为了系统化的梳理 AWR 的知识体系，我们整理了一个系列文章，希望从原理、使用到 AWR 报告的解读，给读者展示全面的 AWR 知识体系，本文是这个系列文章的开篇。
自动负载信息库（Automatic Workload Repository，AWR）是在Oracle 10g中被引入的，缺省地被安装到Oracle10g数据库中，用于收集关于该特定数据库的操作统计信息和其他统计信息。Oracle以固定的时间间隔（默认为每小时一次）为其所有重要统计信息和负载信息执行一次快照，并将这些快照存储在AWR中。这些信息在AWR中保留给定的时间（默认为一周），然后被清除。执行快照的频率及其保持时间都可以自定义，以满足不同环境的独特需要。
AWR的采样间隔及信息保留等信息可以通过dba_hist_wr_control视图查询得到：
AWR的采样工作由后台进程MMON每60分钟执行一次，ASH信息同样会被采样写出到AWR负载库。虽然ASH
buffers被设计为保留1小时的信息，但是很多时候这个内存是不足够的，当ASH buffers写满之后，另外一个后台进程MMNL将会主动将ASH信息写出。由于数据量巨大，把所有的ASH数据写到磁盘上是不可接受的。一般是在写到磁盘的时候过滤这个数据，写出的数据占采样数据的10%，写出时通过direct-path insert完成，尽量减少日志生成，从而最小化数据库性能影响。
通过下图，可以直观地理解ASH与AWR的关系。
ASH与AWR的关系
AWR的行为受到数据库另外一个重要初始化参数STATISTICS_LEVEL的影响，该参数有以下3个可选值。
· BASIC：设置为BASIC时，AWR的统计信息收集和所有自我调整的特性都被关闭。
· TYPICAL：设置为TYPICAL时，数据库收集部分统计信息，这些信息为典型的数据库监控需要，是数据库的缺省设置。
· ALL：所有可能的统计信息都被收集。
AWR的采样设置可以通过Oracle 10g新增加的一个系统包dbms_workload_repository来完成，这个Package中的过程MODIFY_SNAPSHOT_SETTINGS可以用于修改AWR的缺省采样设置：PROCEDURE MODIFY_SNAPSHOT_SETTINGS
ASH信息的写出比例受一个隐含参数控制：
写出到AWR负载库的ASH信息记录在AWR的基础表wrh$active_session_hist中，wrh$active_session_hist是一个分区表，Oracle会自动进行数据清理。
wrh$active_session_hist记录的这些历史信息可以通过dba_hist_active_sess_history视图进行聚合查询，通过简化后的下图来看一下Oracle以session为起点的一系列用以追踪和诊断的数据库对象。
一系列用以追踪和诊断的数据库对象
简单总结一下：
· V$SESSION代表数据库活动的开始，是为源起；
· V$SESSION_WAIT视图用以实时记录活动session的等待情况，是当前信息；
· V$SESSION_WAIT_HISTORY是对V$SESSION_WAIT的简单增强，记录活动SESSION的最近10次等待；
· V$ACTIVE_SESSION_HISTORY是ASH的核心，用以记录活动session的历史等待信息，每秒采样一次，这部分内容记录在内存中，期望值是记录一个小时的内容；
· WRH$_ACTIVE_SESSION_HISTORY是V$ACTIVE_SESSION_HISTORY在AWR的存储地，V$ACTIVE_SESSION_HISTORY中记录的信息会被定期（每小时一次）的刷新到负载库中，并缺省保留一个星期用于分析。
· DBA_HIST_ACTIVE_SESS_HISTORY视图是WRH$_ACTIVE_SESSION_HISTORY视图和其他几个视图的联合展现，通常通过这个视图进行历史数据的访问。
可以看到，关于session信息的记录，Oracle从不同的粒度进行了增强，目的只有一个，那就是全面真实地记录、监控和反映数据库的运行状况。
AWR记录的信息还远不止于此，通过系统的自动采样，AWR可以收集数据库运行的各方面统计信息及等待等重要数据，提供给数据库诊断分析使用。当然AWR的信息需要独立存储，在Oracle 10g中，新增的SYSAUX表空间是这类信息的存储地：
在Oracle 10g之前的版本中，类似的功能是由Statspack实现，但是Statspack需要由用户自行安装调度，并且其收集的信息十分有限。我们一直提到的session历史信息Statspack就是无法提供的。AWR大大强化了这部分信息，由于AWR收集的信息十分完备，所以经常被称为“数据库的数据仓库”。
AWR信息的修改
