使用Oracle位图索引、函数索引和绑定变量解决数据库服务器CPU占用过高的案例20110419
oracle优化方法总结
千里之行，始于足下。
oracle优化方法总结Oracle优化是提高数据库性能和响应能力的重要步骤。
本文总结了一些常见的Oracle优化方法。
1. 使用索引：索引是提高查询性能的主要方法。
通过在表中创建适当的索引，可以加快查询速度，并减少数据访问的开销。
但是要注意不要过度使用索引，因为过多的索引会增加写操作的开销。
2. 优化查询语句：查询语句的效率直接影响数据库的性能。
可以通过合理地编写查询语句来提高性能。
例如，使用JOIN来替代子查询，尽量避免使用通配符查询，使用LIMIT来限制结果集的大小等。
3. 优化表结构：表的设计和结构对数据库的性能也有很大的影响。
合理的表设计可以减少数据冗余和不必要的数据存储，提高查询速度。
例如，适当地使用主键、外键和约束，避免过多的数据类型和字段等。
4. 优化数据库参数设置：Oracle有很多参数可以用来调整数据库的性能。
根据具体的应用场景和需求，可以根据情况调整参数的值。
例如，调整SGA和PGA的大小，设置合适的缓冲区大小，调整日志写入方式等。
5. 使用分区表：当表的数据量很大时，可以考虑将表分成多个分区。
分区表可以加速查询和维护操作，提高数据库的性能。
可以按照时间、地域、业务等来进行分区。
6. 优化存储管理：Oracle提供了多种存储管理选项，如表空间和数据文件管理。
合理地分配存储空间和管理数据文件可以提高数据库的性能。
例如，定期清理无用的数据文件，使用自动扩展表空间等。
第1页/共2页锲而不舍，金石可镂。
7. 数据压缩：对于大量重复数据或者冷数据，可以考虑使用Oracle的数据压缩功能。
数据压缩可以减少磁盘空间的使用，提高IO性能。
8. 使用并行处理：对于大型计算或者批处理任务，可以考虑使用Oracle的并行处理功能。
并行处理可以将任务分成多个子任务，并行执行，提高处理能力和效率。
9. 数据库分区：对于大型数据库，可以考虑将数据库分成多个独立的分区。
数据库分区可以提高数据的并行处理能力，减少锁竞争和冲突，提高数据库的性能。
解决oracle服务占用内存过高的问题
解决oracle服务占用内存过高的问题
通常我们在自己电脑上搭建项目环境时，都免不了要安装Oracle。
不管你硬件多强悍，都会发现，Oracle服务一旦启用，内存立马吃紧。
笔者内存8G，启动一个VS，启动一个Eclipse，启动一个虚拟机，开一个Tomcat，再开一个PL/SQL，内存基本就耗去了一大半。
再启用Oracle服务，内存马上飙升五六百兆，程序便会频繁出现假死。
其实这是因为安装Oracle时，为了均衡电脑性能和数据库性能，默认内存大小为物理内存的1/8，自身内存比较大时，oracle所占的内存也会变大。
而通常，我们自己的环境并不需要分配那么大的内存来支持Oracle，这种情况下，我们可以通过修改sga值来减少系统中oracle占用内存过大问题。
用dba身份进入oracle，本人使用sqlplus修改（sqlplus sys/密码 as sysdba），若使用PL/SQL，可以在Command Window执行：（1）show parameter sga; --显示内存分配情况
（2）alter system set sga_max_size=200m scope=spfile; --修改占用内存的大小
修改后重启Oracle服务，再查看资源管理器，Oracle占用资源便会降至200M以下。
不过如此修改所付出的代价就是数据库性能的下降，因此修改时不宜调得太小。
Oracle_CPU占用率较高的处理方法
这种情况：建议通过statspack,在CPU高利用率额时候运行几个快照，然后根据这些快照检查Statspack报告，
检查报告中最TOP的Query。然后使用 sql_trace and tkprof 工具去跟踪一下。
同时检查buffer cache 的命中率是否大雨95％。
where s.paddr=p.addr and
s.sid=&p and
s.sql_address=q.address;
5.3:查看
得到上述信息后，查看相应操作是否有hash joins 和 full table scans。
如果有hash joins 和 full table scans那么必须创建相应的Index或者检查Index是否有效。
4:两种可能：
1: A Background (instance) process
2: An oracle (user) process ＃此种可能最大。
5: 如果是用户进程：那么高CPU的主要原因有：
指令：
