一. Statspack 安装
statspack 是Oracle 9i 之前使用的一个数据库收集工具。 通过该工具的分析可以清楚的看到数据库的信息。 statspack 的安装过程如下：
1. 安装statspack.
在oracle_home/rdmbs/admin/目录下运行：
SQL>@spcreate.sql
若创建失败则在同一目录下运行： @spdrop.sql
2. 测试:
SQL>execute statspack.snap
PL/SQL procedure successfully completed.
SQL>execute statspack.snap
PL/SQL procedure successfully completed.
SQL>@spreport.sql
exec statspack.snap; -- 进行信息收集统计，每次运行都将产生一个快照号，获得快照号，必须要有两个以上的快照，才能生成报表
查选快照信息：
SQL>select SNAP_ID, SNAP_TIME from STATS$SNAPSHOT;
获取statspack 报告：
@spreport.sql -- 输入需要查看的开始快照号与结束快照号
其他相关脚本:
spauto.sql： 利用dbms_job提交一个作业，自动的进行STATPACK的信息收集统计
sppurge.sql ：清除一段范围内的统计信息，需要提供开始快照与结束快照号
sptrunc.sql ： 清除(truncate)所有统计信息
二. 查看Statspack 生成源代码
在oracle 9i里面，我们可以通过查看statspack 生成脚本来帮助我们理解report，但是10g的AWR是通过dbms_workload_repository 包来实现AWR的。包把代码都封装了起来，我们无法查看。
statspack的生成脚本位置：$ORACLE_HOME/rdbms/admin/sprepins.sql
代码很长，不过看懂了，能帮助我们理解statspack中各个数据的意义。
三. statspack report 分析
3.1 调整的先后次序
1. Tune the design. -- Application designers
2. Tune the application. -- Application developers
3. Tune memory.
4. Tune I/O.
5. Tune contention.
6. Tune the operating system.
3.2 Statspack分析报告详解
statspack 输出结果中必须查看的十项内容
1、负载间档(Load profile)
2、实例效率点击率(Instance efficiency hit ratios)
3、首要的5个等待事件(Top 5 wait events)
4、等待事件(Wait events)
5、闩锁等待
6、首要的SQL(Top sql)
7、实例活动(Instance activity)
8、文件I/O(File I/O)
9、内存分配(Memory allocation)
10、缓冲区等待(Buffer waits
3.2.1.报表头信息
数据库实例相关信息，包括数据库名称、ID、版本号及主机等信息。
STATSPACK report for
DB Name DB Id Instance Inst Num Release Cluster Host
BLISSDB 4196236801 blissdb 1 9.2.0.4.0 NO BLISS
Snap Id Snap Time Sessions Curs/Sess Comment
Begin Snap: 4 23-6月 -05 17:43:32 10 3.3
End Snap: 5 23-6月 -05 18:01:32 12 6.1
Elapsed: 18.00 (mins)
Cache Sizes (end)
Buffer Cache: 24M Std Block Size: 8K
Shared Pool Size: 48M Log Buffer: 512K
3.2.2.负载间档
该部分提供每秒和每个事物的统计信息，是监控系统吞吐量和负载变化的重要部分。
Load Profile
~~~~~~~~~~~~
Per Second Per Transaction
Redo size: 431,200.16 18,627,847.04z
Logical reads: 4,150.76 179,312.72
Block changes: 2,252.52 97,309.00
Physical reads: 23.93 1,033.56
Physical writes: 68.08 2,941.04
User calls: 0.96 41.36
Parses: 1.12 48.44
Hard parses: 0.04 1.92
Sorts: 0.77 33.28
Logons: 0.00 0.20
Executes: 2.36 102.12
Transactions: 0.02
其中参数说明：
Redo size：每秒产生的重做日志大小(单位字节)，可标志数据变更频率, 数据库任务的繁重与否。本例中平均每秒产生了430K左右的重做，每个事务品均产生了18M的重做。
Logical reads：平次每秒产生的逻辑读，单位是block。
block changes：每秒block变化数量，数据库事物带来改变的块数量。
Physical reads：平均每秒数据库从磁盘读取的block数。
Logical reads和Physical reads比较：大约有0.55%的逻辑读导致了物理I/O，平均每个事务执行了大约18万个逻辑读，在这个例子中，有一些大的事务被执行，因此很高的读取数目是可以接受的。
Physical writes：平均每秒数据库写磁盘的block数。
User calls：每秒用户call次数。