缺省的，数据库每小时采样一次AWR数据，保留7天，这些定义是可以被修改的。DBA可以通过DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY包来控制AWR的行为。
通过如下执行可以手工创建AWR采样点，在进行测试时，在测试前后进行手工采样可以帮助我们获得完善的测试性能数据：
创建的采样点，可以通过DBA_HIST_SNAPSHOT视图来查询。
除了手工创建采样点之外，数据库也允许我们手工删除采样点，这可以通过DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY 包中的DROP_SNAPSHOT_RANGE过程来实现，该过程需要一个采样范围输入，然后删除指定范围内的AWR采样信息：
通过MODIFY_SNAPSHOT_SETTINGS 过程，还可以调整包括快照采样频率、快照保存时间、以及捕获的SQL 数量等信息。MODIFY_SNAPSHOT_SETTINGS 主要包含三个输入参数：
PROCEDURE MODIFY_SNAPSHOT_SETTINGS
其含义分别如下：
· Interval：设置快照的收集频率，以分钟为单位，最小值为10 分钟，最大值为1 年。如果设置该参数值为0，就表示禁用AWR 特性。
· Topnsql：有两种方式指定该参数，如果给定值为NUMBER，则其含义为收集比较占用资源的SQL 数量，最小值为30，最大不超过，这个设置会覆盖系统的statistics/flush 级别设置；如果这个参数设置为VARCHAR2，则允许的定义有： DEFAULT, MAXIMUM, N，这里的N同样指采样的Top SQL数量，DEFAULT参数受statistics level 影响，在TYPICAL设置下，采样Top 30，在ALL设置下采样Top 100 ，如果定义MAXIMUM 将引起系统采样和捕获所有的SQL。
如，修改采样间隔：
同时修改采样间隔为30分钟，保留周期15天（时间以分钟计算）：
AWR报告的生成
根据AWR记录的数据，我们可以通过报告来展现这些信息。报告可以通过运行脚本生成类似statspack report的AWR报告，也可以通过Package直接输出。
脚本位于$ORACLE_HOME/rdbms/admin/awrrpt.sql，报表可以通过两种形式输出：TEXT和HTML。用脚本生成AWR报告的过程与生成Statspack报告非常类似，需要以sys用户执行这个脚本，执行过程需要选择报表类型、天数（用来决定显示那几天内的snapshot）、begin_snap、end_snap以及报表名称等5个参数。
如果不想手工输入参数，可以修改$ORACLE_HOME/rdbms/admin/awrrpti.sql文件，把需要用到的5个变量设置好，在执行过程中就不必再输入了，修改过的awrrpti.sql脚本可以用于自动生成报表。
以下是一个报告生成的简单示范过程，首先Oracle会要求我们指定报告类型：
定义文件格式之后，数据库会要求输入报告包含采样的时间段：
如果定义为2天之内，则2天之内的采样都会被列出供用户选择：
完成类似问题的回答后，报告生成。
awrrpt.sql脚本实际上是调用DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY包来生成报表，这个包中主要有两个函数用于生成报表：
DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.AWR_REPORT_TEXT用于生成TEXT格式报表；
DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.AWR_REPORT_HTML用于生成HTML格式报表。
例如，以下命令将和之前的定义等价：
AWR比较报告的生成
除了常规的AWR报告，Oracle还支持生成AWR比较报告，该报告可以对两个时段进行比较，生成详细的对比报告，提供比较分析，非常有助于问题的发现和解决。
生成对比报告，可以调用$ORACLE_HOME/rdbms/admin/awrddrpt.sql脚本实现，在OEM中可以更直观的看到这个过程，下图在操作中选择“比较时段”：
图：选择比较时段，生成比较报告
按照提示操作，选择两个时段，即可生成一个比较报告：
图：比较报告的两个时段
生成的比较报告可以清晰的看到不同日期数据库的性能对比，以下报告显示，第一个时段DB Time为43.8分钟，第二个时段数据库的DB Time高达885.31分钟，同样是一个小时，数据库的性能存在巨大的差异：
在负载概要部分，更详细的对比显示，两个时段的Logical Reads有显著的不同，进一步分析SQL列表，就可以找到引起过高逻辑读的SQL语句：
在数据库性能调整前后，生成对比报告，是显示调整效果的最佳手段之一。
