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kingbase教程FG122-金仓数据库AWR报告生成解读

教程整理：风哥教程  |  更新时间：2026-03-03  |  教程分类：Kingbase教程  |  文档学习：33

本教程详细介绍金仓数据库AWR（Automatic Workload Repository）报告的生成方法和解读技巧，包括AWR报告的概念、生成步骤、报告内容分析和性能优化建议。风哥教程参考kingbase官方文档kingbase8性能优化指南、kingbase8系统管理员手册等内容。

AWR报告是金仓数据库提供的一种性能分析工具，通过收集和分析数据库的性能数据，帮助数据库管理员了解数据库的运行状态，找出性能瓶颈，优化数据库性能。

本教程将从基础概念、生产环境规划、项目实施方案、生产案例和经验总结五个部分，全面讲解AWR报告的生成和解读方法。

目录大纲

Part01-基础概念与理论知识

  1.1 金仓数据库AWR报告概念

  1.2 AWR报告的作用与使用场景

  1.3 AWR报告的数据收集机制

Part02-生产环境规划与建议

  2.1 AWR报告生成频率

  2.2 AWR数据存储配置

  2.3 AWR报告分析策略

Part03-生产环境项目实施方案

  3.1 AWR报告生成步骤

  3.2 AWR报告内容结构

  3.3 AWR报告分析方法

Part04-生产案例与实战讲解

  4.1 AWR报告生成实战

  4.2 AWR报告解读实战

  4.3 AWR报告性能优化实战

Part05-风哥经验总结与分享

  5.1 AWR报告使用最佳实践

  5.2 常见问题与解决方案

  5.3 性能调优建议

Part01-基础概念与理论知识

1.1 金仓数据库AWR报告概念

AWR（Automatic Workload Repository）报告是金仓数据库提供的一种性能分析工具，用于收集、存储和分析数据库的性能数据。AWR报告包含以下内容：

  • 数据库概览信息，风哥提示：
  • 系统负载统计
  • Top SQL语句
  • 等待事件统计
  • 内存使用情况
  • I/O性能统计
  • 资源使用情况

AWR报告通过分析这些数据，帮助数据库管理员了解数据库的运行状态，找出性能瓶颈，优化数据库性能。

1.2 AWR报告的作用与使用场景

AWR报告在以下场景中发挥重要作用：

  • 数据库性能问题诊断
  • 数据库性能优化
  • 数据库容量规划
  • 数据库健康检查，学习交流加群风哥微信: itpux-com
  • 数据库性能基线建立

AWR报告是数据库性能调优的重要工具，通过分析AWR报告，可以找出影响数据库性能的根本原因，采取相应的优化措施。

1.3 AWR报告的数据收集机制

AWR报告的数据收集机制如下：

  1. 数据库会定期（默认每小时）收集性能数据，存储在AWR存储库中
  2. 这些数据包括系统负载、SQL执行情况、等待事件、资源使用等
  3. 数据收集的频率和保留时间可以通过参数配置
  4. 当生成AWR报告时，系统会从AWR存储库中提取指定时间段的数据，生成报告

AWR报告的数据收集对数据库性能的影响很小，因此可以在生产环境中持续启用。

Part02-生产环境规划与建议

2.1 AWR报告生成频率

AWR报告的生成频率建议：

  • 日常监控：每天生成一次AWR报告，分析数据库的日常运行状态
  • 性能问题排查：当出现性能问题时，生成问题时间段的AWR报告，学习交流加群风哥QQ113257174
  • 性能优化：在优化前后生成AWR报告，对比优化效果
  • 容量规划：每月生成一次AWR报告，分析数据库的增长趋势

生成AWR报告的频率应根据实际需求和数据库的规模来确定，避免生成过多的报告导致存储压力。

2.2 AWR数据存储配置

AWR数据存储的配置建议：

  • awr_snapshot_interval：设置快照间隔，默认60分钟
  • awr_snapshot_retention：设置快照保留时间，默认7天
  • awr_max_purge_interval：设置清理间隔，默认1天

这些参数的合理配置可以确保AWR数据的有效存储和管理，避免占用过多的数据库空间。

2.3 AWR报告分析策略

AWR报告的分析策略建议：

  • 从整体到局部：先了解数据库的整体运行状态，再深入分析具体问题
  • 关注Top SQL：分析执行时间最长、资源消耗最多的SQL语句
  • 分析等待事件：找出数据库的主要等待事件，确定性能瓶颈，更多视频教程www.fgedu.net.cn
  • 对比分析：对比不同时间段的AWR报告，了解性能变化趋势
  • 结合其他工具：结合SQLtrace、执行计划等工具，全面分析性能问题

