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さあしゃいそみ
5 years ago
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2 運用ヘルスチェックでトラブルを予防しよう! 今西由人スタッフコンサルタントクラウドテクノロジーコンサルティング統括本部テクニカルアーキテクト本部 DB ソリューション部 2

3 以下の事項は弊社の一般的な製品の方向性に関する概要を説明するものですまた情報提供を唯一の目的とするものでありいかなる契約にも組み込むことはできません以下の事項はマテリアルやコード機能を提供することをコミットメント ( 確約 ) するものではないため購買決定を行う際の判断材料になさらないで下さいオラクル製品に関して記載されている機能の開発リリースおよび時期については弊社の裁量により決定されます 3

4 アジェンダはじめに AWRの概要 DB 全体の傾向分析 SQLを特定した傾向分析 4

5 アジェンダはじめに AWRの概要 DB 全体の分析 SQLを特定した分析 5

はじめに開発運用工程におけるよくある課題 No 課題対策案 1 2 3 本番リリース後のデータ蓄積に伴うレスポンス劣化の障害が発生

性能試験が不十分となっている開発者の SQL コーディングチューニングスキルが低く適切な SQL コーディング

6 はじめに開発運用工程におけるよくある課題 No 課題対策案本番リリース後のデータ蓄積に伴うレスポンス劣化の障害が発生リリース直後は I/O 量が少なかったメモリ内で処理が完結していたテストデータ量種類が本番相当でないなど性能試験が不十分となっている開発者の SQL コーディングチューニングスキルが低く適切な SQL コーディングチューニングが実施されない可能性対策案 1 設計書コーディングレビュー 2 将来の本番データを想定した性能試験長期運用を考慮したロングラン試験 3 運用ヘルスチェック本日の内容 6

7 はじめに運用ヘルスチェックの必要性サービスの安定稼動維持のため問題を未然に検知し対策をとる必要問題の予兆を事前に検知するためにはシステムの状態を把握する性能分析を定期的に行う必要システムのヘルスチェックは人間で例えたところの健康診断 7

はじめに運用ヘルスチェックにおける現状 As Is 作業が担当者に依存しているため収集する情報や加工方法にバラつきが発生し正しい分析ができていないケースがある To- Be DBA による実施または各プロジェクト担当者にナレッジやスキルを移管し各プロジェクトにおける正しい観点での分析プロジェクト

8 はじめに運用ヘルスチェックにおける現状 As Is 作業が担当者に依存しているため収集する情報や加工方法にバラつきが発生し正しい分析ができていないケースがある To- Be DBA による実施または各プロジェクト担当者にナレッジやスキルを移管し各プロジェクトにおける正しい観点での分析プロジェクトヘルスチェックの作業フロー ( 簡易版 ) プロジェクトヘルスチェックの作業フロー ( 簡易版 ) A B C D 収集加工分析対策収集加工分析対策収集加工実施なし分析対策タスクの流れ収集加工分析対策 D B A 支援 A B C D 収集加工分析対策収集加工分析対策収集加工分析対策収集加工分析対策タスクの流れ 8

9 はじめに本セッションの内容目的データベースの診断情報を利用した運用中システムを対象としたヘルスチェックの観点や手法を実際のプロジェクトの事例を基にご紹介します現在運用されているシステムを対象にヘルスチェックを実施いただきトラブルの未然防止に役立てていただければ幸いです 9

10 はじめに本セッションの内容 (DB 観点における性能ヘルスチェック ) 本日のご紹介範囲 PLAN 計画立案 ( チェック対象項目や期間方法 ) DO 情報取得 ACTION 対処策検討実施 ( インスタンス / SQL チューニング等 ) CHECK 結果確認 ( 特異点やボトルネックの確認 ) 10

