Lab128 Edition gratuite Lab128 prend en charge trois techniques de dépannage / réglage de performances majeures: * Temps de réponse basé sur l'historique de session active (Ash); * Statistiques SQL innovantes basées sur des instantanés fréquents de V $ S
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Outils pour le réglage et la surveillance de l'oracle avancé Lab128 prend en charge trois techniques de dépannage / de syntonisation de performances majeures: * Temps de réponse basé sur l'historique de la session active (Ash); * Statistiques SQL innovantes basées sur des instantanés fréquents de V $ SQLSTATS ou V $ SQL Vues; * Réglage à l'échelle du système Temps de réponse de la réponse. Histoire de session active (Ash) Le temps de réponse du système de base de données est le temps écoulé entre soumettre une requête SQL et recevoir le résultat. Le temps de réponse est la métrique la plus importante à l'utilisateur final, car il s'agit d'un composant majeur de la performance de la base de données perçue. La technique de temps de réponse se concentre sur les actions de l'utilisateur de la base de données pour lesquelles la performance doit être améliorée. Il emploie ensuite une interface d'attente Oracle (OWI) et identifie les instructions SQL qui entraînent la majeure partie du temps de réponse. Les actions requises sont basées sur l'analyse des composants temporels écoulés pour les états sélectionnés. Une fois que ces actions sont prises, il peut être nécessaire de parcourir à nouveau ce processus jusqu'à ce qu'un effet souhaité soit atteint. Oracle Wett Interface inclut V $ System_Event, V $ session_event, v $ session_wait, v $ event_name vues. Oracle 10G étendue OWI, introduisant V $ Active_Session_History View, soulignant l'importance du réglage basé sur OWI. Plus spécifiquement, V $ Active_Session_History est une collection d'instantanés V $ session de session prises à un intervalle de temps régulier pour les sessions actives. Lab128 utilise une technique de collection similaire Bien qu'il ne soit pas dépendant de la vue V $ Active_Session_History, il est donc compatible avec les versions Oracle antérieures. Veuillez noter que v $ active_session_history fait partie du pack de diagnostic Oracle 10G et nécessite un achat de la licence ODP. Par conséquent, Lab128 fournit des économies supplémentaires en mettant en uvre des fonctions de cendres et ne nécessitant pas l'achat d'ODP. Avoir des données de cendres collectées, Lab128 fournit un explorateur d'activité graphique sophistiqué, où des événements d'attente à l'échelle du système sont combinés avec des données de cendres. Ici, vous pouvez identifier les ressources de la base de données des plus grandes goulots d'étranglement lors d'une période de temps sélectionnée, quelle instruction SQL a le plus de temps pour exécuter et voir le temps d'attente décomposé par différents événements. Le texte d'une instruction SQL est affiché ainsi que d'autres données détaillées de l'instruction. SQL Statistics Tuning Le réglage basé sur SQL Statistics est une nouvelle approche. À notre meilleure connaissance, il n'y a pas d'autre outil qui a mis en uvre cette technique. Il est basé sur des instantanés fréquents de la vue V $ SQL (ou V $ SQLSTATS dans la version 2) 10G. Le delta entre instantanés peut être calculé pour n'importe quelle période. Ce fut une agréable surprise de comprendre à quel point cette technique est précise et productive. Cette approche est une alternative viable (sinon meilleure) en cendres. Il brille vraiment dans le réglage des systèmes OLTP avec des requêtes courtes fréquentes, où les cendres sont moins efficaces. Les statistiques SQL peuvent être utilisées avec des données de cendres afin d'améliorer considérablement l'efficacité du dépannage. Vous avez peut-être entendu dire que l'AWR (référentiel de charges de travail automatique) dans Oracle 10G a déjà exploré cette opportunité en capturant V $ SQL toutes les heures. Le taux de capture par défaut dans Lab128 est un instantané toutes les 15 secondes, il n'ya donc tout simplement aucune comparaison avec la portée des nouvelles possibilités et une précision sans précédent. En laboratoire128, il est vraiment possible de suivre les statistiques de la déclaration SQL individuelle au fil du temps. Maintenant, il est facile de trouver que SQL était responsable des pics de processeurs intermittents, des lectures de disque, etc. - quelque chose qui n'est pas possible avec AWR. Il existe de nombreux défis dans la collecte de statistiques SQL: la quantité de données, la nature transitoire des déclarations SQL pouvant disparaître et réapparaître dans la zone SQL et l'interprétation et la présentation des données collectées. Lorsque nous avons contacté Oracle Corporation, demandez-nous s'ils prévoyaient d'intégrer cette approche dans la base de données, ils ont répondu que cela