你好。
序幕。
多年来，有几个有趣的问题需要与相关公众进行澄清。
但。在我这片沼泽地和低洼的地区-以及相关主题的人们：很少，对于大多数企业来说，IT方向的情况不利。因此，在Habr的帮助下，我将尽力满足我的好奇心。问题是关于从可观察的oracle数据库处理awr | statspack数据的方法。
所以到了重点。
领带
我们正在讨论针对细分工作的生产率下降和/或某些资源消耗异常的案例分析。当然，在一般情况下，这里可能有很多因素，并且可以很容易地考虑任何hangalalize，系统状态和事件跟踪。我的意思是说，无论是案例分析的开始，还是工作都或多或少地使用了用于分析subd状态的工具。或者，在这种情况下，无需详细考虑subdat代码的操作，即 事故因素-安装时不使用任何类似方法oradebug;
好。即，这些是类型的因素 , , ：；
在我的印象中，流派数据处理中的经典流派：这是在看awr报告。他们查看awr报告：出于某种原因。这种需求总是来自工作（或不工作），并伴随有subd。好吧，据此：他们看起来有一个确定的目标-了解是什么原因导致观察到的subd进行此类工作（或不进行工作）。
除了简单的awr报告外，还有compare periodawr报告。好。碰巧的是，人们拥有：SE和没有诊断包，然后：statpack，作为一个选择，它也有报告。至关重要的先决条件之一是这种方法对细分状态的某些变化进行分析的有效性：这是对甲骨文细分（作为为Skl团队提供服务的系统）的了解程度。
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