Analisar a carga do banco de dados por eventos de espera
Se o gráfico Database load (Carga do banco de dados) mostrar um gargalo, você poderá descobrir de onde vem essa carga. Para fazer isso, examine a tabela de principais itens de carga abaixo do gráfico Database load (Carga do banco de dados). Escolha um item específico, como uma consulta SQL ou um usuário, para ver detalhes sobre ele.
A carga de banco de dados agrupada por espera e as principais consultas SQL compõem a visualização padrão do painel do Performance Insights. Em geral, essa combinação fornece os melhores insights sobre problemas de performance. A carga de banco de dados agrupada por espera mostra se há algum gargalo de recursos ou de concorrências no banco de dados. Nesse caso, a guia SQL da tabela Top Load Items (Principais itens de carga) mostra quais consultas estão gerando essa carga.
Seu fluxo de trabalho típico para diagnosticar problemas de performance é o seguinte:
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Analise o gráfico Database load (Carga do banco de dados) e veja se há casos de cargas de banco de dados que estejam ultrapassando a linha Max CPU (Máximo de CPU).
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Se houver, examine o gráfico Database load (Carga do banco de dados) e identifique quais estados de espera são os principais responsáveis por isso.
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Identifique as consultas resumidas que estão gerando a carga examinando quais consultas na guia SQL da tabela Top Load Items (Principais itens de carga) estão contribuindo mais para aqueles estados de espera. Você pode identificar essas consultas na coluna DB Load by Wait (Carga de banco de dados por espera).
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Escolha uma dessas consultas resumidas na guia SQL para expandi-la e exibir as consultas secundárias que a compõem.
Por exemplo, no painel a seguir, as esperas de sincronização de arquivos de log compõem a maior parte da carga de banco de dados. A espera de Todos os grupos de operador de LGWR também é alta. O gráfico Top SQL (SQL principal) exibe o que está provocando as esperas de sincronização de arquivos de log: instruções COMMIT frequentes. Nesse caso, a confirmação com menos frequência reduzirá a carga de banco de dados.
