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隨著互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)庫成為了大數(shù)據(jù)處理的核心。在應(yīng)用程序中，數(shù)據(jù)庫可用于存儲(chǔ)、訪問和修改數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中，高命中率是一項(xiàng)重要的指標(biāo)，它反映了數(shù)據(jù)庫的性能和效率，并對(duì)應(yīng)用程序的響應(yīng)時(shí)間產(chǎn)生直接影響。因此，提高數(shù)據(jù)庫實(shí)例命中率就成了數(shù)據(jù)庫管理員不可回避的重要任務(wù)。本文就帶領(lǐng)大家深入了解如何提高數(shù)據(jù)庫實(shí)例命中率。
一、什么是數(shù)據(jù)庫實(shí)例命中率？
在數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中，實(shí)例指的是運(yùn)行在計(jì)算機(jī)上的數(shù)據(jù)庫進(jìn)程。命中率指的是緩存中的數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫的訪問中所占的比例。因此，數(shù)據(jù)庫實(shí)例命中率就是數(shù)據(jù)庫實(shí)例中緩存中的數(shù)據(jù)被命中而不需要在磁盤中進(jìn)行訪問的比例。
二、提高數(shù)據(jù)庫實(shí)例命中率的方法
1. 使用高速硬件
數(shù)據(jù)庫緩存通常使用高速存儲(chǔ)器來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，如RAM。因此，使用高速硬件裝備服務(wù)器可以提高緩存的速度，從而提高數(shù)據(jù)庫實(shí)例命中率。此外，使用固態(tài)硬盤(SSD)來替換傳統(tǒng)的機(jī)械硬盤也是一種有效的方法。
2. 使用適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)庫調(diào)度策略
有些數(shù)據(jù)庫采用了訪問策略，比如先進(jìn)先出、最近最少使用等。然而，這些策略不一定都是最為合適的。因此，需要根據(jù)實(shí)際情況選擇適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)庫調(diào)度策略，以提高命中率。一些數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品還提供了一些更為高級(jí)的調(diào)度策略，如自適應(yīng)調(diào)度。
3. 加倍緩存
為了提高數(shù)據(jù)庫實(shí)例命中率，還可以嘗試增加緩存的大小。這可以通過調(diào)整數(shù)據(jù)庫的緩存參數(shù)實(shí)現(xiàn)。要注意的是，緩存過大可能會(huì)導(dǎo)致緩存效率低下，因此建議在實(shí)驗(yàn)性階段逐步增加緩存的大小，并根據(jù)實(shí)際需要作出相應(yīng)的調(diào)整。
4. 優(yōu)化查詢
對(duì)于大型數(shù)據(jù)庫來說，查詢優(yōu)化是提高數(shù)據(jù)庫性能的關(guān)鍵?？梢允褂盟饕⑻岣逽QL語句執(zhí)行效率等方式來優(yōu)化查詢。同時(shí)，也需要避免經(jīng)常使用全表掃描的語句。優(yōu)化查詢，可以減少磁盤讀寫操作，從而提高命中率。
5. 使用數(shù)據(jù)分區(qū)
數(shù)據(jù)分區(qū)可以將一個(gè)大表劃分成更小的數(shù)據(jù)塊，每個(gè)數(shù)據(jù)塊都存儲(chǔ)在不同的硬盤上。這可以提高磁盤訪問的效率，從而提高命中率。數(shù)據(jù)分區(qū)還可以為應(yīng)用程序提供更好的性能，并減少鎖的競爭。
6. 定期維護(hù)數(shù)據(jù)庫
定期維護(hù)數(shù)據(jù)庫可以避免數(shù)據(jù)過期、索引失效、空閑空間不足等問題。這可以幫助緩存保持高效，并提高命中率。一些數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)也提供了自動(dòng)維護(hù)功能，可以自動(dòng)處理這些任務(wù)。
三、
為了提高數(shù)據(jù)庫實(shí)例命中率，需要使用高速硬件、適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)庫調(diào)度策略、加倍緩存、優(yōu)化查詢、使用數(shù)據(jù)分區(qū)和定期維護(hù)數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)庫管理員應(yīng)該根據(jù)實(shí)際情況選擇適合自己的策略，并根據(jù)緩存的效率和實(shí)際需要對(duì)策略進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整。這樣可以確保數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的高性能，同時(shí)提高應(yīng)用程序的響應(yīng)速度，提高應(yīng)用程序的用戶體驗(yàn)。
