❶ 一般用户可以修改数据字典吗
一般用户可以修改数据字典。
数据字典是一种通用的程序设计方法。可拿携游以认为，不论什么程序，隐碰都是为了处理一定的主体，这里的主体可能是人员、商品（超子）、网页、接口、数据库表、甚至需求分析等等。
数据字典注意：
一、把主体的属性代码化放入独立的表中，不是和主体放在一起，主体中只保留属性的代码。这里属性的数量是不变的，而属性取值的数量可以是变化的。
二、用一个表来放结构相同的所有属性信息，不同属性的不同取值统一编码，用“类型”来区别不同的属性，主体中保留属性代码的列表。这样主体所拥消销有的属性数量就是可变的了。
❷ 哪些因素影响了数据库性能
网络宽带，磁盘IO，查询速度都会影响到数据库的性能。
具体问题具体分析，举例来说明为什么磁盘IO成瓶颈数据库的性能急速下降了。
为什么当磁盘IO成瓶颈之后, 数据库的性能不是达到饱和的平衡状态，而是急剧下降。为什么数据库的性能有非常明显的分界点，原因是什么？
相信大部分做数据库运维的朋友，都遇到这种情况。 数据库在前一天性能表现的相当稳定，数据库的响应时间也很正常，但就在今天，在业务人员反馈业务流量没有任何上升的情况下，数据库的变得不稳定了，有时候一个最简单的insert操作， 需要几十秒，但99%的insert却又可以在几毫秒完成，这又是为什么了？
dba此时心中有无限的疑惑，到底是什么原因呢? 磁盘IO性能变差了？还是业务运维人员反馈的流量压根就不对？ 还是数据库内部出问题？昨天不是还好好的吗？
当数据库出现响应时间不稳定的时候，我们在操作系统上会看到磁盘的利用率会比较高，如果观察仔细一点，还可以看到，存在一些读的IO. 数据库服务器如果存在大量的写IO,性能一般都是正常跟稳定的，但只要存在少量的读IO,则性能开始出现抖动，存在大量的读IO时（排除配备非常高速磁盘的机器），对于在线交易的数据库系统来说，大概性能就雪崩了。为什么操作系统上看到的磁盘读IO跟写IO所带来的性能差距这么大呢？
如果亲之前没有注意到上述的现象，亲对上述的结论也是怀疑。但请看下面的分解。
在写这个文章之前，作者阅读了大量跟的IO相关的代码，如异步IO线程的相关的，innodb_buffer池相关的，以及跟读数据块最相关的核心函数buf_page_get_gen函数以及其调用的相关子函数。为了将文章写得通俗点，看起来不那么累，因此不再一行一行的将代码解析写出来。
咱们先来提问题。buf_page_get_gen函数的作用是从Buffer bool里面读数据页，可能存在以下几种情况。
提问. 数据页不在buffer bool 里面该怎么办？
回答：去读文件，将文件中的数据页加载到buffer pool里面。下面是函数buffer_read_page的函数，作用是将物理数据页加载到buffer pool, 图片中显示
buffer_read_page函数栈的顶层是pread64(),调用了操作系统的读函数。
通过解析buf_wait_for_read函数的下层函数，我们知道其实通过首先自旋加锁pin的方式，超过设定的自旋次数之后，进入等待，等待IO完成被唤醒。这样节省不停自旋pin时消耗的cpu,但需要付出被唤起时的开销。
再继续扩展问题： 如果会话线程A 经过物理IO将数据页1001读入buffer之后，他需要修改这个页，而在会话线程A之后的其他的同样需要访问数据页1001的会话线程，即使在数据页1001被入读buffer pool之后，将仍然处于等待中。因为在数据页上读取或者更新的时候，同样需要上锁，这样才能保证数据页并发读取/更新的一致性。
由此可见，当一个高并发的系统，出现了热点数据页需要从磁盘上加载到buffer pool中时，造成的延迟，是难以想象的。因此排在等待热点页队列最后的会话线程最后才得到需要的页，响应时间也就越长，这就是造成了一个简单的sql需要执行几十秒的原因。
再回头来看上面的问题，mysql数据库出现性能下降时，可以看到操作系统有读IO。 原因是，在数据库对数据页的更改，是在内存中的，然后通过检查点线程进行异步写盘，这个异步的写操作是不堵塞执行sql的会话线程的。所以，即使看到操作系统上有大量的写IO，数据库的性能也是很平稳的。但当用户线程需要查找的数据页不在buffer pool中时，则会从磁盘上读取，在一个热点数据页不是非常多的情况下，我们设置足够大的innodb_buffer_pool的size, 基本可以缓存所有的数据页，因此一般都不会出现缺页的情况，也就是在操作系统上基本看不到读的IO。 当出现读的IO时，原因时在执行buf_read_page_low函数，从磁盘上读取数据页到buffer pool, 则数据库的性能则开始下降，当出现大量的读IO，数据库的性能会非常差。
❸ 想做个 网站 ，求一段PHP编程代码,PHP的MYSQL缓存怎么实现 最好举个例子。
//以下是缓存类:
<?php
class cache {
//缓存目录
var $cacheRoot = "./cache/";
//缓存更新时间秒数，0为不缓存
var $cacheLimitTime = 0;
//缓存文件名
var $cacheFileName = "";
//缓存扩展名
var $cacheFileExt = "html";
/*
* 构造函数
* int $cacheLimitTime 缓存更新时间
*/
function cache( $cacheLimitTime ) {
if( intval( $cacheLimitTime ) )
$this->cacheLimitTime = $cacheLimitTime;
$this->cacheFileName = $this->getCacheFileName();
//echo $this->cacheFileName;
ob_start();
}
/*
* 检查缓存文件是否在设置更新时间之内
* 返回：如果在更新时间之内则返回文件内容，反之则返回失败
*/
function cacheCheck(){
if( file_exists( $this->cacheFileName ) ) {
$cTime = $this->getFileCreateTime( $this->cacheFileName );
if( $cTime + $this->cacheLimitTime > time() ) {
echo file_get_contents( $this->cacheFileName );
ob_end_flush();
exit;
}
}
return false;
}
/*
* 缓存文件或者输出静态
* string $staticFileName 静态文件名（含相对路径）
*/
function caching( $staticFileName = "" ){
if( $this->cacheFileName ) {
$cacheContent = ob_get_contents();
//echo $cacheContent;
ob_end_flush();
if( $staticFileName ) {
$this->saveFile( $staticFileName, $cacheContent );
}
if( $this->cacheLimitTime )
