一、 概述
随着信息系统业务需求快速增长，业务系统关联日益复杂，信息系统性能问题逐渐突显，一旦出现信息系统性能问题及不可用问题，将严重影响信息系统的稳定运行及用户体验。
创新互联公司长期为上千客户提供的网站建设服务，团队从业经验10年，关注不同地域、不同群体，并针对不同对象提供差异化的产品和服务；打造开放共赢平台，与合作伙伴共同营造健康的互联网生态环境。为师宗企业提供专业的网站设计、成都做网站，师宗网站改版等技术服务。拥有10多年丰富建站经验和众多成功案例,为您定制开发。
结合运维实践，数据库性能问题是造成信息系统性能下降和非停的重要原因之一，如何进行常态化的数据库性能趋势分析，及时发现数据库性能衰减“病灶”,常态化提升信息系统性能，避免救火式性能优化，成为衡量信息系统管理部门运营能力的重要指标之一。
二、研究目标
使用python语言进行Oracle数据库性能趋势分析。
三、工具介绍
开发语言：python
2.7
数据库：Oracle
11.2.0.4
Web框架：Django
图形展示工具：echart
四、算法介绍
核心算法由运行可靠率、资源竞争率、进程等待率和SQL稳定率四部分组成，如下图所示，本文主要以SQL稳定率为例：
Trend =100-100*sum(( c_time-h_time) /h_time)
说明：
Trend:表示信息系统性能趋势(%)
c_time:前一小时SQL平均执行时间(秒)
h_time: 3个月内SQL平均执行时间(秒)
五、效果展示
(1)、系统性能趋势：
(2)、TOPSQL性能趋势分析
(3)、TOPSQL日性能趋势分析
(4)、TOPSQL月性能趋势分析
六、核心代码
核心代码分为数据采集层、数据转换层、web展示层。
(1)、数据采集层：
-
def get_topsql_info(username,password,ip,port,dbname,c_type,param=0,b_param=0):
-
-
s_top10 = ''
-
-
#s_snap_id = 0
-
-
print oracle_link_target
-
-
-
-
if c_type == 'sql_topsql':
-
-
sql_topsql="
-
-
select round(Elapsed_Time, 2) Elapsed_Time,
-
-
round(cpu_time, 2) cpu_time,
-
-
Executions,
-
-
round(elap_per_exec, 2) elap_per_exec,
-
-
round(total_db_time, 2) total_db_time,
-
-
sql_id,
-
-
substr(nvl(sql_module, ' ** SQL module Not Available ** '), 1, 30) sql_module,
-
-
sql_text
-
-
from (select nvl((sqt.elap / 1000000), to_number(null)) Elapsed_Time,
-
-
nvl((sqt.cput / 1000000), to_number(null)) CPU_Time,
-
-
sqt.exec Executions,
-
-
decode(sqt.exec,
-
-
0,
-
-
to_number(null),
-
-
(sqt.elap / sqt.exec / 1000000)) Elap_per_Exec,
-
-
(100 *
-
-
(sqt.elap /
-
-
(SELECT sum(e.VALUE) - sum(b.value)
-
-
FROM DBA_HIST_SYS_TIME_MODEL e, DBA_HIST_SYS_TIME_MODEL b
-
-
WHERE B.SNAP_ID = "+str(b_param)+"
-
-
AND E.SNAP_ID = "+str(param)+"
-
-
AND B.DBID = (select dbid from v$database)
-
-
AND E.DBID = (select dbid from v$database)
-
-
AND B.INSTANCE_NUMBER =
-
-
(select instance_number from v$instance)
-
-
AND E.INSTANCE_NUMBER =
-
-
(select instance_number from v$instance)
-
-
and e.STAT_NAME = 'DB time'
-
-
and b.stat_name = 'DB time'))) Total_DB_Time,
-
-
sqt.sql_id,
-
-
to_char(decode(sqt.module,
-
-
null,
-
-
null,
-
-
'Module: ' || sqt.module)) SQL_Module,
-
-
nvl(to_char(substr(st.sql_text, 1, 30)),
-
-
' ** SQL Text Not Available ** ') SQL_Text
-
-
from (select sql_id,
-
-
max(module) module,
-
-
sum(elapsed_time_delta) elap,
-
-
sum(cpu_time_delta) cput,
-
-
sum(executions_delta) exec
-
-
from dba_hist_sqlstat
-
-
dba_hist_sqltext st
-
-
where st.sql_id(+) = sqt.sql_id
-
-
order by nvl(sqt.elap, -1) desc, sqt.sql_id)
-
-
where rownum < 100
-
-
"
-
-
elif c_type == 'top10':
-
-
#a list of top10: m_top10
-
-
m_top10=get_hsql_info(t,'top10')
-
-
-
-
#after get top10
-
-
-
-
#end get top10
-
-
for h_sql_id in m_top10:
-
-
l_sql_id = h_sql_id[0]
-
-
