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前者很容易定位。所有的操作系統(tǒng)都可以讓我們查看 CPU 密集型任務(wù)。這些任務(wù)可以追溯到一個特定用戶，一個特定應(yīng)用程序模塊。 CPU 密集型模塊一般都是由較差的代碼和/或結(jié)構(gòu)造成，而不是性能差的 SQL。一旦確定模塊，你必須試圖使之更有效率。一個可能的解決方案是將把某些處理移除程序，讓數(shù)據(jù)庫處理（高明點的 SQL，存儲對象，內(nèi)聯(lián)函數(shù)，數(shù)組處理等）。

第二個是 I/O 密集型的 SQL 語句。這些語句會導(dǎo)致大量的數(shù)據(jù)庫 I/O（全表掃描，排序，更新等），并以很高代價運行幾個小時。從 Oracle 7 開始，解決了 SQL 識別問題。通過查詢數(shù)據(jù)庫共享池區(qū)域，我們可以很容易確定大多數(shù) I/O 密集型 SQL 語句。

下面 SQL 語句演示了如何確定 I/O 命中率低于 80%的 SQL 語句。這個命中率是，自從 SQL 語句第一次被解析到共享池，通過所有執(zhí)行的語句反應(yīng)整體 I/O。下面可能是最近幾分鐘或幾天的結(jié)果：

代碼如下:

sql> SELECT executions,

2 disk_reads,

3 buffer_gets,

4 ROUND((buffer_gets - disk_reads) / buffer_gets, 2) hit_ratio,

5 sql_text

6 FROM v$sqlarea

7 WHERE executions > 0

8 AND buffer_gets > 0

9 AND (buffer_gets - disk_reads) / buffer_gets < 0.80

10 order by 4 desc ;

EXECUTIONS DISK_READS BUFFER_GETS HIT_RATIO SQL_TEXT

---------- ---------- ----------- ---------- -----------------------------------------------------------------------

16 180 369 .51 SELECT SKU,PREPACK_IND,CASE_ID,TRANSFER_QTY,UNIT_COST,UNIT_RETAIL,ROWID

FROM TSF_DETAIL WHERE transfer = :1 order by sku

16 30 63 .52 SELECT TRANSFER,TO_STORE,TO_WH FROM TSFHEAD WHERE TRANSFER = :b1 AND

TRANSFER_STATUS = 'A'

2 3 7 .57 SELECT SKU FROM UPC_EAN WHERE UPC = :b1

12 14 35 .60 SELECT SUBSTR(DESC_UP,1,30),DEPT,SYSTEM_IND FROM DESC_LOOK WHERE

SKU = :b1

14 13 35 .63 SELECT UNIT_COST,UNIT_RETAIL,SUBCLASS FROM WIN_SKUS WHERE SKU = :b1

事實上，我們發(fā)現(xiàn)對特定的 SQL，上面的數(shù)據(jù)有些誤導(dǎo)，其實語句沒有問題?？紤]下面 v$sqlarea 輸出：

Executions Disk_Reads Buffer_Gets Hit_Ratio Sql_Text

---------- ---------- ----------- --------- --------------------

2 6 19 0.68 SELECT A.EMP_NO, ...

該語句的命中率很低，但事實上它很有效。因為，SQL 是通過 UNIQUE 索引操作的，物理磁盤讀取的數(shù)量幾乎與邏輯讀取一樣。UNIQUE 索引顯著減少了整體的物理和邏輯磁盤 I/O 數(shù)量，導(dǎo)致了一個令人誤解的低命中率。

下面例子，命中率很好。但是真的很好嗎？

代碼如下:

Executions Disk_Reads Buffer_Gets Hit_Ratio Sql_Text

---------- ---------- ----------- --------- --------------------

2 3625 178777 0.98 SELECT A.EMP_NO, ...

這個 SQL 語句看上去很有效。但是， 當(dāng)我們仔細看時，事情就不是那么回事了。命中率并沒有透露出，該語句存在五個表連接，并且每次執(zhí)行進行了超過 3600 個物理磁盤讀取。這是否太多了？是否有效？若不進一步研究，無法回答這兩個問題。事實上，這個實例中，五個表的中其一個錯誤地執(zhí)行了全表掃描。通過重新構(gòu)造 SQL，我們可以減少物理磁盤 I/O 到小于 50，同時，也顯著減少邏輯磁盤 I/O。巧合的是，命中率也下降到不到 70％。

我們首選 V$SQLAREA 查詢是每個語句執(zhí)行的物理磁盤 I/O 的真實報告。命中率是信息性的，但有時會產(chǎn)生誤導(dǎo)。邏輯 I/O 相關(guān)的很少。如果語句執(zhí)行 1,000,000 個邏輯 I/O，但只用了不到十分之一秒，這就沒人在乎了。這是總的物理 I/O，幾乎消耗了所有的時間，和確定潛在不正確的 SQL。例如：

代碼如下:

sql> SELECT sql_text, executions,

ROUND(disk_reads / executions, 2) reads_per_run,

disk_reads, buffer_gets,

ROUND((buffer_gets - disk_reads)

/ buffer_gets, 2) hit_ratio,

sql_text

FROM v$sqlarea

WHERE executions > 0

AND buffer_gets > 0

AND (buffer_gets - disk_reads) / buffer_gets < 0.80

ORDER by 3 desc ;

前兩個語句會報告更具啟發(fā)性的結(jié)果：

代碼如下:

Executions Reads_Per_Run Disk_Reads Buffer_Gets Hit_Ratio Sql_Text

---------- ------------- ---------- ----------- --------- ------------

2 3 6 19 0.68 SELECT ...

2 1812.5 3625 178777 0.98 SELECT ...

從視圖 V$SQLAREA 中，我們可以立即隔離所有具有高物理讀取的語句。這些語句可能并不一定低效或?qū)懙貌缓茫∏∈撬鼈冃枰M一步調(diào)查或調(diào)整。

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