Oracle Time Model Statistics(时间模型统计)
Oracle数据库从10g開始,启用以时间模型统计为主。命中率为辅等性能度量指标。基于时间模型统计,主要是基于操作类型測量在数据库中花费的时间的统计信息。最重要的时间模型统计是数据库时间。或DB时间。数据库时间表示在数据库调用中所花费的总时间,是实例工作负载量的总指示器。本文描写叙述时间模型统计相关知识点。
一、 DB Time(数据库时间)与User Response Time(用户响应时间)
1、DB Time(数据库时间)
下图为 DB Time in Overall User Response Time
即全部花费在数据库层面调用时间的总和。包含全部会话(前台进程)以及非空暇等待。CPU时间等
如上图所看到的,从clientBrowser请求到clientBrowser响应,经历了非常多个中间环节,DB Time不过当中的一部分
2、User Response Time(用户响应时间)
下图为 DB Time in User Transaction
watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvbGVzaGFtaQ==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="这里写图片描写叙述" title="">
在上图各个部分的操作中:
用户向数据库发出请求。使用向下箭头所看到的。用于处理请求的数据库所花费的CPU时间和等待数据库等待的时间被觉得是DB时间,由阴影区域表示一旦请求完毕。结果将返回给用户,如上箭头所看到的。
上下箭头之间的空间代表处理请求的总用户响应时间,它包含除DB时间以外的其它组件。
- 基于作者查询小说
用户具基于特定的作者查询小说,此时产生应用程序完毕基于作者的数据库查询操作。 - 浏览查询结果
当用户查看查询结果时。有一些额外的数据库查询会产生,如小说库存状态,用户浏览总量。 - 加入商品到购物车
在浏览了小说的细节后,用户决定将当中一部小说加入购物车。这会导致应用程序进行数据库调用来更新购物车。
- 结算
用户通过曾经保存在网站的地址和以及新生成的付款信息,完毕交易。这会导致应用程序运行各种数据库操作以检索用户信息,加入新订单,更新库存。并生成电子邮件确认。
二、AWR中的时间模型统计报告
Time Model Statistics DB/Inst: ORA11G/ora11g Snaps: 551-553
-> Total time in database user-calls (DB Time): 1264.3s
-> Statistics including the word "background" measure background process
time, and so do not contribute to the DB time statistic
-> Ordered by % or DB time desc, Statistic name
Statistic Name Time (s) % of DB Time
------------------------------------------ ------------------ ------------
sql execute elapsed time 1,188.0 94.0
DB CPU 274.3 21.7
parse time elapsed 10.1 .8
connection management call elapsed time 6.5 .5
PL/SQL execution elapsed time 3.2 .3
hard parse elapsed time 2.9 .2
PL/SQL compilation elapsed time 0.5 .0
hard parse (sharing criteria) elapsed time 0.4 .0
hard parse (bind mismatch) elapsed time 0.1 .0
repeated bind elapsed time 0.0 .0
failed parse elapsed time 0.0 .0
sequence load elapsed time 0.0 .0
DB time 1,264.3
background elapsed time 857.8
background cpu time 25.4
三、时间模型统计重要组成部分说明
在Oracle数据库中。最重要的时间模型统计是DB Time和DB CPU。这两个统计数据直接显示数据库的工作量和描写叙述整个数据库的响应时间。
- DB Time
- 运行数据库用户级别调用所花费的时间(以微秒为单位)的量。这还不包含花在实例后台进程的时间,如PMON进程。DB Time測量时间实例启动后開始累积。
因为DB时间是由全部非空暇用户会话的时间相结合来计算的,所以DB时间可能超过实例開始后所经过的实际时间。比如,已经运行了30分钟的实例可能有四个活动用户会话。其累积DB时间大约为120分钟。
- 运行数据库用户级别调用所花费的时间(以微秒为单位)的量。这还不包含花在实例后台进程的时间,如PMON进程。DB Time測量时间实例启动后開始累积。
- DB CPU
- 在数据库用户级调用上花费的CPU时间(微秒)。
- connection management call elapsed time
- 全部 Session 连接和断开连接所消耗的时间 .
