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kingbase教程FG123-金仓数据库ASH报告分析实战

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：39

本教程详细介绍金仓数据库ASH（Active Session History）报告的分析方法，包括ASH报告的概念、数据收集机制、分析技巧和实战案例。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。

ASH报告是金仓数据库提供的一种实时性能分析工具，通过捕获数据库会话的活动状态和等待事件，帮助数据库管理员了解数据库的实时运行状态，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ASH报告的分析方法和最佳实践。

目录大纲

Part01-基础概念与理论知识

  1.1 金仓数据库ASH报告概念

  1.2 ASH报告的作用与使用场景

  1.3 ASH报告的数据收集机制

Part02-生产环境规划与建议

  2.1 ASH数据收集配置

  2.2 ASH报告分析策略

  2.3 ASH报告与AWR报告的关系

Part03-生产环境项目实施方案

  3.1 ASH报告生成步骤

  3.2 ASH报告内容结构

  3.3 ASH报告分析方法

Part04-生产案例与实战讲解

  4.1 ASH报告生成实战

  4.2 ASH报告解读实战

  4.3 ASH报告性能优化实战

Part05-风哥经验总结与分享

  5.1 ASH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ASH报告概念

ASH（Active Session History）报告是金仓数据库提供的一种实时性能分析工具，用于捕获数据库会话的活动状态和等待事件。ASH报告包含以下内容：

  • 会话活动状态，风哥提示：
  • 等待事件信息
  • SQL语句执行情况
  • 资源使用情况
  • 时间分布情况

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

1.2 ASH报告的作用与使用场景

ASH报告在以下场景中发挥重要作用：

  • 实时性能问题诊断
  • 短期性能波动分析
  • 等待事件分析
  • SQL语句性能分析
  • 资源使用情况监控，学习交流加群风哥微信: itpux-com

ASH报告是数据库实时性能分析的重要工具，通过分析ASH报告，可以及时发现和解决性能问题，确保数据库的稳定运行。

1.3 ASH报告的数据收集机制

ASH报告的数据收集机制如下：

  1. 数据库会定期（默认每秒钟）采样活动会话的状态
  2. 采样的数据包括会话的等待事件、SQL语句、资源使用等
  3. 这些数据会被存储在内存中的ASH缓冲区中
  4. 当生成ASH报告时，系统会从ASH缓冲区中提取指定时间段的数据，生成报告
  5. ASH数据会定期（默认每小时）被刷新到AWR存储库中，成为AWR报告的一部分

ASH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 ASH数据收集配置

金仓数据库中与ASH数据收集相关的配置参数包括：

  • ash_sampling_interval：ASH采样间隔，默认1秒
  • ash_buffer_size：ASH缓冲区大小，默认10MB
  • ash_max_entries：ASH最大条目数，默认100000，学习交流加群风哥QQ113257174

这些参数的合理配置可以确保ASH数据的有效收集和存储，避免占用过多的内存资源。

2.2 ASH报告分析策略

ASH报告的分析策略建议：

  • 关注等待事件：分析数据库的主要等待事件，确定性能瓶颈
  • 分析SQL语句：找出执行时间较长、资源消耗较多的SQL语句
  • 时间分布分析：分析性能问题的时间分布，确定问题发生的时间段
  • 会话分析：分析不同会话的活动状态，找出异常会话
  • 对比分析：对比不同时间段的ASH报告，了解性能变化趋势

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

2.3 ASH报告与AWR报告的关系

ASH报告与AWR报告的关系：

  • ASH报告是实时性能分析工具，关注短期性能问题
  • AWR报告是历史性能分析工具，关注长期性能趋势，更多视频教程www.fgedu.net.cn
  • ASH数据是AWR报告的重要组成部分
  • ASH报告提供更详细的实时性能数据，AWR报告提供更全面的历史性能数据
  • 两者结合使用，可以更全面地分析数据库性能问题

在实际工作中，应根据具体需求选择合适的工具，或结合使用两者，以获得更全面的性能分析结果。

Part03-生产环境项目实施方案

3.1 ASH报告生成步骤

在金仓数据库中生成ASH报告的步骤如下：


# 生成ASH报告
SELECT dbms_workload_repository.create_ash_report(
start_time => to_timestamp(‘2024-01-01 09:00:00’, ‘YYYY-MM-DD HH24:MI:SS’),
end_time => to_timestamp(‘2024-01-01 10:00:00’, ‘YYYY-MM-DD HH24:MI:SS’),
report_type => ‘HTML’
) INTO :report FROM dual;


# 报告生成成功

3.2 ASH报告内容结构

ASH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：包括活动会话数、等待事件分布等
  4. 等待事件分析：数据库的主要等待事件及其分布
  5. Top SQL：执行时间最长、资源消耗最多的SQL语句
  6. 会话分析：不同会话的活动状态和等待事件，更多学习教程公众号风哥教程itpux_com
  7. 时间分布：性能问题的时间分布情况
  8. 资源使用：CPU、内存、I/O等资源的使用情况

