本文档风哥主要介绍DM数据库性能监控与调优的方法,包括DM数据库性能监控概念、性能调优概念、性能指标、性能监控策略、性能调优策略、性能监控实施、性能调优实施、实际案例分析等内容,风哥教程参考DM官方文档DM8性能优化手册,适合DBA人员在学习和测试中使用,如果要应用于生产环境则需要自行确认。
Part01-基础概念与理论知识
1.1 DM数据库性能监控概念
DM数据库性能监控是指通过收集和分析数据库的性能数据,了解数据库的运行状态,及时发现性能问题,为性能调优提供依据。性能监控是数据库管理的重要组成部分,通过监控可以确保数据库的正常运行,提高数据库的性能和可靠性。
# DM数据库性能监控的目标
– 了解数据库的运行状态
– 及时发现性能问题
– 为性能调优提供依据
– 确保数据库的正常运行
– 提高数据库的性能和可靠性
# DM数据库性能监控的范围
– 系统资源:CPU、内存、磁盘IO、网络等
– 数据库资源:缓冲区、锁、会话、SQL执行等
– 应用程序:SQL语句执行时间、并发度等
# DM数据库性能监控的方法
– 系统命令:top、iostat、vmstat等
– 数据库视图:v$sysstat、v$session、v$statement等
– 监控工具:DM管理工具、第三方监控工具等
– 日志分析:数据库日志、操作系统日志等
– 了解数据库的运行状态
– 及时发现性能问题
– 为性能调优提供依据
– 确保数据库的正常运行
– 提高数据库的性能和可靠性
# DM数据库性能监控的范围
– 系统资源:CPU、内存、磁盘IO、网络等
– 数据库资源:缓冲区、锁、会话、SQL执行等
– 应用程序:SQL语句执行时间、并发度等
# DM数据库性能监控的方法
– 系统命令:top、iostat、vmstat等
– 数据库视图:v$sysstat、v$session、v$statement等
– 监控工具:DM管理工具、第三方监控工具等
– 日志分析:数据库日志、操作系统日志等
1.2 DM数据库性能调优概念
DM数据库性能调优是指通过调整数据库的配置、结构和操作,提高数据库的性能和响应速度。性能调优是数据库管理的重要组成部分,通过调优可以提高数据库的性能,减少资源消耗,确保业务的正常运行。
# DM数据库性能调优的目标
– 提高数据库的响应速度
– 提高数据库的吞吐量
– 减少数据库的资源消耗
– 提高数据库的稳定性和可靠性
– 确保业务的正常运行
# DM数据库性能调优的范围
– 数据库参数:内存、缓冲区、日志等参数
– 数据库结构:表、索引、分区等结构
– SQL语句:SQL语句的优化
– 系统资源:CPU、内存、磁盘IO等资源
– 应用程序:应用程序的优化
# DM数据库性能调优的方法
– 参数调优:调整数据库参数
– 结构调优:优化数据库结构
– SQL调优:优化SQL语句
– 资源调优:优化系统资源
– 应用调优:优化应用程序
– 提高数据库的响应速度
– 提高数据库的吞吐量
– 减少数据库的资源消耗
– 提高数据库的稳定性和可靠性
– 确保业务的正常运行
# DM数据库性能调优的范围
– 数据库参数:内存、缓冲区、日志等参数
– 数据库结构:表、索引、分区等结构
– SQL语句:SQL语句的优化
– 系统资源:CPU、内存、磁盘IO等资源
– 应用程序:应用程序的优化
# DM数据库性能调优的方法
– 参数调优:调整数据库参数
– 结构调优:优化数据库结构
– SQL调优:优化SQL语句
– 资源调优:优化系统资源
– 应用调优:优化应用程序
1.3 DM数据库性能指标
DM数据库性能指标:
# 系统资源指标
– CPU使用率:系统CPU的使用情况
– 内存使用率:系统内存的使用情况
– 磁盘IO:磁盘的读写速度和延迟
– 网络流量:网络的传输速度和延迟
# 数据库资源指标
– 缓冲区命中率:缓冲区的使用效率
– 锁等待时间:锁的等待时间
– 会话数:当前活跃的会话数
– SQL执行时间:SQL语句的执行时间 风哥提示:
– 事务处理速度:每秒处理的事务数
# 应用程序指标
– 响应时间:应用程序的响应时间
– 并发度:同时处理的请求数
– 吞吐量:单位时间内处理的请求数
– 错误率:请求失败的比例
– CPU使用率:系统CPU的使用情况
– 内存使用率:系统内存的使用情况
– 磁盘IO:磁盘的读写速度和延迟
– 网络流量:网络的传输速度和延迟
# 数据库资源指标
– 缓冲区命中率:缓冲区的使用效率
– 锁等待时间:锁的等待时间
– 会话数:当前活跃的会话数
– SQL执行时间:SQL语句的执行时间 风哥提示:
– 事务处理速度:每秒处理的事务数
# 应用程序指标
– 响应时间:应用程序的响应时间
– 并发度:同时处理的请求数
– 吞吐量:单位时间内处理的请求数
– 错误率:请求失败的比例
风哥提示:性能监控是数据库管理的重要组成部分,通过监控数据库的性能指标,及时发现性能问题,为性能调优提供依据。选择合适的监控工具和方法,建立完善的性能监控体系。
Part02-生产环境规划与建议
2.1 DM数据库性能监控策略
DM数据库性能监控策略:
# 监控目标
– 实时监控:实时监控数据库的运行状态
– 历史分析:分析历史性能数据,发现性能趋势
– 告警机制:当性能指标超过阈值时,及时告警
– 性能基准:建立性能基准,用于比较和分析
# 监控内容
– 系统资源:CPU、内存、磁盘IO、网络等
– 数据库资源:缓冲区、锁、会话、SQL执行等
– 应用程序:SQL语句执行时间、并发度等
# 监控频率
– 实时监控:每1分钟收集一次数据
– 定期监控:每小时生成一次监控报告
– 趋势分析:每天生成一次趋势分析报告
# 监控工具
– 系统命令:top、iostat、vmstat等
– 数据库视图:v$sysstat、v$session、v$statement等 学习交流加群风哥微信: itpux-com
– 监控工具:DM管理工具、第三方监控工具等
– 日志分析:数据库日志、操作系统日志等
– 实时监控:实时监控数据库的运行状态
– 历史分析:分析历史性能数据,发现性能趋势
– 告警机制:当性能指标超过阈值时,及时告警
– 性能基准:建立性能基准,用于比较和分析
# 监控内容
– 系统资源:CPU、内存、磁盘IO、网络等
– 数据库资源:缓冲区、锁、会话、SQL执行等
– 应用程序:SQL语句执行时间、并发度等
# 监控频率
– 实时监控:每1分钟收集一次数据
– 定期监控:每小时生成一次监控报告
– 趋势分析:每天生成一次趋势分析报告
# 监控工具
– 系统命令:top、iostat、vmstat等
– 数据库视图:v$sysstat、v$session、v$statement等 学习交流加群风哥微信: itpux-com
– 监控工具:DM管理工具、第三方监控工具等
– 日志分析:数据库日志、操作系统日志等
2.2 DM数据库性能调优策略
DM数据库性能调优策略:
# 调优目标
– 提高数据库的响应速度
– 提高数据库的吞吐量
– 减少数据库的资源消耗
– 提高数据库的稳定性和可靠性
# 调优范围
– 数据库参数:内存、缓冲区、日志等参数
– 数据库结构:表、索引、分区等结构
– SQL语句:SQL语句的优化
– 系统资源:CPU、内存、磁盘IO等资源
– 应用程序:应用程序的优化
# 调优步骤
– 监控性能:收集性能数据,发现性能问题
– 分析问题:分析性能数据,找出性能瓶颈
– 制定方案:根据分析结果,制定调优方案
– 实施调优:执行调优方案,调整相关参数和结构
– 验证结果:验证调优效果,确保调优成功
# 调优工具
– 数据库工具:DM管理工具、disql等
– 分析工具:执行计划分析、SQL分析等
– 监控工具:性能监控工具、告警工具等
– 提高数据库的响应速度
– 提高数据库的吞吐量
– 减少数据库的资源消耗
– 提高数据库的稳定性和可靠性
# 调优范围
– 数据库参数:内存、缓冲区、日志等参数
– 数据库结构:表、索引、分区等结构
– SQL语句:SQL语句的优化
– 系统资源:CPU、内存、磁盘IO等资源
– 应用程序:应用程序的优化
# 调优步骤
– 监控性能:收集性能数据,发现性能问题
– 分析问题:分析性能数据,找出性能瓶颈
