SQL诊断

23.2诊断与解决这时候还没有办法确定到底是哪个应用的哪个查询有问题，因为数百个进程的几十台Server连着，我不能去及时地追踪。打算等到10点过后，抽取8/9/10高峰期的整点的Statspack报告出来，跟上星期的这个时间产生的报告对比看看。 Statspack报告对比： report I: Event Waits Time (s) Ela Time ----- ----------- ----- CPU time 2,341 42.60 db file sequential read 387,534 2,255 41.04 global cache cr request 745,170

在SQL并发控制中，解决死锁的方法包括超时策略和等待图算法，通过这些方法可以有效诊断和解除死锁。

本主题将深入探讨 SQL Server 数据库性能优化和故障排除的策略和技巧，涵盖主机、实例和数据库三个层面。 主机性能问题排除 CPU 使用率分析与优化 内存资源瓶颈识别与解决 磁盘 I/O 性能监控与调优 Instance 性能问题排除 SQL Server 配置参数优化 连接数管理与优化 阻塞与死锁问题诊断与解决 数据库性能问题排除 索引优化与查询调优 执行计划分析与优化 数据库设计与数据结构优化

基于数据驱动的造纸过程能耗异常诊断，分析过程数据模式，构建知识库，提升监测与异常诊断能力，指导企业精益运营。

诊断工具与动态性能观察，给人一种良好的印象，希望对你有所帮助。

Statspack 能够记录数据库运行时的各种统计信息，包括等待事件。通过分析 Statspack 报告，可以识别数据库性能瓶颈。 诊断步骤: 识别 Top 5 等待事件: 排除空闲等待事件，关注排名前五的等待事件。 分析 Enqueue 等待: 如果 Top 5 等待事件中出现 Enqueue 等待，则需要进一步分析。 确定 Enqueue 等待资源: 查看 Enqueue 等待的具体资源，例如 ST 表锁。 定位问题 SQL 语句: 分析 Statspack 报告，找到访问 Enqueue 等待资源的 SQL 语句。 通过以上步骤，可以有效地诊断和解决由等待事件引起的数据库性

Statspack 报告的对比挺实用的，尤其是在多实例、大并发环境下定位性能瓶颈时有。23.2 节提到的做法比较靠谱——通过不同时段的Statspack报告横向对比，能看出哪些等待事件在高峰期突然飙升。像db file sequential read和log file sync这种，看着就有 IO 瓶颈的嫌疑，配合CPU time也可以初步判断是不是业务逻辑太重了。蛮推荐搭配动态性能视图来看，比如v$session和v$active_session_history，能看到更实时的数据，效果更好。另外，文末那些相关文章也值得一看，像等待事件的主要等待时间和等待次数，写得还挺细致，适合深入了解每类

详述各诊断事件的具体列表，以便深入分析Oracle内部情况。

3．仿真诊断对话框如果模型在运行过程中遇到错误，将停止仿真，并弹出仿真诊断对话框。通过该对话框，可以了解模型出错的位置和原因，如下图所示。

DB2常见问题 这是我整理的DB2常见问题解决方案汇编。如果您在使用DB2时遇到问题，欢迎查看是否包含相关解答。