11 アジェンダはじめに AWRの概要 DB 全体の分析 SQLを特定した分析 11

サーバプロセス 1 サーバプロセス 2 サーバプロセス 3 バックグラウンドプロセススナップショット 1 スナップショット 2 AWR の分析範囲

12 AWR の概要 AWR(Automatic Workload Repository/ 自動ワークロードリポジトリ ) とは? データベース内部の統計情報を収集管理する機能定期的にSGAからデータベース内部の統計情報を自動で収集しスナップショット間の情報をレポート出力可能サーバプロセス 1 サーバプロセス 2 サーバプロセス 3 バックグラウンドプロセススナップショット 1 スナップショット 2 AWR の分析範囲スナップショット n 時間 AWR レポート AWR の利用には Oracle Database Enterprise Edition の有償オプションである Oracle Diagnostics Pack が必要となります 12

から始まるビューに一部を除きインスタンス起動時からの累積値が格納される xx 月 01 日 15:00 xx

13 AWR の概要取得タイミングは?, 誰が取得できる?, どこに格納される? スナップショットはデフォルトでは 1 時間に一回バックグラウンドプロセスにより自動で取得 DBA 権限を持つユーザーがパッケージ ( DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY ) 実行により手動取得可能 SYSAUX 表領域内の DBA_HIST から始まるビューに一部を除きインスタンス起動時からの累積値が格納される xx 月 01 日 15:00 xx 月 01 日 16:00 xx 月 01 日 17:00 xx 月 01 日 17:xx DBA DBMS_WORKLOAD _REPOSITORY SYSAUX SYSAUX SYSAUX SYSAUX 13

14 AWR の概要なぜ AWR を利用するのか? 特定の期間内のインスタンス全体の状態を把握 Load Profile SQL 実行回数や論理物理読込み回数処理量 Top 10 Foreground Events by Total Wait Time 物理読込みやキャッシュフュージョン等イベントごとの時間処理時間 Memory Dynamic Components バッファキャッシュや共有プールのサイズリソース使用量 SQL ordered by xxx 実行回数や論理物理読込み量 CPU 利用時間の長い SQL 高負荷 SQL 14

インスタンスに接続し以下を実行 SQL> @?/rdbms/admin/awrrpt.

15 AWR の概要 AWR をどのように活用するのか?( 例 1) インスタンスに関する統計レポート出力 SQL * Plus で DB インスタンスに接続し以下を実行 SQL に関する統計レポート出力 SQL * Plus で DB インスタンスに接続し以下を実行 15

16 AWR の概要 AWR をどのように活用するのか?( 例 2) DBA_HIST ビューより情報取得しグラフ化 SELECT 文を発行し csv 形式で出力後 EXCEL に取り込みグラフ化 3,000,000 2,500,000 2,000,000 1,500,000 1,000,000 orcl1 - execute count orcl2 - execute count 500,

17 AWR の概要ご参考 AWR の CSV 出力スクリプト ( 例 1:Load Profile) set termout off set pagesize set linesize set trimspool on set colsep " " select '"' bsn.snap_id '","' to_char(bsn.end_interval_time,'yyyy') '","' 続きは Qiita で AWR から指定した期間の load profile を csv 形式で取得する方法 to_char(bsn.end_interval_time,'mm') '","' to_char(bsn.end_interval_time,'dd') '","' to_char(bsn.end_interval_time,'hh24') '","' esn.snap_id '","' bsn.instance_number '","' 17

AWR の概要ご参考 AWR の CSV 出力スクリプト ( 例 2:Foreground Wait Event) set serveroutput on declare event varchar2(100); waits number; time number; begin for snlp in ( select bsn.snap_id bsid, esn.