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如何在 SAP 系統(tǒng)中監(jiān)控和分析 DB2 UDB 性能
性能問題總是數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域里面永恒的話題，使用 DB2 作為底層數(shù)據(jù)平臺(tái)的 SAP 系統(tǒng)為我們提供了許多方法監(jiān)控和檢測(cè)數(shù)據(jù)庫性能問題。本文從數(shù)據(jù)庫性能問題檢測(cè)的一般思路和方法論入手，介紹了如何通過 SAP 系統(tǒng)對(duì) DB2 的性能進(jìn)行監(jiān)控和分析?；仨撌讛?shù)據(jù)庫性能問題檢測(cè)的思路及方法論在數(shù)據(jù)庫運(yùn)維工作中遇到性能問題時(shí)，通常會(huì)讓數(shù)據(jù)庫管理員感到無從下手，不容易斷定問題的根源所在。如果能有一種可操作的一般性的方法作為指導(dǎo)，我們通常就能夠發(fā)現(xiàn)大部分?jǐn)?shù)據(jù)庫性能問題的根源。那么，首先根據(jù)我們對(duì)數(shù)據(jù)庫性能監(jiān)控的一些實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)來總結(jié)一下在遇到性能問題時(shí)應(yīng)該進(jìn)行哪些檢查。我們不能保證通過文中介紹的方法就能找到所有性能瓶頸，性能問題的原因很多，解決方法也多種多樣，我們?cè)谶@里只是提供一些普遍的，一般性的方法，具體的實(shí)施還需要根據(jù)系統(tǒng)的具體情況和不斷的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)積累。同時(shí)，通過進(jìn)行這些監(jiān)控，也有利于為技術(shù)支持人員提供更詳細(xì)診斷信息，以便于快速定位性能問題。當(dāng)遇到一個(gè)性能問題，我們首先進(jìn)塌兆行以下排查： 性能問題是在何時(shí)發(fā)生的； 性能問題持續(xù)存在的還是間斷性的； 系統(tǒng)范疇的性能問題還是數(shù)據(jù)庫本身的性能問題； 性能問題是否只存在于某一個(gè)應(yīng)用； 性能問題是隨機(jī)出現(xiàn)的還是必然出現(xiàn)的。如果性能問題存在于所有應(yīng)用，我們可以進(jìn)行以下排查： 如果發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)存在大量的 I/O 操作： 檢查設(shè)備磨辯使用情況； 檢查排序情況和臨時(shí)表空間； 檢查查詢性能是否有效的得到優(yōu)化； 檢查緩沖池的使用狀況。 如果發(fā)現(xiàn) CPU 具有很高的負(fù)載： 檢查排序狀況； 檢查緩沖池的使用狀況。 如果發(fā)現(xiàn) CPU 和 I/O 操作的負(fù)荷都很大： 檢查用戶數(shù)量； 檢查排序狀況。 如果發(fā)現(xiàn) CPU 和 I/O 操作的負(fù)荷都很小而數(shù)據(jù)庫響應(yīng)仍然很慢： 檢查并發(fā)性和鎖的使用狀況； 檢查緩沖池的使用狀況。如果性能問題可以被定位在一個(gè)應(yīng)用，我們可以進(jìn)行以下排查： 檢查排序情況。 檢查并發(fā)性和團(tuán)游租鎖的使用狀況。 檢查統(tǒng)計(jì)信息是否更新?；仨撌淄ㄟ^SAP 系統(tǒng)的工具對(duì) DB2 UDB 進(jìn)行監(jiān)控通過前一部分的描述，我們了解到了在遇到性能問題以后應(yīng)該用什么思路尋找性能的瓶頸，從而想辦法解決性能問題。在對(duì)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢查的過程中，我們通常會(huì)用到數(shù)據(jù)管理工具，命令行以及操作系統(tǒng)的工具，還要結(jié)合 SAP 的自身特點(diǎn)尋找性能問題的根源，這將是一個(gè)比較繁瑣和費(fèi)事的工作。在使用 SAP 作為底層數(shù)據(jù)庫的 SAP 系統(tǒng)中，由于 SAP 實(shí)現(xiàn)了與 DB2 緊密的結(jié)合。SAP 的 DBA Cockpit 提供了許多功能來支持?jǐn)?shù)據(jù)庫的管理工作，使得數(shù)據(jù)庫性能監(jiān)控和分析變得更加簡單。下面我們就來看看，SAP 為 DB2 性能監(jiān)控和分析提供了哪些支持。磁盤I/O 性能監(jiān)控概念對(duì)于數(shù)據(jù)庫來說，最消耗時(shí)間的操作實(shí)際上是從磁盤中檢索數(shù)據(jù)。這是由磁盤的物理特性決定的。盡管磁盤存儲(chǔ)技術(shù)已經(jīng)取得了極大的進(jìn)步，但磁盤的讀寫速度與內(nèi)存的讀寫速度仍然相差幾個(gè)數(shù)量級(jí)。從性能調(diào)整的角度來說，如果一個(gè)機(jī)器的磁盤出現(xiàn)問題，那么其他的任何優(yōu)化工作都無法提供幫助。因此我們應(yīng)該保證運(yùn)行數(shù)據(jù)庫的磁盤系統(tǒng)是健康的。SAP 系統(tǒng)為我們提供了監(jiān)控磁盤讀寫速度的功能，讓我們可以直接了解當(dāng)前磁盤的性能狀況。監(jiān)控我們首先進(jìn)入 SAP 的 DBA Cockpit ( 可以直接輸入 st04)，然后在 Performance 的目錄下雙擊 Database, Buffer Pool 的標(biāo)簽內(nèi)，可以看到當(dāng)前數(shù)據(jù)庫磁盤的讀寫狀況。