Come ogni amministratore di database sa, molte cose possono influenzare il tempo di esecuzione di uno script di database e le prestazioni. Al fine di mantenere una base di dati in rapida trasformazione, la conservazione delle risorse della CPU e di fornire accessibilità per gli utenti di database, gli amministratori di database di routine di lavoro per ottimizzare i loro scritti, la creazione di file di traccia che registrano diverse funzioni per aiutare adminstrators diagnosticare i problemi di script. Mentre questi file di traccia sono spesso ingombranti e di difficile interpretazione, database di utilità TKPROF Oracle analizza i dati di traccia di file e la presenta in una tabella ordinata. Gli amministratori di database devono ancora comprendere i codici di uscita di TKPROF al fine di interpretare le relazioni.

istruzione

1 Fare riferimento alla tabella di dati primaria per una visione ampia di analisi dell'utilità dello script. La linea "analizzare" fornisce informazioni sul numero di processi utilizzati per trasformare query dell'utente in un'azione, che elenca il numero di chiamate parsing, il tempo trascorso in centesimi di secondo, la capacità del disco utilizzata per eseguire la funzione, quanti dati interroga la funzione prese, e il numero di righe di dati creati dalla query. La linea "eseguire" fornisce informazioni generali sulle risorse utilizzate come database elabora la richiesta, e la linea "fetch" fornisce le stesse informazioni sulle prestazioni della macchina in quanto estrae i dati dal database.

2 Individuare gli elementi del rapporto file di traccia presentata da TKPROF che leggere insolitamente alto. Recuperare i dati è spesso più-intenso processo di analisi e di esecuzione.

3 Esaminare la sintassi di query se i dati indicano un parse lento o CPU-intensive. analisi lento a volte può essere fissato riordinando sintassi di query di funzionare in modo più efficiente e fornendo limitatori più specifici su query.

4 Applicare i dati nel campo eseguire per determinare se la query è troppo ingombrante per il server SQL per elaborare in modo efficiente. Ancora una volta, questo problema può essere risolto tramite query più efficaci, o limitando il numero di query o database ospitati su un singolo server.

5 Esaminare prendere le statistiche di dati per analizzare i processi di estrazione dei dati. Recuperi possono essere razionalizzati di classificare i dati con i gruppi di risultati in termini di dimensioni ascendente, un processo integrato in query e di esecuzione fasi dello script, così come la costruzione di database per ridurre al minimo le dimensioni del database.