18 AWR の概要ご参考 AWR の CSV 出力スクリプト ( 例 2:Foreground Wait Event) set serveroutput on declare event varchar2(100); waits number; time number; begin for snlp in ( select bsn.snap_id bsid, esn.snap_id esid, to_char(bsn.end_interval_time,'yyyy') yyyy, to_char(bsn.end_interval_time,'mm') mm, to_char(bsn.end_interval_time,'dd') dd, to_char(bsn.end_interval_time,'hh24') hh, bsn.instance_number inum from DBA_HIST_SNAPSHOT bsn, DBA_HIST_SNAPSHOT esn where bsn.dbid = esn.dbid and bsn.instance_number = esn.instance_number and bsn.end_interval_time = esn.begin_interval_time and bsn.startup_time = esn.startup_time 続きは Qiita で AWR から指定した期間の待機イベント TOP5 を csv 形式で取得する方法 18

19 AWR の概要ご参考 CSV からスムーズなグラフ作成 DBA_HIST ビューより情報取得しグラフ化ピボットグラフドラッグ & ドロップ凡例横軸縦軸 19

SQL SQL を特定した分析不要 SQLの負荷傾向が特異 SQLのレスポンス要件が厳しい

20 AWR の概要 AWR を活用したヘルスチェックフロー ( 簡易版 ) 本日のご紹介範囲ヘルスチェック開始 DB 全体の傾向分析 SQL の深堀 AWR より以下観点を確認処理量処理時間リソース使用量高負荷 SQL SQL を特定した分析不要 SQLの負荷傾向が特異 SQLのレスポンス要件が厳しい急遽リリースしたSQL 詳細調査不要原因分析対策ヘルスチェック終了 DBA_HIST_SQLSTAT を活用問題解消まで繰り返し 20

21 アジェンダはじめに AWRの概要 DB 全体の分析 SQLを特定した分析 21

DB 全体の分析分析観点 AWR レポートを使用したヘルスチェックは下記の理由から基本的には同一条件で取得した複数期間の比較により実施 AWR レポート単体での評価には H/W 性能や各処理特性を把握していないと難しく傾向分析ができない機能により要件 ( レスポンス時間やリソース使用量 )

22 DB 全体の分析分析観点 AWR レポートを使用したヘルスチェックは下記の理由から基本的には同一条件で取得した複数期間の比較により実施 AWR レポート単体での評価には H/W 性能や各処理特性を把握していないと難しく傾向分析ができない機能により要件 ( レスポンス時間やリソース使用量 ) が異なるため同じ基準での判断ができない DB に対する稼働状況 ( 処理量 ) を把握しつつ処理時間に変化はないかリソースに変化はないか関係性を導き負荷が上昇している SQL はないかという観点で性能の傾向分析を実施 1. 処理量は増えていないか? 2. 処理時間に影響はないか? 3. リソースに影響はないか? 4. 高負荷 SQL はないか? 22

23 1. 処理量は増えていないか? DB 全体の分析分析観点 : 処理量 2. 処理時間に影響はないか? 3. リソースに影響はないか? 4. 高負荷 SQL はないか? 主な傾向分析の指標として Load Profile より以下を確認処理量の指標 SQL の実行回数トランザクション数 REDO 生成量ブロック読み込み量の指標論理読み込みブロック数物理読み込みブロック数傾向に特異点はないか分析例 : 各月ピーク日の物理読込みブロック数推移右肩上がりでの増加傾向はないか時日月年 Physical reads: 23

24 1. 処理量は増えていないか? DB 全体の分析分析観点 : 処理時間 2. 処理時間に影響はないか? 3. リソースに影響はないか? 4. 高負荷 SQL はないか? 主な処理時間の傾向分析の指標として以下を確認処理時間内訳の指標 : 時間モデル統計 AWRの Time Model Statistics から確認可能待機時間の指標 : 待機イベント AWRの Top 10 Foreground Events by Total Wait Time から確認可能グラフ化することで処理量の変化に対する処理時間の変化や傾向変化を容易に把握可能待機時間が長い= ボトルネックとなりやすい 0 分析例 : 各月ピーク日の待機時間推移 log file sync db file sequential read db file scattered read direct path read DB CPU 増加傾向にある待機イベントはないか 24

25 1. 処理量は増えていないか? DB 全体の分析分析観点 : 処理時間 2. 処理時間に影響はないか? 3. リソースに影響はないか? 4. 高負荷 SQL はないか? 待機時間が長い = ボトルネックとなりやすいという考えから待機イベントの確認によりボトルネックの特定が可能待機時間の長いイベント = チューニング効果の大きいイベントチューニング時に手をつけるべきイベント I/O?CPU? N/W?Etc 分析例 : 各月ピーク日の待機時間推移 log file sync db file sequential read db file scattered read direct path read DB CPU 発生起因や関連するリソースは?

