如果关注数据库的性能，那么当拿到一份AWR报告的时候，最想知道的第一件事情可能就是系统资源的利用情况了，而首当其冲的，就是CPU。

而细分起来，CPU可能指的是

1.    OS级的User%, Sys%, Idle%

2.    DB所占OS CPU资源的Busy%

3.    DBCPU又可以分为前台所消耗的CPU和后台所消耗的CPU

如果数据库的版本是11g，这些信息在AWR报告中一目了然:

OS级的%User为75.4，%Sys为2.8，%Idle为21.2，所以%Busy应该是78.8。DB占了OS CPU资源的69.1，%Busy CPU则可以通过上面的数据得到：

%Busy CPU = %Total CPU/(%Busy) * 100 = 69.1/78.8 * 100 = 87.69，和报告的87.7相吻合。

其实，在LoadProfile部分，我们也可以看出DB对系统CPU的资源利用情况。

 

   利用DB CPU per Second除以CPU Count就可以得到DB在前台所消耗的CPU了。这里 5.3/8 = 66.25 %比69.1%稍小，说明DB在后台也消耗了大约3%的CPU，提到了DB CPU，这是一个用于衡量CPU的使用率的重要指标。假设系统有N个CPU，那么如果CPU全忙的话，一秒钟内的DBCPU就是N秒。如何去表征一个系统的繁忙程度呢？除了利用CPU进行计算外，数据库还会利用其它计算资源，如网络，硬盘，内存等等，这些对资源的利用同样可以利用时间进行度量。假设系统有M个session在运行，同一时刻，有的session可能在利用CPU，有的session可能在访问硬盘，那么，在一秒钟内，所有session的时间加起来就可以表征系统在这一秒内的繁忙程度，一般的，这个和的最大值应该为M。这其实就是Oracle提供的另一个重要指标：DB time，它用以衡量前端进程所消耗的总时间。

下面我们来说说DB time。db time= cpu time + wait time（不包含空闲等待）（非后台进程）说白了就是db time就是记录服务器花在数据库运算(非后台进程)和等待(非空闲等待)上的时间。

DB Time不包括Oracle后台进程消耗的时间。如果DB Time远远小于Elapsed时间，说明数据库比较空闲。

在79分钟里（其间收集了3次快照数据），数据库耗时11分钟，RDA数据中显示系统有8个逻辑CPU（4个物理CPU），平均每个CPU耗时1.4分钟，CPU利用率只有大约2%（1.4/79）。说明系统压力非常小。

可是对于批量系统，数据库的工作负载总是集中在一段时间内。如果快照周期不在这一段时间内，或者快照周期跨度太长而包含了大量的数据库空闲时间，所得出的分析结果是没有意义的。这也说明选择分析时间段很关键，要选择能够代表性能问题的时间段。

 

ReportSummary

Cache Sizes 

显示SGA中每个区域的大小（在AMM改变它们之后），可用来与初始参数值比较。

shared pool主要包括library cache和dictionary cache。library cache用来存储最近解析（或编译）后SQL、PL/SQL和Java classes等。dictionary cache用来存储最近引用的数据字典。发生在library cache或dictionary cache的cache miss代价要比发生在buffer cache的代价高得多。因此shared pool的设置要确保最近使用的数据都能被cache。

Load Profile

显示数据库负载概况，将之与基线数据比较才具有更多的意义，如果每秒或每事务的负载变化不大，说明应用运行比较稳定。单个的报告数据只说明应用的负载情况，绝大多数据并没有一个所谓“正确”的值，然而Logons大于每秒1~2个、Hard parses大于每秒100、全部parses超过每秒300表明可能有争用问题。

Redo size：每秒/每事务产生的redo大小（单位字节），可标志数据库任务的繁重程序。

Logical reads：每秒/每事务逻辑读的块数

Block changes：每秒/每事务修改的块数

Physical reads：每秒/每事务物理读的块数

Physical writes：每秒/每事务物理写的块数

User calls：每秒/每事务用户call次数

Parses：SQL解析的次数

Hard parses：其中硬解析的次数，硬解析太多，说明SQL重用率不高。

Sorts：每秒/每事务的排序次数

Logons：每秒/每事务登录的次数

Executes：每秒/每事务SQL执行次数

Transactions：每秒事务数

Blocks changed per Read：表示逻辑读用于修改数据块的比例

Recursive Call：递归调用占所有操作的比率

Rollback pertransaction：每事务的回滚率

Rows per Sort：每次排序的行数

注:

Oracle的硬解析和软解析

　　提到软解析(soft parse)和硬解析(hard parse)，就不能不说一下Oracle对sql的处理过程。当你发出一条sql语句交付Oracle，在执行和获取结果前，Oracle对此sql将进行几个步骤的处理过程：

1、语法检查(syntax check)

　　检查此sql的拼写是否语法。

2、语义检查(semantic check)

　　诸如检查sql语句中的访问对象是否存在及该用户是否具备相应的权限。

3、对sql语句进行解析(parse)

　　利用内部算法对sql进行解析，生成解析树(parsetree)及执行计划(execution plan)。

4、执行sql，返回结果(executeand return)

　　其中，软、硬解析就发生在第三个过程里。

Oracle利用内部的hash算法来取得该sql的hash值，然后在librarycache里查找是否存在该hash值；

　　假设存在，则将此sql与cache中的进行比较；

　　假设“相同”，就将利用已有的解析树与执行计划，而省略了优化器的相关工作。这也就是软解析的过程。

　　诚然，如果上面的2个假设中任有一个不成立，那么优化器都将进行创建解析树、生成执行计划的动作。这个过程就叫硬解析。

　　创建解析树、生成执行计划对于sql的执行来说是开销昂贵的动作，所以，应当极力避免硬解析，尽量使用软解析。在编程过程中使用绑定变量。

Instance Efficiency Percentages (Target 100%) 

本节包含了Oracle关键指标的内存命中率及其它数据库实例操作的效率。对于OLTP系统，数据库内存效率的高低对性能影响非常大，这部分正是Oracle内存效率的统计信息，数据这部分那个数据偏低，就要做相关的分析研究。其中BufferHit Ratio 也称Cache HitRatio，Library Hitratio也称LibraryCache Hit ratio。同Load Profile一节相同，这一节也没有所谓“正确”的值，而只能根据应用的特点判断是否合适。在一个使用直接读执行大型并行查询的DSS环境，20%的Buffer Hit Ratio是可以接受的，而这个值对于一个OLTP系统是完全不能接受的。根据Oracle的经验，对于OLTPT系统，Buffer Hit Ratio理想应该在90%以上。如果这个值太低的话，说明许多数据库没有缓存到内存中，可能的原因是内存（SGA）太小，导致一些数据被刷到磁盘中，这时候需要考虑加大SAG的尺寸。

Buffer Nowait表示在内存获得数据的未等待比例。

buffer hit表示进程从内存中找到数据块的比率，监视这个值是否发生重大变化比这个值本身更重要。对于一般的OLTP系统，如果此值低于80%，应该给数据库分配更多的内存。

Redo NoWait表示在LOG缓冲区获得BUFFER的未等待比例。如果太低（可参考90%阀值），考虑增加LOG BUFFER。

library hit表示Oracle从Library Cache中检索到一个解析过的SQL或PL/SQL语句的比率，当应用程序调用SQL或存储过程时，Oracle检查Library Cache确定是否存在解析过的版本，如果存在，Oracle立即执行语句；如果不存在，Oracle解析此语句，并在Library Cache中为它分配共享SQL区。低的library hit ratio会导致过多的解析，增加CPU消耗，降低性能。如果library hit ratio低于90%，可能需要调大shared pool区。

Latch Hit：Latch是一种保护内存结构的锁，可以认为是SERVER进程获取访问内存数据结构的许可。要确保Latch Hit>99%，否则意味着Shared Pool latch争用，可能由于未共享的SQL，或者Library Cache太小，可使用绑定变更或调大Shared Pool解决。