圖1. 磁盤 I/O 信息從圖中我們可以看到磁盤物理平均讀速度為 3.25ms，寫速度為 7.45ms。分析磁盤物理讀寫速度反應(yīng)了磁盤子系統(tǒng)的性能。一般情況下，磁盤讀寫速度應(yīng)該小于 5ms，讀速度一般要大于寫速度，但在一些具有大量緩存的存儲(chǔ)系統(tǒng)中，寫速度可能會(huì)快于讀速度。磁盤性能的優(yōu)化已經(jīng)超出了本文討論的范圍，這里只是提供一些基本的指導(dǎo)。緩沖池監(jiān)控概念緩沖池是數(shù)據(jù)庫單獨(dú)開辟的一塊存儲(chǔ)區(qū)域，這片區(qū)域用來緩存從磁盤讀出的包含數(shù)據(jù)表和索引的數(shù)據(jù)頁。當(dāng)數(shù)據(jù)之一次被檢索出來以后便被暫時(shí)緩存在緩沖池中，當(dāng)數(shù)據(jù)下次被訪問時(shí)，數(shù)據(jù)庫將直接從緩沖池中讀取數(shù)據(jù)，這樣減少了相對(duì)緩慢的磁盤 I/O 操作。因此，緩沖池的配置對(duì)于數(shù)據(jù)庫性能十分重要。在緩沖池中，目前還不支持存儲(chǔ)大對(duì)象和長數(shù)據(jù)記錄。反映緩沖池質(zhì)量的一個(gè)重要性能指標(biāo)是緩沖池命中率。緩沖池命中率指數(shù)據(jù)庫管理器不需從磁盤讀入頁就能處理頁請(qǐng)求的時(shí)間百分比。其計(jì)算方法為：緩沖池命中率 = (1 – (( 緩沖池?cái)?shù)據(jù)物理讀 + 緩沖池索引物理讀 ) / ( 緩沖池?cái)?shù)據(jù)邏輯讀 + 緩沖池索引邏輯讀 ) ) ) * 100%另外兩個(gè)重要性能指標(biāo)是索引命中率和數(shù)據(jù)命中率。索引命中率反映了可以在緩沖池中找到的頁面能夠滿足的對(duì)索引頁的所有讀請(qǐng)求所占的百分比。其計(jì)算方法為：索引命中率 = (1 – ( 緩沖池索引物理讀 / 緩沖池索引邏輯讀 ) ) ) * 100%數(shù)據(jù)命中率說明了可以在緩沖池中找到的頁面能夠滿足的對(duì)數(shù)據(jù)頁的所有讀請(qǐng)求所占的百分比。其計(jì)算方法為：數(shù)據(jù)命中率 = (1 – ( 緩沖池?cái)?shù)據(jù)物理讀 / 緩沖池?cái)?shù)據(jù)邏輯讀 ) ) ) * 100%監(jiān)控我們可以從三個(gè)級(jí)別來看緩沖池的質(zhì)量，這三個(gè)層次分別是數(shù)據(jù)庫級(jí)，緩沖池級(jí)，表空間級(jí)。在 SAP 系統(tǒng)中我們可以使用 DBA Cockpit 來查看不同級(jí)別的緩沖池質(zhì)量。首先可以在數(shù)據(jù)庫級(jí)查看緩沖池的質(zhì)量，我們進(jìn)入 SAP 的 DBA Cockpit，然后在 Performance 的目錄下雙擊 Database, 在 Buffer Pool 的標(biāo)簽內(nèi)，可以看到當(dāng)前數(shù)據(jù)庫總體的緩沖池質(zhì)量。圖2. 緩沖池總體狀況我們從圖中可以看出，數(shù)據(jù)庫緩沖池的總體命中率是 99.81%，數(shù)據(jù)命中率為 99.86%，索引命中率為 99.70%。如果在 st04 中選中 Performance -> Buffer pools， 我們也可以在緩沖池級(jí)別看到命中率，如果一個(gè)數(shù)據(jù)庫只有一個(gè)緩沖池，那么這個(gè)命中率與我們?cè)跀?shù)據(jù)庫級(jí)別看到的命中率相同。圖3. 數(shù)據(jù)庫級(jí)別緩沖池信息如果在 st04 中選中 Performance -> Tablespaces，我們就可以在表空間級(jí)別看到緩沖池的命中率。圖4. 表空間級(jí)別緩沖池信息分析緩沖池的理想命中率對(duì)于索引應(yīng)該大于 90%, 對(duì)于數(shù)據(jù)應(yīng)該大于 95%。要提高緩沖池的命中率，可以增加緩沖池的大小，也可以為不同類型數(shù)據(jù)分配不同緩沖池，可以為每個(gè)經(jīng)常訪問的具有自己的表空間的大型表使用一個(gè)緩沖池，也可以為一組小型表使用一個(gè)緩沖池。緩存監(jiān)控概念數(shù)據(jù)庫的緩存主要有包緩存 (Package Cache) 和編目錄緩存 (Catalog Cache)。它們與數(shù)據(jù)庫的查詢性能息息相關(guān)。包緩存(Package Cache) ：SQL 語句編譯通常消耗的資源比較大，為了提高系統(tǒng)性能，動(dòng)態(tài) SQL 語句在被編譯后一般存放于包緩存中。當(dāng)用戶下一次請(qǐng)求同一條 SQL 語句，就無需再次編譯 SQL 語句。包緩存的質(zhì)量一般通過包緩存命中率來衡量，它表明了包緩存的設(shè)置是否成功的避免了 SQL 語句的重新編譯。其計(jì)算方法為：包緩存命中率 = (1 – ( 在包緩存中的插入次數(shù) / 查詢包緩存的次數(shù) )) * 100編目錄緩存 (Catalog Cache)：編目錄緩存用來緩存系統(tǒng)編目錄信息，如系統(tǒng)表，權(quán)限，系統(tǒng)存儲(chǔ)過程。系統(tǒng)編目錄的訪問速度對(duì)于系統(tǒng)的性能有著十分重要的影響。在 DPF 環(huán)境下，系統(tǒng)編目錄的訪問速度至關(guān)重要。通過使用編目錄緩存可以大大提高訪問系統(tǒng)編目錄的速度。編目錄緩存質(zhì)量一般通過編目錄命中率來衡量，它表明了編目錄緩存是否成功的避免了從磁盤中讀取編目錄信息。