前者很容易定位。所有的操作系統都可以讓我們查看 CPU 密集型任務。這些任務可以追溯到一個特定用戶，一個特定應用程序模塊。 CPU 密集型模塊一般都是由較差的代碼和/或結構造成，而不是性能差的 SQL。一旦確定模塊，你必須試圖使之更有效率。一個可能的解決方案是將把某些處理移除程序，讓數據庫處理（高明點的 SQL，存儲對象，內聯函數，數組處理等）。
第二個是 I/O 密集型的 SQL 語句。這些語句會導致大量的數據庫 I/O（全表掃描，排序，更新等），并以很高代價運行幾個小時。從 Oracle 7 開始，解決了 SQL 識別問題。通過查詢數據庫共享池區域，我們可以很容易確定大多數 I/O 密集型 SQL 語句。
下面 SQL 語句演示了如何確定 I/O 命中率低于 80%的 SQL 語句。這個命中率是，自從 SQL 語句第一次被解析到共享池，通過所有執行的語句反應整體 I/O。下面可能是最近幾分鐘或幾天的結果：
代碼如下:
sql> SELECT executions,
2 disk_reads,
3 buffer_gets,
4 ROUND((buffer_gets - disk_reads) / buffer_gets, 2) hit_ratio,
5 sql_text
6 FROM v$sqlarea
7 WHERE executions > 0
8 AND buffer_gets > 0
9 AND (buffer_gets - disk_reads) / buffer_gets < 0.80
10 order by 4 desc ;
EXECUTIONS DISK_READS BUFFER_GETS HIT_RATIO SQL_TEXT
---------- ---------- ----------- ---------- -----------------------------------------------------------------------
16 180 369 .51 SELECT SKU,PREPACK_IND,CASE_ID,TRANSFER_QTY,UNIT_COST,UNIT_RETAIL,ROWID
FROM TSF_DETAIL WHERE transfer = :1 order by sku
16 30 63 .52 SELECT TRANSFER,TO_STORE,TO_WH FROM TSFHEAD WHERE TRANSFER = :b1 AND
TRANSFER_STATUS = 'A'
2 3 7 .57 SELECT SKU FROM UPC_EAN WHERE UPC = :b1
12 14 35 .60 SELECT SUBSTR(DESC_UP,1,30),DEPT,SYSTEM_IND FROM DESC_LOOK WHERE
SKU = :b1
14 13 35 .63 SELECT UNIT_COST,UNIT_RETAIL,SUBCLASS FROM WIN_SKUS WHERE SKU = :b1
事實上，我們發現對特定的 SQL，上面的數據有些誤導，其實語句沒有問題。考慮下面 v$sqlarea 輸出：
Executions Disk_Reads Buffer_Gets Hit_Ratio Sql_Text
---------- ---------- ----------- --------- --------------------
2 6 19 0.68 SELECT A.EMP_NO, ...
該語句的命中率很低，但事實上它很有效。因為，SQL 是通過 UNIQUE 索引操作的，物理磁盤讀取的數量幾乎與邏輯讀取一樣。UNIQUE 索引顯著減少了整體的物理和邏輯磁盤 I/O 數量，導致了一個令人誤解的低命中率。
下面例子，命中率很好。但是真的很好嗎？
代碼如下:
Executions Disk_Reads Buffer_Gets Hit_Ratio Sql_Text
---------- ---------- ----------- --------- --------------------
2 3625 178777 0.98 SELECT A.EMP_NO, ...
這個 SQL 語句看上去很有效。但是， 當我們仔細看時，事情就不是那么回事了。命中率并沒有透露出，該語句存在五個表連接，并且每次執行進行了超過 3600 個物理磁盤讀取。這是否太多了？是否有效？若不進一步研究，無法回答這兩個問題。事實上，這個實例中，五個表的中其一個錯誤地執行了全表掃描。通過重新構造 SQL，我們可以減少物理磁盤 I/O 到小于 50，同時，也顯著減少邏輯磁盤 I/O。巧合的是，命中率也下降到不到 70％。
我們首選 V$SQLAREA 查詢是每個語句執行的物理磁盤 I/O 的真實報告。命中率是信息性的，但有時會產生誤導。邏輯 I/O 相關的很少。如果語句執行 1,000,000 個邏輯 I/O，但只用了不到十分之一秒，這就沒人在乎了。這是總的物理 I/O，幾乎消耗了所有的時間，和確定潛在不正確的 SQL。例如：
代碼如下:
sql> SELECT sql_text, executions,
ROUND(disk_reads / executions, 2) reads_per_run,
disk_reads, buffer_gets,
ROUND((buffer_gets - disk_reads)
/ buffer_gets, 2) hit_ratio,
sql_text
FROM v$sqlarea
WHERE executions > 0
AND buffer_gets > 0
AND (buffer_gets - disk_reads) / buffer_gets < 0.80
ORDER by 3 desc ;
前兩個語句會報告更具啟發性的結果：
代碼如下:
Executions Reads_Per_Run Disk_Reads Buffer_Gets Hit_Ratio Sql_Text
---------- ------------- ---------- ----------- --------- ------------
2 3 6 19 0.68 SELECT ...
2 1812.5 3625 178777 0.98 SELECT ...
從視圖 V$SQLAREA 中，我們可以立即隔離所有具有高物理讀取的語句。這些語句可能并不一定低效或寫得不好，但恰恰是它們需要進一步調查或調整。
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