Parses和Hard parses：每秒大约1.12个解析，其中有4%为硬解析，系统每25秒分析一些SQL，都还不错。对于优化好的系统，运行了好几天后，这一列应该达到0，所有的sql在一段时间后都应该在共享池中。
Sorts：每秒产生的排序次数。
Executes：每秒执行次数。
Transactions：每秒产生的事务数，反映数据库任务繁重与否。
% Blocks changed per Read: 54.27 Recursive Call %: 86.94
Rollback per transaction %: 12.00 Rows per Sort: 32.59
参数说明：
% Blocks changed per Read：说明46%的逻辑读是用于那些只读的而不是可修改的块，该系统只更新54%的块。
Rollback per transaction %：事务回滚的百分比。计算公式为：Round(User rollbacks / (user commits + user rollbacks) ,4)* 100%。本例中每8.33个事务导致一个回滚。如果回滚率过高，可能说明数据库经历了太多的无效操作。过多的回滚可能还会带来Undo Block的竞争。
3.2.3.实例命中率
该部分可以提前找出ORACLE潜在将要发生的性能问题，很重要。
Instance Efficiency Percentages (Target 100%)
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Buffer Nowait %: 100.00 Redo NoWait %: 100.00
Buffer Hit %: 99.42 In-memory Sort %: 100.00
Library Hit %: 98.11 Soft Parse %: 96.04
Execute to Parse %: 52.57 Latch Hit %: 100.00
Parse CPU to Parse Elapsd %: 11.40 % Non-Parse CPU: 99.55
参数说明：
Buffer Nowait %：在缓冲区中获取Buffer的未等待比率，Buffer Nowait<99%说明，有可能是有热块(查找x$bh的 tch和v$latch_children的cache buffers chains)。
Redo NoWait %：在Redo缓冲区获取Buffer的未等待比率。
Buffer Hit %：数据块在数据缓冲区中的命中率，通常应在90%以上，否则，小于95%，需要调整重要的参数，小于90%可能是要加db_cache_size，但是大量的非选择的索引也会造成该值很高（大量的db file sequential read）。如果一个经常访问的列上的索引被删除，可能会造成buffer hit 显著下降。如果增加了索引，但是它影响了ORACLE正确的选择表连接时的驱动顺序，那么可能会导致buffer hit 显著增高。如果命中率变化幅度很大，说明需要改变SQL模式。
In-memory Sort %：在内存中的排序率。
Library Hit %：主要代表sql在共享区的命中率，通常在95%以上，否则需要要考虑加大共享池，绑定变量，修改cursor_sharing等参数。
Soft Parse %：近似看作sql在共享区的命中率，小于<95%,需要考虑到绑定，如果低于80%，那么就可能sql基本没有被重用。
Execute to Parse %：一个语句执行和分析了多少次的度量。在一个分析，然后执行语句，且再也不在同一个会话中执行它的系统中，这个比值为0。
计算公式为：Execute to Parse =100 * (1 - Parses/Executions)。所以如果系统Parses > Executions，就可能出现该比率小于0的情况。本例中，对于每个分析来说大约执行了2.1次。该值<0通常说明shared pool设置或效率存在问题，造成反复解析，reparse可能较严重,或者可是同snapshot有关，如果该值为负值或者极低，通常说明数据库性能存在问题。
Latch Hit %：要确保>99%，否则存在严重的性能问题，比如绑定等会影响该参数。
Parse CPU to Parse Elapsd %：计算公式为：Parse CPU to Parse Elapsd %= 100*(parse time cpu / parse time elapsed)。即：解析实际运行时间/(解析实际运行时间+解析中等待资源时间)。此处为11.4%，非常低，用于解析花费的每个CPU秒花费了大约8.77秒的wall clock时间，这说明花了很多时间等待一个资源。如果该比率为100%，意味着CPU时间等于经过的时间，没有任何等待。
% Non-Parse CPU：计算公式为：% Non-Parse CPU =round(100*1-PARSE_CPU/TOT_CPU),2)。太低表示解析消耗时间过多。与PARSE_CPU相比，如果TOT_CPU很高，这个比值将接近100%，这是很好的，说明计算机执行的大部分工作是执行查询的工作，而不是分析查询的工作。
3.2.4.Shared Pool相关统计数据
Shared Pool Statistics Begin End
------ ------
Memory Usage %: 60.45 62.42
% SQL with executions>1: 81.38 78.64
% Memory for SQL w/exec>1: 70.36 68.02
参数说明：
Memory Usage %：正在使用的共享池的百分率。这个数字应该长时间稳定在75%～90%。如果这个百分率太低，就浪费内存。如果这个百分率太高，会使共享池外部的组件老化，如果SQL语句被再次执行，这将使得SQL语句被硬解析。在一个大小合适的系统中，共享池的使用率将处于75%到略低于90%的范围内。