Large Queries, Procedure compilation or execution,
另外必须检查是否有并行的查询存在和同一时刻有多个用户在执行相同的SQL语句，
如果有必须关闭并行的查询和任何类型的并行提示(hints);如果查询使用intermedia数据，
那么为了减少总的Index大小，必须限制使用Intermedia的Worldlist。
因此我们可以通过另外一个很好的工具来检测正在运行的长时间操作语句。v$session_longops,这个视图显示那些操作正在被运行，
或者已经完成。每个process完成后会刷新本视图的信息。
数据库cpu过高 排查方法
数据库cpu过高排查方法
随着现代社会发展，信息化发展迅速，数据库也变得越来越重要，尤其是数据库CPU。
但是，由于应用的复杂性，数据库CPU的运行效率不高也是很常见的情况。
如果不及时发现和解决方案，将会影响数据库的正常运行，甚至出现系统故障。
那么，数据库CPU过高排查方法有哪些呢？
首先，需要理解数据库CPU过高的原因。
一般来说，数据库CPU 过高的原因有很多。
可能是内存不足，可能是缓存不足，也可能是磁盘读写性能较差等原因。
系统设计的问题也会导致CPU过高，例如SQL语句语法错误或者优化不当等行为。
其次，要查看系统的负载情况。
可以使用top、iostat和vmstat 命令来查看系统的负载情况，用来判断系统负载是否真的过高，以及系统的负载是由哪些进程产生的。
此外，还可以使用sar监控系统负载，使用sar可以查看系统CPU、内存、硬盘等负载情况，如果发现负载不正常，可以更准确的定位问题，找出问题的根源。
最后，如果数据库的CPU负载过高，可以考虑进行性能优化。
可以使用SQL语句优化工具检查SQL语句，以及优化缓存策略，分配更多CPU和内存等。
另外，还可以将数据库分库分表，采用分布式集群来提高数据库的性能，这样也可以有效减少CPU负载。
总之，数据库CPU过高是一个很常见的问题，如果不及时发现和解决方案，将会影响数据库的正常运行，甚至出现系统故障，因此，
需要及时找出原因，以及采取有效的排查方法分析并解决问题，才能提高数据库的性能。
Oracle数据库参数优化
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Oracle数据库参数优化Oracle数据库参数优化是指通过调整数据库的配置参数，提高数据库的性能和稳定性。
下面是一些常见的Oracle数据库参数优化技巧：1. SGA参数优化：- 调整sga_target参数以控制SGA的大小。
SGA包括数据库缓冲区、共享池、重做日志缓冲区等，适当调整SGA的大小可以减少IO操作，提高数据库性能。
- 调整db_cache_size参数以增大数据库缓冲区的大小，提高数据块的访问速度。
- 调整shared_pool_size参数以增大共享池的大小，提高SQL语句的解析和执行效率。
2. PGA参数优化：- 调整pga_aggregate_target参数以控制PGA的大小。
PGA是用于处理SQL查询和排序的内存区域，适当调整PGA的大小可以减少磁盘IO操作，提高查询和排序的性能。
3. Redo日志参数优化：- 调整log_buffer参数以增大重做日志缓冲区的大小，减少频繁的重做日志刷新操作，提高数据库的写入性能。
- 调整log_checkpoint_timeout参数以控制重做日志刷新的频率，避免过于频繁的刷新。
4. 并行处理参数优化：- 调整parallel_max_servers参数以增大并行处理的资源限制，提高并行查询和并行DML操作的性能。
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- 调整parallel_min_servers参数以设置最小的并行处理资源数，避免并行操作的启动延迟。
5. SQL优化：- 使用合适的索引和优化的SQL语句，优化查询的执行计划。
- 使用绑定变量而不是直接将参数传递到SQL语句中，避免SQL重解析，提高性能。
6. 服务器参数优化：- 调整processes参数以增加数据库的并发连接数。
- 调整sessions参数以控制数据库的最大会话数。
- 调整open_cursors参数以增大打开游标的数量，避免游标溢出。
以上是一些常见的Oracle数据库参数优化技巧，但具体的优化策略需要根据实际情况进行调整，可以参考Oracle官方文档和专业的DBA建议。
ORACLE的CPU占用为100%,如何查找原因
See <Note:116236.1> Diagnosing High CPU Utilization on NT.