其計(jì)算方法為：包緩存命中率 = (1 – ( 在編目錄緩存中的插入次數(shù) / 查詢編目錄緩存的次數(shù) )) * 100監(jiān)控我們進(jìn)入 SAP 的 DBA Cockpit，然后在 Performance 的目錄下雙擊 Database, 在 Cache 的標(biāo)簽內(nèi)，可以看到當(dāng)前數(shù)據(jù)庫緩存的統(tǒng)計(jì)信息。圖5. 數(shù)據(jù)庫緩存信息從圖中我們可以看到編目錄緩存的質(zhì)量是 99.93%，在圖中的 quality 就是我們前面所說的命中率。當(dāng)前數(shù)據(jù)庫編目錄緩存的大小為 10240KB，沒有緩存溢出。在左邊一欄，我們可以看到，包緩存的質(zhì)量是 97.64%，包緩存的大小為 62023KB，沒有緩存溢出。分析包緩存的理想命中率應(yīng)該大于 98%，用戶通常不用關(guān)注包緩存的大小，如果 PCKCACHESZ 被設(shè)置為 automatic，其大小由 DB2 自動(dòng)調(diào)節(jié)。編目錄緩存的理想命中率也應(yīng)該大于 98%，其大小應(yīng)該保證編目錄緩存不應(yīng)該發(fā)生任何溢出。我們可以調(diào)整數(shù)據(jù)庫配置參數(shù) CATALOGCACHE_SZ 來改變編目錄緩存大小，由于編目錄緩存是從數(shù)據(jù)庫堆中分配的，因此，在改變 CATALOGCACHE_SZ 變量的同時(shí)，應(yīng)該注意到數(shù)據(jù)庫堆的大小也會(huì)相應(yīng)改變。排序監(jiān)控概念DB2 在運(yùn)行過程中時(shí)經(jīng)常要做排序操作。一般說來，在 OLTP 類型的數(shù)據(jù)庫中，排序操作通常少于 OLAP 類型的數(shù)據(jù)庫環(huán)境。排序操作通常會(huì)在三種情況下發(fā)生，之一種情況是數(shù)據(jù)的查詢處理，比如 order by, group, 哈希連接，索引操作，內(nèi)存的表操作等等。第二種是當(dāng)我們載入操作的對(duì)象是帶有索引的表時(shí)，再載入操作過程中就會(huì)涉及到對(duì)索引鍵的列表和排序，這樣就會(huì)產(chǎn)生排序操作。第三種情況發(fā)生在創(chuàng)建索引的時(shí)候。排序的效率因而直接影響到數(shù)據(jù)庫的響應(yīng)時(shí)間，我們必須對(duì)排序進(jìn)行有效監(jiān)控。監(jiān)控我們進(jìn)入 SAP 的 DBA Cockpit，然后在 Performance 的目錄下雙擊 Database, 在 Sorts 的標(biāo)簽內(nèi)，可以看到當(dāng)前數(shù)據(jù)庫的排序狀況。圖6. 數(shù)據(jù)庫排序狀況可以從圖中看出，共享排序堆的大小為 1676KB, 私有排序堆的大小為 1340KB。如果沒有索引滿足所取的行的要求順序，或者 DB2 查詢優(yōu)化器認(rèn)為排序的代價(jià)低于索引掃描，那么就需要在排序堆中進(jìn)行排序。DB2 的排序分為私有排序和共享排序。私有排序發(fā)生在代理的私有代理內(nèi)存中，而共享排序發(fā)生在數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)庫共享內(nèi)存中。我們還可以看出，排序堆溢出次數(shù) 1174 次，總的排序次數(shù)為次。分析如果數(shù)據(jù)庫分配的排序堆大小不夠大，就會(huì)出現(xiàn)排序溢出的情況，這樣就需要?jiǎng)佑门R時(shí)表空間來輔助排序的進(jìn)行，由于臨時(shí)表空間存在于磁盤，這將大大影響排序的速度。理想情況下，排序溢出率 ((Sort overflows * 100) / Total sorts ) 不應(yīng)該超過 1%。如果這個(gè)溢出率過高，那么數(shù)據(jù)庫中很可能發(fā)生了大的排序，我們就需要調(diào)查出現(xiàn)過度排序的原因。在發(fā)現(xiàn)根源之前，一個(gè)簡易的解決方案是增加 SORTHEAP 的大小。然而，這樣做通常是治標(biāo)不治本并且掩蓋了真實(shí)的性能問題。比較徹底的解決方案應(yīng)該是確定引起排序的 SQL 并更改該語句，或通過增加索引來避免或減少排序開銷。并發(fā)性和鎖的監(jiān)控概念數(shù)據(jù)庫的鎖是數(shù)據(jù)庫管理器用來控制應(yīng)用程序并發(fā)訪問數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)并且保證數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的一致性的重要機(jī)制，數(shù)據(jù)庫中行和表都可以上鎖。數(shù)據(jù)庫的鎖在保證了數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)一致性同時(shí)也在一定程度上降低了數(shù)據(jù)庫的響應(yīng)速度。鎖等待和死鎖是影響數(shù)據(jù)庫相應(yīng)速度的重要因素，糟糕的應(yīng)用程序設(shè)計(jì)和不合理的 SQL 查詢計(jì)劃的生成都會(huì)導(dǎo)致鎖等待和死鎖。鎖升級(jí) (Lock Escalation)：一個(gè)鎖通常作為一個(gè)記錄存儲(chǔ)在內(nèi)存鎖表中，鎖表的大小可以由數(shù)據(jù)庫自動(dòng)調(diào)節(jié)。