26 1. 処理量は増えていないか? DB 全体の分析分析観点 : リソース 2. 処理時間に影響はないか? 3. リソースに影響はないか? 4. 高負荷 SQL はないか? 主なリソースに関する傾向分析の指標として以下を確認 CPU 使用率 : AWR の HOST CPU から確認可能 SGA 使用量 : AWR の SGA breakdown difference から確認可能バッファキャッシュヒット率 AWR の Instance Efficiency Percentages から確認可能ライブラリキャッシュヒット率 AWR の Instance Efficiency Percentages から確認可能 PGA 使用量 : AWR の PGA Aggr Target Stats から確認可能分析例 :SGA 内コンポーネントの推移 large java 傾向に特異点 streams 0 shared はないか分析例 : 割り当てられた PGA 総量 Total

sql ordered by cpu time から確認可能論理読み込み量多いSQL : AWRの sql ordered by gets から確認可能物理読み込み量の多いSQL :

27 1. 処理量は増えていないか? DB 全体の分析分析観点 : 高負荷 SQL 2. 処理時間に影響はないか? 3. リソースに影響はないか? 4. 高負荷 SQL はないか? 主な高負荷 SQL に関する指標として以下を確認処理時間長いSQL : AWRの sql ordered by elapsed time から確認可能 CPU 時間長いSQL : AWRの sql ordered by cpu time から確認可能論理読み込み量多いSQL : AWRの sql ordered by gets から確認可能物理読み込み量の多いSQL : AWRの sql ordered by reads から確認可能物理読込みの待機時間が多い時間帯に物理読込み量の多い SQL はどれだろう DB 処理時間の多い時間帯に長時間実行されている SQL はないだろうか 27

28 DB 全体の分析分析観点まとめ問題の未然検知のため定期的なヘルスチェックによる傾向分析は必要実施タイミング例 : 新規機能の検討タイミングやリリース後落ち着いているシステムの場合は四半期に一度等実施対象日例 : 各月における各業務ピーク日傾向把握や特異点の検知のため複数期間で比較すると容易右図 4 点の相互影響を確認しながら分析 28

29 DB 全体の分析ご参考分析対象 DBA_HIST ビューの例分析内容処理量 (SQL 実行回数や Redo 生成量 ) 処理時間 (db file sequential read 等の待機時間 ) リソース使用量 ( バッファキャッシュや共有プール ) リソース使用量 (PGA サイズ ) 高負荷 SQL DBA_HISTビュー DBA_HIST_SYSSTAT DBA_HIST_SYSTEM_EVENT DBA_HIST_MEM_DYNAMIC_COMP DBA_HIST_PGASTAT DBA_HIST_SQLSTAT 29

30 アジェンダはじめに AWRの概要 DB 全体の分析 SQLを特定した分析 30

31 SQL を特定した分析分析期間をある 2 点のスナップショット間に限定した場合 AWR SQL レポートを用いて分析 SQL と分析期間が細かく限定できている場合に有効実行計画は? SQL の実行回数や読み込み量は? 31

32 SQL を特定した分析分析期間を複数スナップショット間としたい場合 DBA_HIST_SQLSTAT ビューより SQL 情報を取得しグラフ化 AWR SQL レポートの情報が格納されているビューの一つ一度に複数 SQL 複数期間の分析が可能 Excel に取り込みグラフ化することで容易に傾向把握が可能グラフ化することで傾向や特異点の把握が容易複数の AWR SQL レポートを比較した傾向分析は骨が折れる秒 qc1hv1q61pu6 0w26sk6t6gq98 2y708xtd9vj74 57nun6q21t9rd 5ms6rbzdnq16t 772s25v1y0x8k 7829p337kgqzm 7kmbrw7q8hn4g 32

SQL を特定した分析ご参考期間と SQL ID を指定した DBA_HIST_SQLSTAT からの情報取得 SQL 例 set linesize 10000 set pagesize 10000 set trimspool on set termout off set colsep " "

instance_number = sn.instance_number and sn.begin_interval_time between to_date('2016/03/01 13:50:00', 'yyyy/mm/dd hh24:mi:ss') and st.