– 制定方案:根据分析结果,制定调优方案
– 实施调优:执行调优方案,调整相关参数和结构
– 验证结果:验证调优效果,确保调优成功
# 调优工具
– 数据库工具:DM管理工具、disql等
– 分析工具:执行计划分析、SQL分析等
– 监控工具:性能监控工具、告警工具等
2.3 DM数据库性能监控与调优最佳实践
DM数据库性能监控与调优最佳实践:
- 建立监控体系:建立完善的性能监控体系,包括监控工具、监控指标、监控频率等
- 定期分析性能:定期分析性能数据,发现性能趋势和问题
- 优化SQL语句:优化SQL语句,提高SQL执行效率
- 调整数据库参数:根据业务需求和系统资源情况,调整数据库参数
- 优化数据库结构:优化表结构、索引结构、分区策略等
- 合理分配资源:合理分配系统资源,避免资源竞争
- 定期维护:定期进行数据库维护,如重建索引、收集统计信息等
- 持续改进:持续优化性能监控和调优策略,提高数据库性能
学习交流加群风哥QQ113257174
生产环境建议:建立完善的性能监控与调优体系,定期分析性能数据,发现性能问题,制定调优方案,确保数据库的性能和可靠性。
Part03-生产环境项目实施方案
3.1 DM数据库性能监控实施
3.1.1 系统资源监控
# 系统资源监控
# 1. CPU监控
$ top
# 输出
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
1234 dmdba 20 0 8192m 4096m 1024m R 50.0 50.0 1:30.00 dmserver
# 2. 内存监控
$ free -h
# 输出
total used free shared buff/cache available
Mem: 16G 8.0G 4.0G 1.0G 4.0G 7.0G
Swap: 4.0G 0B 4.0G
# 3. 磁盘IO监控
$ iostat -x
# 输出
device r/s w/s rMB/s wMB/s avgrq-sz avgqu-sz await r_await w_await svctm %util
sda 10 20 0.1 0.2 32.0 0.1 5.0 2.0 6.0 1.0 30.0
# 4. 网络监控
$ netstat -tuln
# 输出
Active Internet connections (only servers)
Proto Recv-Q Send-Q Local Address Foreign Address State
tcp 0 0 0.0.0.0:5236 0.0.0.0:* LISTEN
# 1. CPU监控
$ top
# 输出
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
1234 dmdba 20 0 8192m 4096m 1024m R 50.0 50.0 1:30.00 dmserver
# 2. 内存监控
$ free -h
# 输出
total used free shared buff/cache available
Mem: 16G 8.0G 4.0G 1.0G 4.0G 7.0G
Swap: 4.0G 0B 4.0G
# 3. 磁盘IO监控
$ iostat -x
# 输出
device r/s w/s rMB/s wMB/s avgrq-sz avgqu-sz await r_await w_await svctm %util
sda 10 20 0.1 0.2 32.0 0.1 5.0 2.0 6.0 1.0 30.0
# 4. 网络监控
$ netstat -tuln
# 输出
Active Internet connections (only servers)
Proto Recv-Q Send-Q Local Address Foreign Address State
tcp 0 0 0.0.0.0:5236 0.0.0.0:* LISTEN
3.1.2 数据库资源监控
# 数据库资源监控
# 1. 会话监控
$ cd /dm/app/bin
$ ./disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5236
SQL> select count(*) from v$session;
COUNT(*)
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100
SQL> select username, status, sql_text from v$session where status=’ACTIVE’;
# 2. SQL执行监控
SQL> select * from v$long_exec_sql;
# 3. 缓冲区监控
SQL> select * from v$bufpool;
# 4. 锁监控
SQL> select * from v$lock;
# 5. 系统状态监控
SQL> select * from v$sysstat;
# 1. 会话监控
$ cd /dm/app/bin
$ ./disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5236
SQL> select count(*) from v$session;
COUNT(*)
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100
SQL> select username, status, sql_text from v$session where status=’ACTIVE’;
# 2. SQL执行监控
SQL> select * from v$long_exec_sql;
# 3. 缓冲区监控
SQL> select * from v$bufpool;
# 4. 锁监控
SQL> select * from v$lock;
# 5. 系统状态监控
SQL> select * from v$sysstat;
3.1.3 监控脚本实施
# 监控脚本实施
# 1. 性能监控脚本
#!/bin/bash
# performance_monitor.sh
# from:www.itpux.com.qq113257174.wx:itpux-com
# web: `http://www.fgedu.net.cn`
date=$(date +%Y%m%d_%H%M%S)
log_file=”/var/log/performance_monitor_$date.log”
echo “Starting performance monitoring…” >> $log_file
echo “Date: $(date)” >> $log_file
# 系统资源监控
echo “System resource usage:” >> $log_file
top -n 1 >> $log_file
echo “Memory usage:” >> $log_file
free -h >> $log_file
echo “Disk IO:” >> $log_file
iostat -x >> $log_file
echo “Network connections:” >> $log_file
netstat -tuln >> $log_file
# 数据库资源监控
echo “Database sessions:” >> $log_file
/dm/app/bin/disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5236 << EOF >> $log_file
select count(*) from v$session;
EOF
echo “Long running SQL:” >> $log_file
/dm/app/bin/disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5236 << EOF >> $log_file