- Sequence load elapsed time
- 从数据字典获取下一个序列号所花费的时间。假设一个序列被缓存。那么花费的时间为当序列被用完补充缓存须要的时间。在cache中寻找新的sequence的时间是不计算在内。
而对于non-cached 的情况,那么这个时间就是获取 nextval 的时间。
- 从数据字典获取下一个序列号所花费的时间。假设一个序列被缓存。那么花费的时间为当序列被用完补充缓存须要的时间。在cache中寻找新的sequence的时间是不计算在内。
- SQL execute elapsed time
- SQL statements 运行所花费的总的时间 , 注意对于 select 语句来说 . 这相同包含获取 (fetch) 查询结果的时间
- parse time elapsed
- 解析 SQLStatements 的总共时间 , 它包含了软解析和硬解析 .
6.1 hard parse elapsed time(硬解析所花费的总的时间)
6.2 failed parse elapsed time(全部解析过程中遇到错误SQL 的解析所花费时间)
6.3 hard parse (sharing criteria) elapsed time (当无法从 SQL Cache 中找到一个已经存在的 cursor 的时候 , 全部硬解析所花费的时间)
6.4 hard parse (bind mismatch) elapsed time (当能够从 SQL Cache 找到一个已经存在的 curosr, 可是绑定变量不匹配的时候 , 全部硬解析花费的时间)
- 解析 SQLStatements 的总共时间 , 它包含了软解析和硬解析 .
- PL/SQL execution elapsed time
- 全部花在运行 PL/SQL interpreter 的时间 (PL/SQL interpreter - 就是 debug workspace), 但这不包含花在recursively executing/parsing SQL statements 上的时间,以及 recursively executing the Java VM 上的时间
- PL/SQL compilation elapsed time
- 全部花在 PL/SQL compiler 上的时间 .
- inbound PL/SQL rpc elapsed time
- 全部入站的远程调用所运行的时间(也就是说,从其它的instance通过数据链接到本数据库的调用),包含了全部SQL和Java的递归调用
四、基于时间模型统计调用脚本
1、查看用户CPU使用情况
SELECT ss.username, se.SID, VALUE / 100 cpu_usage_seconds
FROM v$session ss, v$sesstat se, v$statname sn
WHERE se.STATISTIC# = sn.STATISTIC#
AND NAME LIKE '%CPU used by this session%'
AND se.SID = ss.SID
AND ss.status = 'ACTIVE'
AND ss.username IS NOT NULL
ORDER BY VALUE DESC;
USERNAME SID CPU_USAGE_SECONDS
--------------- ---------- -----------------
SYSMAN 156 77.69
DBSNMP 66 25.86
SYS 131 .06
DBSNMP 66 0
SYS 131 0
2、基于时间模型查询相关等待事件
COLUMN wait_class FORMAT a20
COLUMN name FORMAT a30
COLUMN time_secs FORMAT 999,999,999,999.99
COLUMN pct FORMAT 99.99
SELECT wait_class,
NAME,
ROUND (time_secs, 2) time_secs,
ROUND (time_secs * 100 / SUM (time_secs) OVER (), 2) pct
FROM (SELECT n.wait_class, e.event NAME, e.time_waited / 100 time_secs
FROM v$system_event e, v$event_name n
WHERE n.NAME = e.event
AND n.wait_class <> 'Idle'
AND time_waited > 0
UNION
SELECT 'CPU', 'server CPU', SUM (VALUE / 1000000) time_secs
FROM v$sys_time_model
WHERE stat_name IN ('background cpu time', 'DB CPU'))
ORDER BY time_secs DESC;
WAIT_CLASS NAME TIME_SECS PCT
-------------------- ------------------------------ ------------------- ------
System I/O control file parallel write 3,671.39 33.70
System I/O db file async I/O submit 1,832.96 16.82
CPU server CPU 1,824.20 16.74
System I/O log file parallel write 1,396.98 12.82
Commit log file sync 936.36 8.59
User I/O direct path write 570.01 5.23
Concurrency os thread startup 138.38 1.27
Configuration log file switch (checkpoint in 120.05 1.10
complete)
五、相关视图数据字典
V$SYS_TIME_MODEL
V$SESS_TIME_MODEL
DBA_HIST_SYS_TIME_MODEL
idkey=309573bf4518d62260890dc48df4e9985ecbcd61c1a8c9475a09a2d3aa5c3297">
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