鎖升級(jí)一般發(fā)生在鎖的數(shù)量超過了數(shù)據(jù)庫配置參數(shù) MAXLOCKS 所指定的大小，為了減少鎖的數(shù)量，數(shù)據(jù)庫會(huì)把若干行一級(jí)的鎖合并為表鎖。這樣數(shù)據(jù)庫的并發(fā)性就會(huì)受到影響。監(jiān)控我們進(jìn)入 SAP 的 DBA Cockpit，然后在 Performance 的目錄下雙擊 Database, 在 Locks and Deadlocks 的標(biāo)簽內(nèi)，可以看到當(dāng)前數(shù)據(jù)庫的鎖的狀況。圖7. 數(shù)據(jù)庫鎖狀況從圖中可以看到，當(dāng)前鎖表的大小為 22144KB，已經(jīng)使用了 94KB。鎖等待的平均時(shí)間為 10.40ms，沒有鎖升級(jí)和死鎖被檢測(cè)到。分析影響數(shù)據(jù)性能的有關(guān)鎖的問題主要集中在鎖等待，死鎖和鎖升級(jí)。這些問題的根源很可能是數(shù)據(jù)庫應(yīng)用的設(shè)計(jì)問題。因此，我們應(yīng)該仔細(xì)調(diào)查造成死鎖，鎖等待和鎖升級(jí)的應(yīng)用程序，以及其用到的 SQL 語句。同時(shí)，在問題定位之前，我們也可以通過下面方法來解決數(shù)據(jù)庫鎖造成的性能問題。鎖等待和死鎖：如果要避免鎖等待和死鎖的問題我們需要注意數(shù)據(jù)庫參數(shù)中的 DLCHKTIME 和 LOCKTIMEOUT 兩個(gè)參數(shù)的設(shè)置。其中 DLCHKTIME 單位是毫秒，是 DB2 檢查死鎖的間隔時(shí)間，如果該值為 10000ms，則表明每隔 10 秒鐘數(shù)據(jù)庫會(huì)檢查一下有無死鎖存在，如有死鎖，會(huì)選擇回滾其中的某一個(gè)事務(wù)，讓另外一個(gè)事務(wù)完成交易。LOCKTIMEOUT 單位是秒，是鎖等待最長時(shí)間，超過該時(shí)間仍未獲得鎖，則返回錯(cuò)誤。LOCKTIMEOUT 的默認(rèn)值為 -1，這意味著鎖等待時(shí)間無限大，一般不推薦這種設(shè)置。DLCHKTIME 時(shí)間通常要設(shè)得比 LOCKTIMEOUT 時(shí)間小一些，否則還未發(fā)現(xiàn)死鎖，就會(huì)返回鎖等待超時(shí)錯(cuò)誤 (SQL0911N 返回碼 68) 。鎖升級(jí)：要避免鎖升級(jí)，我們應(yīng)該正確設(shè)置數(shù)據(jù)庫參數(shù) LOCKLIST 和 MAXLOCKS。LOCKLIST 表明分配給鎖表的內(nèi)存大小。每個(gè)數(shù)據(jù)庫都有一個(gè)鎖表，鎖表包含了并發(fā)連接到該數(shù)據(jù)庫的所有應(yīng)用程序所持有的鎖。MAXLOCKS 定義了應(yīng)用程序可以占有鎖表空間的百分比，當(dāng)一個(gè)應(yīng)用程序所使用的鎖表百分比達(dá)到 MAXLOCKS 時(shí)，數(shù)據(jù)庫管理器會(huì)升級(jí)這些鎖，用表鎖代替行鎖，從而減少列表中鎖的數(shù)量。我們一般可以通過增加鎖表大小的方法解決鎖升級(jí)問題。日志性能監(jiān)控概念DB2 事務(wù)日志對(duì)于恢復(fù)來說極其重要。它們記錄對(duì)數(shù)據(jù)庫對(duì)象和數(shù)據(jù)所做的更改。在 DB2 中數(shù)據(jù)和索引的改變都會(huì)先被寫入日志緩沖區(qū)，保證對(duì)數(shù)據(jù)所做的修改在記錄到數(shù)據(jù)庫之前，總是被具體化為日志文件。日志緩沖區(qū)的數(shù)據(jù)由日志處理器寫入磁盤。在下列情況下，查詢處理必須等待日志數(shù)據(jù)寫入磁盤后才能進(jìn)行： 事務(wù)提交時(shí)。
在將相應(yīng)數(shù)據(jù)頁寫入磁盤之前，因?yàn)?DB2 使用預(yù)寫日志記錄。預(yù)寫日志記錄的好處是當(dāng)執(zhí)行 COMMIT 語句完成事務(wù)之后，并非所有更改的數(shù)據(jù)和索引頁都需要寫入磁盤。 在元數(shù)據(jù)更改（一般通過執(zhí)行 DDL 語句產(chǎn)生的）之前。 日志緩沖區(qū)已滿。DB2 以這種方法管理向磁盤寫入日志數(shù)據(jù)的目的是盡可能地縮短處理延遲時(shí)間。在存在許多較小的并發(fā)事務(wù)的環(huán)境中，許多處理延遲是由 COMMIT 造成的，因?yàn)樗仨毜却罩緮?shù)據(jù)寫入磁盤后才能進(jìn)行。因此，日志處理器進(jìn)程頻繁地將少量日志數(shù)據(jù)寫入磁盤會(huì)造成大量處理延遲，另外一些延遲是由日志 I/O 開銷造成的。監(jiān)控我們進(jìn)入 SAP 的 DBA Cockpit，然后在 Performance 的目錄下雙擊 Database, 在 Logging 的標(biāo)簽內(nèi)，可以看到當(dāng)前數(shù)據(jù)庫日志的狀況。圖8. 數(shù)據(jù)庫日志狀況我們?cè)趫D中可以看到日志文件以及日志緩沖區(qū)的情況。包括日志文件的數(shù)量，大小，數(shù)據(jù)庫使用的日志空間以及可用日志空間的大小。還可以看到日志緩沖區(qū)的情況，當(dāng)前日志緩沖區(qū)的命中率為 100%。分析由于數(shù)據(jù)庫中的處理必須等待日志數(shù)據(jù)寫入磁盤才能進(jìn)行，日志文件的讀寫速度對(duì)數(shù)據(jù)庫的響應(yīng)速度也會(huì)產(chǎn)生很大影響。