLAVE，那么即使只有一个redo log file member,也有可能出现此等待)。这个参数和log file sync 时间相比较可以用来衡量log file 的写入成本。通常称为同步成本率。改善这个等待的方法是将redo logs放到I/O快的盘中，尽量不使用raid5，RAID5 对于频繁写入得系统会带来较大的性能损失，可以考虑使用文件系统直接输入/输出，或者使用裸设备（raw device），这样可以获得写入的性能提高,确保表空间不是处在热备模式下，确保redo log和data的数据文件位于不同的磁盘中。

9) log file sync：当一个用户提交或回滚数据时，LGWR将会话的redo记录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。在每次提交时都出现，如果这个等待事件影响到数据库性能，那么就需要修改应用程序的提交频率, 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，提高I/O的性能。

10) 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。

11) logfile switch：通常是因为归档速度不够快。表示所有的提交(commit)的请求都需要等待"日志文件切换"的完成。Log file Switch 主要包含两个子事件: log file switch (archiving needed) 这个等待事件出现时通常是因为日志组循环写满以后，第一个日志归档尚未完成，出现该等待。出现该等待，可能表示io 存在问题。解决办法:①可以考虑增大日志文件和增加日志组；②移动归档文件到快速磁盘；③调整log_archive_max_processes。 log file switch (checkpoint incomplete) 当日志组都写完以后，LGWR 试图写第一个log file，如果这时数据库没有完成写出记录在第一个log file 中的dirty 块时(例如第一个检查点未完成)，该等待事件出现。该等待事件通常表示你的DBWR 写出速度太慢或者IO 存在问题。为解决该问题，你可能需要考虑增加额外的DBWR 或者增加你的日志组或日志文件大小，或者也可以考虑增加checkpoint的频率。

12) DB File Parallel Write：文件被DBWR并行写时发生。解决办法：改善IO性能。

13) DB File Single Write：当文件头或别的单独块被写入时发生，这一等待直到所有的I/O调用完成。解决办法：改善IO性能。

14) DB FILE Scattered Read：当扫描整个段来根据初始化参数db_file_multiblock_read_count读取多个块时发生，因为数据可能分散在不同的部分，这与分条或分段）相关，因此通常需要多个分散的读来读取所有的数据。等待时间是完成所有I/O调用的时间。解决办法：改善IO性能。

15) DB FILE Sequential Read：当前台进程对数据文件进行常规读时发生，包括索引查找和别的非整段扫描以及数据文件块丢弃等待。等待时间是完成所有I/O调用的时间。解决办法：改善IO性能。

16) Direct Path Read：一般直接路径读取是指将数据块直接读入PGA中。一般用于排序、并行查询和read ahead操作。这个等待可能是由于I/O造成的。使用异步I/O模式或者限制排序在磁盘上，可能会降低这里的等待时间。

17) direct path write：直接路径写该等待发生在，系统等待确认所有未完成的异步I/O 都已写入磁盘。对于这一写入等待，我们应该找到I/O 操作最为频繁的数据文件(如果有过多的排序操作，很有可能就是临时文件)，分散负载，加快其写入操作。如果系统存在过多的磁盘排序，会导致临时表空间操作频繁，对于这种情况，可以考虑使用Local管理表空间，分成多个小文件，写入不同磁盘或者裸设备。

18) control file parallel write：当server 进程更新所有控制文件时，这个事件可能出现。如果等待很短，可以不用考虑。如果等待时间较长，检查存放控制文件的物理磁盘I/O 是否存在瓶颈。 多个控制文件是完全相同的拷贝，用于镜像以提高安全性。对于业务系统，多个控制文件应该存放在不同的磁盘上，一般来说三个是足够的，如果只有两个物理硬盘，那么两个控制文件也是可以接受的。在同一个磁盘上保存多个控制文件是不具备实际意义的。减少这个等待，可以考虑如下方法:①减少控制文件的个数(在确保安全的前提下)。②如果系统支持，使用异步IO。③转移控制文件到IO 负担轻的物理磁盘。

19) control file sequential read control file single write ：控制文件连续读/控制文件单个写对单个控制文件I/O 存在问题时，这两个事件会出现。如果等待比较明显，检查单个控制文件，看存放位置是否存在I/O 瓶颈。 对于常见的一些IDLE wait事件举例：(以下是空闲等待, 所以不用太理会) dispatcher timer lock element cleanup Null event parallel query dequeue wait parallel query idle wait - Slaves pipe get PL/SQL lock timer pmon timer- pmon rdbms ipc message slave wait smon timer SQL*Net break/reset to client SQL*Net message from client SQL*Net message to client SQL*Net more data to client virtual circuit status client message SQL*Net message from

client 下面是关于这里的常见的等待事件和解决方法的一个快速预览 (以下是非空闲等待)

5、SQL统计信息

个人奖转载内容删除, 直接参考 toad 吧

6、实例的活动信息

这部分内容有很多, 不过, 这部分内容所反应的就 (3是实例的有效性), 只不过这里是详细的指标. 所以, 只要有效性没问题, 这部分也是略看吧.

