基于dba_hist_sqlstat查看sql语句的性能历史

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我是靠谱客的博主快乐期待，最近开发中收集的这篇文章主要介绍基于dba_hist_sqlstat查看sql语句的性能历史，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

在生产环境中，如果系统已经稳定，调优的空间就会越来越小，但是不代表没有调优的余地，可能工作的重心就会更加求稳，sql调优就是一项不间断的工作，很多工作还是需要前瞻的，如果等到问题严重的时候再紧急处理，提前的分析这些潜在问题就会让你不会总是心跳加快，两手冒汗。
dba_hist_sqlstat是一个宝库，很多的sql执行统计信息都会在其中，可以基于这个数据字典分析很多的特性，比如查看某条sql语句的性能历史，分析执行计划是否稳定等等，这些功能在分析sql语句的时候是相当实用的，毕竟一个awr报告中的sql问题可能只是一个表象，如果结合历史来看就会分析出更多的因素来。
这个脚本在<>中提到，而且可以通过网站找到相关的脚本内容，如果明白了思路，大家想自己定制一下也不错。
大多数的脚本可以通过链接找到http://kerryosborne.oracle-guy.com/2009/06/oracle-11g-adaptive-cursor-sharing-acs/
分析某一条sql语句的性能历史脚本
set lines 155
col execs for 999,999,999
col avg_etime for 999,999.999
col avg_lio for 999,999,999.9
col begin_interval_time for a30
col node for 99999
break on plan_hash_value on startup_time skip 1
select ss.snap_id, ss.instance_number node, begin_interval_time, sql_id, plan_hash_value,
nvl(executions_delta,0) execs,
(elapsed_time_delta/decode(nvl(executions_delta,0),0,1,executions_delta))/1000000 avg_etime,
(buffer_gets_delta/decode(nvl(buffer_gets_delta,0),0,1,executions_delta)) avg_lio
from DBA_HIST_SQLSTAT S, DBA_HIST_SNAPSHOT SS
where sql_id = nvl(‘&sql_id’,’4dqs2k5tynk61’)
and ss.snap_id = S.snap_id
and ss.instance_number = S.instance_number
and executions_delta > 0
order by 1, 2, 3
/

脚本运行情况如下：
SNAP_ID NODE BEGIN_INTERVAL_TIME SQL_ID PLAN_HASH_VALUE EXECS AVG_ETIME AVG_LIO

 38878
1 31-MAR-15 05.20.06.216 PM
0xtpfz5pj4prb
1880269335
104
5.702
327,280.7
38879
1 31-MAR-15 05.30.06.754 PM
0xtpfz5pj4prb
119
4.926
326,385.0
38880
1 31-MAR-15 05.40.07.622 PM
0xtpfz5pj4prb
125
4.713
328,324.9
38881
1 31-MAR-15 05.50.08.418 PM
0xtpfz5pj4prb
6
6.461
361,164.7
38884
1 31-MAR-15 06.20.09.984 PM
0xtpfz5pj4prb
21
5.324
321,935.6
38885
1 31-MAR-15 06.30.10.720 PM
0xtpfz5pj4prb
107
5.539
325,886.4
38886
1 31-MAR-15 06.40.11.283 PM
0xtpfz5pj4prb
64
5.432
329,591.9
38887
1 31-MAR-15 06.50.11.900 PM
0xtpfz5pj4prb
110
5.397
326,757.1
38888
1 31-MAR-15 07.00.12.457 PM
0xtpfz5pj4prb
103
5.792
329,023.0
38889
1 31-MAR-15 07.10.13.355 PM
0xtpfz5pj4prb
126
4.682
328,220.6
38890
1 31-MAR-15 07.20.13.848 PM
0xtpfz5pj4prb
128
4.601
326,872.7
38891
1 31-MAR-15 07.30.14.326 PM
0xtpfz5pj4prb
1880269355
131
4.508
328,507.7
38892
1 31-MAR-15 07.40.14.905 PM
0xtpfz5pj4prb
129
4.571
326,210.3
38893
1 31-MAR-15 07.50.15.372 PM
0xtpfz5pj4prb
132
4.468
327,796.7
38894
1 31-MAR-15 08.00.15.889 PM
0xtpfz5pj4prb
113
5.176
328,226.4
38895
1 31-MAR-15 08.10.16.442 PM
0xtpfz5pj4prb
63
5.194
332,234.3
38897
1 31-MAR-15 08.30.17.385 PM
0xtpfz5pj4prb
37
6.175
326,039.1
38898
1 31-MAR-15 08.40.17.922 PM
0xtpfz5pj4prb
76
7.755
327,436.6
38899
1 31-MAR-15 08.50.18.469 PM
0xtpfz5pj4prb
113
5.245
327,478.5
38900
1 31-MAR-15 09.00.18.950 PM
0xtpfz5pj4prb
127
4.614
326,215.6
38901
1 31-MAR-15 09.10.19.458 PM
0xtpfz5pj4prb
74
4.316
332,214.9

如果某些指标突然发生了重大的变化，可以通过性能历史很清晰的看到，对于plan_hash_value做了断句处理，如果发生了执行计划的改变，就会很清楚什么时间点有了变动，哪些方面的变化等等。