$this->saveFile( $this->cacheFileName, $cacheContent );
}
}
/*
* 清除缓存文件
* string $fileName 指定文件名(含函数)或者all（全部）
* 返回：清除成功返回true，反之返回false
*/
function clearCache( $fileName = "all" ) {
if( $fileName != "all" ) {
$fileName = $this->cacheRoot . strtoupper(md5($fileName)).".".$this->cacheFileExt;
if( file_exists( $fileName ) ) {
//echo $fileName;
//die();
return @unlink( $fileName );
}else return false;
}
if ( is_dir( $this->cacheRoot ) ) {
if ( $dir = @opendir( $this->cacheRoot ) ) {
while ( $file = @readdir( $dir ) ) {
$check = is_dir( $file );
if ( !$check )
@unlink( $this->cacheRoot . $file );
}
@closedir( $dir );
return true;
}else{
return false;
}
}else{
return false;
}
}
/*
* 根据当前动态文件生成缓存文件名
*/
function getCacheFileName() {
return $this->cacheRoot . strtoupper(md5($_SERVER["REQUEST_URI"])).".".$this->cacheFileExt;
}
/*
* 缓存文件建立时间
* string $fileName 缓存文件名（含相对路径）
* 返回：文件生成时间秒数，文件不存在返回0
*/
function getFileCreateTime( $fileName ) {
if( ! trim($fileName) ) return 0;
if( file_exists( $fileName ) ) {
return intval(filemtime( $fileName ));
}else return 0;
}
/*
* 保存文件
* string $fileName 文件名（含相对路径）
* string $text文件内容
* 返回：成功返回ture，失败返回false
*/
function saveFile($fileName, $text) {
if( ! $fileName || ! $text ) return false;
if( $this->makeDir( dirname( $fileName ) ) ) {
if( $fp = fopen( $fileName, "w" ) ) {
if( @fwrite( $fp, $text ) ) {
fclose($fp);
return true;
}else {
fclose($fp);
return false;
}
}
}
return false;
}
/*
* 连续建目录
* string $dir 目录字符串
* int $mode 权限数字
* 返回：顺利创建或者全部已建返回true，其它方式返回false
*/
function makeDir( $dir, $mode = "0777" ) {
if( ! $dir ) return 0;
$dir = str_replace( "\\", "/", $dir );
$mdir = "";
foreach( explode( "/", $dir ) as $val ) {
$mdir .= $val."/";
if( $val == ".." || $val == "." || trim( $val ) == "" ) continue;
if( ! file_exists( $mdir ) ) {
if(!@mkdir( $mdir, $mode )){
return false;
}
}
}
return true;
}
}
?>
//以下是调用方法:
$cache = new cache(3600);
$cache->cacheCheck();
//你的网页内容
$cache->caching();
❹ SGA是什么
是一组包含一个Oracle实例的数据和控制信息的共享内存结构。主要是用于存储数据库信息的内存区，该信息为数据库进程所共享（PGA不能共享的）。它包含Oracle服务器的数据和控制信息,它是在Oracle服务器所驻留的计算机的实际内存中得以分配，如果实际内存不够再往虚拟内存中写。
SGA几个很重要的特性：
1、SGA的构成--数据和控制信息，我们下面会详细介绍；
2、SGA是共享的，即当有多个用户同时登录了这个实例，SGA中的信息可以被它们同时访问（当涉及到互斥的问题时，由latch和enquence控制）；
3、一个SGA只服务于一个实例，也就是说，当一台机器上有多个实例运行时，每个实例都有一个自己的SGA尽管SGA来自于OS的共享内存区，但实例之间不能相互访问对方的SGA区。
它主要包括：
1.数据库高速缓存(the database buffer cache)，
2.重演日志缓存（the redo log buffer）
3.共享池（the shared pool）
4.数据字典缓存（the data dictionary cache）以及其它各方面的信息。
1.数据高速缓冲区（Data Buffer Cache）
在数据高速缓冲区中存放着Oracle系统最近使用过的数据块（即用户的高速缓冲区），当把数据写入数据库时，它以数据块为单位进行读写，当数据高速缓冲区填满时，则系统自动去掉一些不常被用访问的数据。如果用户要查的数据不在数据高速缓冲区时，Oracle自动从磁盘中去读取。数据高速缓冲区包括三个类型的区：1） 脏的区（Dirty Buffers）：包含有已经改变过并需要写回数据文件的数据块。
2） 自由区（Free Buffers）：没有包含任何数据并可以再写入的区，Oracle可以从数据文件读数据块该区。
3） 保留区（Pinned Buffers）：此区包含有正在处理的或者明确保留用作将来用的区。
2.Redo Log Buffer Cache缓存对于数据块的所有修改。
主要用于恢复其中的每一项修改记录都被称为redo 条目。利用Redo条目的信息可以重做修改。
3. Shared Pool用于缓存最近被执行的SQL语句和最近被使用的数据定义。
它主要由两个内存结构构成：Library cache和Data dictionary cache
修改共享池的大小：ALTER SYSTEM SET SHARED_POOL_SIZE = 64M;
Libray Cache缓存最近被执行的SQL和PL/SQL的相关信息。实现常用语句的共享，使用LRU算法进行管理