因此，應(yīng)該把日志文件放到速度比較快的磁盤上，以減少磁盤 I/O 開銷。日志文件寫入的性能可以通過平均寫時(shí)間來觀察。另外，我們可以通過調(diào)整數(shù)據(jù)庫配置參數(shù) LOGBUFSZ 來指定日志緩沖區(qū)的大小。如果數(shù)據(jù)庫對(duì)于日志磁盤有相當(dāng)多的讀操作，或者希望有較高的磁盤利用率。一般來說，如果日志緩沖區(qū)的命中率小于 98%，那么可以增加這個(gè)緩沖區(qū)的大小以提高命中率。當(dāng)增加這個(gè)參數(shù)的值時(shí)，也要考慮 DBHEAP 參數(shù)，日志緩沖區(qū)使用的空間是 DBHEAP 參數(shù)所定義的內(nèi)存空間的一部分。數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計(jì)信息監(jiān)控概念數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)計(jì)信息反映了表及其相關(guān)索引的物理特點(diǎn)。統(tǒng)計(jì)信息主要包含： 表信息：表的行數(shù)，使用的數(shù)據(jù)頁，溢出的行數(shù)，列的平均長度，列的更大最小值等。 索引信息：索引條目的數(shù)量，索引所關(guān)聯(lián)列的不同值的數(shù)量，索引的層數(shù)等。這些信息被數(shù)據(jù)庫查詢優(yōu)化器用來生成查詢計(jì)劃。好的訪問計(jì)劃對(duì)于 SQL 語句的快速執(zhí)行至關(guān)重要。我們需要想辦法保證統(tǒng)計(jì)信息準(zhǔn)確地反映了當(dāng)前數(shù)據(jù)庫的狀況。由于數(shù)據(jù)庫的表和索引總是隨著數(shù)據(jù)庫處理各種更新請(qǐng)求而不斷發(fā)生變化的，因此，總會(huì)出現(xiàn)統(tǒng)計(jì)信息過時(shí)，而不能正確反映數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)現(xiàn)狀的情況。這時(shí)，數(shù)據(jù)庫查詢優(yōu)化器生成的查詢計(jì)劃可能不是更優(yōu)的，這將大大影響數(shù)據(jù)庫的查詢性能。我們應(yīng)該經(jīng)常檢查數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)計(jì)信息是否為最新的，并及時(shí)更新統(tǒng)計(jì)信息。SAP 系統(tǒng)為我們提供了監(jiān)控和執(zhí)行統(tǒng)計(jì)信息收集的方法。監(jiān)控我們進(jìn)入 SAP 的 DBA Cockpit，然后在 Performance 的目錄下雙擊 Tables, 在 Table 列表中雙擊要監(jiān)控的表，在 Table 的標(biāo)簽中，我們可以看到當(dāng)前表的基本信息。這時(shí)，如果我們點(diǎn)擊 Count 按鈕，就會(huì)看到統(tǒng)計(jì)信息的質(zhì)量。圖9. 表的統(tǒng)計(jì)信息狀況從圖中我們看到，表的當(dāng)前行數(shù)為 27，Deviation 為 8%。分析如果我們監(jiān)控到一個(gè)表的 Deviation 超過了 15%，我們就應(yīng)該重新收集這個(gè)表的統(tǒng)計(jì)信息。在 SAP 中我們可以選擇手動(dòng)收集統(tǒng)計(jì)信息。我們也可將系統(tǒng)配置成自動(dòng)收集統(tǒng)計(jì)信息，這樣大大減少了系統(tǒng)手動(dòng)維護(hù)的工作量。自動(dòng)統(tǒng)計(jì)信息收集通常每隔 2 個(gè)小時(shí)觸發(fā)一次，它會(huì)自動(dòng)選擇在 24 小時(shí)之內(nèi)沒有收集過統(tǒng)計(jì)信息的持久的基表。如果 SAP 系統(tǒng)進(jìn)行 Client Copy 或在 BI 表中加載大量數(shù)據(jù)，由于這些操作在短時(shí)間就可以改變表的數(shù)據(jù)狀況及分布，因此會(huì)導(dǎo)致統(tǒng)計(jì)信息的過時(shí)。在 DB2 V9.5 中，為了解決這個(gè)問題，提供了一種 RTS (Real Time Statistics) 的特性，該特性可以允許在查詢被處理并優(yōu)化前對(duì)表的統(tǒng)計(jì)信息進(jìn)行收集或采樣，如果優(yōu)化器認(rèn)為重新收集統(tǒng)計(jì)信息比用過時(shí)的統(tǒng)計(jì)信息進(jìn)行查詢的速度快，那么會(huì)在處理該查詢之前重新收集表的統(tǒng)計(jì)信息，從而達(dá)到實(shí)時(shí)收集統(tǒng)計(jì)信息的目的。我們一般需要將數(shù)據(jù)庫配置參數(shù) AUTO_STMT_STATS 設(shè)為 ON 來開啟 RTS 特性，但在 SAP 系統(tǒng)中，RTS 已經(jīng)是默認(rèn)設(shè)置，我們無需進(jìn)行任何改變?；仨撌捉Y(jié)束語本文從數(shù)據(jù)庫問題檢測(cè)的一般思路和方法論出發(fā)，介紹了如何通過 SAP 系統(tǒng)對(duì) DB2 的性能進(jìn)行監(jiān)控。
oracle性能檢測(cè)sql語句
監(jiān)控事例的等待
select event sum(decode(wait_Time )) Prev