Baseline - 基线
在创建数据库比较报告时，通常选择两个时段的采样进行比较，而如果我们能够创建基于正常运行的数据库快照，在发生性能问题时，就可以将异常与正常情况进行比较，获得差异对比信息。基线-BaseLine说的就是这个含义。
创建Baseline 时，需要指定一个采样范围，指点范围中的快照会被保存下来，不会因为过期而被删除，创建Baseline 可以使用CREATE_BASELINE 过程，执行该过程时分别指定开始和结束的snap_id，然后为该baseline 定义一个名称即可，例如：
使用DROP_BASELINE 过程删除Baseline信息，删除时可以通过cascade 参数选择是否将其关联的Snapshots 级联进行删除，下例选择了级联删除，例如：
有了基线之后，AWR报告之间的对比就会更加明确和有效。
AWR报告的分析
报告和Statspack的报告极为类似，不过Oracle 10g增加了很多新的内容，我们对新的内容进行一点简单介绍。
首先报告在Top 5 Timed Events后面增加了时间模型部分，根据前面对Statspack的分析可以知道，实际上等待时间也是依据时间模型来建立的，在Oracle 10g中，时间模型被独立出来并进一步细化：
等待事件通过分类之后，可以被快速汇总，从而显示数据库瓶颈消耗在哪一类资源上：
对于这个数据库，显然主要的等待都消耗在IO上，那么调整SQL、优化IO实际上应该是优化这个系统的主要目标。
更进一步地，Oracle将操作系统的统计信息也收集计算进来，这部分信息非常重要（以前的Statspack中是不包含这部分信息的），包括了CPU的繁忙程度、IO等待情况、内存总量、CPU数量等信息，这些信息对于评价数据库的并发性能、事务处理能力等都非常重要：
在AWR报告的SQL部分，则增加了SQL ordered by Elapsed Time和SQL ordered by CPU Time部分，通过这两部分内容，Oracle将最耗时的SQL抓取了出来，那么现在AWR对SQL的采样已经包括了一下内容。
· SQL ordered by CPU Time
· SQL ordered by Elapsed Time
· SQL ordered by Executions
· SQL ordered by Gets
· SQL ordered by Parse Calls
· SQL ordered by Reads
· SQL ordered by Sharable Memory
· SQL ordered by Version Count
可以说在Oracle 10g中，Oracle对SQL的采样已经相当完备了。从Oracle 11gR2开始，在SQL采样部分还包括了SQL ordered by User I/O Wait Time和SQL ordered by Physical Reads (UnOptimized)部分，对I/O资源的使用做出了进一步的评估，从SQL ordered by User I/O Wait Time部分我们可以清晰的看到哪些SQL消耗了更高的I/O等待，对于协助诊断分析数据库具有极大的参考意义。
下图是这一新增量度的范例：
更为有趣的是，如果我们将Oracle 10g的AWR数据导入到Oracle 11gR2中，就能够在生成AWR报告中利用这一新特性。
通过EM生成AWR报告
通过Oracle 10g基于Web方式的强大EM功能，我们可以很容易地进行AWR报告的创建查看以及分析等操作。
如下图所示，在EM管理选项中有一项称为“自动工作量资料档案库”，这就是配置和管理AWR信息的地方。
EM管理选项
单击该链接，可以进入编辑管理页面，如图10-11所示，在这里可以根据需要调整快照的保留时间和收集间隔等信息。
自动工作量资料档案库编辑页面
如果要查看和管理快照，可以单击快照具体数值中的链接，进入详细页面，该详细页面会列出系统中记录的采样点，首先选择一个快照作为AWR报告的起始点，然后在下拉菜单中选择“查看报告”，单击“开始”按钮，如下图所示。
查看报告
下一步进入选择结束采样点页面，如下图所示。
选择结束快照
单击“确定”按钮，数据库即开始生成AWR报告，如下图所示。
正在创建报告
此后生成的报告和通过脚本生成的报告内容是一致的，不过是通过Web形式展现出来（当然也可以转存为本地HTML格式的报告），如下图所示。
生成的AWR报告
AWR数据的导出导入
在进行采样数据分析时，经常涉及到跨数据库的迁移，对于Statspack的采样数据，可以通过spuexp.sql脚本，按照用户模式进行导出。
awrextr.sql 脚本用于导出；awrload.sql 用户AWR数据的加载；而加载后的数据可以通过awrddrpi.sql来生成报告。也是非常方便高效的。