，由以下两个结构构成：Shared SQL area、Shared PL/SQL area、Data Dictionary Cache、Data dictionary cache缓存最近被使用的数据库定义。它包括关于数据库文件、表、索引、列、用户、权限以及其它数据库对象的信息。在语法分析阶段，Server Process访问数据字典中的信息以解析对象名和对存取操作进行验证。数据字典信息缓存在内存中有助于缩短响应时间。
4.数据字典缓存（the data dictionary cache）
❺ 如何使用数据字典
为了对数据流程图中的各个元素作出详细的说明，有必要建立数据字典 (Data dictionary) 。数据字典的内容主要是对数据流程图中的数据项、数据结构、数据流、处理逻辑、数据存储和外部实体等六个方面进行具体的定义。数据流程图配以数据字典，就可以从图形和文字两个方面对系统的逻辑模型进行完整的描述。
一、数据项的定义
数据项又称数据元素，是数据的最小单位。分析数据特性应从静态和动态两个方面去进行。在数据字典中，仅定义数据的静态特性，具体包括： (1) 数据项的名称、编号、别名和简述； (2) 数据项的长度； (3) 数据项的取值范围；
例：数据项定义
数据项编号： I02 －01
数据项名称：材料编号
别名：材料编码
简述：某种材料的代码
类型及宽度：字符型， 4 位
取值范围：“0001 ”－“ 9999 ”
二、数据结构的定义
数据结构描述某些数据项之间的关系。一个数据结构可以由若干个数据项组成；也可以由若干个数据结构组成，还可以由若干个数据项和数据结构组成。例如表 5.l 所示订货单就是由三个数据结构组成的数据结构，表中用 DS 表示数据结构，用 I 表示数据项。
数据字典中对数据结构的定义包括以下内容： (1) 数据结构的名称和编号； (2) 简述；(3) 数据结构的组成。如果是一个简单的数据结构，只要列出它所包含的数据项。如果是一个嵌套的数据结构 ( 即数据结构中包含数据结构 ) ，则需列出它所包含的数据结构、的名称，因为这些被包含的数据结构在数据字典的其他部分已有定义。
例：数据结构定义
数据结构编号： DS03 － 08
数据结构名称：用户订货单
简述：用户所填用户情况及订货要求等信息
数据结构组成： DS03 － 02 + DS03 － 03 + DS03 －04
三、数据流的定义
数据流由一个或一组固定的数据项组成。定义数据流时，不仅要说明数据流的名称、组成等，还应指明它的来源、去向和数据流量等。
例：数据流定义
数据流编号： FD3 － 08
数据流名称：领料单
简述：车间开出的领料单
数据流来源：车间
数据流去向：发料处理模块
数据流组成：材料编号 + 材料名称 + 领用数量+ 日期 + 领用单位
数据流量： 10 份／时
高峰流量： 20 份／时 ( 上午9 ： 00 －11 ： 00)
四、处理逻辑的定义
处理逻辑的定义仅对数据流程图中最底层的处理逻辑加以说明。编写数据字典是系统开发的一项重要的基础工作。一旦建立，并按编号排序之后，就是一本可供查阅的关于数据的字典，从系统分析一直到系统设计和实施都要使用它。在数据字典的建立、修正和补充过程中，始终要注意保证数据的一致性和完整性。
数据字典可以用人工建立卡片的办法来管理，也可存储在计算机中用一个数据字典软件来管理。
❻ SQL语句执行过程详解
SQL语句执行过程详解
一条sql，plsql的执行到底是怎样执行的呢？
一、SQL语句执行原理：
第一步:客户端把语句发给服务器端执行当我们在客户端执行 select 语句时,客户端会把这条 SQL 语句发送给服务器端,让服务器端的
进程来处理这语句。也就是说,Oracle 客户端是不会做任何的操作,他的主要任务就是把客户端产生
的一些 SQL 语句发送给服务器端。虽然在客户端也有一个数据库进程,但是,这个进程的作用跟服务器
上的进程作用事不相同的。服务器上的数据库进程才会对SQL 语句进行相关的处理。不过,有个问题需
要说明,就是客户端的进程跟服务器的进程是一一对应的。也就是说,在客户端连接上服务器后,在客户
端与服务器端都会形成一个进程,客户端上的我们叫做客户端进程;而服务器上的我们叫做服务器进程。
第二步:语句解析
当客户端把 SQL 语句传送到服务器后,服务器进程会对该语句进行解析。同理,这个解析的工作,
也是在服务器端所进行的。虽然这只是一个解析的动作,但是,其会做很多“小动作”。
1. 查询高速缓存(library cache)。服务器进程在接到客户端传送过来的 SQL 语句时,不
会直接去数据库查询。而是会先在数据库的高速缓存中去查找,是否存在相同语句的执行计划。如果在
数据高速缓存中,则服务器进程就会直接执行这个 SQL 语句,省去后续的工作。所以,采用高速数据缓
存的话,可以提高 SQL 语句的查询效率。一方面是从内存中读取数据要比从硬盘中的数据文件中读取
数据效率要高,另一方面,也是因为这个语句解析的原因。
不过这里要注意一点,这个数据缓存跟有些客户端软件的数据缓存是两码事。有些客户端软件为了
提高查询效率,会在应用软件的客户端设置数据缓存。由于这些数据缓存的存在,可以提高客户端应用软
件的查询效率。但是,若其他人在服务器进行了相关的修改,由于应用软件数据缓存的存在,导致修改的
数据不能及时反映到客户端上。从这也可以看出,应用软件的数据缓存跟数据库服务器的高速数据缓存
不是一码事。
2. 语句合法性检查(data dict cache)。当在高速缓存中找不到对应的 SQL 语句时,则服
务器进程就会开始检查这条语句的合法性。这里主要是对 SQL 语句的语法进行检查,看看其是否合乎
语法规则。如果服务器进程认为这条 SQL 语句不符合语法规则的时候,就会把这个错误信息,反馈给客
户端。在这个语法检查的过程中,不会对 SQL 语句中所包含的表名、列名等等进行 SQL 他只是语法
上的检查。
3. 语言含义检查(data dict cache)。若 SQL 语句符合语法上的定义的话,则服务器进程
接下去会对语句中的字段、表等内容进行检查。看看这些字段、表是否在数据库中。如果表名与列名不
准确的话,则数据库会就会反馈错误信息给客户端。所以,有时候我们写 select 语句的时候,若语法
与表名或者列名同时写错的话,则系统是先提示说语法错误,等到语法完全正确后,再提示说列名或表名
错误。
4. 获得对象解析锁(control structer)。当语法、语义都正确后,系统就会对我们需要查询
的对象加锁。这主要是为了保障数据的一致性,防止我们在查询的过程中,其他用户对这个对象的结构发
生改变。
5. 数据访问权限的核对(data dict cache)。当语法、语义通过检查之后,客户端还不一定
能够取得数据。服务器进程还会检查,你所连接的用户是否有这个数据访问的权限。若你连接上服务器
的用户不具有数据访问权限的话,则客户端就不能够取得这些数据。有时候我们查询数据的时候,辛辛苦
苦地把 SQL 语句写好、编译通过,但是,最后系统返回个 “没有权限访问数据”的错误信息,让我们气
半死。这在前端应用软件开发调试的过程中,可能会碰到。所以,要注意这个问题,数据库服务器进程先
检查语法与语义,然后才会检查访问权限。
6. 确定最佳执行计划 ?。当语句与语法都没有问题,权限也匹配的话,服务器进程还是不会直接对
数据库文件进行查询。服务器进程会根据一定的规则,对这条语句进行优化。不过要注意,这个优化是有
限的。一般在应用软件开发的过程中,需要对数据库的 sql 语言进行优化,这个优化的作用要大大地大