Finding High CPU Utilization processes on UNIX(Back to Top)
甲骨文三段
个人空间 发短消息 加为好友 当前离线 4楼 大 中 小 发表于 2005-8-25 14:11 只看该作者
希望得到答案
UID2276 帖子140 精华0 积分148 流通积分148 点 金钱0 O元 阅读权限60 在线时间97 小时 注册时间2003-9-4
2) <Note:106948.1> Database Resource Manager samples
But before setting the profiles see
<Note:76397.1> Resource Limit CPU_PER_SESSION not working correctly in
=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=
- Prevention is the key
- Finding High CPU Utilization processes on WinNT
- Finding High CPU Utilization processes on UNIX
-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=
In all UNIX systems there are any of two basic tools with the capability
oracle索引优化原则
oracle索引优化原则Oracle索引是数据库优化中非常重要的一部分，它们能够在查询数据时提高查询效率和性能。
然而，在使用Oracle索引时，需要遵守一些原则，以便最大程度地提高查询效率和性能。
以下是一些Oracle索引优化的原则。
1.只在需要时使用索引Oracle索引能够帮助我们提高查询效率和性能，但它们也会降低更新和插入数据的速度。
因此，我们应当仅在需要时使用索引。
如果使用过多的索引，会导致查询语句变得复杂并且更新和插入速度变慢，从而影响整个数据库系统的性能。
2.使用唯一性索引唯一性索引可以帮助我们避免重复数据的插入和更新。
当数据库表中的某个列需要具有唯一性时，我们可以使用唯一性索引来实现。
这将确保同一列中的值不重复，从而提高整个数据库系统的性能。
3.使用复合索引如果查询语句需要同时查询多个列，我们可以使用复合索引来提高查询效率和性能。
使用复合索引时，需要注意索引的顺序，应该从前往后按照查询条件的顺序构建索引。
这样可以避免Oracle优化器无法使用索引而导致的全表扫描。
4.选择正确的索引类型Oracle提供不同的索引类型，包括B树索引、位图索引、函数索引等。
在选择索引类型时，我们应当根据查询语句的类型和数据的特点来选择最适合的索引类型。
例如，如果查询语句需要对大量的布尔类型或枚举类型数据进行查询，那么位图索引可能比B树索引更适合。
5.避免过度索引化过多的索引将会降低数据库系统的性能，每个索引都需要消耗一定的内存和磁盘空间，使得查询和更新操作变得更慢。
因此，我们应避免对相同的列建立多个重复的索引，并仅为确实需要的列创建合适的索引。
6.定期维护索引当数据表中的数据发生变化时，索引也需要随之更新。
因此，我们需要定期进行索引维护和优化，以确保索引数据与实际数据的一致性。
这样可以避免索引中出现“死数据”，也可以提高查询效率和性能。
在某些情况下，Oracle优化器会选择错误的索引，从而影响查询效率和性能。
sql数据库cpu过高 排查方法
当SQL数据库的CPU过高时，可以采取以下排查方法：1. 检查数据库服务器状态：可以通过执行以下命令来查看数据库服务器的状态：`show full processlist;`该命令将显示当前正在运行的线程以及它们的状态。
可以根据返回的信息排查是否有线程处于休眠或者查询状态，这可能会导致CPU 使用率过高。
2. 检查数据库中的查询语句：检查数据库中的查询语句，特别是那些频繁执行的查询语句。
这些查询语句可能是由于没有正确索引、逻辑错误或者不合理的查询条件导致的。
优化这些查询语句可以提高CPU使用效率。
3. 检查数据库连接数：检查数据库连接数是否过多，过多的连接会消耗CPU资源。
可以通过以下命令查看当前连接数：`show status like 'Threads_connected';`根据返回的结果，可以判断连接数是否过多。
如果连接数过多，可以优化应用程序，减少不必要的连接。
4. 检查数据库缓存设置：如果数据库缓存设置不合理，会导致CPU使用率过高。