这部分数据主要是从V$SYSSTAT表中统计出来的，一些条目的详细内容会在后面逐条标注。

注意: sorts(disks) 磁盘排序一般不能超过 5%, 需要设置参数 PGA_AGGREGATE_TARGET 或者 SORT_AREA_SIZE

table fetch continued row

                        408            0.5          0.0

这是发生行迁移的行。当行迁移的情况比较严重时，需要对这部分进行优化。

检查行迁移的方法：

1）  运行$ORACLE_HOME/rdbms/admin/utlchain.sql

2）  analyze table table_name list chained rows into CHAINED_ROWS

3）  select * from CHAINED_ROWS where table_name='table_name';

清除的方法：

方法1：create table table_name_tmp as select * from table_name where rowed in (select head_rowid from chained_rows);

       Delete from table_name where rowed in (select head_rowid from chained_rows);

       Insert into table_name select * from table_name_tmp;

方法2：create table table_name_tmp select * from table_name ;

truncate table table_name

insert into table_name select * from table_name_tmp

方法3：用exp工具导出表，然后删除这个表，最后用imp工具导入这表

方法4：alter table table_name move tablespace tablespace_name，然后再重新表的索引

上面的4种方法可以用以消除已经存在的行迁移现象，但是行迁移的产生很多情况下时由于PCT_FREE参数设置的太小所导致，所以需要调整PCT_FREE参数的值。

table scans (long tables)

                          0            0.0          0.0

longtables就是表的大小超过buffer buffer* _SMALL_TABLE_THRESHOLD的表。如果一个数据库的大表扫描过多，那么db file scattered read等待事件可能同样非常显著。如果table scans (long tables)的per Trans值大于0，你可能需要增加适当的索引来优化你的SQL语句。

table scans (short tables)                   143,830          170.6          1.9

short tables是指表的长度低于buffer chache 2％（2％是有隐含参数_SMALL_TABLE_THRESHOLD定义的，这个参数在oracle不同的版本中，有不同的含义。在9i和10g中，该参数值定义为2%，在8i中，该参数值为20个blocks，在v7中，该参数为5个blocks）的表。这些表将优先使用全表扫描。一般不使用索引。_SMALL_TABLE_THRESHOLD值的计算方法如下（9i,8K）： (db_cache_size/8192)*2％。

注意：_SMALL_TABLE_THRESHOLD参数修改是相当危险的操作。

7、I/O统计信息

下面两个报表是面向I/O的。通常，在这里期望在各设备上的读取和写入操作是均匀分布的。要找出什么文件可能非常“热”。一旦DBA了解了如何读取和写入这些数据，他们也许能够通过磁盘间更均匀的分配I/O而得到某些性能提升。

在这里主要关注Av Rd(ms)列 (reads per millisecond)的值，一般来说，大部分的磁盘系统的这个值都能调整到14ms以下，oracle认为该值超过20ms都是不必要的。如果该值超过1000ms，基本可以肯定存在I/O的性能瓶颈。如果在这一列上出现######，可能是你的系统存在严重的I/O问题，也可能是格式的显示问题。

当出现上面的问题，我们可以考虑以下的方法：

1）优化操作该表空间或者文件的相关的语句。

2）如果该表空间包含了索引，可以考虑压缩索引，是索引的分布空间减小，从而减小I/O。

3）将该表空间分散在多个逻辑卷中，平衡I/O的负载。

4）我们可以通过设置参数DB_FILE_MULTIBLOCK_READ_COUNT来调整读取的并行度，这将提高全表扫描的效率。但是也会带来一个问题，就是oracle会因此更多的使用全表扫描而放弃某些索引的使用。为解决这个问题，我们需要设置另外一个参数OPTIMIZER_INDEX_COST_ADJ=30（一般建议设置10－50）。

