Ubuntu上Oracle数据库性能调优技巧有哪些

Ubuntu上Oracle数据库性能调优技巧

SGA/PGA参数调整：根据系统资源（如16GB物理内存）合理分配SGA（共享全局区）与PGA（进程全局区）大小。例如，设置SGA_TARGET=8G（缓存数据块、共享SQL等）、PGA_AGGREGATE_TARGET=2G（排序、哈希操作内存），可通过ALTER SYSTEM SET sga_target=8G SCOPE=SPFILE;命令修改，重启数据库生效。
启用自动内存管理（AMM）：通过MEMORY_TARGET和MEMORY_MAX_TARGET参数简化内存配置，让Oracle自动分配SGA与PGA内存（如ALTER SYSTEM SET memory_target=10G SCOPE=SPFILE; ALTER SYSTEM SET memory_max_target=20G SCOPE=SPFILE;），适用于需要动态调整内存的场景。
操作系统级内存优化：调整vm.swappiness参数（如设置为10）减少系统使用交换空间的倾向，避免内存不足时频繁换页；使用sync; echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches命令清理文件系统缓存，释放内存供Oracle使用。

创建高效索引：为经常用于WHERE、JOIN、ORDER BY的列创建索引（如CREATE INDEX idx_emp_dept ON employees(department_id);），优先选择高选择性列（如唯一值多的列），避免为低选择性列（如性别）创建索引。
维护索引性能：定期重建碎片化索引（如ALTER INDEX idx_emp_dept REBUILD;），删除未使用或重复的索引（通过DBA_INDEXES视图识别），减少索引维护开销。
使用覆盖索引：创建包含查询所需所有列的索引（如CREATE INDEX idx_emp_name_dept ON employees(name, department_id);），使查询无需访问表数据，直接从索引获取结果，提升查询效率。

使用EXPLAIN PLAN分析执行计划：通过EXPLAIN PLAN FOR SELECT * FROM employees WHERE department_id=30;生成执行计划，再用SELECT * FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY);查看，识别全表扫描、索引未使用等瓶颈。
优化SQL语句：避免使用SELECT *（明确列出所需列，如SELECT name, salary FROM employees），减少不必要的数据读取；使用绑定变量（如SELECT * FROM employees WHERE department_id=:dept_id;）替代硬编码，降低硬解析开销（减少library cache争用）。
应用查询提示：通过提示引导优化器选择更优执行计划（如SELECT /*+ INDEX(emp idx_emp_dept) */ * FROM employees WHERE department_id=30;），强制使用指定索引，适用于优化器误判的场景。

存储设备选择：优先使用SSD或NVMe设备（如Ubuntu服务器配备NVMe SSD），其高IOPS（每秒输入/输出操作数）和低延迟特性可显著提升Oracle数据文件、Redo日志的读写性能。
文件系统与挂载优化：选择适合数据库的文件系统（如Oracle官方推荐的XFS，具备良好的并发写入能力），挂载时添加noatime,nodiratime参数（避免每次读取文件更新访问时间，减少磁盘写入），例如mount -o noatime,nodiratime /dev/sdb1 /u01。
I/O调度器调整：根据存储设备类型选择调度器——NVMe设备推荐none（禁用调度器，发挥NVMe的高并发优势），SATA SSD推荐deadline（平衡吞吐与延迟），可通过echo deadline | sudo tee /sys/block/sdX/queue/scheduler临时修改，永久生效需添加udev规则。
分离I/O路径：将数据文件、Redo日志、归档日志放置在不同的物理磁盘或LVM卷上（如/u01/oradata存数据文件、/u02/redo存Redo日志、/u03/archive存归档日志），避免互相抢占I/O带宽，减少争用。
合理设置Redo日志：创建多个Redo Log Group（≥3组），每组至少两个成员（放置于不同磁盘），增大Redo Log大小（如500MB~1GB），减少日志切换频率（避免频繁写入导致的I/O瓶颈）。

创建分区表：对大表（如SALES表）按范围（如SALE_DATE）、列表（如REGION）或哈希分区，将数据分散到多个分区中，提升查询性能（如查询某时间段数据只需扫描对应分区）。例如，按日期范围分区：CREATE TABLE sales (sale_id NUMBER, sale_date DATE) PARTITION BY RANGE (sale_date) (PARTITION p2023 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2024-01-01', 'YYYY-MM-DD')), PARTITION p2024 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2025-01-01', 'YYYY-MM-DD')));。
维护分区：根据数据增长情况动态添加分区（如ALTER TABLE sales ADD PARTITION p2025 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2026-01-01', 'YYYY-MM-DD'));），删除过期分区（如ALTER TABLE sales DROP PARTITION p2023;），减少分区数量，提升管理效率。

设置表/索引并行度：对大表或频繁查询的对象设置并行度（如ALTER TABLE employees PARALLEL (DEGREE 4);），让Oracle使用多个进程并行处理查询，充分利用多核CPU资源，提升查询速度。
使用并行提示：在SQL语句中添加并行提示（如SELECT /*+ PARALLEL(employees, 4) */ * FROM employees WHERE department_id=30;），强制Oracle以并行方式执行查询，适用于特定SQL的优化。
调整会话并行度：通过ALTER SESSION SET parallel_degree_policy=AUTO;命令开启自动并行度调整，让Oracle根据系统负载动态分配并行进程数。

生成AWR报告：通过@?/rdbms/admin/awrrpt.sql脚本生成自动工作负载存储库（AWR）报告，收集数据库性能数据（如SQL执行时间、I/O等待、CPU使用率），分析整体性能趋势。
生成ADDM报告：通过@?/rdbms/admin/addmrpt.sql脚本生成自动数据库诊断监视器（ADDM）报告，基于AWR数据识别性能瓶颈（如SQL执行慢、锁争用、I/O瓶颈），并提供优化建议。

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