Oracle 缓冲区命中率低的分析及解决办法

首先确定下面的查询结果:

1,缓冲区命中率的查询(是否低于90%):

select round((1 - sum(decode(name,'physical reads',value,0)) /

(sum(decode(name,'db block gets',value,0)) + sum(decode(name,'consistent gets',value,0))) ),4) *100 || '%' chitrati

from v$sysstat;

2,使用率的查询(有无free状态的数据快.):

select count(*), status from v$bh group by status ;

3,相关等待事件的查询(是否有相关等待事件)

select event,total_waits from v$system_event where event in ('free buffer waits');

4,当前大小(是否已经很大)

select value/1024/1024 cache_size from v$parameter where name='db_cache_size'

5,top等待事件分析(Db file scatered read的比率是否大)

select event ,total_waits,suml

from

(select event,total_waits,round(total_waits/sumt*100,2)||'%' suml

from

(select event,total_waits from v$system_event ),

(select sum(total_waits) sumt from v$system_event)

order by total_waits desc)

where rownum<6

and event not like 'rdbms%'

and event not like 'pmon%'

and event not like 'SQL*Net%'

and event not like 'smon%';

6,db_cache_advice建议值（9i后的新特性,可以根据他更好的调整cache_size）

select block_size,size_for_estimate,size_factor,estd_physical_reads from v$db_cache_advice;

说明分析:

缓冲区命中率(低于90的命中率就算比较低的).

没有free不一定说明需要增加,还要结合当前cache_size的大小(我们是否还可以再增大,是否有需要增加硬件,增加开销), 

空闲缓冲区等待说明进程找不到空闲缓冲区，并通过写出灰缓冲区，来加速数据库写入器生成空闲缓冲区，当DBWn将块写入磁盘后，灰数据缓冲区将被释放，以便重新使用.产生这种原因主要是:

1，DBWn可能跟不上写入灰缓冲区：i/0系统较慢，尽量将文件均匀的分布于所有设备，

2，缓冲区过小或过大。

3，可以增加db_writer_processes数量。

4,可能有很大的一个事物，或者连续的大事物

我们需要长期观察这个事件是否长期存在并数值一直在增大,如果一直在增大,则说明需要增大db_cache大小.或优化sql. 

数据分散读等待,通常表现存在着与全表扫描相关的等待，逻辑读时，在内存中进行的全表扫描一般是零散地，而并非连续的被分散到缓冲区的各个部分，可能有索引丢失，或被仰制索引的存在。该等待时间在数据库会话等待多块io读取结束的时候产生，并把指定的块数离散的分布在数据缓冲区。这意味这全表扫描过多，或者io不足或争用，

存在这个事件,多数都是问题的,这说明大量的全部扫描而未采用索引.

db_cache_advice对我们调整db_cache_size大小有一定的帮助,但这只是一个参考，不一定很精确。

通过上面6种情况的综合分析,判断是否需要增加大cache_size. 或者把常用的（小）表放到keep区。

但多数的时候做这些不会解决质的问题,

而真正的问题主要是对sql语句的优化(如:是否存在大量的全表扫描等)

索引是在不需要改变程序的情况下,对数据库性能，sql语句提高的最实用的方法.

我在生产中遇到过类似的问题,200M的cache_size,命中率很低21%,但通过对sql语句的优化(添加索引,避免全表扫描),命中率增加到96%,程序运行时间由原来的2小时减少到不到10分钟.

这就提到了怎么定位高消耗的sql问题.全表扫描的问题,在这里不做细致的解说,这里只说明方法,我会在相关的章节专门介绍怎么使用这些工具

1,sql_trace跟踪session.用tkprof 分别输出磁盘读,逻辑读,运行时间长的sql进行优化.这些高消耗的sql一般都伴随着全表扫描.

2,statspack分析.在系统繁忙时期进行时间点的统计分析,产看TOP事件是否有Db file scatered read.并查看TOP sql语句是否存在问题等.

还要说一句：当然在硬件允许的情况下，尽量增大db_cache_size 减少磁盘读，但并不是越大越好，一定要根据自己的库数据量的程度来调节，因为大的db_cache_size同样会增大数据库管理的开销，当然可能开销并不会明显的影响数据库的性能，硬件价格也越来越低，这就需要我们具体问题具体分析了。