Oracle10g数据库的历史数据机制允许DBA们按时查看对响应时间趋势的分析，这将有助于DBA们确定事务/系统的高峰时期，更好的定位那些拉长批处理周期和ETL作业的进程和SQL语句。
select sess_id，
username，
program，
wait_event，
sess_time，
round（100 * （sess_time / total_time），2） pct_time_waited
from
（select a.session_id sess_id，
decode（session_type，'background'，session_type，c.username） username，
a.program program，
b.name wait_event，
sum（a.time_waited） sess_time
from sys.v_$active_session_history a，
sys.v_$event_name b，
sys.dba_users c
where a.event# = b.event# and
a.user_id = c.user_id and
sample_time > '22-JAN-07 12：00：00 AM' and
sample_time < '22-JAN-07 05：00：00 AM' and
b.wait_class = 'User I/O'
group by a.session_id，
decode（session_type，'background'，session_type，c.username），
a.program，
b.name）， |
SQL语句响应时间分析
在Oracle9i数据库中查看SQL语句的响应时间就变得比较容易了，现在在Oracle10g中，DBA们拥有更多的工具可以帮助他们跟踪效率低下的数据库代码。以前可以用来查询的视图是V$SQLAREA，从Oracle9i开始，这个视图增加了ELAPSED_TIME和CPU_TIME两个列，这极大的有助于去确定实际用户的SQL语句的执行经历。（如果除以执行的次数列EXECUTIONS，那么将得到平均每次执行这个SQL语句所用的平均时间）在Oracle10g数据库中，V$SQLAREA视图中增加了6个新的和等待以及时间相关的列：
APPLICATION_WAIT_TIME
CONCURRENCY_WAIT_TIME
CLUSTER_WAIT_TIME
USER_IO_WAIT_TIME
PLSQL_EXEC_TIME
JAVA_EXEC_TIME |
这些新的列有助于确定很多信息，例如：一个存储过程中花费在PL/SQL代码和标准SQL执行上的时间的对比，以及一个SQL语句经历的任何详细的用户I/O等待。例如：下面的SQL语句能帮助找到前5位用户I/O等待最高的SQL语句：
select * from
（select sql_text，
sql_id，
elapsed_time，
cpu_time，
user_io_wait_time
from sys.v_$sqlarea
order by 5 desc）
where rownum < 6；
SQL_TEXT SQL_ID ELAPSED_TIME CPU_TIME USER_IO_WAIT_TIME
DECLARE job BINARY_INTEGER ：= ：job；
next_date DATE ：= ：mydate； broken BOOLEAN ：
6gvch1xu9ca3g 11077912 747091 8593479
select /*+ index（idl_ub1$ i_idl_ub11） +*/ piece#，
length，piece from idl_ub1
$ wher cvn54b7yz0s8u 6455976 220128 6427409
select s.synonym_name object_name，
o.object_type from sys.all_synonyms s，
s fqmpmkfr6pqyk 11814078 6958760 3189450
select /*+ rule */ bucket， endpoint， col#，
epvalue from histgrm$ where obj#=：1 a db78fxqxwxt7r
2737680 193937 2689611
select /*+ index（idl_ub2$ i_idl_ub21） +*/ piece#，
length，piece from idl_ub2$
where 39m4sx9k63ba2 2322664 108100 2307700 |
京公网安备 11010802021500号