33 SQL を特定した分析ご参考期間と SQL ID を指定した DBA_HIST_SQLSTAT からの情報取得 SQL 例 set linesize set pagesize set trimspool on set termout off set colsep " " select sn.begin_interval_time, st.* from DBA_HIST_SQLSTAT st, DBA_HIST_SNAPSHOT sn where st.snap_id = sn.snap_id and st.dbid = sn.dbid and st.instance_number = sn.instance_number and sn.begin_interval_time between to_date('2016/03/01 13:50:00', 'yyyy/mm/dd hh24:mi:ss') and st.sql_id in ( aaa); spool off and to_date('2016/03/31 19:10:00', 'yyyy/mm/dd hh24:mi:ss') 続きは Qiita で AWR から指定した SQL ID の実行統計を取得する方法 33

34 SQL を特定した分析性能ヘルスチェックフロー実行時間の増加傾向確認待機時間の内訳待機時間の増加原因実行時間が右肩上がりに増加する SQL はないか? IO 待機時間?CPU 使用時間? クラスタ待機時間? 読み込み量の増加? 実行計画の変動? 処理競合? DBA_HIST_SQLSTAT を活用した分析をご紹介 34

35 SQL を特定した分析 DBA_HIST_SQLSTAT を利用した傾向分析方法分析したい内容例算出方法 1 実行あたりの実行時間 ELAPSED_TIME_DELTA / EXECUTIONS_DELTA 1 実行あたりの実行時間内訳 (CPU 時間 ) CPU_TIME_DELTA / EXECUTIONS_DELTA 1 実行あたりの実行時間内訳 (I/O 時間 ) IOWAIT_DELTA / EXECUTIONS_DELTA 1 実行あたりの実行時間内訳 ( クラスタ待機時間 ) CLWAIT_DELTA / EXECUTIONS_DELTA 1 実行あたりの物理読込み量 DISK_READS_DELTA / EXECUTIONS_DELTA 1 実行あたりの論理読込み量 BUFFER_GETS_DELTA / EXECUTIONS_DELTA 実行計画の遷移 PLAN_HASH_VALUE 35

36 SQL を特定した分析 DBA_HIST_SQLSTAT を利用した実行時間の増加傾向実行時間の内訳確認 DBA_HIST_SQLSTAT により実行時間の内訳 (CPU, I/O, Cluster etc) の把握が可能秒実行あたりの実行時間 kmbrw7q8hn4g 8835b6xt5yywq 94kdls9402ldsd 右肩上がりに増加するSQLを発見 0.9 秒 0.8 実行時間の内訳確認 0.7 CPU?, I/O?, Cluster? 0.6 Etc 実行あたりの実行時間内訳 d4kbrw7q8hn4g - Sum of IOWAIT per exec d4kbrw7q8hn4g - Sum of CPU_TIME per exec d4kbrw7q8hn4g - Sum of CLWAIT per exec 36

37 SQL を特定した分析 DBA_HIST_SQLSTAT を利用した実行時間の増加要因調査例実行計画の遷移 PLAN_HASH_VALUE より実行計画の遷移を確認 (PLAN HASH VALUE とは実行計画ごとに付与された値 ) 読み込み量の遷移 DISK_READS_DELTA / EXECUTIONS_DELTA より物理読込み量の遷移を確認 BUFFER_GETS_DELTA / EXECUTIONS_DELTA より論理読込み量の遷移を確認 PLAN HASH VALUE 読込みブロック数の推移 3,500,000,000 3,000,000,000 2,500,000,000 2,000,000,000 1,500,000,000 1,000,000, ,000, d4kbrw7q8hn4g 100,000 80,000 60,000 40,000 20, d4kbrw7q8hn4g - Sum of DISK_READS per exec d4kbrw7q8hn4g - Sum of BUFFER_GETS per exec

