awr ammd用法

Oracle10g中就推出了新的优化诊断工具：数据库自动诊断监视工具ADDM和SQL优化建议工具STA。这两个工具的结合使用，能使DBA节省大量优化时间，也大大减少了系统宕机的危险。简单点说，ADDM就是收集相关的统计数据到自动工作量知识库(Automatic Workload Repository AWR)中，而STA则根据这些数据，给出优化建议。


1:sqlplus con tzbb/tzbv888@TESTDB


SQL> @?/rdbms/admin/awrrpt.sql
text,html选择
日期间隔选择
sid范围选择  输入 begin_snap 的值:  28  输入 end_snap 的值:  29

保存：输入 report_name 的值:d:\awrrpt_1_28_29.txt  即可


2：SQL> @?/rdbms/admin/addmrpt.sql

3、诊断结果分析

第一部分包括一些基础信息，分析时间段、DB和instance ID&名字、主机名字、Oracle版本、快照范围、数据库消耗时间、多少个活动会话。
第二部分就是ADDM发现的问题，并给出的相应建议。
第三部分是关于此次优化建议的一些附加信息。
第四部分是对诊断报告中用到的术语的解释：
DATABASE TIME：是ADDM的度量数据。从用户角度看：这是从向数据库请求开始，消耗在用户等待响应上的全部时间（不包括网络响应时间）；从数据库实例角度看：前台进程消耗在等待一种数据库资源（例如，IO读）、CPU运行和等待CPU释放（队列等待）的总共时间。ADDM分析的目标就尽量降低这个数字，也就是减少实例响应时间。
AVERAGE DATABASE LOAD：所有能统计到的有多少用户（也称为“活动会话”）等待实例响应。这是实例负荷的度量指标。平均数据库负荷是由整个分析计算出来的平均负荷。通过 “Database Time”除以分析周期时间得到。例如，分析周期时30分钟，而数据库运行消耗时间是90分钟，那就说明平均有3个用户在等待响应。
IMPACT：每一个找到的问题都有“影响”这一项。“影响”是数据库消耗时间用于处理这个问题的时间不分。假定我们所找到的这个问题完全解决，那么数据库消耗时间就会相应减少“影响”时间。
BENEFIT：每一个找到的问题都“受益”这一项。如果所有建议操作得到实施，ADDM分析估计数据库消耗时间能减少“受益”的全部时间。