可以通过以下命令检查数据库缓存设置：`show variables like 'innodb_buffer_pool_size';`根据返回的结果，可以判断缓存设置是否合理。
如果不合理，可以调整缓存设置来降低CPU使用率。
5. 检查操作系统的资源使用情况：可以通过监控操作系统的资源使用情况来排查CPU使用率过高的问题。
可以使用操作系统提供的工具来查看CPU使用率、内存使用情况等指标。
6. 检查数据库的配置文件：检查数据库的配置文件，如MySQL 的f文件，看是否有不合理的配置项导致CPU使用率过高。
可以根据实际情况调整配置文件中的参数来优化CPU使用率。
综上所述，当SQL数据库的CPU过高时，可以采取以上排查方法逐一排查问题所在，并进行相应的优化处理。
awr 查询cpu使用率过高 语句-概述说明以及解释
awr 查询cpu使用率过高语句-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容：引言部分意在简要介绍该篇文章的主题和基本结构。
本文的主题是关于AWR（Automatic Workload Repository）查询中遇到CPU使用率过高的问题。
AWR是Oracle数据库性能监控和诊断工具，可以收集并存储数据库的性能统计数据。
CPU使用率过高是数据库运行中的一个常见问题，也是需要及时解决的一个重要指标。
本文主要内容分为引言、正文和结论三个部分。
引言部分将提供该篇文章的概述，简单介绍文章的结构和目的。
正文部分将从背景介绍开始，具体介绍AWR查询的作用以及遇到的CPU使用率过高的问题。
结论部分将总结问题的原因，并提出解决方案和相关建议。
通过本文的阅读，读者将能够了解到AWR查询在数据库性能监控中的重要作用，同时也能够了解到如何通过AWR查询来解决CPU使用率过高的问题。
接下来，将详细介绍背景介绍部分，为读者提供更多的背景信息。
1.2文章结构文章结构部分内容可能如下所示：1.2 文章结构本文将按照以下结构进行讨论和分析CPU使用率过高的问题以及如何通过AWR查询来解决问题：1. 引言：介绍本文的背景和目的。
2. 正文：2.1 背景介绍：对CPU使用率过高的问题进行背景和相关概念的介绍。
2.2 AWR查询的作用：说明AWR查询在分析CPU使用率过高问题中的重要作用。
2.3 CPU使用率过高的问题：详细讨论CPU使用率过高的可能原因和影响。
3. 结论：3.1 总结问题的原因：总结并提出可能导致CPU使用率过高的主要原因。
3.2 解决方案：介绍一些解决CPU使用率过高问题的常用方法。
3.3 结论和建议：总结全文，给出对于解决CPU使用率过高问题的建议和未来的研究方向。
通过以上结构的分析，读者可以系统地了解CPU使用率过高问题，并了解如何利用AWR查询来解决这一问题。
本文将逐步剖析可能的原因，并给出解决方案和建议，为读者在实践中提供参考。
数据库服务器CPU占用率太高原因分析及后续改进措施
数据库服务器CPU占用率太高原因分析及后续改进措施一．原因分析本次正式数据库服务器CPU占用率太高导致应用无法连接数据库无法链接主要有以下两个方面的原因：1.作为维护人员责任心不够，未能及时发现数据库存在的问题导致问题积累以致系统无法响应。
2.在开发过程中还是存在部分SQL语句不规范以及索引未创建或者创建不合理的问题。
二．改进措施1.数据库日常监控在日常维护工作中增加对数据库服务器CPU及内存占用情况的监控，定期抽取占用CPU及内存较大的SQL语句基于以下两个原则进行优化：1.1、因未创建索引或者因索引创建不合理导致为起到应有作用原因导致的占用CPU或内存较高或运行时间较长的SQL，在找到原因后直接进行处理以达到解决问题的目的。
1.2、如因SQL本身不够优化导致占用CPU或内存较高或运行时间较长的，提取出后将SQL发给相关开发人员，由开发人员在应用中进行修改。
2.增加性能及压力测试与甘工沟通后，就公司后期项目特别是B/S类项目，在项目正式上线前增加性能及压力测试，同时在数据库方面尽量模拟系统实际上线后的环境，以便通过性能及压力测试及时发现数据库方面的瓶颈，及时发现不够合理的SQL并进行优化。
3.在日常开发中SQL优化方面注意的问题SQL Select语句完整的执行顺序：1、from子句组装来自不同数据源的数据；2、where子句基于指定的条件对记录行进行筛选；3、group by子句将数据划分为多个分组；4、使用聚集函数进行计算；5、使用having子句筛选分组；6、计算所有的表达式；7、使用order by对结果集进行排序。
