Oracle Performance Analyse Erweiterte Möglichkeiten mit Statistiken und Wartezeiten

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1 Oracle Performance Analyse Erweiterte Möglichkeiten mit Statistiken und Wartezeiten DOAG 2012, Nürnberg Felix Castillo Sanchez Akazienweg 6 D Glashütten felix.castillo@oraconsult.de Web: Phone: +49 (174)

Sanchez Akazienweg 6 D-61479 Glashütten email: felix.

2 Vorstellung Felix Castillo Sanchez, eidg. dipl. Informatiktechniker TS Internet: Berufliche Stationen: Oracle seit 1991 Freiberuflich seit 1997 Unterwegs als: Berater Datenbankadministrator Systementwickler Trainer

3 Agenda Einführung Möglichkeiten der Auswertung Verwendung in der Praxis System-Analyse mit und ohne AWR SQL- und Session-Analyse Das Performance Data Warehouse Datensammlung Auswertung Demo

4 Einführung Abstract Das Thema der Performance Analyse und des Tunings wird üblicherweise sehr pragmatisch angegangen. Bei Problemen wird nach potentiellen Verursachern gesucht, je nach Interpretation der Informationen wird optimiert. Dabei liegt das Augenmerk auf den Wait-Events und teilweise auf dem CPU-"Verbrauch" über das Time Model. Oracle-Statistiken hingegen und die daraus abgeleiteten Ratios sind in der Vergangenheit mehr und mehr in den Hintergrund getreten. Dabei sind gerade diese für die Bewertung der Wartezeiten und des CPU-Verbrauchs von enormer Bedeutung. Der Vortrag zeigt, wie mit Hilfe von selbst erfassten Daten über Statistiken und Wait-Events die vorhandenen Informationen und die daraus entstehenden Auswertungen besser interpretiert werden können und welche Möglichkeiten sich zusätzlich daraus ergeben.

Dabei liegt das Augenmerk auf den Wait-Events und teilweise auf dem CPU-"Verbrauch" über das Time Model.

5 Einführung DOAG 2011 Oracle Performance Analyse mit statistischen Methoden DOAG Regio 2012 Oracle Performance Analyse Die Wiederentdeckung der Oracle Statistiken DOAG 2012 Oracle Performance Analyse Erweiterte Möglichkeiten mit Statistiken und Wartezeiten 2013 Oracle Performance Analyse Die Oracle Performance Signatur

Statistiken DOAG 2012 Oracle Performance Analyse Erweiterte Möglichkeiten mit

6 Einführung Performance Analyse Auswertung des Wait-Interfaces, verschiedener Kennzahlen und des DB Time Models mit Hilfe von AWR/ASH-Reports, Statspack oder Ähnlichem

7 Einführung Nachteile / Handicaps AWR/ASH ist lizenzpflichtig AWR-Reports sind ungenau Auswahl, Aggregation, Durchschnittsbildung, etc. Betrachtete Zeiträume sind zu groß CPU-intensive Systeme lassen sich nicht ohne Weiteres untersuchen Fehlender zeitlicher Kontext

8 Einführung Performance Data Warehouse Eigene Datensammlung Eigene Auswertung Gewählter Ansatz Python, IPython cx_oracle, pandas, matplotlib, numpy

9 Möglichkeiten der Auswertung Vergleichbarkeit Zeiträume Konfigurationen (Parameteranpassungen, Hardware) Systeme (Vor/Nach HW-Tausch, Software-Releases) Addierbarkeit Mehrere Instanzen auf einem System RAC-Instanzen Vor der Konsolidierung von Systemen (Monitoring) (Forecasting)

HW-Tausch, Software-Releases) Addierbarkeit Mehrere Instanzen auf

10 Möglichkeiten der Auswertung Vergleichbarkeit (Beispiel User Calls/Sekunde)

11 Möglichkeiten der Auswertung Vergleichbarkeit (Beispiel Wait-Event log file sync)

12 Möglichkeiten (Beispiel User Calls/Sekunde) Addierbarkeit

13 Verwendung in der Praxis Systemanalyse mit AWR Ergänzende Möglichkeiten

14 Verwendung in der Praxis Systemanalyse mit AWR

15 Verwendung in der Praxis Systemanalyse mit AWR

16 Verwendung in der Praxis Systemanalyse mit AWR

17 Verwendung in der Praxis Systemanalyse mit AWR

18 Verwendung in der Praxis Systemanalyse mit AWR

19 Verwendung in der Praxis Systemanalyse mit AWR direct path read

20 Verwendung in der Praxis Systemanalyse ohne AWR

21 Verwendung in der Praxis Langzeit-Archivierung

22 Verwendung in der Praxis Langzeit-Archivierung

23 Verwendung in der Praxis SQL-Analyse Tracing Ausführungspläne Session-Analyse Tracing evt. Ausführungspläne

24 Verwendung in der Praxis SQL- und Session-Analyse Wenn Tracing nicht möglich ist Wenn der Ausführungsplan OK ist Wenn Ausführungszeiten stark variieren

25 Verwendung in der Praxis SQL- und Session-Analyse Wenn Waits nicht das Problem sind

26 Verwendung in der Praxis SQL- und Session-Analyse

27 Verwendung in der Praxis SQL- und Session-Analyse

28 Das Performance Data Warehouse Eigene Datensammlung Anforderungen Geringst-mögliche Auswirkung Genügend hohe Abtastrate Historisierung und Archivierung der Daten Mögliche Datenquellen v$sysstat, v$system_event, v$db_time_model v$sql, v$... sar, /proc, Logfiles, etc.

29 Das Performance Data Warehouse Auswertung Anforderungen Automatisierbare Auswertungserstellung Flexible Adhoc-Möglichkeiten

30 Demo Beispiel 1 Beispiel 2 Grafische Darstellung von Statistik-Werten Beispiel 3 Abfrage v$sysstat und Differenzbildung, Report über geänderte Werte pro Sekunde Grafische Darstellung von Wait-Informationen Beispiel 4 Sampling einer Abfrage und Aufbereitung der Werte

31 Fazit Performance Analyse nur mit Hilfe des WaitInterfaces ist häufig unzureichend Statistiken beschreiben CPU-Nutzung besser als das DB Time Model AWR-/Statspack-Reports sind ungenau, manchmal sogar irreführend bis falsch Eine permanente Erfassung der Performance-Daten bietet viele Möglichkeiten, z.b. Validierung von AWR-Reports und eröffnet zudem viele weitere, die mit den bekannten Tools noch nicht möglich sind.

32 Ausblick Weitere Untersuchungen der Möglichkeiten Automatisierung Verbesserung der Adhoc-Möglichkeiten Monitoring Forecasting

33 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit Bei Fragen +49 (0) Unterlagen Quellen Auf Anfrage

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