关于OPTIMIZER_INDEX_COST_ADJ＝n：该参数是一个百分比值，缺省值为100，可以理解为FULL SCAN COST/INDEX SCAN COST。当n%* INDEX SCAN COST<FULL SCAN COST时，oracle会选择使用索引。在具体设置的时候，我们可以根据具体的语句来调整该值。如果我们希望某个statement使用索引，而实际它确走全表扫描，可以对比这两种情况的执行计划不同的COST，从而设置一个更合适的值。

5）检查并调整I/O设备的性能。

8、Buffer Pool统计信息

这里将buffer poll细分，列举default、keep、recycle三种类型的buffer的详细情况。在这份报告中，我们的系统中只使用Default size的buffer pool。这里的3个waits统计，其实在前面的等待时间中已经包含，所以可以参考前面的描述。关于命中率也已经在前面讨论。

所以，其实这段信息不需要怎么关注。

9、实例的恢复情况统计信息

这部分主要是关于实例的恢复的一些统计信息，也不需要怎么关注。

10、Buffer Pool调整的Advisory

这是oracle的对buffer pool的大小的调整建议。从advisory的数据看，当然buffer是越大，物理读更小，随着buffer的增大，对物理读的性能改进越来越小。当前buffer 设置为5,120M，物理读因子=1。我们可以看到，buffer pool在3G之前的扩大，对物理读的改善非常明显，之后，这种改善的程度越来越低。

11、Buffer Pool等待情况统计

这里的buffer等待往往带来data block的比较大的等待。这部分等待的情况在前面等待事件中已经作过描述。
  

12、PGA统计信息

这一部分主要展现的是PGA使用的情况，我们可以根据具体的情况通过设置参数PGA_AGGREGATE_TARGET来调整PGA的值。

在这里，设置的pga_aggregate_target=500M，并发数大概为270。而且数据库设置为DEDICATED模式，在这种情况下，PGA要求有更大的空间，因为在PGA下需要存放stack space，user serssion data，cursor state信息。

通过下面的两个信息，我们可以看到当前的设置下，PGA Cache Hit达到了100％，所有的操作都是内存中完成的。

13、PGA调整的Advisory

PGA_AGGREGATE_TARGET参数的调整建议。

我们可以看到，在advisory中，当PGA_AGGREGATE_TARGET达到500M时，再增大PGA_AGGREGATE_TARGET，基本已经起不到提升性能的作用了。

14、队列的统计信息

关于Enqueue，我们在等待事件里面已经作了比较详尽的描述，这里只是对等待事件的一个展开描述，分项的含义请参考在等待事件的说明。

15、回滚段统计信息

从9i开始，回滚段一般都是自动管理的，一般情况下，这里我们不需要太重点关注。

在这里，主要关注pct waits，如果出现比较多的pct waits，那就需要增加回滚段的数量或者增大回滚段的空间。另外，观察一下各个回滚段使用的情况，比较理想的是各个回滚段上Avg Active比较均衡。

在oracle 9i之前，回滚段时手工管理的，可以通过指定optimal值来设定一个回滚段收缩的值，如果不设定，默认也应当为initial+(minextents-1)*next extents ，这个指定的结果，就是限制了回滚段不能无限制的增长，当超过optimal的设定值后，在适当的时候，oracle会shrinks到optimal大小。但是9i之后，undo一般都设置为auto模式，在这种模式下，我们无法指定optimal值，好像也没有默认值，所以无法shrinks，回滚段就会无限制的增长，一直到表空间利用率达到为100％，如果表空间设置为自动扩展的方式，这种情况下，就更糟糕，undo将无限制的增长。在这里，我们也可以看到，shrinks的值为0，也就是说，从来就没收缩过。

16、闩锁统计信息

Latch是一种低级排队机制，用于防止对内存结构的并行访问，保护系统全局区(SGA)共享内存结构。Latch是一种快速地被获取和释放的内存锁。如果latch不可用，就会记录latch free miss 。

有两种类型的Latch:willing to wait和（immediate）not willing to wait。

对于愿意等待类型(willing-to-wait)的latch,如果一个进程在第一次尝试中没有获得latch,那么它会等待并且再尝试一次,如果经过_spin_count次争夺不能获得latch, 然后该进程转入睡眠状态，百分之一秒之后醒来，按顺序重复以前的步骤。在8i/9i中默认值是_spin_count=2000。睡眠的时间会越来越长。