了解ASH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 ASH报告分析方法

ASH报告的分析方法：

  1. 等待事件分析：找出数据库的主要等待事件，确定性能瓶颈
  2. SQL语句分析：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. 会话分析：分析不同会话的活动状态，找出异常会话
  4. 时间分布分析：分析性能问题的时间分布，确定问题发生的时间段
  5. 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

通过综合分析ASH报告的各个部分，可以全面了解数据库的实时性能状况，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 ASH报告生成实战

ASH报告生成的实战案例：，from DB视频:www.itpux.com


# 创建ASH报告生成脚本
cat > /kingbase/scripts/generate_ash_report.sh << 'EOF'
#!/bin/bash
# generate_ash_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
# 设置时间范围（最近1小时）
END_TIME=$(date +”%Y-%m-%d %H:%M:%S”)
BEGIN_TIME=$(date -d “1 hour ago” +”%Y-%m-%d %H:%M:%S”)
echo “生成ASH报告，时间范围：${BEGIN_TIME} – ${END_TIME}”
# 生成ASH报告
psql -U fgedu -d fgedudb -c ”
SELECT dbms_workload_repository.create_ash_report(
start_time => to_timestamp(‘${BEGIN_TIME}’, ‘YYYY-MM-DD HH24:MI:SS’),
end_time => to_timestamp(‘${END_TIME}’, ‘YYYY-MM-DD HH24:MI:SS’),
report_type => ‘HTML’
) INTO :report FROM dual;
COPY (SELECT :report) TO ‘/kingbase/reports/ash_report_$(date +”%Y%m%d%H%M%S”).html’;
”
echo “ASH报告已生成：/kingbase/reports/ash_report_$(date +”%Y%m%d%H%M%S”).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ASH报告生成脚本
chmod +x /kingbase/scripts/generate_ash_report.sh
/kingbase/scripts/generate_ash_report.sh


生成ASH报告，时间范围：2024-01-01 09:00:00 – 2024-01-01 10:00:00
ASH报告已生成：/kingbase/reports/ash_report_20240101100000.html

4.2 ASH报告解读实战

ASH报告解读的实战案例：

以下是ASH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：平均活动会话数为50，最高活动会话数为100。
  • 等待事件分析：主要等待事件是”db file sequential read”（占比40%）和”latch free”（占比20%）。
  • 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。
  • 会话分析：有10个会话处于”db file sequential read”等待状态。
  • 时间分布：性能问题主要发生在09:30-09:45时间段。

4.3 ASH报告性能优化实战

基于ASH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latch free等待事件，调整参数
ALTER SYSTEM SET shared_buffers = ‘8GB’;
ALTER SYSTEM SET work_mem = ’16MB’;
SELECT pg_reload_conf();


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


# 生成优化后的ASH报告
/kingbase/scripts/generate_ash_report.sh


生成ASH报告，时间范围：2024-01-01 10:00:00 – 2024-01-01 11:00:00
ASH报告已生成：/kingbase/reports/ash_report_20240101110000.html

风哥提示：ASH报告是实时性能分析的重要工具，通过分析ASH报告可以及时发现和解决性能问题。

Part05-风哥经验总结与分享

5.1 ASH报告使用最佳实践

  • 实时监控：定期生成ASH报告，实时监控数据库的性能状态。
  • 重点分析：重点分析等待事件和Top SQL，找出性能瓶颈。
  • 时间分布分析：分析性能问题的时间分布，确定问题发生的时间段。
  • 对比分析：对比不同时间段的ASH报告，了解性能变化趋势。
  • 结合其他工具：结合AWR报告、SQLtrace等工具，全面分析性能问题。

5.2 常见问题与解决方案

问题 原因 解决方案
ASH报告数据不完整 ASH缓冲区大小不足，或采样间隔过长 调整ASH缓冲区大小和采样间隔
ASH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
ASH数据占用过多内存 ASH缓冲区大小设置过大 调整ASH缓冲区大小，平衡内存使用和数据完整性
ASH报告未捕获到性能问题 问题发生时间短，或采样间隔不合适 调整采样间隔，或在问题发生时立即生成ASH报告

5.3 性能调优建议

  • 针对OLTP系统：重点关注高频执行的SQL语句和锁等待事件。
  • 针对OLAP系统：重点关注复杂查询的执行计划和I/O等待事件。
  • 混合工作负载：根据不同类型的工作负载，采取不同的优化策略。
  • 实时调优：利用ASH报告的实时性，及时发现和解决性能问题。
  • 持续监控：建立定期的ASH报告分析机制，持续监控数据库性能。

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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