s_top10 = s_top10+",'"+l_sql_id+"'"
-
-
s_top10 = s_top10.strip(',')
-
-
sql_hsql_top10="select sql_id,to_char(substr(sql_text,1,2000)) sql_text,length(sql_text) sql_length,command_type from dba_hist_sqltext t where t.sql_id in ("+s_top10+')'
-
-
else:
-
-
cmd=sql_tablespace
-
-
-
-
#print s_top10
-
-
#print log_cmd_i
-
-
-
-
cmd =""
-
-
if c_type == 'sql_topsql':
-
-
cmd=sql_topsql
-
-
elif c_type == 'top10':
-
-
cmd=sql_hsql_top10
-
-
else:
-
-
cmd=sql_tablespace
-
-
#print len(m_top10)
-
-
-
-
print 'before get topsql exe sql: '
-
-
print cmd
-
-
print 'get db shell: '
-
-
conn = cx_Oracle.connect(oracle_link_target)
-
-
cursor = conn.cursor()
-
-
cur = cursor.execute(cmd)
-
-
db_list = cur.fetchall()
-
-
#print 'before return db_list'
-
-
#print db_list
-
-
return db_list
-
-
-
-
cursor.close()
-
-
conn.close()
(2)、数据转换层
-
select row_number() over(partition by ip order by to_number(total_db_time) desc) rn,
-
-
ip,
-
-
db_name,
-
-
sql_id,
-
-
decode(elap_per_exec, '0', 0.01, elap_per_exec) elap_per_exec,
-
-
decode(elap_avg_exec, '0', 0.01, elap_avg_exec) elap_avg_exec,
-
-
decode(sign(decode(elap_avg_exec, '0', 0.01, elap_avg_exec) - decode(elap_per_exec, '0', 0.01, elap_per_exec)),
-
-
1,
-
-
'up',
-
-
-1,
-
-
'down',
-
-
'equ') sql_status,
-
-
round((decode(elap_avg_exec, '0', 0.01, elap_avg_exec) -
-
-
decode(elap_per_exec, '0', 0.01, elap_per_exec)) /
-
-
decode(elap_avg_exec, '0', 0.01, elap_avg_exec),
-
-
2) sql_cont,
-
-
executions,
-
-
total_db_time,
-
-
substr(sql_module, 1, 12) sql_module,
-
-
substr(sql_text, 1, 12) sql_text,
-
-
ch_date
-
-
from (select rownum rn,
-
-
d.ip,
-
-
d.db_name,
-
-
d.sql_id,
-
-
replace(d.elap_per_exec, 'None', 0) elap_per_exec,
-
-
e.elap_avg_exec,
-
-
d.executions,
-
-
d.sql_module,
-
-
d.sql_text,
-
-
d.ch_date,
-
-
d.total_db_time
-
-
from hsql.h_topsql d,
-
-
(select b.ip,
-
-
b.sql_id,
-
-
round(avg(replace(b.elap_per_exec, 'None', 0)),
-
-
2) elap_avg_exec
-
-
from hsql.h_topsql_bak b
-
-
group by b.ip, b.sql_id) e
-
-
where d.sql_id = e.sql_id
-
-
and d.ip = e.ip)));
(3)、web展示层
-
def topsql_line_servlet(request):
-
-
cursor = conn.cursor()
-
-
query = "select ip,
-
-
(select service_name
-
-
from hsql.h_instance h
-
-
where h.ip = b.ip
-
-
and rownum = 1) service_name,
-
-
sql_id,
-
-
executions,
-
-
elap_per_exec,
-
-
to_char(ch_date, 'hh34:mi') sj,
-
-
to_char(ch_date, 'yyyy-mm-dd') rq
-
-
from hsql.h_topsql b
-
-
where ch_date > trunc(sysdate)
-
-
order by sj"
-
-
-
-
print query
-
-
cursor.execute(query)
-
-
resultset = cursor.fetchall()
-
-
cursor.close()
-
-
conn.close()
七、总结
通过Oracle性能趋势分析工具的应用可以进行细粒度的数据库性能管理，及时发现潜在的信息系统性能衰减隐患，通过持续性、常态化的信息系统性能优化，优化信息系统提升，提升用户体验。
网站栏目：使用python进行Oracle数据库性能趋势分析
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