sum(decode(wait_Time )) Curr count(*) Tot
from v$session_Wait
group by event order by ;
回滾段的爭用情況
select name waits gets waits/gets Ratio
from v$rollstat a v$rollname b
where a usn = b usn;
監(jiān)控表空間的 I/O 比例
select df tablespace_name name df file_name file f phyrds pyr
f phyblkrd pbr f phywrts pyw f phyblkwrt pbw
from v$filestat f dba_data_files df
where f file# = df file_id
order by df tablespace_name;
耐好 監(jiān)控文件系統(tǒng)的 I/O 比例
select substr(a file# ) # substr(a name ) Name
頃銀a status a bytes b phyrds b phywrts
from v$datafile a v$filestat b
where a file# = b file#;
在某個(gè)用戶下找所有的索引
select user_indexes table_name user_indexes index_name uniqueness column_name
from user_ind_columns user_indexes
where user_ind_columns index_name = user_indexes index_name
and user_ind_columns table_name = user_indexes table_name
order by user_indexes table_type user_indexes table_name
user_indexes index_name column_position;
監(jiān)控 SGA 的命中率
select a value + b value logical_reads c value phys_reads
round( * ((a value+b value) c value) / (a value+b value)) BUFFER HIT RATIO
from v$sysstat a v$sysstat b v$sysstat c
where a statistic# = and b statistic# =
and c statistic# = ;
監(jiān)控 SGA 中字典緩沖區(qū)的命中率
select parameter gets Getmisses getmisses/(gets+getmisses)* miss ratio
( (sum(getmisses)/ (sum(gets)+sum(getmisses))))* Hit ratio
from v$rowcache
where gets+getmisses
group by parameter gets getmisses;
監(jiān)控 SGA享雀畝宴緩存區(qū)的命中率 應(yīng)該小于 %
select sum(pins) Total Pins sum(reloads) Total Reloads
sum(reloads)/sum(pins) * libcache
from v$librarycache;
select sum(pinhits reloads)/sum(pins) hit radio sum(reloads)/sum(pins) reload percent
from v$librarycache;
顯示所有數(shù)據(jù)庫對(duì)象的類別和大小
select count(name) num_instances type sum(source_size) source_size
sum(parsed_size) parsed_size sum(code_size) code_size sum(error_size) error_size
sum(source_size) +sum(parsed_size) +sum(code_size) +sum(error_size) size_required
from dba_object_size
group by type order by ;
監(jiān)控 SGA 中重做日志緩存區(qū)的命中率 應(yīng)該小于 %
SELECT name gets misses immediate_gets immediate_misses
Decode(gets misses/gets* ) ratio
Decode(immediate_gets+immediate_misses
immediate_misses/(immediate_gets+immediate_misses)* ) ratio
FROM v$latch WHERE name IN ( redo allocation redo copy );
監(jiān)控內(nèi)存和硬盤的排序比率 更好使它小于 增加 sort_area_size
SELECT name value FROM v$sysstat WHERE name IN ( sorts (memory) sorts (disk) );
監(jiān)控當(dāng)前數(shù)據(jù)庫誰在運(yùn)行什么SQL語句
SELECT osuser username sql_text from v$session a v$sqltext b
where a sql_address =b address order by address piece;