% SQL with executions>1：这是在共享池中有多少个执行次数大于一次的SQL语句的度量。在一个趋向于循环运行的系统中，必须认真考虑这个数字。在这个循环系统中，在一天中相对于另一部分时间的部分时间里执行了一组不同的SQL语句。在共享池中，在观察期间将有一组未被执行过的SQL语句，这仅仅是因为要执行它们的语句在观察期间没有运行。只有系统连续运行相同的SQL语句组，这个数字才会接近100%。这里显示，在这个共享池中几乎有80%的SQL语句在18分钟的观察窗口中运行次数多于一次。剩下的20%的语句可能已经在那里了--系统只是没有理由去执行它。
% Memory for SQL w/exec>1：这是与不频繁使用的SQL语句相比，频繁使用的SQL语句消耗内存多少的一个度量。这个数字将在总体上与% SQL with executions>1非常接近，除非有某些查询任务消耗的内存没有规律。
在稳定状态下，总体上会看见随着时间的推移大约有75%～85%的共享池被使用。如果Statspack报表的时间窗口足够大到覆盖所有的周期，执行次数大于一次的SQL语句的百分率应该接近于100%。这是一个受观察之间持续时间影响的统计数字。可以期望它随观察之间的时间长度增大而增大。
3.2.5.首要等待事件
常见等待事件说明：
oracle等待事件是衡量oracle运行状况的重要依据及指示，主要有空闲等待事件和非空闲等待事件。
TIMED_STATISTICS：=TRUE，等待事件按等待的时间排序，= FALSE，等待事件按等待的数量排序。
运行statspack期间必须session上设置TIMED_STATISTICS = TRUE。
空闲等待事件是oracle正等待某种工作，在诊断和优化数据库时候，不用过多注意这部分事件，非空闲等待事件专门针对oracle的活动，指数据库任务或应用程序运行过程中发生的等待，这些等待事件是我们在调整数据库应该关注的。
Top 5 Timed Events
~~~~~~~~~~~~~~~~~~ % Total
Event Waits Time (s) Ela Time
-------------------------------------------- ------------ ----------- --------
db file sequential read 22,154 259 62.14
CPU time 49 11.67
log file parallel write 2,439 26 6.30
db file parallel write 400 22 5.32
SQL*Net message from dblink 4,575 15 3.71
-------------------------------------------------------------
这里是比其他任何事件都能使速度减慢的事件。比较影响性能的常见等待事件：
db file scattered read：该事件通常与全表扫描有关。因为全表扫描是被放入内存中进行的进行的，通常情况下它不可能被放入连续的缓冲区中，所以就散布在缓冲区的缓存中。该指数的数量过大说明缺少索引或者限制了索引的使用(也可以调整optimizer_index_cost_adj)。这种情况也可能是正常的，因为执行全表扫描可能比索引扫描效率更高。当系统存在这些等待时，需要通过检查来确定全表扫描是否必需的来调整。如果经常必须进行全表扫描，而且表比较小，把该表存人keep池。如果是大表经常进行全表扫描，那么应该是OLAP系统，而不是OLTP的。
db file sequential read：该事件说明在单个数据块上大量等待，该值过高通常是由于表间连接顺序很糟糕，或者使用了非选择性索引。通过将这种等待与statspack报表中已知其它问题联系起来(如效率不高的sql),通过检查确保索引扫描是必须的，并确保多表连接的连接顺序来调整, DB_CACHE_SIZE可以决定该事件出现的频率。
db file sequential read：该事件说明在单个数据块上大量等待，该值过高通常是由于表间连接顺序很糟糕，或者使用了非选择性索引。通过将这种等待与statspack报表中已知其它问题联系起来（如效率不高的sql），通过检查确保索引扫描是必须的，并确保多表连接的连接顺序来调整，DB_CACHE_SIZE可以决定该事件出现的频率。
buffer busy wait：当缓冲区以一种非共享方式或者如正在被读入到缓冲时，就会出现该等待。该值不应该大于1%，确认是不是由于热点块造成（如果是可以用反转索引，或者用更小块大小）。
latch free：常跟应用没有很好的应用绑定有关。闩锁是底层的队列机制（更加准确的名称应该是互斥机制），用于保护系统全局区（SGA）共享内存结构闩锁用于防止对内存结构的并行访问。如果闩锁不可用，就会记录一次闩锁丢失。绝大多数得闩锁问题都与使用绑定变量失败（库缓存闩锁）、生成重作问题（重执行分配闩锁）、缓存的争用问题(缓存LRU链) 以及缓存的热数据宽块(缓存链)有关。当闩锁丢失率高于0.5%时，需要调整这个问题。
log buffer space：日志缓冲区写的速度快于LGWR写REDOFILE的速度，可以增大日志文件大小，增加日志缓冲区的大小，或者使用更快的磁盘来写数据。
logfile switch：通常是因为归档速度不够快，需要增大重做日志。
log file sync：当一个用户提交或回滚数据时，LGWR将会话得重做操作从日志缓冲区填充到日志文件中，用户的进程必须等待这个填充工作完成。在每次提交时都出现，如果这个等待事件影响到数据库性能，那么就需要修改应用程序的提交频率, 为减少这个等待事件，须一次提交更多记录，或者将重做日志REDO LOG文件访在不同的物理磁盘上。
Wait time: 等待时间包括日志缓冲的写入和发送操作。
更多内容参考：
Oracle 常见的33个等待事件
http://space.itpub.net/28673746/viewspace-757147
3.2.6.数据库用户程序发生的所有等待事件
Wait Events for DB: BLISSDB Instance: blissdb Snaps: 4 -5
-> s - second
-> cs - centisecond - 100th of a second