　　对于不愿意等待类型(not-willing-to-wait)的latch，如果该闩不能立即得到的话，那么该进程就不会为获得该闩而等待。它将继续执行另一个操作。

　　大多数Latch问题都可以归结为以下几种:

　　没有很好的是用绑定变量(library cache latch和shared pool cache)、重作生成问题(redo allocation latch)、缓冲存储竞争问题(cache buffers LRU chain)，以及buffer cache中的存在"热点"块(cache buffers chain)。

另外也有一些latch等待与bug有关，应当关注Metalink相关bug的公布及补丁的发布。

当latch miss ratios大于0.5%时，就需要检查latch的等待问题。

如果SQL语句不能调整，在8.1.6版本以上，可以通过设置CURSOR_SHARING = force 在服务器端强制绑定变量。设置该参数可能会带来一定的副作用，可能会导致执行计划不优，另外对于Java的程序，有相关的bug，具体应用应该关注Metalink的bug公告。

下面对几个重要类型的latch等待加以说明：

1)    latch free：当‘latch free’在报告的高等待事件中出现时，就表示可能出现了性能问题，就需要在这一部分详细分析出现等待的具体的latch的类型，然后再调整。

2)    cache buffers chain：cbc latch表明热块。为什么这会表示存在热块？为了理解这个问题，先要理解cbc的作用。ORACLE对buffer cache管理是以hash链表的方式来实现的（oracle称为buckets，buckets的数量由_db_block_hash_buckets定义）。cbc latch就是为了保护buffer cache而设置的。当有并发的访问需求时，cbc会将这些访问串行化，当我们获得cbc latch的控制权时，就可以开始访问数据，如果我们所请求的数据正好的某个buckets中，那就直接从内存中读取数据，完成之后释放cbc latch，cbc latch就可以被其他的用户获取了。cbc latch获取和释放是非常快速的，所以这种情况下就一般不会存在等待。但是如果我们请求的数据在内存中不存在，就需要到物理磁盘上读取数据，这相对于latch来说就是一个相当长的时间了，当找到对应的数据块时，如果有其他用户正在访问这个数据块，并且数据块上也没有空闲的ITL槽来接收本次请求，就必须等待。在这过程中，我们因为没有得到请求的数据，就一直占有cbc latch，其他的用户也就无法获取cbc latch，所以就出现了cbc latch等待的情况。所以这种等待归根结底就是由于数据块比较hot的造成的。

解决方法可以参考前面在等待事件中的3) buffer busy wait中关于热块的解决方法。

3)    cache buffers lru chain：该latch用于扫描buffer的LRU链表。三种情况可导致争用：1）buffer cache太小 ；2）buffer cache的过度使用，或者太多的基于cache的排序操作；3）DBWR不及时。解决方法：查找逻辑读过高的statement，增大buffer cache。

4)    Library cache and shared pool 争用：

library cache是一个hash table，我们需要通过一个hash buckets数组来访问（类似buffer cache）。library cache latch就是将对library cache的访问串行化。当有一个sql（或者PL/SQL procedure，package，function，trigger）需要执行的时候，首先需要获取一个latch，然后library cache latch就会去查询library cache以重用这些语句。在8i中，library cache latch只有一个。在9i中，有7个child latch，这个数量可以通过参数_KGL_LATCH_ COUNT修改（最大可以达到66个）。当共享池太小或者语句的reuse低的时候，会出现‘shared pool’、‘library cache pin’或者 ‘library cache’ latch的争用。解决的方法是：增大共享池或者设置CURSOR_SHARING=FORCE|SIMILAR ，当然我们也需要tuning SQL statement。为减少争用，我们也可以把一些比较大的SQL或者过程利用DBMS_SHARED_POOL.KEEP包来pinning在shared pool中。

shared pool内存结构与buffer cache类似，也采用的是hash方式来管理的。共享池有一个固定数量的hash buckets，通过固定数量的library cache latch来串行化保护这段内存的使用。在数据启动的时候，会分配509个hash buctets，2*CPU_COUNT个library cache latch。当在数据库的使用中，共享池中的对象越来越多，oracle就会以以下的递增方式增加hash buckets的数量：509,1021,4093,8191,32749,65521,131071,4292967293。我们可以通过设置下面的参数来实现_KGL_BUCKET_COUNT，参数的默认值是0，代表数量509，最大我们可以设置为8，代表数量131071。

