owi介绍
来源:互联网 发布:nodejs java性能对比 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 00:22
ORACLE会自我监控,但并不一定会自我调优。对于数据库的性能,传统的理解是:一般来说内存的命中率越高就代表“性能好”,所以早其的优化是围绕着命中率来展开的,这也意味着优化的方法常常是通过提升硬件能力来提高命中率,可是我们还有更好的方法。
数据库相应时间模型(响应时间=服务时间+等待时间)更加接近终端用户的体验,也将数据库性能调优提升到了一个新的高度。DBA在进行性能跟踪诊断的时候,时刻应该把响应时间牢记心中,而响应时间慢,往往是由于等待某些资源可用的时间过长导致。关注响应时间比关注命中率更重要的原因在于,时间对于终端用户的感受是最直接的,一位开发向你抱怨一个任务执行缓慢,或者网站的一位客户投诉网页打开慢,他们都是对响应时间的不满,他们根本不关心是因为某种命中率低或者其他技术原因。对数据库事务处理过程中的等待进行技术(次数+时间),并且通过各种v$师徒进行崭新啊的功能接口叫做OWI.
OWI是量化的,能指导DBA们有目的性的进行优化。OWI记录了所有等待时间的等待次数、等待时间、平均等待时间。在没有OWI的情况下遭遇系统缓慢,可能会通过种种猜测来进行试错。活跃会话数过多?系统可能会有锁等待?硬解析过多?命中率太低?但是若果是通过OWI分析,那么就可以理直气壮的得出结果。所以熟练使用OWI后,能够摆脱以往对性能问题的“猜测性”,将复杂的性能优化问题解释为任何人都容易理解的量化的值。
数据库相应时间模型(响应时间=服务时间+等待时间)更加接近终端用户的体验,也将数据库性能调优提升到了一个新的高度。DBA在进行性能跟踪诊断的时候,时刻应该把响应时间牢记心中,而响应时间慢,往往是由于等待某些资源可用的时间过长导致。关注响应时间比关注命中率更重要的原因在于,时间对于终端用户的感受是最直接的,一位开发向你抱怨一个任务执行缓慢,或者网站的一位客户投诉网页打开慢,他们都是对响应时间的不满,他们根本不关心是因为某种命中率低或者其他技术原因。对数据库事务处理过程中的等待进行技术(次数+时间),并且通过各种v$师徒进行崭新啊的功能接口叫做OWI.
OWI是量化的,能指导DBA们有目的性的进行优化。OWI记录了所有等待时间的等待次数、等待时间、平均等待时间。在没有OWI的情况下遭遇系统缓慢,可能会通过种种猜测来进行试错。活跃会话数过多?系统可能会有锁等待?硬解析过多?命中率太低?但是若果是通过OWI分析,那么就可以理直气壮的得出结果。所以熟练使用OWI后,能够摆脱以往对性能问题的“猜测性”,将复杂的性能优化问题解释为任何人都容易理解的量化的值。
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