于服务器进程的自我优化。所以,一般在应用软件开发的时候,数据库的优化是少不了的。当服务器进程
的优化器确定这条查询语句的最佳执行计划后,就会将这条 SQL 语句与执行计划保存到数据高速缓存
(library cache)。如此的话,等以后还有这个查询时,就会省略以上的语法、语义与权限检查的步骤,
而直接执行 SQL 语句,提高 SQL 语句处理效率。
第三步:语句执行
语句解析只是对 SQL 语句的语法进行解析,以确保服务器能够知道这条语句到底表达的是什么意
思。等到语句解析完成之后,数据库服务器进程才会真正的执行这条 SQL 语句。这个语句执行也分两
种情况。
一是若被选择行所在的数据块已经被读取到数据缓冲区的话,则服务器进程会直接把这个数据传递
给客户端,而不是从数据库文件中去查询数据。
若数据不在缓冲区中,则服务器进程将从数据库文件中查询相关数据,并把这些数据放入到数据缓冲
区中(buffer cache)。
第四步:提取数据
当语句执行完成之后,查询到的数据还是在服务器进程中,还没有被传送到客户端的用户进程。所以,
在服务器端的进程中,有一个专门负责数据提取的一段代码。他的作用就是把查询到的数据结果返回给
用户端进程,从而完成整个查询动作。从这整个查询处理过程中,我们在数据库开发或者应用软件开发过
程中,需要注意以下几点:
一是要了解数据库缓存跟应用软件缓存是两码事情。数据库缓存只有在数据库服务器端才存在,在
客户端是不存在的。只有如此,才能够保证数据库缓存中的内容跟数据库文件的内容一致。才能够根据
相关的规则,防止数据脏读、错读的发生。而应用软件所涉及的数据缓存,由于跟数据库缓存不是一码事
情,所以,应用软件的数据缓存虽然可以提高数据的查询效率,但是,却打破了数据一致性的要求,有时候
会发生脏读、错读等情况的发生。所以,有时候,在应用软件上有专门一个功能,用来在必要的时候清除
数据缓存。不过,这个数据缓存的清除,也只是清除本机上的数据缓存,或者说,只是清除这个应用程序
的数据缓存,而不会清除数据库的数据缓存。
二是绝大部分 SQL 语句都是按照这个处理过程处理的。我们 DBA 或者基于 Oracle 数据库的
开发人员了解这些语句的处理过程,对于我们进行涉及到 SQL 语句的开发与调试,是非常有帮助的。有
时候,掌握这些处理原则,可以减少我们排错的时间。特别要注意,数据库是把数据查询权限的审查放在
语法语义的后面进行检查的。所以,有时会若光用数据库的权限控制原则,可能还不能满足应用软件权限
控制的需要。此时,就需要应用软件的前台设置,实现权限管理的要求。而且,有时应用数据库的权限管
理,也有点显得繁琐,会增加服务器处理的工作量。因此,对于记录、字段等的查询权限控制,大部分程
序涉及人员喜欢在应用程序中实现,而不是在数据库上实现。
DBCC DROPCLEANBUFFERS
从缓冲池中删除所有清除缓冲区。
DBCC FREEPROCCACHE
从过程缓存中删除所有元素。
DBCC FREESYSTEMCACHE
从所有缓存中释放所有未使用的缓存条目
SQL语句中的函数、关键字、排序等执行顺序:
1. FROM 子句返回初始结果集。
2. WHERE 子句排除不满足搜索条件的行。
3. GROUP BY 子句将选定的行收集到 GROUP BY 子句中各个唯一值的组中。
4. 选择列表中指定的聚合函数可以计算各组的汇总值。
5. 此外,HAVING 子句排除不满足搜索条件的行。
6. 计算所有的表达式;
7. 使用 order by 对结果集进行排序。
8. 查找你要搜索的字段。
二、SQL语句执行完整过程：
1.用户进程提交一个 sql 语句:
update temp set a=a*2，给服务器进程。
2.服务器进程从用户进程把信息接收到后,在 PGA 中就要此进程分配所需内存,存储相关的信息,如在会
话内存存储相关的登录信息等。
3.服务器进程把这个 sql 语句的字符转化为 ASCII 等效数字码,接着这个 ASCII 码被传递给一个
HASH 函数,并返回一个 hash 值,然后服务器进程将到shared pool 中的 library cache 中去查找是否存在相
同的 hash 值,如果存在,服务器进程将使用这条语句已高速缓存在 SHARED POOL 的library cache 中的已
分析过的版本来执行。
4.如果不存在,服务器进程将在 CGA 中,配合 UGA 内容对 sql,进行语法分析,首先检查语法的正确性,接
着对语句中涉及的表,索引,视图等对象进行解析,并对照数据字典检查这些对象的名称以及相关结构，并根据
ORACLE 选用的优化模式以及数据字典中是否存在相应对象的统计数据和是否使用了存储大纲来生成一个
执行计划或从存储大纲中选用一个执行计划,然后再用数据字典核对此用户对相应对象的执行权限,最后生成
一个编译代码。
5.ORACLE 将这条 sql 语句的本身实际文本、HASH 值、编译代码、与此语名相关联的任何统计数据
和该语句的执行计划缓存在 SHARED POOL 的 library cache中。服务器进程通过 SHARED POOL 锁存
器(shared pool latch)来申请可以向哪些共享 PL/SQL 区中缓存这此内容,也就是说被SHARED POOL 锁存
器锁定的 PL/SQL 区中的块不可被覆盖,因为这些块可能被其它进程所使用。
6.在 SQL 分析阶段将用到 LIBRARY
CACHE,从数据字典中核对表、视图等结构的时候,需要将数据
字典从磁盘读入 LIBRARY
CACHE,因此,在读入之前也要使用LIBRARY
CACHE 锁存器(library cache
pin,library cache lock)来申请用于缓存数据字典。 到现在为止,这个 sql 语句已经被编译成可执行的代码了,
但还不知道要操作哪些数据,所以服务器进程还要为这个 sql 准备预处理数据。
7.首先服务器进程要判断所需数据是否在 db buffer 存在,如果存在且可用,则直接获取该数据,同时根据
LRU 算法增加其访问计数;如果 buffer 不存在所需数据,则要从数据文件上读取首先服务器进程将在表头部
请求 TM 锁(保证此事务执行过程其他用户不能修改表的结构),如果成功加 TM 锁,再请求一些行级锁(TX
锁),如果 TM、TX 锁都成功加锁,那么才开始从数据文件读数据,在读数据之前,要先为读取的文件准备好
buffer 空间。服务器进程需要扫面 LRU list 寻找 free db buffer,扫描的过程中,服务器进程会把发现的所有
已经被修改过的 db buffer 注册到 dirty list 中, 这些 dirty buffer 会通过 dbwr 的触发条件,随后会被写出到
数据文件,找到了足够的空闲 buffer,就可以把请求的数据行所在的数据块放入到 db buffer 的空闲区域或者
覆盖已经被挤出 LRU list 的非脏数据块缓冲区,并排列在 LRU list 的头部,也就是在数据块放入 DB
BUFFER 之前也是要先申请 db buffer 中的锁存器,成功加锁后,才能读数据到 db buffer。
8.记日志 现在数据已经被读入到 db buffer 了,现在服务器进程将该语句所影响的并被读