38 SQL を特定した分析 SQLHC を使用した詳細情報採取例 SQLHC( SQL チューニングヘルスチェックスクリプト ) による情報取得ライセンスの必要がない無償スクリプト SQL ID を指定することでコストベースオプティマイザ (CBO) の統計スキーマオブジェクトのメタデータおよび分析対象の SQL のパフォーマンスに影響する可能性のあるパラメータ等の情報をレポーティング SQL チューニングヘルスチェックスクリプト (SQLHC) ( ドキュメント ID ) よりスクリプトのダウンロード可能詳しくは本ドキュメントをご参照ください作業実施者のスキルに依存せず容易かつ網羅性の高い情報採取が可能 38

SQL を特定した分析 SQLHC の実行例 $ sqlplus / as sysdba SQL> @sqlhc.

39 SQL を特定した分析 SQLHC の実行例 $ sqlplus / as sysdba DBA 権限を持つスキーマで実行 Parameter 1: Oracle Pack License (Tuning, Diagnostics or None) [T D N] (required) 1 に値を入力してください : N PL/SQL プロシージャが正常に完了しました Parameter 2: SQL_ID of the SQL to be analyzed (required) 2 に値を入力してください : a1dkahc57tu6k ( 略 ) ライセンスの保有情報を入力分析対象の SQL ID を入力 SQLDX files have been added to sqlhc_ _130159_a1dkahc57tu6k.zip Archive: sqlhc_ _130159_a1dkahc57tu6k.zip カレントディレクトリに分析結果出力 Length Date Time Name :02 sqlhc_ _130159_a1dkahc57tu6k_1_health_check.html :03 sqlhc_ _130159_a1dkahc57tu6k_2_diagnostics.html :03 sqlhc_ _130159_a1dkahc57tu6k_3_execution_plans.html :03 sqlhc_ _130159_a1dkahc57tu6k_4_sql_detail.html :03 sqlhc_ _130159_a1dkahc57tu6k_9_log.zip :03 sqlhc_ _130159_a1dkahc57tu6k_8_sqldx.zip files 39

40 SQL を特定した分析 SQLHC のアウトプット例実行計画アクセス対象となる表と索引の定義情報初期化パラメータ実行計画ごとの実行統計 40

41 SQL を特定した分析分析観点まとめ DBA_HIST_SQLSTAT ビューより情報採取し傾向分析グラフ化することで傾向や特異点の把握が容易 AWR レポートには出力されない低負荷な SQL の情報採取も可能な場合あり特異点があればドリルダウンし実行時間の内訳確認等要因調査 SQLHC による容易かつ網羅性の高い情報採取 41

42 本日お伝えしたいことまとめヘルスチェックでトラブル発生を予防しよう! 運用ヘルスチェックにより多くのトラブルを予防できます障害発生時のみの情報採取分析ではなく正常稼動時から継続したチェックをお願いしますぜひ運用工程でのタスクの一つとしてご認識いただきたい 42

Oracle SQL Developerの移行機能を使用したOracle Databaseへの移行

Oracle SQL Developerの移行機能を使用したOracle Databaseへの移行 < ここに画像を挿入 > Oracle SQL Developer の移行機能を使用した Oracle Database への移行以下の事項は弊社の一般的な製品の方向性に関する概要を説明するものですまた情報提供を唯一の目的とするものでありいかなる契約にも組み込むことはできません以下の事項はマテリアルやコード機能を提供することをコミットメント ( 確約 ) するものではないため購買決定を行う際の判断材料になさらないで下さい