select * from v$long_exec_sql; 更多学习教程公众号风哥教程itpux_com
EOF
echo “Buffer pool status:” >> $log_file
/dm/app/bin/disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5236 << EOF >> $log_file
select * from v$bufpool;
EOF
echo “Performance monitoring completed.” >> $log_file
# 2. 定期执行监控脚本
# 添加到crontab
# */5 * * * * /path/to/performance_monitor.sh
# 3. 告警脚本
#!/bin/bash
# performance_alert.sh
# from:www.itpux.com.qq113257174.wx:itpux-com
# web: `http://www.fgedu.net.cn`
# 检查CPU使用率
cpu_usage=$(top -n 1 | grep “Cpu(s)” | awk ‘{print $2}’ | sed ‘s/%//’)
if [ $(echo “$cpu_usage > 80” | bc) -eq 1 ]; then
echo “CPU usage is high: $cpu_usage%” | mail -s “Performance Alert: High CPU Usage” admin@fgedu.net.cn
fi
# 检查内存使用率
mem_usage=$(free -h | grep Mem | awk ‘{print $3}’ | sed ‘s/G//’)
mem_total=$(free -h | grep Mem | awk ‘{print $2}’ | sed ‘s/G//’)
mem_percent=$(echo “$mem_usage / $mem_total * 100” | bc)
if [ $(echo “$mem_percent > 80” | bc) -eq 1 ]; then
echo “Memory usage is high: $mem_percent%” | mail -s “Performance Alert: High Memory Usage” admin@fgedu.net.cn
fi
# 检查磁盘使用率
disk_usage=$(df -h / | tail -1 | awk ‘{print $5}’ | sed ‘s/%//’)
if [ $disk_usage -gt 80 ]; then
echo “Disk usage is high: $disk_usage%” | mail -s “Performance Alert: High Disk Usage” admin@fgedu.net.cn from DB视频:www.itpux.com
fi
# 检查数据库会话数
session_count=$(/dm/app/bin/disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5236 << EOF select count(*) from v$session; EOF | grep -E '^[0-9]+$') if [ $session_count -gt 500 ]; then echo "Session count is high: $session_count" | mail -s "Performance Alert: High Session Count" admin@fgedu.net.cn fi
# 1. 性能监控脚本
#!/bin/bash
# performance_monitor.sh
# from:www.itpux.com.qq113257174.wx:itpux-com
# web: `http://www.fgedu.net.cn`
date=$(date +%Y%m%d_%H%M%S)
log_file=”/var/log/performance_monitor_$date.log”
echo “Starting performance monitoring…” >> $log_file
echo “Date: $(date)” >> $log_file
# 系统资源监控
echo “System resource usage:” >> $log_file
top -n 1 >> $log_file
echo “Memory usage:” >> $log_file
free -h >> $log_file
echo “Disk IO:” >> $log_file
iostat -x >> $log_file
echo “Network connections:” >> $log_file
netstat -tuln >> $log_file
# 数据库资源监控
echo “Database sessions:” >> $log_file
/dm/app/bin/disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5236 << EOF >> $log_file
select count(*) from v$session;
EOF
echo “Long running SQL:” >> $log_file
/dm/app/bin/disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5236 << EOF >> $log_file
select * from v$long_exec_sql; 更多学习教程公众号风哥教程itpux_com
EOF
echo “Buffer pool status:” >> $log_file
/dm/app/bin/disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5236 << EOF >> $log_file
select * from v$bufpool;
EOF
echo “Performance monitoring completed.” >> $log_file
# 2. 定期执行监控脚本
# 添加到crontab
# */5 * * * * /path/to/performance_monitor.sh
# 3. 告警脚本
#!/bin/bash
# performance_alert.sh
# from:www.itpux.com.qq113257174.wx:itpux-com
# web: `http://www.fgedu.net.cn`
# 检查CPU使用率
cpu_usage=$(top -n 1 | grep “Cpu(s)” | awk ‘{print $2}’ | sed ‘s/%//’)
if [ $(echo “$cpu_usage > 80” | bc) -eq 1 ]; then
echo “CPU usage is high: $cpu_usage%” | mail -s “Performance Alert: High CPU Usage” admin@fgedu.net.cn
fi
# 检查内存使用率
mem_usage=$(free -h | grep Mem | awk ‘{print $3}’ | sed ‘s/G//’)
mem_total=$(free -h | grep Mem | awk ‘{print $2}’ | sed ‘s/G//’)
mem_percent=$(echo “$mem_usage / $mem_total * 100” | bc)
if [ $(echo “$mem_percent > 80” | bc) -eq 1 ]; then