查看这两个脚本，可以看到其中主要调用了dbms_swrf_internal 包来完成数据的卸载和加载工作。
awrextr.sql的核心内容如下：
dbms_swrf_internal.awr_extract过程通过指定相关参数（包括导出文件名、Directory路径名、开始snapid、结束的snapid，dbid）来实现数据转储。
awrload.sql的核心内容如下：
这个脚本通过dbms_swrf_internal.awr_load过程向数据库加载数据，其中需要定义一个临时的Schema名称，加载完成之后，再通过dbms_swrf_internal.move_to_awr将数据从临时Schema转移到正式Schema中。
了解这两个脚本的核心内容之后，其使用就一目了然了。
awrextr.sql 脚本非常易用，以下是一个测试输出：
执行的说明注释部分：
列举快照信息：
定义需要导出的快照范围：
定义DataPUMP需要的路径：
定义导出文件的名称：
完成所有条件定义之后，AWR开始Extract数据，抽取数据的实质是通过一个Query条件来限制访问的数据：
完成数据抽取后，我们就可以获得一个转储的导出文件。比如将生产库的采样数据导入测试库，就可以比较两者或多者之间的性能差异或变化，是非常有效的采样数据利用手段。
将导出文件转移到目标数据库或性能分析数据库，可以通过执行awrload.sql导入到数据库中。在导入之前，首先创建一个目录指向包含导出文件的路径，如：
然后调用awrload.sql脚本执行导入：
然后需要导入的文件名称，注意输入文件名不需要包含后缀，否则会报错：
然后有一个关键步骤是创建一个中间转换Schema，缺省的名称是AWR_STAGE，这个选择缺省即可，转换完成之后会自动删除：
在选择了缺省表空间及临时表空间之后，创建用户和导入的进程自动开始：
导入的基本原则是和原来的数据不产生冲突，所以大量的判断子句被加入进来：
最后Oracle通过INSERT APPEND的方式向SYS对象追加数据，然后删除临时用户，完成导入工作：
注意：以上这个过程在Oracle 10.2.0.4及10.2.0.5中存在问题，数据导入非常缓慢，几百M的文件导入可能就需要数个小时的时间，在11g中及10.2.0.4之前的版本中不存在这个问题。10g的AWR数据可以导入到11g的数据库中，以下是一个导入范例：
导入的AWR数据，同样可以生成AWR报告，通过调用awrrpti.sql脚本即可，这个脚本会要求输入DBID和实例号，定义导入数据库相应的信息即可生成相应的报告。
对于RAC集群环境，也可以通过调用awrrpti.sql脚本，按照不同的实例号来生成不同实例的AWR报告。
如果希望了解AWR数据的存储和分布情况，可以调用awrinfo.sql来生成关于AWR数据的报告，根据报告里的snap_id分布情况，你可以选择通过手工来删除一定范围的采样数据：
这个操作很快可以完成，如果检查数据字典可以发现，Oracle仅仅修改了对应SNAPSHOT的状态，而并没有真正删除快照（在11gR2最新的版本中，会执行直接删除操作）：
检查DBA_HIST_SNAPSHOT视图可以发现，这个视图的定义是只显示STATUS为0的记录：
如果需要彻底清除某个实例的AWR数据，可以通如下命令指定DBID，则该数据库的所有采样都将被清除：
多数据库实例的对比报告
在RAC环境中，数据库的采样报告包含了两个实例的采样数据，可以通过awrddrpi.sql来生成两个实例的性能对比报告。
当向数据库导入了其他实例的AWR信息之后，也可以使用这个脚本来生成不同实例的对比报告，诸如对生产环境和测试环境的比对，都可以通过类似这样的操作来实现。
AWR报告的实现
AWR的本质是通过定时采样，收集数据库的性能数据，然后通过报表进行直观展现，以下摘录一些生成报表的SQL，可以据此了解一下Oracle AWR的内部展现机制。
在使用awrrpt.sql生成报告时，会调用awrrpti.sql脚本，该脚本的主要部分为：
select output from table(dbms_workload_repository.
&fn_name( :dbid,:inst_num,:bid,:eid,:rpt_options ));
这里的fn_name是根据用户输入的选项来选择调用AWR_REPORT_HTML或AWR_REPORT_TEXT函数。
这里的AWR_REPORT_MAIN是最重要的一个函数：
该函数的主要内容如下，：
接下来数据库就会在主要的过程中调用各种SQL生成报表的各部分内容，如以下就是展现等待事件的查询：
各类SQL不再过多介绍，了解了AWR的展现原理，我们就可以灵活的去分析各种AWR数据，获得更有价值的信息。
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