3.8 AWR Baseline

談到資料庫的效能調教，有一個很重要的觀念，那就是基準點 (Baseline)，任何效能調教都是基於一個 Baseline 上來進行，例如一句 SQL Statement 執行了 5 分鐘，我們並無法斷定這句 SQL 的效能好或是壞，但若是這句 SQL “昨天執行只需 1 分鐘，今天卻執行了 5 分鐘”，那麼就可以很明確的指出，這句SQL 變慢了，而 “昨天執行只需 1 分鐘” 就是 Baseline。對於 AWR 來說也是同樣的道理，我們可以藉由 AWR Report 來觀察資料庫整體的負載、效能，那麼要怎麼從一份 AWR Report 上去評斷這個資料庫是屬於業務的高峰或低峰期 ? 因而就產生出了 AWR Baseline。

在未建立任何 AWR Baseline 之前，系統預設會建立一個 “SYSTEM_MOVING_WINDOW” 做為預設的 Baseline，我們可以從 dba_hist_baseline 來查詢目前資料庫上有哪些 Baseline:

SQL> select dbid,baseline_id,baseline_name,baseline_type,expiration         from dba_hist_baseline;        DBID  BASELINE_ID                           BASELINE_NAME BASELINE_TYPE EXPIRATION ---------- ----------- ----------------------------------- ------------- ---------- 840962220              0                    SYSTEM_MOVING_WINDOW MOVING_WINDOW

SYSTEM_MOVING_WINDOW 表示永遠都是以過去 8 天(預設)的資訊為基礎來當做 Baseline，8 天這個數值是可以更改的，透過 dbms_workload_repository.modifyify_baseline_window_size 來更改，例如將 MOVING_WINDOW 改為 20 天:

begin dbms_workload_repository.modifyify_baseline_window_size( window_size => 20 ); end;

更改時須同步確認 AWR Snapshot 的保留時間是否足夠。

一般來說 Baseline 必須要是固定的，MOVING_WINDOW 所產生的 Baseline 難免有些失真，若是過去 8 天(預設) 當中有某天的系統發生異常，或是系統負載突然暴增，那麼就會影響整個 Baseline 的水平，有失基準，所以比較好的做法是自行建立 AWR Baseline，使用一段系統最穩定的區間來當做基準點。

建立或刪除 AWR Baseline 可以使用 dbms_workload_repository 來進行:

1. 建立 Baseline: begin  dbms_workload_repository.create_baseline(start_snap_id=>337, end_snap_id=>338,baseline_name=>'bs1'); end; 2. 收集 Baseline 統計資訊: begin  dbsnmp.bsln_internal.compute_statistics(2,'ORA11'); end; ## compute_statistics 參數為 (baseline_id,instance_name) 3. 刪除 Baseline: begin  dbms_workload_repository.drop_baseline('BS1') end;

另外也可以透過 Database Control 的介面(伺服器 🡪 AWR 基準) 建立 Baseline:

選擇起始與結束 snapshot 當做基準:

建立完成後排定 Baseline 的統計收集:

建立完新的 Baseline 後可以將它套用在效能頁簽的圖表上:

除此之外， Baseline 也可以與一般的 AWR 區間進行比較報表:

第一個期間選擇 Baseline，第二個期間選擇 Snapshot 區間，然後進行比較:

對於資料庫的管理者或是使用者，都會期望資料庫的效能處於一個良好的狀態，但發現效能異常時，往往都憑 “感覺” 來說 “資料庫是不是變慢了”，卻缺乏有效的數據來診斷效能上的問題，利用 AWR Baseline 這個功能，對於效能的基準點便有了一些參考的數據，依此便可以用來判斷資料庫是否在效能上出了問題。