serait prohibitif. Eh bien, c'était difficile mais pas impossible. L'utilisation lourde des algorithmes de compression et d'adaptation a fait une réalité. Maintenant, vous pouvez profiter de ce travail pionnier et d'employer cette technique. En raison de son efficacité, il pourrait s'agir de l'une des techniques de dépannage d'oracle les plus importantes à l'avenir. (Voir également l'article associé: "Tuning Oracle utilisant des instantanés de statistiques de zone SQL fréquents") Réglage à l'échelle du système Le réglage à l'échelle du système est basé sur l'analyse des statistiques de performance Oracle. Cette approche plutôt classique peut ne pas être efficace lorsqu'une disparité claire existe entre les contributions de différentes déclarations SQL aux performances dégradées. Entre-temps, pour certaines situations lorsque différentes déclarations SQL montrent une contribution uniforme au délai de réponse ou lorsque des problèmes de performance sont expérimentés dans de nombreux domaines de l'interaction de l'utilisateur, la cause réelle peut être de nature à l'échelle du système (tel qu'un système formidable, par exemple ). Les statistiques sur le système à l'échelle du système exposeront le problème, fournissant des données aux actions requises. Collecte de données de performance Oracle avec entité sans compromis Oracle Tuning and Surveillance est basé sur V $ Vues fournissant un accès aux données de performance de la base de données. Étant donné que la plupart des statistiques de V $ vues reviennent des valeurs cumulatives, il n'est pas vraiment possible de dire quel état la base de données est dans le moment où un seul instantané est pris. Mesurer le changement de valeurs entre les instantanés donne des informations sur l'activité qui s'est produite entre ces instantanés. Les mesures prises plus fréquemment fournissent une plus grande précision sur le moment où les événements se produisent, c'est-à-dire que la série chronologique avec un taux d'échantillonnage plus élevé aura une résolution de temps supérieure. Il serait naturel de supposer qu'un taux d'échantillonnage plus élevé est meilleur; En réalité, chaque mesure peut porter un coût pour le système mesuré. Cela est particulièrement vrai pour Oracle, où chaque demande de V $ Vues partage partiellement un chemin d'exécution avec une requête régulière. Une autre considération est le nombre et la variété de statistiques à capturer. L'approche traditionnelle consiste à se concentrer sur les plus importantes, telles que celles de V $ SysSTAT, V $ System_Event, etc. hors de cette large sélection, quelles statistiques doivent être collectées? Chaque manuel de ce sujet aurait sa propre liste des statistiques les plus importantes en fonction de la nature et de la portée du problème. Et si la nature ou la portée du problème est inconnue? Pourquoi ne pas collecter toutes les statistiques disponibles? Ces deux facteurs - ce qu'il faut collecter et à quelle fréquence - ont fait l'objet de compromis pour de nombreux produits de surveillance. L'approche utilisée dans Lab128 est une unique: elle capture toutes les statistiques originaires de V $ SysStat, V $ System_Event, V $ FileStat, V $ Rollstat, V $ Loquet, etc. C'est plus de 1000 statistiques à suivre, sans oublier que certaines statistiques peuvent avoir plusieurs valeurs (comme celles de V $ System_event, V $ Latch, V $ filestat, etc.). Une autre caractéristique unique de Lab128 est sa fréquence d'échantillonnage élevée de 6-12 secondes entre les mesures. Effectivement, le taux d'échantillonnage est limité par le coût d'exécution des requêtes contre V $ Vues. Le taux de 6-12 secondes est optimal, ayant des frais généraux faibles pour le système mesuré. Afin de conserver l'impact de la collecte de données au minimum, Lab128 peut automatiquement réduire le taux d'échantillonnage. Lab128 stocke des données collectées compressées dans sa propre base de données en mémoire. Pour une base de données relativement occupée, il est capable de stocker des heures et même des jours de données à l'aide d'une petite quantité de mémoire, pendant 9 heures, il a besoin de 15 à 20 Mo de RAM. Cela ne serait pas possible sans compression extrêmement efficace: Lab128 utilise un algorithme de compression sans perte exclusif qui fournit à la fois un taux de compression élevé et un accès aléatoire instantané aux données stockées. Surveillance sophistiquée et en temps réel avec une interface utilisateur intuitive Bien qu'il soit important de savoir comment une instance Oracle effectuée dans le passé, il est très important de voir comment et ce qu'il fait maintenant. Lab128 conserve le dernier état de l'instance Oracle en interne, rafraîchissant intelligemment uniquement les zones visualisées par l'utilisateur. En utilisant cette technique, Lab128 offre une image étendue à faible coût de l'instance Oracle