入 db buffer 中的这些行数据的 rowid 及要更新的原值和新值及 scn 等信息从 PGA 逐条的写入 redo log
buffer 中。在写入 redo log buffer 之前也要事先请求 redo log buffer 的锁存器,成功加锁后才开始写入,当
写入达到 redo log buffer 大小的三分之一或写入量达到 1M 或超过三秒后或发生检查点时或者 dbwr 之前
发生,都会触发 lgwr 进程把 redo log buffer 的数据写入磁盘上的 redo file 文件中(这个时候会产生log file
sync 等待事件)
已经被写入 redofile 的 redo log buffer 所持有的锁存器会被释放,并可被后来的写入信息覆盖,
redo log buffer是循环使用的。Redo file 也是循环使用的,当一个 redo file 写满后,lgwr 进程会自动切换到
下一 redo file(这个时候可能出现 log fileswitch(checkpoint complete)等待事件)。如果是归档模式,归档进
程还要将前一个写满的 redo file 文件的内容写到归档日志文件中(这个时候可能出现 log file
switch(archiving needed)。
9.为事务建立回滚段 在完成本事务所有相关的 redo log buffer 之后,服务器进程开始改写这个 db buffer
的块头部事务列表并写入 scn,然后 包含这个块的头部事务列表及 scn 信息的数据副本放入回滚段中,将
这时回滚段中的信息称为数据块的“前映像“,这个”前映像“用于以后的回滚、恢复和一致性读。(回滚段可以
存储在专门的回滚表空间中,这个表空间由一个或多个物理文件组成,并专用于回滚表空间,回滚段也可在其它
表空间中的数据文件中开辟。
10.本事务修改数据块 准备工作都已经做好了,现在可以改写 db buffer 块的数据内容了,并在块的头部写
入回滚段的地址。
11.放入 dirty list 如果一个行数据多次 update 而未 commit,则在回滚段中将会有多个“前映像“,除了第
一个”前映像“含有 scn 信息外,其他每个“前映像“的头部都有 scn 信息和“前前映像”回滚段地址。一个
update 只对应一个 scn,然后服务器进程将在 dirty list 中建立一
条指向此 db buffer 块的指针(方便 dbwr 进程可以找到 dirty list 的 db buffer 数据块并写入数据文件中)。
接着服务器进程会从数据文件中继续读入第二个数据块,重复前一数据块的动作,数据块的读入、记日志、建
立回滚段、修改数据块、放入 dirty list。当 dirty queue 的长度达到阀值(一般是 25%),服务器进程将通知
dbwr 把脏数据写出,就是释放 db buffer 上的锁存器,腾出更多的 free db buffer。前面一直都是在说明
oracle 一次读一个数据块,其实 oracle 可以一次读入多个数据块(db_file_multiblock_read_count 来设置一
次读入块的个数)
说明:
在预处理的数据已经缓存在 db buffer 或刚刚被从数据文件读入到 db buffer 中,就要根据 sql 语句
的类型来决定接下来如何操作。
1>如果是 select 语句,则要查看 db buffer 块的头部是否有事务,如果有事务,则从回滚段中读取数据;如
果没有事务,则比较 select 的 scn 和 db buffer 块头部的 scn,如果前者小于后者,仍然要从回滚段中读取数据;
如果前者大于后者,说明这是一非脏缓存,可以直接读取这个 db buffer 块的中内容。
2>如果是 DML 操作,则即使在 db buffer 中找到一个没有事务,而且 SCN 比自己小的非脏
缓存数据块,服务器进程仍然要到表的头部对这条记录申请加锁,加锁成功才能进行后续动作,如果不成功,则要
等待前面的进程解锁后才能进行动作(这个时候阻塞是 tx 锁阻塞)。
用户 commit 或 rollback 到现在为止,数据已经在 db buffer 或数据文件中修改完
成,但是否要永久写到数文件中,要由用户来决定 commit(保存更改到数据文件) rollback 撤销数据的更改)。
1.用户执行 commit 命令
只有当 sql 语句所影响的所有行所在的最后一个块被读入 db buffer 并且重做信息被写入 redo log
buffer(仅指日志缓冲区,而不包括日志文件)之后,用户才可以发去 commit 命令,commit 触发 lgwr 进程,但不
强制立即 dbwr来释放所有相应 db buffer 块的锁(也就是no-force-at-commit,即提交不强制写),也就是说有
可能虽然已经 commit 了,但在随后的一段时间内 dbwr 还在写这条 sql 语句所涉及的数据块。表头部的行锁
并不在 commit 之后立即释放,而是要等 dbwr 进程完成之后才释放,这就可能会出现一个用户请求另一用户
已经 commit 的资源不成功的现象。
A .从 Commit 和 dbwr 进程结束之间的时间很短,如果恰巧在 commit 之后,dbwr 未结束之前断电,因为
commit 之后的数据已经属于数据文件的内容,但这部分文件没有完全写入到数据文件中。所以需要前滚。由
于 commit 已经触发 lgwr,这些所有未来得及写入数据文件的更改会在实例重启后,由 smon 进程根据重做日
志文件来前滚,完成之前 commit 未完成的工作(即把更改写入数据文件)。
B.如果未 commit 就断电了,因为数据已经在 db buffer 更改了,没有 commit,说明这部分数据不属于数
据文件,由于 dbwr 之前触发 lgwr 也就是只要数据更改,(肯定要先有 log) 所有 DBWR,在数据文件上的修改
都会被先一步记入重做日志文件,实例重启后,SMON 进程再根据重做日志文件来回滚。
其实 smon 的前滚回滚是根据检查点来完成的,当一个全部检查点发生的时候,首先让 LGWR 进程将
redo log buffer 中的所有缓冲(包含未提交的重做信息)写入重做日志文件,然后让 dbwr 进程将 db buffer 已
提交的缓冲写入数据文件(不强制写未提交的)。然后更新控制文件和数据文件头部的 SCN,表明当前数据库
是一致的,在相邻的两个检查点之间有很多事务,有提交和未提交的。
像前面的前滚回滚比较完整的说法是如下的说明:
A.发生检查点之前断电,并且当时有一个未提交的改变正在进行,实例重启之后,SMON 进程将从上一个
检查点开始核对这个检查点之后记录在重做日志文件中已提交的和未提交改变,因为
dbwr 之前会触发 lgwr,所以 dbwr 对数据文件的修改一定会被先记录在重做日志文件中。因此,断电前被
DBWN 写进数据文件的改变将通过重做日志文件中的记录进行还原,叫做回滚,
B. 如果断电时有一个已提交,但 dbwr 动作还没有完全完成的改变存在,因为已经提交,提交会触发 lgwr
进程,所以不管 dbwr 动作是否已完成,该语句将要影响的行及其产生的结果一定已经记录在重做日志文件中
了,则实例重启后,SMON 进程根据重做日志文件进行前滚.
