V$ROWCACHE
本视图显示数据字典缓存(也叫rowcache)的各项统计。每一条记录包含不同类型的数据字典缓存数据统计,注意数据字典缓存有层次差别,因此同样的缓存名称可能不止一次出现
V$ROWCACHE常用列
PARAMETER:缓存名
COUNT:缓存项总数
USAGE:包含有效数据的缓存项数
GETS:请求总数
GETMISSES:请求失败数
SCANS:扫描请求数
SCANMISSES:扫描请求失败次数
MODIFICATIONS:添加、修改、删除操作数
DLM_REQUESTS:DLM请求数
DLM_CONFLICTS:DLM冲突数
DLM_RELEASES:DLM释放数
使用V$ROWCACHE数据
1>.确认数据字典缓存是否拥有适当的大小。如果shared pool过小,那数据字典缓存就不足以拥有合适的大小以缓存请求信息。
2>.
确认应用是否有效访问缓存。如果应用设计未能有效使用数据字典缓存(比如,大数据字典缓存并不有助于解决性能问题)。例如,DC_USERS缓存在过去某
段时期内出现大量GETS,看起来像是数据库中创建了大量的不同用户,并且应用记录下用户频繁登陆和注销。通过检查logon比率以及系统用户数可以验证
上述数据。同时解析比率也会很高,如果这是一个大型的OLTP系统的中间层,它可能在中间层更有效的管理个别帐户,允许中间层以单用户登陆成为应用所有
者。通过保持活动连接来减少logon/logoff比率也同样有效。
3>.确认是否发生动态空间分配。DC_SEGMENTS,
DC_USED_EXTENTS,
以及DC_FREE_EXTENTS大量的类似大小修改将指出存在大量动态空间分配。可行的解决方案包括指定下一个区大小或者使用本地管理表空间。如果发
生空间分配的是临时的表空间,则可以为其指定真正的临时表空间(If the space allocation is occurring on
the temp tablespace, then use a true temporary tablespace for the temp.
)。
4>.dc_sequences值的变化指出是否大量sequence号正在产生。
5>.搜集硬解析的证据。硬解析常表现为大量向DC_COLUMNS, DC_VIEWS 以及 DC_OBJECTS caches的gets。
示例:
1.分组统计数据字典统计项
SELECT parameter,sum("COUNT"),sum(usage),sum(gets),sum(getmisses),
sum(scans),sum(scanmisses),sum(modifications),
sum(dlm_requests),sum(dlm_conflicts),sum(dlm_releases)
FROM V$ROWCACHE
GROUP BY parameter;
2.检查数据字典的命中率
select 1 - sum(getmisses) / sum(gets) "data dictionary hitratio" from v$rowcache;
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