echo “Memory usage is high: $mem_percent%” | mail -s “Performance Alert: High Memory Usage” admin@fgedu.net.cn
fi
# 检查磁盘使用率
disk_usage=$(df -h / | tail -1 | awk ‘{print $5}’ | sed ‘s/%//’)
if [ $disk_usage -gt 80 ]; then
echo “Disk usage is high: $disk_usage%” | mail -s “Performance Alert: High Disk Usage” admin@fgedu.net.cn from DB视频:www.itpux.com
fi
# 检查数据库会话数
session_count=$(/dm/app/bin/disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5236 << EOF select count(*) from v$session; EOF | grep -E '^[0-9]+$') if [ $session_count -gt 500 ]; then echo "Session count is high: $session_count" | mail -s "Performance Alert: High Session Count" admin@fgedu.net.cn fi
3.2 DM数据库性能调优实施
3.2.1 数据库参数调优
# 数据库参数调优
# 1. 内存参数调优
$ cd /dm/app/bin
$ ./disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5236
SQL> alter system set MEMORY_POOL=200 scope=spfile;
SQL> alter system set BUFFER=8192 scope=spfile;
SQL> alter system set SORT_BUF_SIZE=32 scope=spfile;
SQL> alter system set HASH_BUF_SIZE=32 scope=spfile;
# 2. 日志参数调优
SQL> alter system set LOG_BUFFER_SIZE=16 scope=spfile;
SQL> alter system set REDO_BUFFER_SIZE=16 scope=spfile;
# 3. 并发参数调优
SQL> alter system set MAX_SESSIONS=500 scope=spfile;
SQL> alter system set SESSION_MEM_SIZE=1024 scope=spfile;
# 4. IO参数调优
SQL> alter system set IO_THR_GROUPS=4 scope=spfile;
SQL> alter system set IO_THR_PER_GROUP=4 scope=spfile;
# 5. 重启数据库
SQL> shutdown immediate;
SQL> startup;
# 1. 内存参数调优
$ cd /dm/app/bin
$ ./disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5236
SQL> alter system set MEMORY_POOL=200 scope=spfile;
SQL> alter system set BUFFER=8192 scope=spfile;
SQL> alter system set SORT_BUF_SIZE=32 scope=spfile;
SQL> alter system set HASH_BUF_SIZE=32 scope=spfile;
# 2. 日志参数调优
SQL> alter system set LOG_BUFFER_SIZE=16 scope=spfile;
SQL> alter system set REDO_BUFFER_SIZE=16 scope=spfile;
# 3. 并发参数调优
SQL> alter system set MAX_SESSIONS=500 scope=spfile;
SQL> alter system set SESSION_MEM_SIZE=1024 scope=spfile;
# 4. IO参数调优
SQL> alter system set IO_THR_GROUPS=4 scope=spfile;
SQL> alter system set IO_THR_PER_GROUP=4 scope=spfile;
# 5. 重启数据库
SQL> shutdown immediate;
SQL> startup;
3.2.2 数据库结构调优
# 数据库结构调优
# 1. 表结构优化
$ cd /dm/app/bin
$ ./disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5236
# 分区表
SQL> create table fgedu.orders_partitioned (
order_id int,
order_date date,
status varchar(20)
) partition by range (order_date) (
partition p1 values less than (to_date(‘2026-01-01’, ‘YYYY-MM-DD’)),
partition p2 values less than (to_date(‘2026-04-01’, ‘YYYY-MM-DD’)),
partition p3 values less than (to_date(‘2026-07-01’, ‘YYYY-MM-DD’)),
partition p4 values less than (to_date(‘2026-10-01’, ‘YYYY-MM-DD’)),
partition p5 values less than (maxvalue)
);
# 2. 索引优化
SQL> create index idx_orders_order_date on fgedu.orders(order_date);
SQL> create index idx_orders_customer_id on fgedu.orders(customer_id);
SQL> create index idx_customers_name on fgedu.customers(customer_name);
# 3. 统计信息收集
SQL> analyze table fgedu.orders compute statistics;
SQL> analyze table fgedu.customers compute statistics;
# 4. 索引重建
SQL> alter index idx_orders_order_date rebuild;
SQL> alter index idx_orders_customer_id rebuild;
SQL> alter index idx_customers_name rebuild;
# 1. 表结构优化
$ cd /dm/app/bin
$ ./disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5236
# 分区表
SQL> create table fgedu.orders_partitioned (
order_id int,
order_date date,
status varchar(20)
) partition by range (order_date) (
partition p1 values less than (to_date(‘2026-01-01’, ‘YYYY-MM-DD’)),
