“大家帮我看看这个Statspack吧!” — 如果你去一些中文的数据库论坛,你会发现这个请求出现的非常的频繁. 一些朋友可能知道通过 Statspack 来进行数据库优化,可面对报告的各项指标却不知如何下手.
在这里介绍一点关于 Statspack 的技术资源.
Performance Diagnostics using STATSPACK data 作者是:Mary Crystal 与 Tim Gorman . (Tim Gorman 就是 The Search for Intelligent Life in the Cost-Based Optimizer 这篇经典文章的作者.这是 关于 CBO 的两篇最优秀的论文之一.) 该文档覆盖了 Statspack 的大部分内容. 并且介绍了一些如何有效挖取 Statspack 信息的技巧.
Getting fast results from Statspack: How do you apply the YAPP method on a statspack report? 这个文档介绍了如何运用 YAPP(Yet Another Performance Profiling Method) 方法快速分析 Statspack. 在上面的连接中,还可以下载 YAPP 方法的 PDF 文档.
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用 Statspack 收集 SQL 执行计划历史信息
小技巧一个:在一个开发环境中,可以考虑把用户的SQL执行计划历史也收集进来.很简单,但是对开发 DBA 会很有帮助, 根据 HASH_VALUE 查询相关过去某个时间段内的 SQL 执行计划.一共两步:
1 Statspack 的 level 6 收集所有的统计和执行计划. 用 level 6 收集快照(Snap)信息:
SQL> execute statspack.snap (i_snap_level=>6);
2 运行 $ORACLE_HOME/rdbms/admin/sprepsql.sql 脚本抽取特定 HASH_VALUE 的 SQL 信息:
Statspack使用中存在的几个误区
Statspack 是 Oracle 提供的一个实例级的Tuning工具。很多DBA都喜欢用这个工具来进行数据库的优化调
整。不过在交流中发现很多朋友对这个工具的的运用还有一些 问题。下面就其中比较容易出问题的几个方面进
行一下简单的分析。
快照的采样时间间隔问题
我们知道，Statspack的report实际上也就是对比两个快照 (Snapshot，也就是数据库当前状态 ) 得出的结
果。
一般情况下，专家建议生成Statspack报告的快照时间间隔为15-30分钟。
试想，一个人去医院看病，医生对其测量体温，一般也就是5-10分钟左右就可以了， 为什么是这麽长的时间？
因为5-10分钟这段时间基本可以近似的得到你的体温。如果时间过短，可能达不到既定的目的，测到的体温会
偏低，时间过长，甚至长达几 个小时的话(假设有这种情况)，病人可能都昏迷几次了 ;) 。
对生成Statspack报告的快照时间间隔也是这样，如果两个Snap Time时间过短，数据 库的一些主要周期性
事务可能还没有运行，信息收集不完全。如果间隔过长，数据一样会有偏差。
假设如下的情况：系统一直正常，但是最近几天有用户反映，在A时间段应用程序执行 很慢。B时间段正常，而
A时间段有一个主要的事务X运行（也是用户使用到的事务）。 B时间段有另外一个比较消耗资源的事务Y在运
行。A和B时间段的跨度比较大。本来你的 快照如果覆盖A时间段内就已经能够的收集到比较准确的数据了，但
不巧的是，你的Report 所用的两个Snap ID的时间跨度太长，从而把B时间段内的统计数据也收集了进来。
Statspack 经过比较，“认为”事务Y是对系统有主要影响(这也会在Report上体现出来)，而你，经过分析，认
为Y才是罪魁祸首，接下来，你不遗余力的对Y进行了tuning……
问题出现了！调整了B之后，用户继续报告，A时间段内系统不但没有变快，反而变得更慢，甚至不可忍受。这
种情况是很危险 的，可能会对系统造成不同程序的损害。在比较严格的环境中，这已经构成了一次比较严重的
事故。
或许你也要承认，Statspack的快照的采样时间间隔还真需要重视呢……
这是一个Oracle 8.1.7.0.1 版本下的Statspack报告：
Snap Id Snap Time Sessions ------- ------------------ -------- Begin Snap: 637 04-Aug-03 11:59:33 25 End Snap: 646 04-Aug-03 16:29:06 25 Elapsed: 269.55 (mins)
从中可以看到快照637和快照646之间为269.55 (mins)。这么长的时间跨度，即使数据库在一定时间间隔内
有问题，在这里的体现也会有偏差。
下面的这个Statspack 报告的时间有点不靠谱了：
Snap Length Start Id End Id Start Time End Time (Minutes) -------- -------- -------------------- -------------------- ----------- 314 1053 11-Dec-03 18:07:13 19-Dec-03 10:53:02 11,085.82
11,085.82分钟? 这么长时间内的数据采集分析，怕是绝大部分内容都是不能相信的了。
还要注意的是，我们说的时间间隔，是Begin Snap和End Snap之间的间隔，而不是相邻两个Snap 之间的
间隔。对于Snap收集的间隔，建议以不要影响性能为准，收集的太过于频繁，会对性能和 存储都造成压力。
对于所谓的15-30分钟，不能墨守成规。具体的环境下应该加以调整。
以偏概全
Statspack从本质上说，是对系统的性能统计数据进行采样，然后进行分析，采样，就会有偏差。如何消除偏
差？统计学指出差值随样品个数的增加而降低。所以，只凭借一个Report文档就断定数据库的性能问题出
在某处，是比较武断的做法（个别情况除外）。需要DBA创建多个Report，包括不同时间段，对比进行分析，
这样才会起到很好的效果。在寻求技术支持的时候也最好能够多提交几份Report，便于支持人员迅速帮助解决问题。