通过合理的分析策略，可以更有效地利用AWR报告，找出性能瓶颈，优化数据库性能。

Part03-生产环境项目实施方案

3.1 AWR报告生成步骤

在金仓数据库中生成AWR报告的步骤如下：


# 查看AWR快照信息
SELECT
snap_id,
begin_interval_time,
end_interval_time
FROM
dba_hist_snapshot
ORDER BY
snap_id DESC
LIMIT 10;


snap_id | begin_interval_time | end_interval_time
———+——————————–+——————————–
100 | 2024-01-01 09:00:00.000000+08 | 2024-01-01 10:00:00.000000+08
99 | 2024-01-01 08:00:00.000000+08 | 2024-01-01 09:00:00.000000+08
98 | 2024-01-01 07:00:00.000000+08 | 2024-01-01 08:00:00.000000+08
97 | 2024-01-01 06:00:00.000000+08 | 2024-01-01 07:00:00.000000+08
96 | 2024-01-01 05:00:00.000000+08 | 2024-01-01 06:00:00.000000+08
95 | 2024-01-01 04:00:00.000000+08 | 2024-01-01 05:00:00.000000+08
94 | 2024-01-01 03:00:00.000000+08 | 2024-01-01 04:00:00.000000+08
93 | 2024-01-01 02:00:00.000000+08 | 2024-01-01 03:00:00.000000+08
92 | 2024-01-01 01:00:00.000000+08 | 2024-01-01 02:00:00.000000+08
91 | 2024-01-01 00:00:00.000000+08 | 2024-01-01 01:00:00.000000+08


# 生成AWR报告
SELECT dbms_workload_repository.create_report(
begin_snap => 99,
end_snap => 100,
report_type => ‘HTML’
) INTO :report FROM dual;


# 报告生成成功

3.2 AWR报告内容结构

AWR报告的内容结构包括：

  1. 报告标题：包含数据库名称、报告时间范围等基本信息
  2. 数据库概览：包括数据库版本、实例信息、主机信息等
  3. 工作负载概览：包括DB Time、DB CPU、等待事件等
  4. Top SQL：执行时间最长、资源消耗最多的SQL语句
  5. 等待事件统计：数据库的主要等待事件
  6. 内存使用情况：SGA、PGA等内存组件的使用情况，更多学习教程公众号风哥教程itpux_com
  7. I/O性能统计：磁盘I/O的性能指标
  8. 资源使用情况：CPU、内存、网络等资源的使用情况
  9. 参数配置：数据库的主要参数配置

了解AWR报告的内容结构，可以更有效地分析报告，找出性能瓶颈。

3.3 AWR报告分析方法

AWR报告的分析方法：

  1. 整体分析：查看报告的概览部分，了解数据库的整体运行状态
  2. Top SQL分析：分析执行时间最长、资源消耗最多的SQL语句，找出需要优化的SQL
  3. 等待事件分析：找出数据库的主要等待事件，确定性能瓶颈
  4. 资源使用分析：分析CPU、内存、I/O等资源的使用情况，确定资源瓶颈
  5. 参数分析：分析数据库的参数配置，找出需要调整的参数

通过综合分析AWR报告的各个部分，可以全面了解数据库的性能状况，找出性能瓶颈，采取相应的优化措施。

Part04-生产案例与实战讲解

4.1 AWR报告生成实战

AWR报告生成的实战案例：，from DB视频:www.itpux.com


# 创建AWR报告生成脚本
cat > /kingbase/scripts/generate_awr_report.sh << 'EOF'
#!/bin/bash
# generate_awr_report.sh
# from:www.itpux.com.qq113257174.wx:itpux-com
# web: `http://www.fgedu.net.cn`
KINGBASE_HOME=/kingbase/app
export KINGBASE_HOME
PATH=$KINGBASE_HOME/bin:$PATH
export PATH
# 获取最新的两个快照ID
SNAP_IDS=$(psql -U fgedu -d fgedudb -t -c ”
SELECT snap_id
FROM dba_hist_snapshot
ORDER BY snap_id DESC
LIMIT 2;”)
# 提取快照ID
END_SNAP=$(echo $SNAP_IDS | awk ‘{print $1}’)
BEGIN_SNAP=$(echo $SNAP_IDS | awk ‘{print $2}’)
echo “生成AWR报告，快照ID范围：${BEGIN_SNAP} – ${END_SNAP}”
# 生成AWR报告
psql -U fgedu -d fgedudb -c ”
SELECT dbms_workload_repository.create_report(
begin_snap => ${BEGIN_SNAP},
end_snap => ${END_SNAP},
report_type => ‘HTML’
) INTO :report FROM dual;
COPY (SELECT :report) TO ‘/kingbase/reports/awr_report_${BEGIN_SNAP}_${END_SNAP}.html’;
”
echo “AWR报告已生成：/kingbase/reports/awr_report_${BEGIN_SNAP}_${END_SNAP}.html”
EOF