-> ms - millisecond - 1000th of a second
-> us - microsecond - 1000000th of a second
-> ordered by wait time desc, waits desc (idle events last)
Avg
Total Wait wait Waits
Event Waits Timeouts Time (s) (ms) /txn
---------------------------- ------------ ---------- ---------- ------ --------
db file sequential read 22,154 0 259 12 886.2
log file parallel write 2,439 2,012 26 11 97.6
db file parallel write 400 0 22 55 16.0
SQL*Net message from dblink 4,575 0 15 3 183.0
SQL*Net more data from dblin 64,490 0 13 0 2,579.6
control file parallel write 416 0 5 13 16.6
db file scattered read 456 0 5 11 18.2
write complete waits 9 0 5 568 0.4
control file sequential read 370 0 5 13 14.8
log buffer space 126 0 4 34 5.0
free buffer waits 11 1 3 313 0.4
log file switch completion 13 0 2 188 0.5
log file sync 90 0 1 8 3.6
log file sequential read 10 0 0 16 0.4
latch free 17 6 0 8 0.7
direct path read 56 0 0 1 2.2
direct path write 56 0 0 1 2.2
SQL*Net more data to client 173 0 0 0 6.9
SQL*Net message to dblink 4,575 0 0 0 183.0
LGWR wait for redo copy 8 0 0 1 0.3
log file single write 10 0 0 1 0.4
db file single write 5 0 0 0 0.2
SQL*Net break/reset to clien 5 0 0 0 0.2
async disk IO 15 0 0 0 0.6
SQL*Net message from client 789 0 3,290 4170 31.6
virtual circuit status 36 36 1,082 30069 1.4
wakeup time manager 34 34 1,034 30403 1.4
SQL*Net message to client 791 0 0 0 31.6
SQL*Net more data from clien 30 0 0 0 1.2
-------------------------------------------------------------
3.2.7.数据库后台进程发生的等待事件
Background Wait Events for DB: BLISSDB Instance: blissdb Snaps: 4 -5
-> ordered by wait time desc, waits desc (idle events last)
Avg
Total Wait wait Waits
Event Waits Timeouts Time (s) (ms) /txn
---------------------------- ------------ ---------- ---------- ------ --------
log file parallel write 2,439 2,012 26 11 97.6
db file parallel write 400 0 22 55 16.0
control file parallel write 406 0 5 13 16.2
control file sequential read 258 0 4 16 10.3
db file sequential read 19 0 1 51 0.8
log buffer space 24 0 0 9 1.0
log file sequential read 10 0 0 16 0.4
latch free 14 6 0 9 0.6
db file scattered read 6 0 0 14 0.2
direct path read 56 0 0 1 2.2
direct path write 56 0 0 1 2.2
LGWR wait for redo copy 8 0 0 1 0.3
log file single write 10 0 0 1 0.4
rdbms ipc message 7,339 3,337 3,172 432 293.6
pmon timer 373 373 1,083 2903 14.9
smon timer 3 3 924 ###### 0.1
-------------------------------------------------------------
3.2.8.TOP SQL
调整首要的25个缓冲区读操作和首要的25个磁盘读操作做的查询，将可对系统性能产生5%到5000%的增益。
SQL ordered by Gets for DB: BLISSDB Instance: blissdb Snaps: 4 -5
-> End Buffer Gets Threshold: 10000
