温馨提示×

温馨提示×

您好,登录后才能下订单哦!

密码登录×
登录注册×
其他方式登录
点击 登录注册 即表示同意《亿速云用户服务条款》

列出oracle dbtime得sql语句

发布时间:2020-08-11 21:45:11 来源:ITPUB博客 阅读:189 作者:abin1703 栏目:关系型数据库
可以根据dbtime 查看数据库得繁忙程度,获取某个快照得awr报告,进行分析


----------------------------------------------------------------------------------------

--
-- File name:   dbtime.sql
-- Purpose:     Find busiest time periods in AWR.
-
-- Author:      Kerry Osborne
--
-- Usage:       This scripts prompts for three values, all of which can be left blank.
--
--              instance_number: set to limit to a single instance in RAC environment
--
--              begin_snap_id: set it you want to limit to a specific range, defaults to 0
--
--              end_snap_id: set it you want to limit to a specific range, defaults to 99999999
--
--
---------------------------------------------------------------------------------------
set lines 155
col dbtime for 999,999.99
col begin_timestamp for a40
select * from (
select begin_snap, end_snap, timestamp begin_timestamp, inst, a/1000000/60 DBtime from
(
select
 e.snap_id end_snap,
 lag(e.snap_id) over (order by e.snap_id) begin_snap,
 lag(s.end_interval_time) over (order by e.snap_id) timestamp,
 s.instance_number inst,
 e.value,
 nvl(value-lag(value) over (order by e.snap_id),0) a
from dba_hist_sys_time_model e, DBA_HIST_SNAPSHOT s
where s.snap_id = e.snap_id
 and e.instance_number = s.instance_number
 and to_char(e.instance_number) like nvl('&instance_number',to_char(e.instance_number))
 and stat_name             = 'DB time'
)
where  begin_snap between nvl('&begin_snap_id',0) and nvl('&end_snap_id',99999999)
and begin_snap=end_snap-1
order by dbtime desc
)
where rownum < 31
/



BEGIN_SNAP   END_SNAP BEGIN_TIMESTAMP                                INST      DBTIME
---------- ---------- ---------------------------------------- ---------- -----------
        99        100 02-MAY-18 04.00.11.163 PM                         1    2,791.85
        80         81 01-MAY-18 09.00.01.121 PM                         1    2,749.62
        66         67 01-MAY-18 07.00.08.007 AM                         1    2,733.33
        67         68 01-MAY-18 08.00.21.814 AM                         1    2,732.78
        57         58 30-APR-18 10.00.06.732 PM                         1    2,728.00
        56         57 30-APR-18 09.00.35.565 PM                         1    2,727.69
        65         66 01-MAY-18 06.00.00.538 AM                         1    2,726.59
        72         73 01-MAY-18 01.00.30.321 PM                         1    2,723.55
       100        101 02-MAY-18 05.00.27.047 PM                         1    1,764.40
        55         56 30-APR-18 08.00.13.544 PM                         1    1,706.66
        59         60 01-MAY-18 12.00.17.902 AM                         1    1,704.93


BEGIN_SNAP   END_SNAP BEGIN_TIMESTAMP                                INST      DBTIME
---------- ---------- ---------------------------------------- ---------- -----------
        64         65 01-MAY-18 05.00.19.310 AM                         1    1,703.53
        83         84 02-MAY-18 12.00.44.286 AM                         1    1,702.55
        85         86 02-MAY-18 02.00.11.423 AM                         1    1,701.95
        69         70 01-MAY-18 10.00.21.811 AM                         1    1,675.91
        77         78 01-MAY-18 06.00.37.335 PM                         1    1,675.91
        71         72 01-MAY-18 12.00.16.844 PM                         1    1,675.83
        52         53 30-APR-18 05.00.02.455 PM                         2    1,109.93
       101        102 02-MAY-18 06.00.39.504 PM                         2    1,088.41
        86         87 02-MAY-18 03.00.24.853 AM                         2    1,049.19
        53         54 30-APR-18 06.00.12.352 PM                         2    1,036.89
        44         45 30-APR-18 09.00.00.954 AM                         2    1,026.10


BEGIN_SNAP   END_SNAP BEGIN_TIMESTAMP                                INST      DBTIME
---------- ---------- ---------------------------------------- ---------- -----------
        51         52 30-APR-18 04.00.25.353 PM                         2    1,017.33
        50         51 30-APR-18 03.00.11.207 PM                         2    1,003.77
        45         46 30-APR-18 10.00.12.054 AM                         2    1,003.51
        47         48 30-APR-18 12.00.02.027 PM                         2    1,002.93
        46         47 30-APR-18 11.00.29.502 AM                         2    1,002.87
        48         49 30-APR-18 01.00.12.856 PM                         2    1,002.62
        49         50 30-APR-18 02.00.10.611 PM                         2    1,002.43
        43         44 30-APR-18 08.00.29.126 AM                         2      880.34
向AI问一下细节

免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。

AI