SQL优化方面注意问题1、ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前, 那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾.2、FROM子句中的表明采用从右往左的的顺序处理，因此在FROM子句中写在最后的表（基础表）最先被处理。
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使用Oracle位图索引、函数索引和绑定变量解决数据库服务器CPU占用过高的案例项目介绍:项目名称：XX疾病防治数据信息管理系统问题表现该系统的人口学特征统计的操作是本次测试点中响应时间最慢，CPU占用最高（100％），和并发用户数最少(25)的一个测试点。
50用户并发时全部失败，QALOAD报“WWW DO_Http: WWW_ERROR_00100 -- Generic exception: qlhttp::connection::select_error”图1 50用户并发执行人口学特征统计的CPU占用情况问题分析： 捕捉该操作的SQL如下： select '1' as a1, count(d.pid) as c1 from AIDSZH_MST_PATIENTS d where trunc( (Months_between( to_date('2007-10-11','yyyy-mm-dd'), d.BIRT_DATE) / 12)) >= 0and trunc((Months_between( to_date('2007-10-11','yyyy-mm-dd'), d.BIRT_DATE) /12)) <20 and 1= 1 and d.clin_zonecode like '%' andd.DROP_OUT='2'union select '2' as a1, count(d.pid) as c1 from AIDSZH_MST_PATIENTSd where trunc((Months_between( to_date('2007-10-11','yyyy-mm-dd'), d.BIRT_DATE) / 12)) >= 20 and trunc((Months_between( to_date('2007-10-11','yyyy-mm-dd'), d.BIRT_DATE) / 12))<25 and 1=1 and d.clin_zonecode like '%' and d.DROP_OUT='2'union select'3' as a1, count(d.pid) as c1 from AIDSZH_MST_PATIENTS d where trunc( (Months_between( to_date('2007-10-11','yyyy-mm-dd'), d.BIRT_DATE) / 12)) >=25 and trunc((Months_between( to_date('2007-10-11','yyyy-mm-dd'), d.BIRT_DATE) /12))<30 and 1=1 and d.clin_zonecode like '%' andd.DROP_OUT='2'union select'4' as a1, count(d.pid) as c1 from AIDSZH_MST_PATIENTS d where trunc((Months_between( to_date('2007-10-11','yyyy-mm-dd'), d.BIRT_DATE) / 12)) >=30 and trunc((Months_between( to_date('2007-10-11','yyyy-mm-dd'), d.BIRT_DATE) /12))<35 and 1=1 and d.clin_zonecode like '%' and d.DROP_OUT='2'union select'5' as a1, count(d.pid) as c1 from AIDSZH_MST_PATIENTS d where trunc((Months_between( to_date('2007-10-11','yyyy-mm-dd'), d.BIRT_DATE) / 12)) >=35 and trunc((Months_between( to_date('2007-10-11','yyyy-mm-dd'), d.BIRT_DATE) /12))<40 and 1=1 and d.clin_zonecode like '%' and d.DROP_OUT='2'union select'6' as a1, count(d.pid) as c1 from