找瓶颈（性能指标的判断） 分析原因
选择解决方案（调优）
对知识面和知识体系的理解要广和深 数据库优化： 内存调优 I/O调优 竞争调优 应用调优：
应用语句调优 SQL调优
SQL书写调优 SQL算法调优
所有通过dual表做的查询，每次都是硬解析 应用存储对象调优 索引等 一． 优化思路
优化怎么做:调资源
把会带来竞争的操作从时间和地点上分散 竞争意味着得到的快，得不到的就慢 例如：
从时间上：备份放晚上做（消耗I/O，减少竞争） 从地点上：在前台消耗客户端的CPU，在后台消耗服务器的CPU
越早越好
充分合理的利用资源
让每个动作只去使用自己应用的CPU
从数据库到算法，各个层面的设计达到最好 调什么：
基于数据库的整个应用系统 架构
前台应用 数据库
应用数据库的网络 数据库的操作系统 磁盘
谁调优：参与项目的各阶段的所有人 需求分析人员 设计人员 开发人员 存储管理员 网络管理员
数据库管理员（关键）
大部分性能问题集中在与数据库的交互上
系统管理员
需要各级人员之间的交互沟通 调优的类型：
设计期的调优 正式运行之前
预定义调优（假想式调优） 直到压力测试通过结束 周期性调优（主动式调优）
数据量和并发访问量达到一定程度的时候开始 周期性
根据周期性的收集数据，判断指标是否衰落来调优 被动式调优：
运行过程中出现了问题（如客户提出语句执行慢了） 什么样的系统需要调优：
有数据有人用的系统（生产系统） 很少有人用的一般不需要调优 调优到什么地步结束：
调优是寻找平衡的过程（可能会影响其他动作） 把长处发挥出来同时不让短处变明显 达到性能指标就结束 调优的阶段：
应用设计和开发 功能模块的设计 应用算法
功能模块的划分
做大量逻辑判断的放前台
处理大量数据的部分放后台做 E-R模型的设计
拆分（第三范式）
适当的冗余对性能有好处（性别，政治面貌等） 冗余大考虑拆分
经常在一起访问的不拆，不经常一起访问的可以拆 冗余大又经常一起访问的，根据冗余的唯一值个数拆分（少则拆）
拆多了消耗CPU（外键校验），拆少了冗余多 表设计：
如CHAR与VARCHAR2： 看字段的长度差别有多大 应用开发： 代码规范
书写规则（大小写，回车换行）
有助于写出相同的语句（数据库只做一次解析） 辅助开发人员写好语句 帮开发人员制定数据规范
LIKE查询的首字母确定会走索引，不确定不走索引 数据的大小写，排放顺序 从开发人员了解情况:
查询多还是数据操作多 表的重要性 并发数据多少 。。。
数据库配置
配置参数（instence） 表空间划分(database) 部署应用
创建对象（表，索引等）
选择对象类型和相关参数 测试：
功能测试，性能测试，压力测试 周期性调整 低效时调整
应用调优>设计调优>数据库调优>系统调优>其他 应用与数据库：需供关系
数据库与操作系统：需供关系 调优的常见问题:
糟糕的会话管理（通常跟中间件有关）
糟糕的游标管理（通常是开发人员的错误导致） OPEN忘CLOSE
糟糕的关系设计（通常是没有遵守好规范/或过度遵循规范） 糟糕的应用算法设计（通常与功能模块设计）
糟糕的数据库架构设计（通常与DBA部署数据库有关） 典型安装不调参数 糟糕的语句算法设计
OracleDBA+性能优化8日游笔记——第五天(二) 2010-01-06 15:57
调优阶段2： 调优设计
设计人员和开发人员 调优应用
DBA和开发人员 调优内存 调优I/O 调优竞争
调优操作系统 数据库调优：
Instance：内存，进程（DBWR，LGWR等） Database
最基本原则：
如果某部分不是瓶颈，就不要尝试优化
优化可能会过头，注意协调整个系统的性能
优化时为系统提供足够的资源并且充分合理的使用资源，而不是无节制的扩充资源
优化有时候也意味着合理的分配或者划分任务 性能优化的基本步骤：
1.设立合理的性能优化目标（确立目标） 减少或消除等待
访问最少块数（减少数据访问量） 写好语句 选好算法
把需要的数据放入最少的块中 将数据保留在内存中（I/O减少） 相应时间 吞吐量
单位时间内的数据处理能力 负载量
并发访问量 恢复时间
2.测量记录当前性能（收集信息） 数据库的信息
Statspack报告 统计信息 等待信息 操作系统的信息 IO,内存，CPU 应用级信息
3.确定数据库的瓶颈（等待什么） 平衡性能与数据库的健壮性的需求 影响性能的因素： Raid方式
Raid-5对写操作影响比较大
Raid-1浪费空间单对写操作影响小 复用控制文件
复用重做日志文件 频繁的执行检查点
看系统忙不忙决定 备份数据文件
从频度上减少影响 执行归档
如数据不重要，写操作多，不用归档 异地容灾等 4.确定OS的瓶颈
5.分析瓶颈原因 6.优化所需部分
7.跟踪并实施更改过程 记录实施之前的状态
逐个实施调优方法而不是同时实施大量方法 实施完了，运行已段时间后重新收集统计信息 8.测量并记录当前性能
9.重复3-7，直到满足优化目标 信息收集工具： 操作系统：
CPU：Top（当前时刻）/sar（历史值）等 RAM：vmstat IO:iostat
数据库：(从上到下最新顺序) 动态性能视图 累计值 顺时值
Utlbstal.Sql/ Utlestal.Sql 一段时间内的值 Statspack（9i）
需要安装，不需要了卸载而不是删除
Statspack本质是一个用户和其下的一堆对象 一段时间内的多点信息 图形化
按“最“方式排序
10以后，可以生成STS（造成高负载的语句的结果集） AWR（自动负载仓库）/ADDM（自动数据库诊断监控） 自动收集
收集主机信息
AWR自动调ADDM产生分析报告， AWR 用MMON进程进行收集，
默认每小时收集一次（快照），保留7到8天 存在sysaux表空间，被sysman用户拥有 ADDM发现问题
用OEM在自动工作量资料档案库中修改 收集级别：
BASIC（收集最少） TYPICAL（常用） ALL（收集最多）
BEGIN和END报告中间不能跨越重启 在指导中心能查看ADDM和其他指导 自动的东西可以参照，但不要完全相信 等待事件
如果不用参数就能描述竞争位置就不要参数，否则要参数
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