-> Note that resources reported for PL/SQL includes the resources used by
all SQL statements called within the PL/SQL code. As individual SQL
statements are also reported, it is possible and valid for the summed
total % to exceed 100
CPU Elapsd
Buffer Gets Executions Gets per Exec %Total Time (s) Time (s) Hash Value
--------------- ------------ -------------- ------ -------- --------- ----------
1,230,745 1 1,230,745.0 27.5 16.39 60.69 1574310682
Module: PL/SQL Developer
insert into city_day_cal select * from rptuser.city_day_cal@db15
1
143,702 1 143,702.0 3.2 1.75 18.66 3978122706
Module: PL/SQL Developer
insert into city_day_cal select * from rptuser.city_day_cal@db15
1 where curtime between to_date(‘200501‘,‘yyyymm‘) and to_date(‘
200502‘,‘yyyymm‘)-1
在报表的这一部分，通过Buffer Gets对SQL语句进行排序，即通过它执行了多少个逻辑I/O来排序。顶端的注释表明一个PL/SQL单元的缓存获得(Buffer Gets)包括被这个代码块执行的所有SQL语句的Buffer Gets。因此将经常在这个列表的顶端看到PL/SQL过程，因为存储过程执行的单独的语句的数目被总计出来。
SQL ordered by Reads for DB: BLISSDB Instance: blissdb Snaps: 4 -5
-> End Disk Reads Threshold: 1000
CPU Elapsd
Physical Reads Executions Reads per Exec %Total Time (s) Time (s) Hash Value
--------------- ------------ -------------- ------ -------- --------- ----------
3,587 1 3,587.0 13.9 0.17 5.13 3342983569
Module: PL/SQL Developer
select min(curtime),max(curtime) from city_day_cal
1,575 1 1,575.0 6.1 1.75 18.66 3978122706
Module: PL/SQL Developer
insert into city_day_cal select * from rptuser.city_day_cal@db15
1 where curtime between to_date(‘200501‘,‘yyyymm‘) and to_date(‘
200502‘,‘yyyymm‘)-1
这部分通过物理读对SQL语句进行排序。这显示引起大部分对这个系统进行读取活动的SQL，即物理I/O。
SQL ordered by Executions for DB: BLISSDB Instance: blissdb Snaps: 4 -5
-> End Executions Threshold: 100
CPU per Elap per
Executions Rows Processed Rows per Exec Exec (s) Exec (s) Hash Value
------------ --------------- ---------------- ----------- ---------- ----------
748 748 1.0 0.00 0.00 3371479671
select t.name, (select owner_instance from sys.aq$_queue_table_
affinities where table_objno = t.objno) from system.aq$_queue
_tables t where t.name = :1 and t.schema = :2 for update skip lo
cked
442 1,142 2.6 0.00 0.00 1749333492
select position#,sequence#,level#,argument,type#,charsetid,chars
etform,properties,nvl(length, 0), nvl(precision#, 0),nvl(scale,
0),nvl(radix, 0), type_owner,type_name,type_subname,type_linknam
e,pls_type from argument$ where obj#=:1 and procedure#=:2 order
by sequence# desc
这部分告诉我们在这段时间中执行最多的SQL语句。为了隔离某些频繁执行的查询，以观察是否有某些更改逻辑的方法以避免必须如此频繁的执行这些查询，这可能是很有用的。或许一个查询正在一个循环的内部执行，而且它可能在循环的外部执行一次，可以设计简单的算法更改以减少必须执行这个查询的次数。即使它运行的飞快，任何被执行几百万次的操作都将开始耗尽大量的时间。
3.2.9.实例活动
Instance Activity Stats for DB: BLISSDB Instance: blissdb Snaps: 4 -5