監(jiān)控字典緩沖區(qū)
SELECT (SUM(PINS RELOADS)) / SUM(PINS) LIB CACHE FROM V$LIBRARYCACHE;
SELECT (SUM(GETS GETMISSES USAGE FIXED)) / SUM(GETS) ROW CACHE FROM V$ROWCACHE;
SELECT SUM(PINS) EXECUTIONS SUM(RELOADS) CACHE MISSES WHILE EXECUTING FROM V$LIBRARYCACHE;
后者除以前者 此比率小于 % 接近 %為好
SELECT SUM(GETS) DICTIONARY GETS SUM(GETMISSES) DICTIONARY CACHE GET MISSES
FROM V$ROWCACHE
找ORACLE字符集
select * from sys props$ where name= NLS_CHARACTERSET ;
監(jiān)控 MTS
select busy/(busy+idle) shared servers busy from v$dispatcher;
此值大于 時(shí) 參數(shù)需加大
select sum(wait)/sum(totalq) dispatcher waits from v$queue where type= dispatcher ;
select count(*) from v$dispatcher;
select servers_highwater from v$mts;
servers_highwater接近mts_max_servers時(shí) 參數(shù)需加大
碎片程度
select tablespace_name count(tablespace_name) from dba_free_space group by tablespace_name
having count(tablespace_name)> ;
alter tablespace name coalesce;
alter table name deallocate unused;
create or replace view ts_blocks_v as
select tablespace_name block_id bytes blocks free space segment_name from dba_free_space
union all
select tablespace_name block_id bytes blocks segment_name from dba_extents;
select * from ts_blocks_v;
select tablespace_name sum(bytes) max(bytes) count(block_id) from dba_free_space
group by tablespace_name;
查看碎片程度高的表
SELECT segment_name table_name COUNT(*) extents
FROM dba_segments WHERE owner NOT IN ( SYS SYSTEM ) GROUP BY segment_name
HAVING COUNT(*) = (SELECT MAX( COUNT(*) ) FROM dba_segments GROUP BY segment_name);
表 索引的存儲(chǔ)情況檢查
select segment_name sum(bytes) count(*) ext_quan from dba_extents where
tablespace_name= &tablespace_name and segment_type= TABLE group by tablespace_name segment_name;
select segment_name count(*) from dba_extents where segment_type= INDEX and owner= &owner
group by segment_name;
找使用CPU多的用戶session
是cpu used by this session
select a sid spid status substr(a program ) prog a terminal osuser value/ / value
from v$session a v$process b v$sesstat c
where c statistic#= and c sid=a sid and a paddr=b addr order by value desc;
lishixinzhi/Article/program/Oracle/202311/17800
數(shù)據(jù)庫實(shí)例命中率檢測(cè)的介紹就聊到這里吧，感謝你花時(shí)間閱讀本站內(nèi)容，更多關(guān)于數(shù)據(jù)庫實(shí)例命中率檢測(cè),如何提高數(shù)據(jù)庫實(shí)例命中率？,如何在 SAP 系統(tǒng)中監(jiān)控和分析 DB2 UDB 性能,oracle性能檢測(cè)sql語句的信息別忘了在本站進(jìn)行查找喔。
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本文標(biāo)題：如何提高數(shù)據(jù)庫實(shí)例命中率？ (數(shù)據(jù)庫實(shí)例命中率檢測(cè))
網(wǎng)站路徑：http://fisionsoft.com.cn/article/dhdsjej.html