partition p2 values less than (to_date(‘2026-04-01’, ‘YYYY-MM-DD’)),
partition p3 values less than (to_date(‘2026-07-01’, ‘YYYY-MM-DD’)),
partition p4 values less than (to_date(‘2026-10-01’, ‘YYYY-MM-DD’)),
partition p5 values less than (maxvalue)
);
# 2. 索引优化
SQL> create index idx_orders_order_date on fgedu.orders(order_date);
SQL> create index idx_orders_customer_id on fgedu.orders(customer_id);
SQL> create index idx_customers_name on fgedu.customers(customer_name);
# 3. 统计信息收集
SQL> analyze table fgedu.orders compute statistics;
SQL> analyze table fgedu.customers compute statistics;
# 4. 索引重建
SQL> alter index idx_orders_order_date rebuild;
SQL> alter index idx_orders_customer_id rebuild;
SQL> alter index idx_customers_name rebuild;
3.2.3 SQL语句调优
# SQL语句调优
# 1. 分析执行计划
$ cd /dm/app/bin
$ ./disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5236
SQL> explain select * from fgedu.orders where order_date > ‘2026-01-01’;
PLAN
—————————-
1 #NSET2: [1000000, 1000000]
2 #PRJT2: [1000000, 1000000]
3 #CSCN2: [1000000, 1000000]
4 #SEGMENT: [1000000, 1000000] TSNAME: FGEDUTBS TABNAME: ORDERS
# 2. 优化SQL语句
SQL> select order_id, order_date, status from fgedu.orders where order_date > ‘2026-01-01’;
# 3. 创建索引
SQL> create index idx_orders_order_date on fgedu.orders(order_date);
# 4. 分析执行计划
SQL> explain select order_id, order_date, status from fgedu.orders where order_date > ‘2026-01-01’;
PLAN
—————————-
1 #NSET2: [1000000, 1000000]
2 #PRJT2: [1000000, 1000000]
3 #SSEK2: [1000000, 1000000]
4 #INDEX: [1000000, 1000000] IDX_ORDERS_ORDER_DATE
# 5. 测试执行时间
SQL> set timing on;
SQL> select order_id, order_date, status from fgedu.orders where order_date > ‘2026-01-01’;
# 执行时间:0.5秒
# 1. 分析执行计划
$ cd /dm/app/bin
$ ./disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5236
SQL> explain select * from fgedu.orders where order_date > ‘2026-01-01’;
PLAN
—————————-
1 #NSET2: [1000000, 1000000]
2 #PRJT2: [1000000, 1000000]
3 #CSCN2: [1000000, 1000000]
4 #SEGMENT: [1000000, 1000000] TSNAME: FGEDUTBS TABNAME: ORDERS
# 2. 优化SQL语句
SQL> select order_id, order_date, status from fgedu.orders where order_date > ‘2026-01-01’;
# 3. 创建索引
SQL> create index idx_orders_order_date on fgedu.orders(order_date);
# 4. 分析执行计划
SQL> explain select order_id, order_date, status from fgedu.orders where order_date > ‘2026-01-01’;
PLAN
—————————-
1 #NSET2: [1000000, 1000000]
2 #PRJT2: [1000000, 1000000]
3 #SSEK2: [1000000, 1000000]
4 #INDEX: [1000000, 1000000] IDX_ORDERS_ORDER_DATE
# 5. 测试执行时间
SQL> set timing on;
SQL> select order_id, order_date, status from fgedu.orders where order_date > ‘2026-01-01’;
# 执行时间:0.5秒
3.3 DM数据库性能监控工具
# 性能监控工具
# 1. DM管理工具
# 图形化管理工具,用于监控数据库性能
# 功能:实时监控、历史分析、告警管理等
# 2. Zabbix
# 第三方监控工具,用于监控数据库和服务器状态
# 配置步骤:
# 1. 安装Zabbix server和agent
# 2. 配置Zabbix agent
# 3. 创建监控模板
# 4. 添加监控项
# 5. 配置告警规则
# 3. Prometheus
# 第三方监控工具,用于监控系统性能
# 配置步骤:
# 1. 安装Prometheus
# 2. 配置Prometheus
# 3. 安装exporter
# 4. 配置Grafana
# 5. 创建监控面板
# 4. Shell脚本
# 自定义监控脚本,用于监控数据库性能
# 功能:收集性能数据、生成监控报告、发送告警等
# 5. 系统命令
# 系统自带的监控命令,用于监控系统资源
# 常用命令:top、iostat、vmstat、free等
# 1. DM管理工具
# 图形化管理工具,用于监控数据库性能
# 功能:实时监控、历史分析、告警管理等
# 2. Zabbix
# 第三方监控工具,用于监控数据库和服务器状态
# 配置步骤:
# 1. 安装Zabbix server和agent
# 2. 配置Zabbix agent
# 3. 创建监控模板
# 4. 添加监控项
# 5. 配置告警规则
# 3. Prometheus
# 第三方监控工具,用于监控系统性能
# 配置步骤:
# 1. 安装Prometheus
# 2. 配置Prometheus
# 3. 安装exporter
# 4. 配置Grafana
# 5. 创建监控面板
# 4. Shell脚本
# 自定义监控脚本,用于监控数据库性能
# 功能:收集性能数据、生成监控报告、发送告警等
# 5. 系统命令
# 系统自带的监控命令,用于监控系统资源
# 常用命令:top、iostat、vmstat、free等
风哥提示:性能监控工具是数据库管理的重要组成部分,通过使用合适的监控工具,可以实时监控数据库的性能状态,及时发现性能问题,为性能调优提供依据。选择适合自己环境的监控工具,建立完善的性能监控体系。