Statistic Total per Second per Trans
CPU used by this session 4,870 4.5 194.8
CPU used when call started 4,870 4.5 194.8
CR blocks created 45 0.0 1.8
DBWR buffers scanned 24,589 22.8 983.6
DBWR checkpoint buffers written 14,013 13.0 560.5
DBWR checkpoints 5 0.0 0.2
……
dirty buffers inspected 38,834 36.0 1,553.4 --脏缓冲的个数
free buffer inspected 40,463 37.5 1,618.5 --如果数量很大,说明缓冲区过小
……
3.2.10.I/O
下面两个报表是面向I/O的。通常，在这里期望在各设备上的读取和写入操作是均匀分布的。要找出什么文件可能非常“热”。一旦DBA了解了如何读取和写入这些数据，他们也许能够通过磁盘间更均匀的分配I/O而得到某些性能提升。
Tablespace IO Stats for DB: BLISSDB Instance: blissdb Snaps: 4 -5
->ordered by IOs (Reads + Writes) desc
Tablespace
Av Av Av Av Buffer Av Buf
Reads Reads/s Rd(ms) Blks/Rd Writes Writes/s Waits Wt(ms)
BLISS_DATA
17,649 16 12.3 1.2 44,134 41 0 0.0
UNDOTBS1
4,484 4 9.6 1.0 29,228 27 0 0.0
SYSTEM
340 0 31.0 1.1 36 0 0 0.0
File IO Stats for DB: BLISSDB Instance: blissdb Snaps: 4 -5
->ordered by Tablespace, File
Tablespace Filename
------------------------ ----------------------------------------------------
Av Av Av Av Buffer Av Buf
Reads Reads/s Rd(ms) Blks/Rd Writes Writes/s Waits Wt(ms)
-------------- ------- ------ ------- ------------ -------- ---------- ------
BLISS_DATA D:ORACLEORADATABLISSDBBLISS01.DBF
5,779 5 12.0 1.2 14,454 13 0
D:ORACLEORADATABLISSDBBLISS02.DBF
5,889 5 12.1 1.2 14,772 14 0
D:ORACLEORADATABLISSDBBLISS03.DBF
5,981 6 12.6 1.2 14,908 14 0
3.2.11.缓冲池
Buffer Pool Statistics for DB: BLISSDB Instance: blissdb Snaps: 4 -5
-> Standard block size Pools D: default, K: keep, R: recycle
-> Default Pools for other block sizes: 2k, 4k, 8k, 16k, 32k
Free Write Buffer
Number of Cache Buffer Physical Physical Buffer Complete Busy
P Buffers Hit % Gets Reads Writes Waits Waits Waits
--- ---------- ----- ----------- ----------- ---------- ------- -------- ------
D 3,000 99.4 4,482,816 25,756 73,470 11 9 0
-------------------------------------------------------------
如果我们使用多缓冲池的功能，上面的报表会告诉我们缓冲池引起的使用故障。实际上这只是我们在报表的开头看到的信息的重复。
3.2.12．回滚段活动
Instance Recovery Stats for DB: BLISSDB Instance: blissdb Snaps: 4 -5
-> B: Begin snapshot, E: End snapshot
Targt Estd Log File Log Ckpt Log Ckpt
MTTR MTTR Recovery Actual Target Size Timeout Interval
(s) (s) Estd IOs Redo Blks Redo Blks Redo Blks Redo Blks Redo Blks
B 37 17 169 4012 3453 184320 3453
E 37 32 1385 57132 184320 184320 436361
一般期望活动在各回滚段间(除了SYSTEM回滚段外)均匀分布。在检查报表的这一部分时，报表标题也具有需要记住的最有用信息。尤其是，如果完全使用最佳设置时关于Optmal比Avg Active更大的建议。因为这是与DBA最有关的活动(I/O和回滚段信息)。
来源：http://blog.itpub.net/28673746/viewspace-757339
[转]statspack安装使用 和 report 分析,布布扣,bubuko.com
原文地址：http://www.cnblogs.com/gispf/p/3725385.html