# 脚本创建成功


# 创建报告目录
mkdir -p /kingbase/reports


# 目录创建成功


# 执行AWR报告生成脚本
chmod +x /kingbase/scripts/generate_awr_report.sh
/kingbase/scripts/generate_awr_report.sh


生成AWR报告，快照ID范围：99 – 100
AWR报告已生成：/kingbase/reports/awr_report_99_100.html

4.2 AWR报告解读实战

AWR报告解读的实战案例：

以下是AWR报告的关键部分解读：

  • 数据库概览：数据库版本为KingbaseES V8.6，实例名称为fgedudb，主机名称为fgedu.net.cn。
  • 工作负载概览：DB Time为1000分钟，DB CPU为500分钟，表明数据库有较高的负载。
  • Top SQL：执行时间最长的SQL语句是”SELECT * FROM fgedu_table WHERE id > 1000 ORDER BY id DESC”，执行时间为100秒。
  • 等待事件：主要等待事件是”db file sequential read”，表明存在I/O等待问题。
  • 内存使用：SGA使用率为80%，PGA使用率为70%，内存使用合理。
  • I/O性能：I/O平均响应时间为10ms，略高，需要优化。

4.3 AWR报告性能优化实战

基于AWR报告的性能优化实战案例：


# 分析Top SQL语句
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM fgedu_table WHERE id > 1000 ORDER BY id DESC;


QUERY PLAN
——————————————————————————–
Sort (cost=1000.00..1000.10 rows=100 width=100) (actual time=100.000..100.050 rows=100 loops=1)
Sort Key: id DESC
Sort Method: external merge Disk: 1024kB
-> Seq Scan on fgedu_table (cost=0.00..999.00 rows=1000 width=100) (actual time=0.050..50.000 rows=1000 loops=1)
Filter: (id > 1000)
Rows Removed by Filter: 1000
Planning Time: 0.100 ms
Execution Time: 100.100 ms


# 为id列创建索引
CREATE INDEX idx_fgedu_table_id ON fgedu_table(id);


CREATE INDEX


# 重新执行SQL语句
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM fgedu_table WHERE id > 1000 ORDER BY id DESC;


QUERY PLAN
——————————————————————————–
Index Scan Backward using idx_fgedu_table_id on fgedu_table (cost=0.00..100.00 rows=100 width=100) (actual time=0.050..5.000 rows=1000 loops=1)
Index Cond: (id > 1000)
Planning Time: 0.100 ms
Execution Time: 5.100 ms


# 优化I/O性能，调整参数
ALTER SYSTEM SET random_page_cost = 1.1;
ALTER SYSTEM SET effective_cache_size = ‘8GB’;
SELECT pg_reload_conf();


ALTER SYSTEM
ALTER SYSTEM
pg_reload_conf
—————-
t


# 生成优化后的AWR报告
/kingbase/scripts/generate_awr_report.sh


生成AWR报告，快照ID范围：100 – 101
AWR报告已生成：/kingbase/reports/awr_report_100_101.html

风哥提示：AWR报告是数据库性能分析的重要工具，定期生成和分析AWR报告可以帮助及时发现和解决性能问题。

Part05-风哥经验总结与分享

5.1 AWR报告使用最佳实践

  • 定期生成：定期生成AWR报告，建立性能基线，了解数据库的性能变化趋势。
  • 重点分析：重点分析Top SQL、等待事件和资源使用情况，找出性能瓶颈。
  • 对比分析：对比不同时间段的AWR报告，了解性能变化，评估优化效果。
  • 结合其他工具：结合SQLtrace、执行计划等工具，全面分析性能问题。
  • 持续优化：根据AWR报告的分析结果，持续优化数据库性能。

5.2 常见问题与解决方案

问题 原因 解决方案
AWR报告生成失败 AWR存储库未启用，或快照不存在 启用AWR存储库，等待快照生成
AWR报告数据不完整 快照间隔过长，或数据被清理 调整快照间隔，增加保留时间
AWR报告分析困难 报告内容复杂，信息量大 使用专业工具分析，或重点关注关键部分
AWR数据占用过多空间 保留时间过长，或快照间隔过短 调整保留时间和快照间隔

5.3 性能调优建议

  • 针对OLTP系统：重点关注高频执行的SQL语句，优化其执行计划和索引。
  • 针对OLAP系统：重点关注复杂查询的执行计划，优化连接操作和聚合操作。
  • 混合工作负载：根据不同类型的SQL语句，采取不同的优化策略。
  • 资源优化：根据AWR报告的资源使用情况，合理配置服务器资源。
  • 参数调优：根据AWR报告的分析结果，调整数据库参数，优化性能。

本文由风哥教程整理发布,仅用于学习测试使用,转载注明出处:http://www.fgedu.net.cn/10327.html

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