Parse CPUto Parse Elapsd：解析实际运行时间/(解析实际运行时间+解析中等待资源时间)，越高越好。100*（parsetime cpu / parse time elapsed）=Parse CPU to Parse Elapsd %.  Parse CPUto Parse Elapsed%是一个我们在分析AWR报告时常会看到的解析性能指标，该指标反映了快照内解析CPU时间和总的解析时间的比值(Parse CPU Time/ Parse Elapsed Time)； 若该指标水平很低，那么说明在整个解析过程中实际在CPU上运算的时间是很短的，而主要的解析时间都耗费在各种其他非空闲的等待事件上了(如latch:sharedpool,row cache lock之类等)， 通过该指标我们可以了解是否有必要来调优Oracle的优化器Optimizer的解析(parse)工作， 调优的对象包括软、硬解析(soft and hard parse)，理论上我们的目标是有极少的硬解析，少量的软解析，以及Parse CPU to Parse Elapsed% 接近于100% 相当于解析时都是在CPU上运算而不等待， 所以ParseCPU to Parse Elapsed%也同时给我们以调优方向的启示。

Non-Parse CPU ：SQL实际运行时间/(SQL实际运行时间+SQL解析时间)，太低表示解析消耗时间过多。

Execute to Parse：是语句执行与分析的比例，如果要SQL重用率高，则这个比例会很高。该值越高表示一次解析后被重复执行的次数越多。

In-memory Sort：在内存中排序的比率，如果过低说明有大量的排序在临时表空间中进行。考虑调大PGA。

Soft Parse：软解析的百分比（softs/softs+hards），近似当作sql在共享区的命中率，太低则需要调整应用使用绑定变量。

Soft Parse %是AWR中另一个重要的解析指标，该指标反应了快照时间内软解析次数和总解析次数 (soft+hard 软解析次数+硬解析次数)的比值，若该指标很低，那么说明了可能存在剧烈的hard parse硬解析，大量的硬解析会消耗更多的CPU时间片并产生解析争用(此时可以考虑使用cursor_sharing=FORCE)；理论上我们总是希望 Soft Parse % 接近于100%，但并不是说100%的软解析就是最理想的解析状态，通过设置 session_cached_cursors参数和反复重用游标我们可以让解析来的更轻量级，即通俗所说的利用会话缓存游标实现的软软解析(soft soft parse)。

Shared Pool Statistics 

Memory Usage %：对于一个已经运行一段时间的数据库来说，共享池内存使用率，应该稳定在75%-90%间，如果太小，说明Shared Pool有浪费，而如果高于90，说明共享池中有争用，内存不足。

SQL with executions>1：执行次数大于1的sql比率，如果此值太小，说明需要在应用中更多使用绑定变量，避免过多SQL解析。

Memory for SQL w/exec>1：执行次数大于1的SQL消耗内存的占比。

Top 5 Timed Events 

这是报告概要的最后一节，也是AWR报告中最重要的一部分，一般我们在看AWR报告的时候，这个是重点关注的内容。它显示了系统中最严重的5个等待，按所占等待时间的比例倒序列示。当我们调优时，总希望观察到最显著的效果，因此应当从这里入手确定我们下一步做什么。例如如果‘buffer busy wait’是较严重的等待事件，我们应当继续研究报告中Buffer Wait和File/Tablespace IO区的内容，识别哪些文件导致了问题。如果最严重的等待事件是I/O事件，我们应当研究按物理读排序的SQL语句区以识别哪些语句在执行大量I/O，并研究Tablespace和I/O区观察较慢响应时间的文件。如果有较高的LATCH等待，就需要察看详细的LATCH统计识别哪些LATCH产生的问题。

在这里，log fileparallel write是相对比较多的等待，占用了7%的CPU时间。

通常，在没有问题的数据库中，CPUtime总是列在第一个。

当然我们需要注意的是观察CPU time跟我们时间收集的AWR报告周期，服务器的CPU个数等进行比较，看系统是否是CPU-Bound的系统。

 

Log File Sync事件，当用户SESSION执行事务操作（COMMIT或ROLLBACK等）后，会通知LGWR进程将所需要的所有REDO信息从LOGBUFFER写到LOG文件，在用户SESSION等待LGWR返回安全写入磁盘的通知时发生此等待。减少此等待的方法写Log File Parallel Write事件的处理。

SQL ordered by Elapsed Time

    还有重点需要关注逻辑读，物理读，io等待，软硬解析等。主要用来处理应用慢，数据库慢等问题。