étant surveillée. À mesure que l'utilisateur transforme l'attention sur une nouvelle zone d'intérêt, des informations plus détaillées sont immédiatement disponibles. L'équipe de développement de Lab128 estime que la facilité d'utilisation et la commodité d'une demande prend la même priorité que sa sophistication. Si quelque chose n'est pas pratique, il ne sera pas utilisé. L'interface utilisateur utilise largement des liens chauds ou une technique de forage pour rendre les détails les plus complexes seulement seulement des clics. Cela donne un DBA excessivé un avantage considérable pour superviser les processus internes, suivre les problèmes, ou simplement apprendre et comprendre le fonctionnement Oracle. Certaines caractéristiques de la surveillance en temps réel Lab128, telles que «Block Buffer Explorer» et d'autres, n'ont jamais été explorées dans d'autres outils de surveillance Oracle. Installation et maintenance faciles. Pour installer, copiez simplement l'exécutable Lab128 et exécutez-la. C'est tout! Eh bien, pour dire la vérité, vous avez également besoin d'un fichier d'aide sauf si vous êtes déjà familiarisé avec le fonctionnement de Lab128. Le programme n'utilise pas le registre Windows, car tous les paramètres sont stockés dans des fichiers texte dans le répertoire où lab128 a été démarré. Il est conseillé de créer un répertoire dédié, par exemple D: \ Program Files \ Lab128 et conservez des fichiers. Ce répertoire doit être écrit pour permettre la sauvegarde des préférences de l'utilisateur. Pour désinstaller Lab128, supprimez simplement le répertoire Lab128. Mise en uvre de l'état de la technique La performance de tout outil de surveillance comporte deux composantes: l'impact sur le système surveillé et la vitesse de l'interface utilisateur. La philosophie derrière le développement de Lab128 était de présenter la charge la plus basse possible à l'instance Oracle. Afin d'atteindre cet objectif, Lab128 exploite de nombreuses techniques. Par exemple, au lieu de faire fonctionner des requêtes contre deux ou plusieurs vues Oracle avec des jointures entre eux, il serait préférable de faire fonctionner des requêtes plus simples contre chacune des vues et de faire les jointures localement dans l'application. De même, tout ce qui est accessible par Lab128 est conservé dans le cache local pour éviter une requête inutile à l'avenir. Pour conserver les ressources du côté Oracle, Lab128 n'utilise jamais Oracle pour stocker les données (telles que les données de segment des données stockées par l'outil de surveillance de la recherche) qui seront utilisées localement dans l'application et ne demande jamais à Oracle d'effectuer un traitement (tel que la recherche binaire implémentée dans Code pl / sql dans l'outil susmentionné) si cela pourrait être fait localement. Par exemple, l'explorateur de la mémoire tampon de la LAB128 prend son flux de V $ BH View, mais toute l'agrégation de Rollup est effectuée localement dans l'application. Ceci est vrai pour de nombreux autres processus. En ce qui concerne la convivialité, la vitesse de l'interface utilisateur est une grande préoccupation. Il existe de superbes outils écrits en Java, mais la négligence de leur interface utilisateur les rend indésirables pour une utilisation quotidienne. Lab128 est écrit en C ++ et utilise des algorithmes de traitement de données efficaces qui évoluent bien vers les grandes quantités de données stockées et traitées. Il possède un moteur de traitement efficace avec une petite empreinte et utilise un multi-threading pour conserver toutes les tâches d'arrière-plan d'interférer avec le code d'interface utilisateur. En conséquence, Lab128 fonctionne bien même sur les anciens ordinateurs. Comme il consomme très peu de ressources, il peut être maintenu sur des postes de travail sans aucun impact sur d'autres applications. Quel laboratoire128 n'est pas Vous pouvez trouver de nombreuses utilisations de Lab128. C'est un excellent outil de surveillance, mais il manque la fonctionnalité d'envoi d'alertes à l'utilisateur, à ce jour. Lab128 suppose beaucoup d'interaction utilisateur, car il s'agit davantage de réglage avancé et d'exploration de milliers de statistiques. Cet outil n'était pas destiné à administrer Oracle, bien que vous puissiez utiliser l'éditeur SQL Central avec le référentiel de requêtes extensibles pour effectuer des travaux administratifs de la base de données. Enfin, cet outil ne vous donne pas de solutions de répartition consultatif ou problématiques; Il s'agit de la collecte de faits. Nous respectons votre expérience et votre connaissance de votre application de base de données particulière. Nous pensons que rendre vos propres décisions basées sur des faits collectés est la meilleure façon de maintenir la meilleure performance de la base de données.

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