Part04-生产案例与实战讲解
4.1 性能监控案例
4.1.1 案例描述
业务系统反馈数据库响应缓慢,需要监控数据库性能,找出性能瓶颈。
4.1.2 分析步骤
# 1. 系统资源监控
$ top
# 输出
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
1234 dmdba 20 0 8192m 4096m 1024m R 90.0 50.0 1:30.00 dmserver
$ free -h
# 输出
total used free shared buff/cache available
Mem: 16G 12G 2.0G 1.0G 2.0G 3.0G
$ iostat -x
# 输出
device r/s w/s rMB/s wMB/s avgrq-sz avgqu-sz await r_await w_await svctm %util
sda 50 30 1.0 0.5 32.0 1.0 10.0 5.0 15.0 2.0 90.0
# 2. 数据库资源监控
$ cd /dm/app/bin
$ ./disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5236
SQL> select count(*) from v$session;
COUNT(*)
———-
200
SQL> select username, status, sql_text from v$session where status=’ACTIVE’;
USERNAME STATUS SQL_TEXT
——– ——– —————————————————————————-
FGEDU ACTIVE select * from fgedu.orders t1 join fgedu.order_items t2 on t1.order_id=t2.order_id
FGEDU ACTIVE select * from fgedu.orders t1 join fgedu.order_items t2 on t1.order_id=t2.order_id
FGEDU ACTIVE select * from fgedu.orders t1 join fgedu.order_items t2 on t1.order_id=t2.order_id
SQL> select * from v$long_exec_sql;
SQL_TEXT EXEC_TIME
—————————————————————————- ———-
select * from fgedu.orders t1 join fgedu.order_items t2 on t1.order_id=t2.order_id 15.0
# 3. 分析性能瓶颈
# 系统CPU使用率高,磁盘IO使用率高
# 数据库有多个活跃会话执行相同的SQL语句
# SQL语句执行时间长
# 4. 解决方案
# 优化SQL语句
# 创建索引
# 调整数据库参数
# 限制并发度
$ top
# 输出
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
1234 dmdba 20 0 8192m 4096m 1024m R 90.0 50.0 1:30.00 dmserver
$ free -h
# 输出
total used free shared buff/cache available
Mem: 16G 12G 2.0G 1.0G 2.0G 3.0G
$ iostat -x
# 输出
device r/s w/s rMB/s wMB/s avgrq-sz avgqu-sz await r_await w_await svctm %util
sda 50 30 1.0 0.5 32.0 1.0 10.0 5.0 15.0 2.0 90.0
# 2. 数据库资源监控
$ cd /dm/app/bin
$ ./disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5236
SQL> select count(*) from v$session;
COUNT(*)
———-
200
SQL> select username, status, sql_text from v$session where status=’ACTIVE’;
USERNAME STATUS SQL_TEXT
——– ——– —————————————————————————-
FGEDU ACTIVE select * from fgedu.orders t1 join fgedu.order_items t2 on t1.order_id=t2.order_id
FGEDU ACTIVE select * from fgedu.orders t1 join fgedu.order_items t2 on t1.order_id=t2.order_id
FGEDU ACTIVE select * from fgedu.orders t1 join fgedu.order_items t2 on t1.order_id=t2.order_id
SQL> select * from v$long_exec_sql;
SQL_TEXT EXEC_TIME
—————————————————————————- ———-
select * from fgedu.orders t1 join fgedu.order_items t2 on t1.order_id=t2.order_id 15.0
# 3. 分析性能瓶颈
# 系统CPU使用率高,磁盘IO使用率高
# 数据库有多个活跃会话执行相同的SQL语句
# SQL语句执行时间长
# 4. 解决方案
# 优化SQL语句
# 创建索引
# 调整数据库参数
# 限制并发度
4.2 性能调优案例
4.2.1 案例描述
数据库服务器CPU使用率持续高位,导致性能下降,需要进行性能调优。
4.2.2 分析步骤
# 1. 监控系统资源
$ top
# 输出
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
1234 dmdba 20 0 8192m 4096m 1024m R 95.0 50.0 1:30.00 dmserver
# 2. 监控数据库会话
$ cd /dm/app/bin
$ ./disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5236
SQL> select count(*) from v$session;
COUNT(*)
———-
200
SQL> select sess_id, user_name, sql_text, cpu_usage from v$session order by cpu_usage desc;
SESS_ID USER_NAME SQL_TEXT CPU_USAGE
——- ———– —————————————————————————- ———-
123 FGEDU select * from fgedu.orders t1 join fgedu.order_items t2 on t1.order_id=t2.order_id 80.5
# 3. 分析SQL语句
SQL> explain select * from fgedu.orders t1 join fgedu.order_items t2 on t1.order_id=t2.order_id;
PLAN
—————————-
1 #NSET2: [1000000, 1000000]
2 #PRJT2: [1000000, 1000000]