我们可以通过x$ksmsp来查看具体的共享池内存段情况，主要关注下面几个字段：

KSMCHCOM—表示内存段的类型

ksmchptr—表示内存段的物理地址

ksmchsiz—表示内存段的大小

ksmchcls—表示内存段的分类。recr表示a recreatable piece currently in use that can be a candidate for flushing when the shared pool is low in available memory; freeabl表示当前正在使用的，能够被释放的段； free表示空闲的未分配的段； perm表示不能被释放永久分配段。

降低共享池的latch 争用，我们主要可以考虑如下的几个事件：

1、使用绑定变量

2、使用cursor sharing

3、设置session_cached_cursors参数。该参数的作用是将cursor从shared pool转移到pga中。减小对共享池的争用。一般初始的值可以设置为100，然后视情况再作调整。

4、设置合适大小的共享池

5)    Redo Copy：这个latch用来从PGA中copy redo records到redo log buffer。latch的初始数量是2*COU_OUNT，可以通过设置参数_LOG_SIMULTANEOUS_COPIES在增加latch的数量，减小争用。

6)    Redo allocation：该latch用于redo log buffer的分配。减小这种类型的争用的方法有3个：

增大redo log buffer

适当使用nologging选项

避免不必要的commit操作

7)    Row cache objects：该latch出现争用，通常表明数据字典存在争用的情况，这往往也预示着过多的依赖于公共同义词的parse。解决方法：1）增大shared pool  2）使用本地管理的表空间，尤其对于索引表空间

注：在这里，提到了不少隐藏参数，也有利用隐藏参数来解决latch的方法描述，但是在实际的操作中，强烈建议尽量不要去更改隐藏参数的默认值。

Get Requests：get表示一种类型的锁，语法分析锁。这种类型的锁在引用了一个对象的那条SQL语句的语法分析阶段被设置在该对象上。每当一条语句被语法分析一次时 ，Get Requests的值就增加1。

pin requests：pin也表示一种类型的锁，是在执行发生的加锁。每当一条语句执行一次，pin requests的值就增加1。

reloads：reloads列显示一条已执行过的语句因Library Cache使该语句的已语法分析版本过期或作废而需要被重新语法分析的次数。

invalidations：失效发生在一条已告诉缓存的SQL语句即使已经在library cache中，但已被标记为无效并因此而*重新做语法分析的时候。每当已告诉缓存的语句所引用的对象以某种方式被修改时，这些语句就被标记为无效。 pct miss应该不高于1％。 Reloads /pin requests <1％，否则应该考虑增大SHARED_POOL_SIZE。 该部分信息通过v$librarycache视图统计得到： select namespace,gethitratio,pinhitratio,reloads,invalidations from v$librarycache where namespace in ('SQL AREA','TABLE/PROCEDURE','BODY','TRIGGER', 'INDEX');

17、共享池统计信息

18、SGA内存分配

这部分是关于SGA内存分配的一个描述，我们可以通过show sga等命令也可以查看到这里的内容。

Fixed Size:

    oracle 的不同平台和不同版本下可能不一样，但对于确定环境是一个固定的值，里面存储了SGA 各部分组件的信息，可以看作引导建立SGA的区域。

Variable Size:

    包含了shared_pool_size、java_pool_size、large_pool_size 等内存设置。

Database Buffers:

    指数据缓冲区，在8i 中包含db_block_buffer*db_block_size、buffer_pool_keep、buffer_pool_recycle 三部分内存。在9i 中包含db_cache_size、db_keep_cache_size、db_recycle_cache_size、 db_nk_cache_size。

Redo Buffers:

    指日志缓冲区，log_buffer。对于logbuffer，我们会发现在v$parameter、v$sgastat、v$sga的值不一样。v$parameter是我们可以自己设定的值，也可以设定为0，这时候，oracle降会以默认的最小值来设置v$sgastat的值，同时v$sga也是最小的值。v$sgastat的值是基于参数log_buffer的设定值，再根据一定的计算公式得到的一个值。v$sga的值，则是根据v$sgastat的值，然后选择再加上8k－11k的一个值，得到min(n*4k)的一个值。就是说得到的结果是4k的整数倍，也就是说v$sga是以4k的单位递增的。

19、资源限制统计信息

这部分是关于oracle资源限制的一个描述。只显示当前正在使用或者最大使用率超过80％的资源限制。

20、初始化统计信息

这是报表的最后一部分，是关于常用重要的一些系统的初始化参数设置的汇总情况。不再详述。