AIDSZH_MST_PATIENTS d where trunc((Months_between( to_date('2007-10-11','yyyy-mm-dd'), d.BIRT_DATE) / 12)) >=40 and trunc((Months_between( to_date('2007-10-11','yyyy-mm-dd'), d.BIRT_DATE) /12))<45 and 1=1 and d.clin_zonecode like '%' and d.DROP_OUT='2'union select'7' as a1, count(d.pid) as c1 from AIDSZH_MST_PATIENTS d where trunc((Months_between( to_date('2007-10-11','yyyy-mm-dd'), d.BIRT_DATE) / 12)) >=45 and trunc((Months_between( to_date('2007-10-11','yyyy-mm-dd'), d.BIRT_DATE) /12))<50 and 1=1 and d.clin_zonecode like '%' and d.DROP_OUT='2'union select'8' as a1, count(d.pid) as c1 from AIDSZH_MST_PATIENTS d where trunc((Months_between( to_date('2007-10-11','yyyy-mm-dd'), d.BIRT_DATE) / 12)) >=50 and trunc((Months_between( to_date('2007-10-11','yyyy-mm-dd'), d.BIRT_DATE) /12))<55 and 1=1 and d.clin_zonecode like '%' andd.DROP_OUT='2'union select'9' as a1, count(d.pid) as c1 from AIDSZH_MST_PATIENTS d where trunc( (Months_between( to_date('2007-10-11','yyyy-mm-dd'), d.BIRT_DATE) / 12)) >=55 and trunc((Months_between( to_date('2007-10-11','yyyy-mm-dd'), d.BIRT_DATE) /12))<60 and 1=1 and d.clin_zonecode like '%' andd.DROP_OUT='2'union select'10' as a1, count(d.pid) as c1 from AIDSZH_MST_PATIENTS d where trunc( (Months_between( to_date('2007-10-11','yyyy-mm-dd'), d.BIRT_DATE) / 12)) >=60 and trunc((Months_between( to_date('2007-10-11','yyyy-mm-dd'), d.BIRT_DATE) /12))<110 and 1=1 and d.clin_zonecode like '%' and d.DROP_OUT='2' group byd.BIRT_DATE分析语句:分析上述语句，看似很长，其实就是对表AIDSZH_MST_PATIENTS 12个子查询的union操作，分析表AIDSZH_MST_PATIENTS，该表有204311条记录，表不算很大，但是执行上面的语句耗时达8-10秒左右，可以定位就是这条语句导致“人口学特征统计”操作响应时间慢。
截取上条语句的12子查询之一select '10' as a1, count(d.pid) as c1 from AIDSZH_MST_PATIENTS d where trunc( (Months_between( to_date('2007-10-11','yyyy-mm-dd'), d.BIRT_DATE) / 12)) >=60 and trunc((Months_between( to_date('2007-10-11','yyyy-mm-dd'), d.BIRT_DATE) / 12))<110 and 1=1 and d.clin_zonecode like '%' and d.DROP_OUT='2'执行耗时为1.3秒左右，测试表明其他的11个子查询的执行时间也都在1秒钟以上，所以这12子查询union的耗时达8－10秒钟。