ADDM 通过检查和分析AWR获取的数据来推断Oracle数据库中可能的问题。并给出优化建议。
获取ADDM的方法例如以下：
@?/rdbms/admin/addmrpt.sql
以下能够看一个样例：
--第一步：创建測试用的表
drop table t cascade constraints purge;
create table t AS SELECT * FROM dba_objects ; --第二步:快照
exec dbms_workload_repository.create_snapshot(); --第三步：模拟进行
DECLARE
v_var number;
BEGIN
FOR n IN 1..10000
LOOP
select count(*) into v_var from t;
END LOOP;
END;
/ ---第四步：再次快照
exec dbms_workload_repository.create_snapshot(); --第五步：创建一个优化诊断任务并运行
--(1)先获取到两次快照的ID:
select snap_id from (SELECT * FROM dba_hist_snapshot ORDER BY snap_id desc) where rownum <=2; --(2)创建优化任务，并运行：
DECLARE
task_name VARCHAR2(30) := 'ADDM_02';
task_desc VARCHAR2(30) := 'ADDM Feature Test';
task_id NUMBER;
BEGIN
dbms_advisor.create_task('ADDM', task_id, task_name, task_desc, null);
dbms_advisor.set_task_parameter(task_name, 'START_SNAPSHOT', 2033);
dbms_advisor.set_task_parameter(task_name, 'END_SNAPSHOT', 2034);
dbms_advisor.set_task_parameter(task_name, 'INSTANCE', 1);
dbms_advisor.set_task_parameter(task_name, 'DB_ID', 977587123);
dbms_advisor.execute_task(task_name);
END;
/ --第六步：查看优化建议结果
--通知函数dbms_advisor.get_task_report能够得到优化建议结果。
set pagesize 0
set linesize 121
spool d:\addm_rpt.html
SET LONG 1000000 PAGESIZE 0 LONGCHUNKSIZE 1000
COLUMN get_clob FORMAT a80
SELECT dbms_advisor.get_task_report('ADDM_02', 'TEXT', 'ALL') FROM DUAL;
spool off
生成的ADDM例如以下：
任务 '任务_4125' 的 ADDM 报告
---------------------- 分析时段
----
AWR 快照范围从 1908 到 1952。
时段从 16-2月 -14 08.19.56 上午 開始
时段在 16-2月 -14 10.00.37 下午 结束 分析目标
----
数据库 'TEST11G' (DB ID 为 977587123)。
数据库版本号 11.2.0.1.0。
ADDM 对实例 test11g 运行了分析, 该实例的编号为 1 并运行于 LIANGJB-PC。 分析时段期间的活动
---------
总数据库时间为 26244 秒。
活动会话的平均数量为 .53。 查找结果概要
------
说明 活动的会话 建议案
活动的百分比
--------- ------ ---
1 行锁等待数 .52 | 97.762
2 顶级 SQL 语句 .52 | 96.742 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 查找结果和建议案
-------- 查找结果 1: 行锁等待数
受影响的是 .52 个活动会话, 占总活动的 97.76\%。
-------------------------------
发现 SQL 语句正处于行锁定等待。 建议案 1: 应用程序分析
预计的收益为 .39 个活动会话, 占总活动的 72.36\%。 --------------------------------
操作
在 INDEX "LJB.GENDER_IDX" (对象 ID 为 110057) 中检測到了严重的行争用。 使用
指定的堵塞 SQL
语句在应用程序逻辑中跟踪行争用的起因。 相关对象
ID 为 110057 的数据库对象。
原理
SQL_ID 为 "cafv93454t4jv" 的 SQL 语句在行锁上被堵塞。 相关对象