3 #HASH2: [1000000, 1000000]
4 #CSCN2: [1000000, 1000000]
5 #SEGMENT: [1000000, 1000000] TSNAME: FGEDUTBS TABNAME: ORDERS
6 #CSCN2: [1000000, 1000000]
7 #SEGMENT: [1000000, 1000000] TSNAME: FGEDUTBS TABNAME: ORDER_ITEMS
# 4. 创建索引
SQL> create index idx_order_items_order_id on fgedu.order_items(order_id);
# 5. 分析执行计划
SQL> explain select * from fgedu.orders t1 join fgedu.order_items t2 on t1.order_id=t2.order_id;
PLAN
—————————-
1 #NSET2: [1000000, 1000000]
2 #PRJT2: [1000000, 1000000]
3 #HASH2: [1000000, 1000000]
4 #CSCN2: [1000000, 1000000]
5 #SEGMENT: [1000000, 1000000] TSNAME: FGEDUTBS TABNAME: ORDERS
6 #SSEK2: [1000000, 1000000]
7 #INDEX: [1000000, 1000000] IDX_ORDER_ITEMS_ORDER_ID
# 6. 调整内存参数
SQL> alter system set SORT_BUF_SIZE=64 scope=spfile;
SQL> alter system set HASH_BUF_SIZE=64 scope=spfile;
# 7. 重启数据库
SQL> shutdown immediate;
SQL> startup;
# 8. 测试查询性能
SQL> set timing on;
SQL> select * from fgedu.orders t1 join fgedu.order_items t2 on t1.order_id=t2.order_id;
# 执行时间:2.0秒
# 9. 检查CPU使用率
$ top
# 输出
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
1234 dmdba 20 0 8192m 4096m 1024m R 20.0 50.0 1:35.00 dmserver
$ top
# 输出
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
1234 dmdba 20 0 8192m 4096m 1024m R 95.0 50.0 1:30.00 dmserver
# 2. 监控数据库会话
$ cd /dm/app/bin
$ ./disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5236
SQL> select count(*) from v$session;
COUNT(*)
———-
200
SQL> select sess_id, user_name, sql_text, cpu_usage from v$session order by cpu_usage desc;
SESS_ID USER_NAME SQL_TEXT CPU_USAGE
——- ———– —————————————————————————- ———-
123 FGEDU select * from fgedu.orders t1 join fgedu.order_items t2 on t1.order_id=t2.order_id 80.5
# 3. 分析SQL语句
SQL> explain select * from fgedu.orders t1 join fgedu.order_items t2 on t1.order_id=t2.order_id;
PLAN
—————————-
1 #NSET2: [1000000, 1000000]
2 #PRJT2: [1000000, 1000000]
3 #HASH2: [1000000, 1000000]
4 #CSCN2: [1000000, 1000000]
5 #SEGMENT: [1000000, 1000000] TSNAME: FGEDUTBS TABNAME: ORDERS
6 #CSCN2: [1000000, 1000000]
7 #SEGMENT: [1000000, 1000000] TSNAME: FGEDUTBS TABNAME: ORDER_ITEMS
# 4. 创建索引
SQL> create index idx_order_items_order_id on fgedu.order_items(order_id);
# 5. 分析执行计划
SQL> explain select * from fgedu.orders t1 join fgedu.order_items t2 on t1.order_id=t2.order_id;
PLAN
—————————-
1 #NSET2: [1000000, 1000000]
2 #PRJT2: [1000000, 1000000]
3 #HASH2: [1000000, 1000000]
4 #CSCN2: [1000000, 1000000]
5 #SEGMENT: [1000000, 1000000] TSNAME: FGEDUTBS TABNAME: ORDERS
6 #SSEK2: [1000000, 1000000]
7 #INDEX: [1000000, 1000000] IDX_ORDER_ITEMS_ORDER_ID
# 6. 调整内存参数
SQL> alter system set SORT_BUF_SIZE=64 scope=spfile;
SQL> alter system set HASH_BUF_SIZE=64 scope=spfile;
# 7. 重启数据库
SQL> shutdown immediate;
SQL> startup;
# 8. 测试查询性能
SQL> set timing on;
SQL> select * from fgedu.orders t1 join fgedu.order_items t2 on t1.order_id=t2.order_id;
# 执行时间:2.0秒
# 9. 检查CPU使用率
$ top
# 输出
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
1234 dmdba 20 0 8192m 4096m 1024m R 20.0 50.0 1:35.00 dmserver
4.3 性能问题分析案例
4.3.1 案例描述
数据库响应时间逐渐变长,需要分析性能问题的原因。
4.3.2 分析步骤
# 1. 监控性能趋势
# 使用Zabbix或Prometheus监控性能趋势
# 发现CPU使用率、内存使用率、磁盘IO使用率逐渐增加
# 2. 分析SQL语句
$ cd /dm/app/bin
$ ./disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5236
SQL> select * from v$long_exec_sql;
SQL_TEXT EXEC_TIME
—————————————————————————- ———-
select * from fgedu.orders where order_date > ‘2026-01-01’ 10.0
select * from fgedu.customers where customer_name like ‘%test%’ 8.0
# 3. 分析执行计划
SQL> explain select * from fgedu.orders where order_date > ‘2026-01-01′;