实例失败后用于恢复的时间由两个检查点之间的间隔大小来决定,可以通个四个参数设置检查点执行的频
率:
Log_checkpoint_interval:
决定两个检查点之间写入重做日志文件的系统物理块(redo blocks)
的大小,默认值是 0,无限制。
log_checkpoint_timeout:
两 个 检 查 点 之 间 的 时 间 长 度（秒）默 认 值 1800s。
fast_start_io_target:
决定了用于恢复时需要处理的块的多少,默认值是 0,无限制。
fast_start_mttr_target:
直接决定了用于恢复的时间的长短,默认值是 0,无限制(SMON 进程执行的前滚
和回滚与用户的回滚是不同的,SMON 是根据重做日志文件进行前滚或回滚,而用户的回滚一定是根据回滚段
的内容进行回滚的。
在这里要说一下回滚段存储的数据,假如是 delete 操作,则回滚段将会记录整个行的数据,假如是 update,
则回滚段只记录被修改了的字段的变化前的数据(前映像),也就是没有被修改的字段是不会被记录的,假如是
insert,则回滚段只记录插入记录的 rowid。 这样假如事务提交,那回滚段中简单标记该事务已经提交;假如是
回退,则如果操作是 delete,回退的时候把回滚段中数据重新写回数据块,操作如果是 update,则把变化前数据
修改回去,操作如果是 insert,则根据记录的 rowid 把该记录删除。
2.如果用户 rollback。
则服务器进程会根据数据文件块和 DB BUFFER 中块的头部的事务列表和 SCN 以及回滚段地址找到
回滚段中相应的修改前的副本,并且用这些原值来还原当前数据文件中已修改但未提交的改变。如果有多个
“前映像”,服务器进程会在一个“前映像”的头部找到“前前映像”的回滚段地址,一直找到同一事务下的最早的
一个“前映像”为止。一旦发出了 COMMIT,用户就不能rollback,这使得 COMMIT 后 DBWR 进程还没有
全部完成的后续动作得到了保障。到现在为例一个事务已经结束了。
说明:
TM 锁:
符合 lock 机制的,用于保护对象的定义不被修改。 TX 锁:
这个锁代表一个事务,是行
级锁,用数据块头、数据记录头的一些字段表示,也是符合 lock 机制,有 resource structure、lock
structure、enqueue 算法。
❼ 请问Oracle的库高速缓存、数据字典高速缓存的作用分别是什么请给予详细点的解答，谢谢
库高速缓存
是用来存放你实际表的数据块的，如表TAB_A里实际存放的若干条数据记录，一般都存放在用户的表空间里。
数据字典高速缓存
用来存放表的定义，如表TAB_A，有几个字段，每个字段的类型、长度，表空间等，这类信息在你建表后会存放在系统表里，都是在SYSTEM表空间下，ORACLE运行时，这些信息被装入
数据字典高速缓存里。
❽ 解析后的SQL语句在SGA的哪个区域中进行缓
在Oracle9i里，Oracle提供了一个内部事件，用以强制刷新Buffer Cache。
其语法为:
alter session set events 'immediate trace name flush_cache level 1';
或者:
alter session set events = 'immediate trace name flush_cache';
类似的也可以使用alter system系统级设置:
alter system set events = 'immediate trace name flush_cache';
在Oracle10g中，Oracle提供一个新的特性，可以通过如下命令刷新Buffer Cache:
alter system flush buffer_cache;
❾ 微信小程序 wx.setStorage 缓存字典策略
官方提供了wx.setStorage 等接口给开发者缓存数据，但是对于使用Array()来缓存字典数据似乎存在bug？在设置后并不能成功。
控制台里是这样的芦旦！
解决方案如下
我的需求是缓存一个阅读记耐答录的字典其数据格式如下
可以根据小说id去获取昌哗慧最近阅读的章节的id
❿ 如何设置使oracle10g性能最优 性能调优 步骤
一、 磁盘方面调优
1. 规范磁盘阵列
RAID 10比RAID5更适用于OLTP系统，RAID10先镜像磁盘，再对其进行分段，由于对数据的小规模访问会比较频繁，所以对OLTP适用。而RAID5,优势在于能够充分利用磁盘空间，并且减少阵列的总成本。但是由于阵列发出一个写入请求时，必须改变磁盘上已修改的块，需要从磁盘上读取“奇偶校验”块，并且使用已修改的块计算新的奇偶校验块，然后把数据写入磁盘，且会限制吞吐量。对性能有所影响，RAID5适用于OLAP系统。
2. 数据文件分布
分离下面的东西,避免磁盘竞争
Ø SYSTEM表空间
Ø TEMPORARY表空间
Ø UNDO表空间
Ø 联机重做日志（放在最快的磁盘上）
Ø 操作系统磁盘
Ø ORACLE安装目录
Ø 经常被访问的数据文件
Ø 索引表空间
Ø 归档区域（应该总是与将要恢复的数据分离）
例：
² /: System
² /u01: Oracle Software
² /u02: Temporary tablespace, Control file1
² /u03: Undo Segments, Control file2
² /u04: Redo logs, Archive logs, Control file4
² /u05: System, SYSAUX tablespaces
² /u06: Data1 ,control file3
² /u07: Index tablespace
² /u08: Data2
通过下列语句查询确定IO问题
select name ,phyrds,phywrts,readtim,writetim
from v$filestat a,v$datafile b
where a.file#=b.file# order by readtim desc;
3. 增大日志文件
u 增大日志文件的大小，从而增加处理大型INSERT,DELETE,UPDATE操作的比例
查询日志文件状态
select a.member,b.* from v$logfile a,v$log b where a.GROUP#=b.GROUP#
查询日志切换时间
select b.RECID,to_char(b.FIRST_TIME,'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') start_time,a.RECID,to_char(a.FIRST_TIME,'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') end_time,round(((a.FIRST_TIME-b.FIRST_TIME)*25)*60,2) minutes
from v$log_history a ,v$log_history b
where a.RECID=b.RECID+1
order by a.FIRST_TIME desc
增大日志文件大小，以及对每组增加日志文件（一个主文件、一个多路利用文件）
u 增大LOG_CHECKPOINT_INTERVAL参数，现已不提倡使用它
如果低于每半小时切换一次日志，就增大联机重做日志大小。如果处理大型批处理任务时频繁进行切换，就增大联机重做日志数目。
alter database add logfile member ‘/log.ora’ to group 1;
alter database drop logfile member ‘/log.ora’;
4. UNDO表空间
修改三个初始参数：
UNDO_MANAGEMENT=AUTO
UNDO_TABLESPACE=CLOUDSEA_UNDO
UNDO_RETENTION=<#of minutes>
5. 不要在系统表空间中执行排序
二、 初始化参数调优
32位的寻址最大支持应该是2的32次方，就是4G大小。但实际中32位系统（XP，windows2003等MS32位系统, ubuntu等linux32 位系统）要能利用4G内存，都是采用内存重映射技术。需要主板及系统的支持。如果关闭主板BIOS的重映射功能，系统将不能利用4G内存，可能只达3.5G.而在windows下看到的一般为3.25G。所以SGA设置为内存的40%，但不能超过3.25G
1. 重要初始化参数
l SGA_MAX_SIZE
