原文:http://jonathanlewis.wordpress.com/2006/12/27/analysing-statspack-5/

作者:Jonathan Lewis

前些天,有人给我发了封邮件,附上了一份10g版本的statpack报告,因为开发人员抱怨系统很慢,但是从statpack的报告上又完全看不出有什么高负载的迹象。

报告头信息显示,机器有4颗cpu,30分钟的快照的信息显示系统非常的空闲

To paraphrase Cary Millsap:如果你不能从汇总的数据中推断一些有用的信息,那么面对开发人员时你只能说:“你认为系统慢--证明给我看”, 然后再跟踪一下他们的行为。

不过,也会有很多情况,汇总的数据也会表现出来一些迹象,至少在一定程度上让你有机会做一个相对好的猜测。

看下面的信息,第一部分是”TOP SQL by cpu”。第二部分是“Instance Activity”;

从上面的信息可以看出两个问题,4个相似的delete语句可能被一个delete_something的过程所调用,(一个接一个的,可能是执行一个cursor,然后进行循环操作)。

接着再看tablescans和物理读:13,368个s的短表tablescans,和110M个blocks扫描。因为仅仅只有一个长表的扫描,和46,000个物理读,所以基本可以推断出大部分的“table scan blocks gotten“来自于短表的扫描,这意味着每次大约8,000 blocks。简单的计算得出每次短表扫描大约640,000行数据。

所以,当前系统有大约13,368次代价非常高的表扫描,并且delete_something过程占了大约8,600个。考虑到每次delete操作仅仅一行,却耗费了大量的开销。

可以打赌,开发所谓的系统慢的情况,肯定是指这个过程比较慢,毕竟,系统好像在这个时间段仅仅只有这个任务在运行。

似乎目标表有结构性的问题,可能类似于缺少索引这样的情况,或者说是索引存在,但是统计信息误导了,也或是绑定变量传入的类型不一致导致了隐式转换,使索引变得不可用。

无论怎么样,汇总的数据还是给出了一些有价值的信息,帮助问题的定位和解决。

警示:

尽管粗略的检查statpack报告得出了极其明显的资源占用,但还是有其它的地方看起来开销比比较大(比如最后一个sql语句)。可能我的分析是正确的,但跟具体开发的抱怨已经关系不大了。

另一方面,定位这个问题其实不需要很久,可以很容易的拿着这个statpack报告跟开发一起review是什么代码表现这么差。

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