SQL_ID 为 cafv93454t4jv 的 SQL 语句。
insert into t values ('M',78, 'young','TTT')
原理
具有 ID 130 和序列号 423 (在实例号 1 中) 的会话是构成此建议案中的优化建议
的 98% 的堵塞会话。 建议案 2: 应用程序分析
预计的收益为 .14 个活动会话, 占总活动的 25.4\%。
-------------------------------
操作
在 TABLE "LJB.T" (对象 ID 为 110056) 中检測到了严重的行争用。 使用指定的阻
塞 SQL
语句在应用程序逻辑中跟踪行争用的起因。 相关对象
ID 为 110056 的数据库对象。
原理
SQL_ID 为 "aycghy7dbzja1" 的 SQL 语句在行锁上被堵塞。
相关对象
SQL_ID 为 aycghy7dbzja1 的 SQL 语句。
delete from T WHERE GENDER='M'
原理
具有 ID 130 和序列号 423 (在实例号 1 中) 的会话是构成此建议案中的优化建议
的 100% 的堵塞会话。 导致查找结果的故障现象:
------------
等待类 "应用程序" 消耗了大量数据库时间。
受影响的是 .52 个活动会话, 占总活动的 97.76\%。 查找结果 2: 顶级 SQL 语句
受影响的是 .52 个活动会话, 占总活动的 96.74\%。
-------------------------------
发现 SQL 语句消耗了大量数据库时间。这些语句提供了改善性能的绝佳机会。 建议案 1: SQL 优化
预计的收益为 .38 个活动会话, 占总活动的 71.45\%。 --------------------------------
操作
研究 INSERT 语句 (SQL_ID 为 "cafv93454t4jv"), 确定能否够改善性能。能够利
用此 SQL_ID 的 ASH
报告来补充此处给出的信息。 相关对象
SQL_ID 为 cafv93454t4jv 的 SQL 语句。
insert into t values ('M',78, 'young','TTT')
原理
SQL 在 CPU, I/O 和集群等待上花费的时间仅仅占其数据库时间的 0%。因此, SQL 优
化指导不适用于这样的情况。请查看 SQL
的性能数据以找出可能的改进方法。
原理
此 SQL 的数据库时间由下面部分构成: SQL 运行占 100%, 语法分析占 0%, PL/SQL
运行占 0%, Java 运行占 0%。
原理
SQL_ID 为 "cafv93454t4jv" 的 SQL 语句运行了 1 次, 每次运行平均用时 17640
秒。
原理
等待事件 "enq: TX - row lock contention" (在等待类 "Application" 中) 消耗
了数据库时间的
100% (该数据库时间为处理具有 SQL_ID "cafv93454t4jv" 的 SQL 语句时所用的时
间)。 建议案 2: SQL 优化
预计的收益为 .13 个活动会话, 占总活动的 25.29\%。 --------------------------------
操作
研究 DELETE 语句 (SQL_ID 为 "aycghy7dbzja1"), 确定能否够改善性能。能够利
用此 SQL_ID 的 ASH
报告来补充此处给出的信息。
相关对象
SQL_ID 为 aycghy7dbzja1 的 SQL 语句。
delete from T WHERE GENDER='M'
原理
SQL 在 CPU, I/O 和集群等待上花费的时间仅仅占其数据库时间的 0%。因此, SQL 优
化指导不适用于这样的情况。请查看 SQL
的性能数据以找出可能的改进方法。
原理
此 SQL 的数据库时间由下面部分构成: SQL 运行占 100%, 语法分析占 0%, PL/SQL
运行占 0%, Java 运行占 0%。
原理
SQL_ID 为 "aycghy7dbzja1" 的 SQL 语句运行了 1 次, 每次运行平均用时 7917 秒
。
原理
等待事件 "enq: TX - row lock contention" (在等待类 "Application" 中) 消耗
了数据库时间的
100% (该数据库时间为处理具有 SQL_ID "aycghy7dbzja1" 的 SQL 语句时所用的时
间)。 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 附加信息
---- 各种信息
----
等待类 "提交" 并未消耗大量数据库时间。 等待类 "并发" 并未消耗大量数据库时间。
等待类 "配置" 并未消耗大量数据库时间。
等待类 "网络" 并未消耗大量数据库时间。
等待类 "用户 I/O" 并未消耗大量数据库时间。 会话连接和断开连接的调用并未消耗大量数据库时间。
对 SQL 语句的硬语法分析并未消耗大量数据库时间。 在分析时段的 99% 期间, 数据库的维护窗体是处于活动状态的。