在 Oracle 23c 中，自动化性能监控和诊断工具得到了进一步优化，尤其是在 Active Session History (ASH) 方面。ASH 是 Oracle 数据库提供的一种重要工具，它能够帮助数据库管理员(DBA)深入分析数据库的性能瓶颈、识别系统负载、解决慢查询等问题。
本文将详细探讨 Oracle 23c 中的 ASH 分析，帮助 DBA 更好地理解 ASH 的工作原理、如何使用 ASH 进行性能诊断，以及如何通过 ASH 提高数据库性能。
一、什么是 ASH？
Active Session History (ASH) 是 Oracle 数据库中的一个重要性能监控特性，它能够实时捕捉数据库中所有活动会话的状态信息，并将这些信息记录到内存中。ASH 提供了对数据库负载、会话、SQL 执行等方面的详细洞察，帮助 DBA 快速诊断和解决性能问题。
与传统的 AWR（自动工作负载报告）相比，ASH 提供了更高频率的数据捕获，并且实时性更强。ASH 记录的会话活动信息包括：
- 当前会话执行的 SQL 语句
- 会话的等待事件
- 会话的活动状态
- 系统负载及 CPU 使用情况
这些数据通常存储在内存中，并可以通过定期将信息写入到磁盘来保留一段时间，从而为后续的性能分析提供支持。
二、Oracle 23c 中的 ASH 改进
在 Oracle 23c 中，ASH 的性能和分析功能得到了多项增强，提升了诊断效率并简化了操作。以下是 Oracle 23c 中 ASH 分析的一些重要新特性：
- 更高效的数据收集和存储
在 Oracle 23c 中，ASH 的数据收集机制得到了优化，能够在不显著增加系统负载的情况下，更高效地捕捉活动会话的状态信息。通过改进内存管理和数据压缩算法，ASH 的存储效率大幅提高，减少了对系统资源的占用。
- 增强的 ASH 分析工具
Oracle 23c 引入了新的 ASH 分析视图和工具，使得 DBA 可以更加轻松地挖掘和分析活动会话数据。新的视图和工具可以帮助 DBA 从多个维度进行分析，如按会话、SQL、等待事件等进行数据过滤，进而找出影响数据库性能的瓶颈。
- 集成的 SQL 执行计划分析
Oracle 23c 中的 ASH 可以直接与 SQL 执行计划信息进行关联，这意味着 DBA 在分析会话活动时，能够同步查看相关 SQL 语句的执行计划。这使得分析性能瓶颈时，能够更精准地定位到 SQL 优化的问题。
- 历史数据存储优化
ASH 数据在 Oracle 23c 中的历史存储机制进行了优化，支持更长时间的活动会话数据保留。这一改进使得 DBA 可以分析较长时间范围内的性能趋势，帮助解决长期积累的性能问题。
三、如何使用 ASH 进行性能分析
- 查看当前活动会话
通过查询 V$ACTIVE_SESSION_HISTORY 视图，DBA 可以查看当前活动会话的详细信息。此视图记录了每个活动会话的执行状态、等待事件和执行的 SQL 语句等信息。
例如，以下查询可以显示当前正在运行的所有会话及其相关信息：
SELECT session_id, session_serial#, sql_id, event, wait_time, state
FROM v$active_session_history
WHERE sample_time > SYSDATE - 1/24
ORDER BY sample_time DESC;
该查询返回过去一小时内活跃会话的信息，帮助 DBA 了解当前数据库的负载和瓶颈。
- 分析等待事件
等待事件是数据库性能诊断的关键指标，ASH 中记录了每个活动会话的等待事件。通过分析等待事件，DBA 可以快速定位瓶颈所在。以下查询可以显示某段时间内的等待事件：
SELECT event, wait_class, total_waits, time_waited
FROM v$active_session_history
WHERE wait_class != 'Idle'
AND sample_time > SYSDATE - 1/24
ORDER BY time_waited DESC;
该查询返回所有非空闲等待事件，按等待时间排序，以帮助 DBA 识别主要的性能瓶颈。
- 分析 SQL 性能
使用 ASH 数据，DBA 可以分析执行时间较长或频繁执行的 SQL 语句，从而识别出性能瓶颈。通过 sql_id，DBA 可以快速定位问题 SQL 语句，并分析其执行计划。以下查询列出执行次数最多的 SQL 语句：
SELECT sql_id, COUNT(*) AS executions, SUM(wait_time) AS total_wait_time
FROM v$active_session_history
WHERE sample_time > SYSDATE - 1/24
GROUP BY sql_id
ORDER BY executions DESC;
该查询帮助 DBA 识别在指定时间范围内执行次数最多的 SQL 语句，从而进一步优化这些语句。
- 使用 AWR 和 ASH 配合分析
虽然 ASH 提供了实时的数据捕获，但为了长期趋势分析和报告生成，DBA 可以结合 AWR 报告来进行深度分析。通过 AWR 和 ASH 的结合，DBA 可以获得全方位的性能分析数据，并采取针对性的优化措施。
例如，DBA 可以首先使用 AWR 报告分析整个数据库的性能趋势，然后通过 ASH 分析具体会话或 SQL 的实时瓶颈。
四、典型使用场景
- 定位高负载会话
当数据库负载异常高时，DBA 可以使用 ASH 数据查找高负载会话，并分析它们的等待事件和执行的 SQL。通过这种方式，DBA 可以快速识别导致负载过高的会话，并采取措施进行优化。
- 分析慢 SQL
通过 ASH 数据，DBA 可以分析执行时间较长的 SQL 语句，并查看其执行计划。常见的优化方法包括重新编写 SQL 语句、添加索引或调整数据库参数。
- 实时监控
ASH 的实时数据捕获能力使得 DBA 可以随时监控数据库的活动和性能状态，帮助及时发现潜在的问题。例如，DBA 可以在高峰时段使用 ASH 来监控会话和等待事件，确保数据库的稳定运行。
