客户报告，
当他从 Oracle 11.1.0.7 ，迁移到云环境，并且升级到12.1.0.2。
运行客户的应用程序测试，发现比以前更慢了。
从AWR report 的"Top 10 Foreground Events by Total Wait Time"和"Wait Classes by Total Wait Time"等信息，
可以看到 CPU 值升高了。
初步思考，怀疑由于环境的不同，导致性能不同。但是客户说，这两个环境的CPU数目/内存大小等各方面情况都完全一样。
那么就的考虑其他的原因了。
迁移前的环境和迁移后的环境对比，从AWR report 中，可以看到，迁移后的 "Hard parse" 的比例明显偏高。
***迁移前
Load Profile
Per Second Per Transaction Per Exec Per Call
DB Time(s): 1.1 0.0 0.00 0.00
DB CPU(s): 0.3 0.0 0.00 0.00
Parses: 158.3 4.8
Hard parses: 8.8 0.3 <<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
Executes: 620.2 18.2
***迁移后
Load Profile
Per Second Per Transaction Per Exec Per Call
DB Time(s): 0.8 0.0 0.00 0.00
DB CPU(s): 0.6 0.0 0.00 0.00
Parses (SQL): 375.8 14.7
Hard parses (SQL): 75.2 3.0 <<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<< hard parse 大幅度增加
Executes (SQL): 702.7 28.3
客户报告，在新环境里，设置了 对 应用中的所有的 SQL文 都追加了 类似于
"SELECT /*+ OPTIMIZER_FEATURES_ENABLE('11.1.0.7') ORDERED INDEX(T0001 T0001_001) NO_USE_HASH(FBM10) */" 的hint之后，
发现性能基本回到了迁移前的水平。
从这一点来考虑，OPTIMIZER_FEATURES_ENABLE，可能是影响到了 optimizer_adaptive_features 功能。这一功能会在SQL文执行
的时候，动态地判断有没有更好的执行计划。而很可能对客户程序的一部分SQL文，反而动态调整执行计划产生了大量的Hard Parse，
整体上拖延了执行时间。
客户也怀疑 是 文档 2312911.1 所提到的 12.1 的 optimizer_adaptive_features 功能不够完善导致出现问题。文档 2312911.1
提及，12.1 的 optimizer_adaptive_features 功能不够完善，可以特殊处理，以达到12.2的效果(12.2中, optimizer_adaptive_
features 有所改善，被拆分成为了两个参数)。
那么，到底是不是这样呢，客户希望进一步进行分析调查。
从拿到了迁移前后的AWR来对比，发现了有趣的状况：实际上从Top N SQL来看，迁移前的SQL文，迁移后执行时间其实都大幅度缩短了。
***迁移前環境
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SQL ordered by Elapsed Time
Resources reported for PL/SQL code includes the resources used by all SQL statements called by the code.
% Total DB Time is the Elapsed Time of the SQL statement divided into the Total Database Time multiplied by 100
Total DB Time (s): 2,597
Captured SQL account for 58.8% of Total <<<<<<<<<<<<Top 10 的SQL文，占据了整体执行时间的 59%(1532秒)
Total DB Time (s): 2,597
Captured PL/SQL account for 0.3% of Total
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***迁移后(未追加 OPTIMIZER_FEATURES_ENABLE hint 的时候)
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SQL ordered by Elapsed Time ★
Resources reported for PL/SQL code includes the resources used by all SQL statements called by the code.
% Total DB Time is the Elapsed Time of the SQL statement divided into the Total Database Time multiplied by 100
%Total - Elapsed Time as a percentage of Total DB time
%CPU - CPU Time as a percentage of Elapsed Time
%IO - User I/O Time as a percentage of Elapsed Time
Captured SQL account for 27.9% of Total DB Time (s): 1,771 <<<<<<<<<<<<Top 10 的SQL文，占据了整体执行时间的 28%(500秒)
Captured PL/SQL account for 1.3% of Total DB Time (s): 1,771
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从具体的top 10 SQL文执行时间上，也可以看出来：
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2ac8g6tagg67x 迁移后>>17,122 回执行 CPU Time 13.27s、Elapsed Time 139.03s
迁移前>>21,018 回执行 CPU Time 16s、Elapsed Time 839s
5mt3dyz3r6af8 迁移后>>425 回执行 CPU Time 25.28s、Elapsed Time 33.10s
迁移前>>509回执行 CPU Time 44s、Elapsed Time 105s
7tjhsnk6ruw6m 迁移后>>165 回执行 CPU Time 16.67s、Elapsed Time 21.69s
迁移前>>165 回执行 CPU Time 25s、Elapsed Time 50s
......
baq2zs9gns3co 迁移后>>51,730 回执行 CPU Time 9.92s、Elapsed Time 16.57s
迁移前>>67,66 4回执行 CPU Time 10s、Elapsed Time 26s
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那么，问题到底处在哪里呢？ 我的猜测是： 虽然TopN 那些SQL文的执行时间减小了。但是还有很多执行很短暂的SQL文，由于动态执行
计划调整，导致事件增加了。
这也很容易理解：
如果一条SQL语句的执行时间原本是200ms，如果动态执行计划调整花5ms，使得因执行更好的执行计划而较少了执行时间20ms,总体上来说
就是赚到了。
可是如果你一条小SQL执行语句，本来执行时间才20ms,如果动态执行计划调整花5ms，使得因执行更好的执行计划而较少了执行时间2ms,
反而执行时间增加了。
如果这条小SQL执行语句，反复多次执行呢？那问题就恶化了。
就好比：虽说磨刀不误砍柴功，但是如果每砍一个小树杈，都要磨一次刀，那是不是有点浪费时间啊。
对于这个推测，客户仍然想要了解更详细的细节，那么好吧，我们来看看ASH的情况：
迁移前
"In Hard Parse" ==> 15 行 "In Hard Parse" 的比例：37.5%
2018/03/12 15:26:36 ---> 2018/03/12 15:37:25.693000000
SQL_ID: 30 个
迁移后
"In Hard Parse" ==> 252 行 "In Hard Parse" 的比例：76.6%
2018/03/20 11:33:50 ---> 2018/03/20 12:25:58.591000000
SQL_ID: 292 个
迁移后的总体时间不但大幅度延长了，而且ASH中统计出来的sql_id 明显增多。所以可以推测很多原本执行时间很短的sql语句，因为执行计划
调整的原因，话费时间进行了 Hard Parse，所以当ASH采样的时候，因为没有执行完毕，更多的出现在ASH履历中。
那么，作为结论， 12c的执行计划调整并不是适合所有sql文的，对效果不佳的语句，不妨添加 OPTIMIZER_FEATURES_ENABLE 进行微调。