PLAN
—————————-
1 #NSET2: [1000000, 1000000]
2 #PRJT2: [1000000, 1000000]
3 #CSCN2: [1000000, 1000000]
4 #SEGMENT: [1000000, 1000000] TSNAME: FGEDUTBS TABNAME: ORDERS
# 4. 检查索引
SQL> select * from dba_indexes where table_name=’ORDERS’;
INDEX_NAME TABLE_NAME UNIQUENESS
——————- ————- ———-
PK_ORDERS ORDERS UNIQUE
# 5. 检查表统计信息
SQL> select * from dba_tab_statistics where table_name=’ORDERS’;
TABLE_NAME LAST_ANALYZED
————- ————-
ORDERS 2026-01-01
# 6. 解决方案
# 创建索引
SQL> create index idx_orders_order_date on fgedu.orders(order_date);
# 收集统计信息
SQL> analyze table fgedu.orders compute statistics;
# 优化SQL语句
SQL> select order_id, order_date, status from fgedu.orders where order_date > ‘2026-01-01’;
# 7. 验证性能
SQL> set timing on;
SQL> select order_id, order_date, status from fgedu.orders where order_date > ‘2026-01-01’;
# 执行时间:0.5秒
# 使用Zabbix或Prometheus监控性能趋势
# 发现CPU使用率、内存使用率、磁盘IO使用率逐渐增加
# 2. 分析SQL语句
$ cd /dm/app/bin
$ ./disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5236
SQL> select * from v$long_exec_sql;
SQL_TEXT EXEC_TIME
—————————————————————————- ———-
select * from fgedu.orders where order_date > ‘2026-01-01’ 10.0
select * from fgedu.customers where customer_name like ‘%test%’ 8.0
# 3. 分析执行计划
SQL> explain select * from fgedu.orders where order_date > ‘2026-01-01′;
PLAN
—————————-
1 #NSET2: [1000000, 1000000]
2 #PRJT2: [1000000, 1000000]
3 #CSCN2: [1000000, 1000000]
4 #SEGMENT: [1000000, 1000000] TSNAME: FGEDUTBS TABNAME: ORDERS
# 4. 检查索引
SQL> select * from dba_indexes where table_name=’ORDERS’;
INDEX_NAME TABLE_NAME UNIQUENESS
——————- ————- ———-
PK_ORDERS ORDERS UNIQUE
# 5. 检查表统计信息
SQL> select * from dba_tab_statistics where table_name=’ORDERS’;
TABLE_NAME LAST_ANALYZED
————- ————-
ORDERS 2026-01-01
# 6. 解决方案
# 创建索引
SQL> create index idx_orders_order_date on fgedu.orders(order_date);
# 收集统计信息
SQL> analyze table fgedu.orders compute statistics;
# 优化SQL语句
SQL> select order_id, order_date, status from fgedu.orders where order_date > ‘2026-01-01’;
# 7. 验证性能
SQL> set timing on;
SQL> select order_id, order_date, status from fgedu.orders where order_date > ‘2026-01-01’;
# 执行时间:0.5秒
生产环境建议:建立完善的性能监控与调优体系,定期分析性能数据,发现性能问题,制定调优方案,确保数据库的性能和可靠性。
Part05-风哥经验总结与分享
5.1 DM数据库性能监控与调优最佳实践
DM数据库性能监控与调优最佳实践:
- 建立监控体系:建立完善的性能监控体系,包括监控工具、监控指标、监控频率等
- 定期分析性能:定期分析性能数据,发现性能趋势和问题
- 优化SQL语句:优化SQL语句,提高SQL执行效率
- 调整数据库参数:根据业务需求和系统资源情况,调整数据库参数
- 优化数据库结构:优化表结构、索引结构、分区策略等
- 合理分配资源:合理分配系统资源,避免资源竞争
- 定期维护:定期进行数据库维护,如重建索引、收集统计信息等
- 持续改进:持续优化性能监控和调优策略,提高数据库性能
- 文档管理:建立完善的性能监控与调优文档,包括监控策略、调优方案等
- 培训:对DBA人员进行性能监控与调优培训,提高技术水平
5.2 DM数据库性能监控与调优检查清单
# DM数据库性能监控与调优检查清单
– [ ] 性能监控体系是否建立
– [ ] 性能指标是否合理
– [ ] 监控工具是否部署
– [ ] 告警机制是否有效
– [ ] SQL语句是否优化
– [ ] 数据库参数是否合理
– [ ] 数据库结构是否优化
– [ ] 系统资源是否合理分配
– [ ] 定期维护是否执行
– [ ] 性能调优是否持续进行
# DM数据库性能监控与调优流程
1. 建立监控体系
2. 收集性能数据
3. 分析性能问题
4. 制定调优方案
5. 实施调优措施
6. 验证调优效果
7. 持续监控与优化
– [ ] 性能监控体系是否建立
– [ ] 性能指标是否合理
– [ ] 监控工具是否部署
– [ ] 告警机制是否有效
– [ ] SQL语句是否优化
– [ ] 数据库参数是否合理
– [ ] 数据库结构是否优化
– [ ] 系统资源是否合理分配
– [ ] 定期维护是否执行
– [ ] 性能调优是否持续进行
# DM数据库性能监控与调优流程
1. 建立监控体系
2. 收集性能数据
3. 分析性能问题
4. 制定调优方案
5. 实施调优措施
6. 验证调优效果
7. 持续监控与优化
5.3 DM数据库性能监控与调优工具推荐
DM数据库性能监控与调优常用工具:
- DM管理工具:图形化管理工具,用于监控数据库性能
- disql:DM数据库命令行工具,用于执行SQL语句和查看执行计划
- Zabbix:第三方监控工具,用于监控数据库和服务器状态
- Prometheus:第三方监控工具,用于监控系统性能
- Grafana:数据可视化工具,用于展示监控数据
- top:监控系统CPU使用率
- iostat:监控磁盘IO情况
- vmstat:监控系统资源使用情况
- Shell脚本:用于自动化监控和调优操作
持续改进:定期review性能监控与调优策略,总结经验教训,不断优化系统性能,提高数据库的可用性和可靠性。
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