编辑手记：Oracle线上嘉年华第四讲，SQL玩转AWR裸数据，教你真正利用AWR中的裸数据对系统性能进行分析并调优。
作者简介：
罗海雄
云和恩墨优化专家
ITPUB论坛数据库管理版版主，2012 ITPUB全国SQL大赛冠军得主，他还是资深的架构师和性能优化专家，对 SQL 优化和理解尤其深入；从开发到性能管理，他有着超过10年的企业级系统设计和优化经验。曾经服务于甲骨文公司，组织和主讲过多次《甲骨文技术开发人员日》和《Oracle圆桌会议》，并具备丰富的制造行业系统架构经验。
今天的主题是SQL玩转AWR裸数据。
AWR相信DBA们都不陌生。Automatic Workload Repository，自动负载信息库，就是Oracle把数据库中比较重要的性能视图里的信息，定期从内存保存到数据库里面。默认情况下，Oracle 会每个一个小时保存一次。另外，Oracle也有机制保证信息库的大小不至于无限增长，所以一般信息库只保留7天的数据。默认是保存在SYSAUX表空间中。主要的信息涵盖了Oracle较重要的性能相关信息。
底层存储为WRH$* 表， 通常可通过DBA_HIST_*访问，总共有100多张表。
对于AWR, 常规的用法是生成AWR或者ASH报告。
下面列举了几个最常见的方法。
@?/rdbms/admin/awrrpt.sql -- 标准报告，特定时间段内总体性能报告
@?/rdbms/admin/awrddrpt.sql -- 对比报告，两个时间段内性能对比
@?/rdbms/admin/ashrpt.sql -- ASH报告，特定时间段内历史会话性能报告
@?/rdbms/admin/awrsqrpt.sql -- SQL报告，特定时间段内SQL性能报告
AWR/ASH报告很不错，但也有一些缺陷。
首先，AWR反应的是点对点的数据。比如说，我生成一个今天9:00到12:00的AWR报告，那么，我看到的，就是12:00和9:00两个时间点的变化。但是，9:00-10:00, 10:00-11:00,11:-12:00 分别是什么样的，我们看不到。
另外一个问题，AWR把数据都罗列出来，但却缺乏数据间的联系.
AWR混入大量无用数据, 导致生成AWR报告需要30秒到几分钟的时间，所以，如果我们有裸数据，其实可以更高效，更深入的挖掘Oracle数据库的性能信息。在正式接触裸数据前，我们需要先了解AWR在数据库里存的是什么样的数据。
在裸数据里面，记录的各种指标主要有4类
举个例子 dba_hist_sysstat 里会记录数据库的逻辑读。记录的不是这一个小时产生的逻辑读，而是从数据库启动到产生快照的时候的总的逻辑读。这就叫累计值，大多数的指标的是累计值。
比如说，数据库当前的PGA使用量，数据库的会话数等，还有比较特殊的，会记录两次快照之间的变化值。我们可以认为，这是一种预计算，最常见的记录变化值的两类数据，分别是SQL相关统计信息，以及段(segment)相关统计信息，当然，SQL/Segment记录变化值的同时，也记录了累计值。
就是把一段时间内的数据，做了统计之后保存了起来，这些主要是METRIC类的数据。比如说，每秒CPU, 每秒最大等待时间等。
两次快照之间的变化量。这是一个简单的SQL, 获取数据库的历史性能信息里的redo size 信息
select SNAP_ID,STAT_NAME,VALUE from DBA_HIST_SYSSTAT
where STAT_NAME=‘redo size’ order by snap_id;
我们现在看到的，就是累计值。那么，怎么方便的获取变化值呢？
1、要取得变化值，需要取出后面的记录，减去前面的记录。
如果仅仅是两个时间点，最简单的方法就是访问这个表两次，然后相减。
select a.value - b.value from DBA_HIST_SYSSTAT A,DBA_HIST_SYSSTAT B
where A.STAT_NAME=‘redo size’and A.STAT_NAME = B.STAT_NAME and a.snap_id = 123 and b.snap_id = 122
这样得到是两个点之间的差值，但是对我们来说，玩玩是不够的。
2、有时候，我们希望得到一个时间段内，每两个连续快照之间的变化值。比如说，9:00-21:00, 我们希望获得 9:00-10:00, 10:-11:00... 20:00-21:00, 每个时间段分别的变化值。
这里就涉及到Oracle的分析函数了分析函数
Oracle的分析函数提供了在一个结果集内，跨行访问数据的能力。分析函数里面的LEAD/LAG正是跨行获取数据的利器
LAG : 同一组内，排在当前行之前的数据
LEAD : 同一组内，排在当前行之后的数据
如图所示，可以看到，我们要的是拿当前value 减去 lag value。
select snap_id,stat_name,
value-lag(value) over
(partition by stat_name order by snap_id)
from dba_hist_sysstat
where stat_name = 'redo size'
order by snap_id;
这就是分析函数LAG的完整语法。
3、我们一般不会满足获取一个指标的变化值的，下面的表，才是我们希望获得的。
这里又引入了进阶SQL的另一个写法：行列转换。
具体我就不细讲了，大家可以体会一下，如何使用sum(case when .. then .. end )或者max(case when .. then .. end )的形式的形式来进行行列转换
，但用Case when来写行列转换，很容易使SQL冗长，而且容易出错。
Oracle 11g中，提供了更方便的方式进行行列转换
大家可以看到，标黄大写的PIVOT， 正是Oracle 11g中引入的行列转换利器。使用PIVOT, 增减指标极其简单：
很轻松就加了两个指标，如果觉得列名不好看，也可以自己指定。
其实，我们可以很轻松的就把AWR报告中的"Load Profile"部分通过行列转换给取出来，而且，是多个连续变化的值。
把跑的结果拷到Excel, 很容易就出来一个漂亮的趋势图。
但是，这个图是有问题的：图里的REDO Size是以byte为单位的，值太大，把别的指标统统压到和0差不多，多个指标要到同一个图，还能看出各自的趋势，对于多指标关联的分析很有作用。
这时候，又有一个分析函数出来了。没错，因为我们是在对Oracle的性能数据进行分析，所以，需要大量的使用”分析函数“
分析函数： Ratio_To_Report 求当前行数据在所有同组数据内占的比例。比如说，我的结果集里有3行，分别是1,3,6. 那么1对应的那一行，占总数据(1+3+6)的10%, 出来的结果就是0.1（10%）.
select * from (
select snaptime,RATIO_TO_REPORT(value) over(partition by stat_name) value,stat_name,snap_id
from (… )) PIVOT (sum(value) for stat_name in (
…))order by snap_id;
在这个图里面，大家就都平等了，也更方便的去看各个指标之间是否存在关联
再给大家看另一个SQL, 还是ratio_to_report, 这次，我们拿到的结果，其实是AWR报告里另一个非常重要的数据:Top Timed Events
我把每个时间段的CPU时间和非空闲事件给放在一起，然后计算每个事件(含CPU)在每个时间段占的百分比，就得到 Top Timed Events，而且是连续的多个时间的数据。
今天的分享到此结束，更多精彩，尽在Oracle线上嘉年华。敬请关注！
文章转自数据和云公众号，原文链接