l SGA_TARGET
l PGA_AGGREGATE_TARGET
l DB_CACHE_SIZE
l SHARED_POOL_SIZE
2. 调整DB_CACHE_SIZE来提高性能
它设定了用来存储和处理内存中数据的SGA区域大小，从内存中取数据比磁盘快10000倍以上
根据以下查询出数据缓存命中率
select sum(decode(name,'physical reads',value,0)) phys,
sum(decode(name,'db block gets',value,0)) gets,
sum(decode(name,'consistent gets',value,0)) con_gets,
(1- (sum(decode(name,'physical reads',value,0))/(sum(decode(name,'db block gets',value,0))+sum(decode(name,'consistent gets',value,0)) ) ))*100 Hitratio
from v$sysstat;
一个事务处理程序应该保证得到95%以上的命中率，命中率从90%提高到98%可能会提高500%的性能，ORACLE正在通过CPU或服务时间与等待时间来分析系统性能，不太重视命中率，不过现在的库缓存和字典缓存仍将命中率作为基本的调整方法。
在调整DB_CACHE_SIZE时使用V$DB_CACHE_ADVICE
select size_for_estimate, estd_physical_read_factor, estd_physical_reads
from v$db_cache_advice
where name = 'DEFAULT';
如果查询的命中率过低，说明缺少索引或者索引受到限制，通过V$SQLAREA视图查询执行缓慢的SQL
3. 设定DB_BLOCK_SIZE来反映数据读取量大小
OLTP一般8K
OLAP一般16K或者32K
4. 调整SHARED_POOL_SIZE以优化性能
正确地调整此参数可以同等可能地共享SQL语句，使得在内存中便能找到使用过的SQL语句。为了减少硬解析次数，优化对共享SQL区域的使用，需尽量使用存储过程、使用绑定变量
保证数据字典缓存命中率在95%以上
select ((1- sum(getmisses)/(sum(gets)+sum(getmisses)))*100) hitratio
from v$rowcache
where gets+getmisses <>0;
如果命中率小于 99％，就可以考虑增加shared pool 以提高library cache 的命中率
SELECT SUM(PINS) "EXECUTIONS",SUM(RELOADS) "CACHE MISSES WHILE EXECUTING",1 - SUM(RELOADS)/SUM(PINS)
FROM V$LIBRARYCACHE;
通常规则是把它定为DB_CACHE_SIZE大小的50%－150%，在使用了大量存储过程或程序包，但只有有限内存的系统里，最后分配为150%。在没有使用存储过程但大量分配内存给DB_CACHE_SIZE的系统里，这个参数应该为10%－20%
5. 调整PGA_AGGREGATE_TARGET以优化对内存的应用
u OLTP ：totalmemory*80%*20%
u DSS: totalmemory*80%*50%
6. 25个重要初始化参数
² DB_CACHE_SIZE：分配给数据缓存的初始化内存
² SGA_TARGET：使用了自动内存管理，则设置此参数。设置为0可禁用它
² PGA_AGGREGATE_TARGET：所有用户PGA软内存最大值
² SHARED_POOL_SIZE：分配给数据字典、SQL和PL／SQL的内存
² SGA_MAX_SIZE：SGA可动态增长的最大内存
² OPTIMIZER_MODE：
² CURSOR_SHARING：把字面SQL转换成带绑定变更的SQL，可减少硬解析开销
² OPTIMIZER_INDEX_COST_ADJ：索引扫描成本和全表扫描成本进行调整，设定在1－10间会强制频繁地使用索引，保证索引可用性
² QUERY_REWRITE_ENABLED：用于启用具体化视图和基于函数的索引功能
² DB_FILE_MULTIBLOCK_READ_COUNT：对于全表扫描，为了更有效执行IO，此参数可在一次IO中读取多个块
² LOG_BUFFER：为内存中没有提交的事务分配缓冲区（非动态参数）
² DB_KEEP_CACHE_SIZE：分配给KEEP池或者额外数据缓存的内存
² DB_RECYCLE_CACHE_SIZE：
² DBWR_IO_SLAVES：如果没有异步IO，参数等同于DB_WRITER_PROCESSES模拟异步IO而分配的从SGA到磁盘的写入器数。如果有异步IO，则使用DB_WRITER_PROCESSES设置多个写程序，在DBWR期间更快地写出脏块
² LARGE_POOL_SIZE：分配给大型PLSQL或其他一些很少使用的ORACLE选项LARGET池的总块数
² STATISTICS_LEVEL：启用顾问信息，并可选择提供更多OS统计信息来改进优化器决策。默认：TYPICAL
² JAVA_POOL_SIZE：为JVM使用的JAVA存储过程所分配的内存
² JAVA_MAX_SESSIONSPACE_SIZE：跟踪JAVA类的用户会话状态所用内存上限
² MAX_SHARED_SERVERS：当使用共享服务器时的共享服务器上限
² WORKAREA_SIZE_POLICY：启用PGA大小自动管理
² FAST_START_MTTR_TARGET：完成一次崩溃恢复的大概时间／S
² LOG_CHECKPOINT_INTERVAL：检查点频率
² OPEN_CURSORS：指定了保存用户语句的专用区域大小，如此设置过高会导致ORA-4031
² DB_BLOCK_SIZE：数据库默认块大小
² OPTIMIZER_DYNAMIC_SAMPLING：控制动态抽样查询读取的块数量，对正在使用全局临时表的系统非常有用
三、 SQL调优1. 使用提示
1.1 改变执行路径
通过OPTIMIZER_MODE参数指定优化器使用方法，默认ALL_ROWS
Ø ALL_ROWS 可得最佳吞吐量执行查询所有行
Ø FIRST_ROWS(n) 可使优化器最快检索出第一行:
select /*+ FIRST_ROWS(1) */ store_id,… from tbl_store
1.2 使用访问方法提示
允许开发人员改变访问的实际查询方式，经常使用INDEX提示
Ø CLUSTER 强制使用集群
Ø FULL
Ø HASH
Ø INDEX 语法：/*+ INDEX (TABLE INDEX1,INDEX2….) */ COLUMN 1,….
当不指定任何INDEX时，优化器会选择最佳的索引
SELECT /*+ INDEX */ STORE_ID FROM TBL_STORE
Ø INDEX_ASC 8I开始默认是升序，所以与INDEX同效
Ø INDEX_DESC
Ø INDEX_COMBINE 用来指定多个位图索引，而不是选择其中最好的索引
Ø INDEX_JOIN 只需访问这些索引，节省了重新检索表的时间
Ø INDEX_FFS 执行一次索引的快速全局扫描，只处理索引，不访问具体表
Ø INDEX_SS
Ø INDEX_SSX_ASC
Ø INDEX_SS_DESC
Ø NO_INDEX
Ø NO_INDEX_FFS
Ø NO_INDEX_SS
1.3 使用查询转换提示
对于数据仓库非常有帮助
Ø FACT
Ø MERGE
Ø NO_EXPAND 语法：/*+ NO_EXPAND */ column1,…
保证OR组合起的IN列表不会陷入困境，/*+ FIRST_ROWS NO_EXPAND */
Ø NO_FACT
Ø NO_MERGE
Ø NO_QUERY_TRANSFORMATION
Ø NO_REWRITE
Ø NO_STAR_TRANSFORMATION
Ø NO_UNSET
Ø REWRITE
Ø STAR_TRANSFORMATION
Ø UNSET
Ø USE_CONCAT
1.4 使用连接操作提示
显示如何将连接表中的数据合并在一起，可用两提示直接影响连接顺序。LEADING指定连接顺序首先使用的表，ORDERED告诉优化器基于FROM子句中的表顺序连接这些表，并使用第一个表作为驱动表（最行访问的表）
ORDERED语法：/*+ ORDERED */ column 1,….
访问表顺序根据FROM后的表顺序来
LEADING语法：/*+ LEADING(TABLE1) */ column 1,….
类似于ORDER，指定驱动表
Ø NO_USE_HASH
Ø NO_USE_MERGE
Ø NO_USE_NL
Ø USE_HASH前提足够的HASH_AREA_SIZE或PGA_AGGREGATE_TARGET
通常可以为较大的结果集提供最佳的响应时间
Ø USE_MERGE
Ø USE_NL 通常可以以最快速度返回一个行
Ø USE_NL_WITH_INDEX
1.5 使用并行执行
Ø NO_PARALLEL
Ø NO_PARALLEL_INDEX
Ø PARALLEL
Ø PARALLEL_INDEX
Ø PQ_DISTRIBUTE
1.6 其他提示
Ø APPEND 不会检查当前所用块中是否有剩余空间，而直接插入到表中，会直接将数据添加到新的块中。
Ø CACHE 会将全表扫描全部缓存到内存中，这样可直接在内存中找到数据，不用在磁盘上查询
Ø CURSOR_SHARING_EXACT
Ø DRIVING_SITE
Ø DYNAMIC_SAMPLING
Ø MODEL_MIN_ANALYSIS
Ø NOAPPEND
Ø NOCACHE
Ø NO_PUSH_PRED
Ø NO_PUSH_SUBQ
Ø NO_PX_JOIN_FILTER
Ø PUSH_PRED
Ø PUSH_SUBQ 强制先执行子查询，当子查询很快返回少量行时，这些行可以用于限制外部查询返回行数，可极大地提高性能
例：select /*+PUSH_SUBQ */ emp.empno,emp.ename
From emp,orders
where emp.deptno=(select deptno from dept where loc=’1’)
Ø PX_JOIN_FILTER
Ø QB_NAME
2. 调整查询
2.1 在V$SQLAREA中选出最占用资源的查询
HASH_VALUE：SQL语句的Hash值。
ADDRESS：SQL语句在SGA中的地址。
PARSING_USER_ID：为语句解析第一条CURSOR的用户
VERSION_COUNT：语句cursor的数量
KEPT_VERSIONS：
SHARABLE_MEMORY：cursor使用的共享内存总数
PERSISTENT_MEMORY：cursor使用的常驻内存总数
RUNTIME_MEMORY：cursor使用的运行时内存总数。
SQL_TEXT：SQL语句的文本（最大只能保存该语句的前1000个字符）。
MODULE,ACTION：用了DBMS_APPLICATION_INFO时session解析第一条cursor时信息
SORTS: 语句的排序数
CPU_TIME: 语句被解析和执行的CPU时间
ELAPSED_TIME: 语句被解析和执行的共用时间
PARSE_CALLS: 语句的解析调用(软、硬)次数
EXECUTIONS: 语句的执行次数
INVALIDATIONS: 语句的cursor失效次数
LOADS: 语句载入(载出)数量
ROWS_PROCESSED: 语句返回的列总数
select b.username,a.DISK_READS,a.EXECUTIONS,a.DISK_READS/decode(a.EXECUTIONS,0,1,a.EXECUTIONS) rds_exec_ratio,a.SQL_TEXT
from v$sqlarea a ,dba_users b
where a.PARSING_USER_ID=b.user_id and a.DISK_READS>100 order by a.DISK_READS desc;
2.2 在V$SQL中选出最占用资源的查询
与V$SQLAREA类似
select * from
(select sql_text,rank() over (order by buffer_gets desc) as rank_buffers,to_char(100*ratio_to_report(buffer_gets) over (),'999.99') pct_bufgets from v$sql)
where rank_buffers <11
2.3 确定何时使用索引
² 当查询条件只需要返回很少的行（受限列）时，则需要建立索引，不同的版本中这个返回要求不同
V5:20% V7:7% V8i,V9i:4% V10g: 5%
查看表上的索引
select a.table_name,a.index_name,a.column_name,a.column_position,a.table_owner
from dba_ind_columns a
where a.table_owner='CLOUDSEA'
² 修正差的索引，可使用提示来限制很差的索引，如INDEX，FULL提示
² 在SELECT 和WHERE中的列使用索引
如: select name from tbl where no=?
建立索引：create index test on tbl(name,no) tablespace cloudsea_index storage(….)
对于系统中很关键的查询，可以考虑建立此类连接索引
² 在一个表中有多个索引时可能出现麻烦，使用提示INDEX指定使用索引
² 使用索引合并，使用提示INDEX_JOIN
² 基于函数索引，由于使用了函数造成查询很慢.必须基于成本的优化模式,参数：
QUERY_REWRITE_ENALED=TRUE
QUERY_REWRITE_INTEGRITY=TRUSTED (OR ENFORCED)
create index test on sum(test);
2.4 在内存中缓存表
将常用的相对小的表缓存到内存中，但注意会影响到嵌套循环连接上的驱动表
alter table tablename cache;
2.5 使用EXISTS 与嵌套子查询 代替IN
SELECT …FROM EMP WHERE DEPT_NO NOT IN (SELECT DEPT_NO FROM DEPT WHERE DEPT_CAT=’A’);
(方法一: 高效)
SELECT ….FROM EMP A,DEPT B WHERE A.DEPT_NO = B.DEPT(+) AND B.DEPT_NO IS NULL AND B.DEPT_CAT(+) = ‘A’
(方法二: 最高效)
SELECT ….FROM EMP E WHERE NOT EXISTS (SELECT ‘X’ FROM DEPT D WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO AND DEPT_CAT = ‘A’);
四、 使用STATSPACK和AWR报表调整等待和闩锁
1. 10GR2里的脚本
在$ORACLE_HOME/RDBMS/ADMIN下
Spcreate.sql 通过调用spcusr.sql spctab.sql 和spcpkg.sql创建STATSPACK环境，使用SYSDBA运行它
Spdrop.sql 调用sptab.sql和spsr.sql删除整个STATSPACK环境，使用SYSDBA运行它
Spreport.sql 这是生成报表的主要脚本，由PERFSTAT用户运行
Sprepins.sql 为指定的数据库和实例生成实例报表
Sprepsql.sql 为指定的SQL散列值生成SQL报表
Sprsqins.sql 为指定的数据库和实例生成SQL报表
Spauto.sql 使用DBMS_JOB自动进行统计数据收集（照相）
Sprepcon.sql 配置SQLPLUS变量来设置像阈值这样的内容的配置文件
Spurge.sql 删除给定数据库实例一定范围内的快照ID，不删除基线快照
Sptrunc.sql 截短STATSPACK表里所有性能数据
五、 执行快速系统检查1. 缓冲区命中率
查询缓冲区命中率
select (1 - (sum(decode(name, 'physical reads',value,0)) /
(sum(decode(name, 'db block gets',value,0)) +
sum(decode(name, 'consistent gets',value,0))))) * 100 "Hit Ratio"
from v$sysstat;