oracle数据库报告

A. oracle数据库生成某一时段的awr报告，以下哪个语句是正确的

方法如下：
1、运行，cmd。然后进入到 oracle的安装目录，这里以我的电脑为例： E:\app\Administrator\proct\11.2.0\dbhome_1\
2、再进入到下面的目罩隐答录 RDBMS\ADMIN。确保E:\app\Administrator\proct\11.2.0\dbhome_1\RDBMS\ADMIN 下面有 awrrpt.sql这个文件
3、输入 sqlplus ,然后以管理员身份登录。
4、输入命名：@awrrpt
5、开始按提示操作，首先是选择要生成的awr报告的类型，可以选择text或html类型。这里我们以 html类型为例。输入 html,回画
6、选择要生成的报告的日期是在多少天以前记录，输入1，则表示要生成今天0点开始到现在之内的某个时间段的报告，输入2，则表示满意生成昨天0点开物慧始到现在的某个时间段的报告。以此类推。缺省记录最近7天，这里输入法为示例。
7、输入天数后，界面会输出一个时间段的表格,每个时间点都对应一个snapId,间隔时间为oracle默认是1个小时，接下来，输入要生成报告的时间开携派始点应的snap id，这里我输入3318, 然后再输入结束点对应的snap id，这里输入 3320.
8、接着要求输入生成报告的名字，系统会自动生成一个输入的名字并会提示信息中显示出来。如果使用输入名称。则不用输入任何内容。直接回画即可。到此。系统就会自动生成一张awr的报告。

B. oracle数据库的awr报告怎么做，需要安装oracle吗

AWR是需要在运行Oracle的环境上，获取数据库的相关信息。
通过运行 $ORACLE_HOME/rdbms/admin 目录中的 awrrpt.sql 脚本，AWR 的功能可以立即通过它从采集的统计数据和量度中生成的报表得到最好的说明。这个脚本从外观和感觉上类似于 Statspack，它显示所有的现有 AWR 快照并请求两个特定的快照作为时间间隔边界。它产生两种类型的输出：文本格式（类似于 Statspack 报表的文本格式但来自于 AWR 信息库）和默认的 HTML 格式（拥有到部分和子部分的所有超链接），从而提供了非常用户友好的报表。现在运行该脚本以查看报表，从而对 AWR 的功能有一个了解。

手动生成AWR快照号:
exec dbms_workload_repository.create_snapshot

用CRT软件，使用Oracle登录到服务器上：
sqlplus /nolog
conn system/system
@$ORACLE_HOME/rdbms/admin/awrrpt.sql

选择生成HTML格式。
然后会看到时间段和数字，选择两个数字及生产两个数字之间的AWR报告

C. oracle高级数据库应用，实验报告：数据闪回 使用flashback实现对表、模式以及数据库级误删除进行恢复。

首先你要知道依赖关系:
flashback database依赖于:闪回日志
flashback drop依赖于:回收站
flashback table/query依赖于:undo
开启闪回要在mount状态下:
alter system set db_flashback_retention_target=2880 scope=both;
alter database flashback on;
再者你要利用事务号获得undo语句
查看羡搜事务号:select versions_xid,empno,ename,sal from tt01
versions between timestamp minvalue and maxvalue
order by empno;
根据得到的事务号查看undo_sql语句兄厅历:
select undo_sql from flashback_transaction_query
where xid='versions_xid' //这里的XID就是上面查询到的versions_xid
如果只是闪回误删除的表:
flashback table TT01 to before drop;
闪回的是最近删除的一张表,当然也可以根据情况自定义闪回误删的表
步骤伏滑:
查看DB回收站内容:show recyclebin;
在里面可以查看到删除的表,根据里面的recyclebin name可以来查看表结构
比如:desc "BIN$3naDFKEKFIDISB332DI"

D. 如何生成Oracle AWR报告

oracle手工生成AWR报告方法记录
AWR（Automatic Workload Repository）报告是DBA进行日常数据库性能评定、问题SQL发现的重要手段。熟练掌握AWR报告，是做好开发、运维DBA工作的重要基本功。
1、 运行脚本

首先，准备一个目录作为AWR生成报告的路径。

[oracle@bspdev /]$ ls -l | grep test
drwxr-xr-x. 2 oracle oinstall 4096 Jun 21 13:01 test

[oracle@bspdev /]$ cd test

启动sqlplus等开发工具，调用生成脚本。程序脚本一般保存在$ORACLE_HOME下的rdbms/admin中，名称为awrrpt.sql。

[oracle@bspdev test]$ sqlplus /nolog

SQL*Plus: Release11.2.0.1.0 Proction on Tue Jun 21 13:04:44 2011

Copyright (c) 1982, 2009, Oracle. All rights reserved.

SQL> conn / as sysdba
Connected.

--调用脚本，生成文件
SQL> @?/rdbms/admin/awrrpt.sql

之后进入报告参数输入模块。

2、输入报告参数

之后，要持续输入一系列的报告参数。

ü 输入生成报告类型，目前AWR提供txt和html两种格式。需要确认生成格式，默认是html格式。

Current Instance
~~~~~~~~~~~~~~~~

DB Id DB Name Inst Num Instance
----------- ------------ -------- ------------
4143510747 ORA11G 1 ora11g

Specify the Report Type
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Would you like an HTML report, or a plain text report?
Enter 'html' for an HTML report, or 'text' for plain text
Defaults to 'html'

ü 报告涉及天数范围

启动报告后，会显示生成实例的名称等基本信息。

默认情况下，AWR会将镜像信息保留一个月。手工生成的时候，需要确认生成AWR报告的时间范围。一般情况下，特别是生产环境下，我们通常设置1-7天也就够用了。

Instances in this Workload Repository schema
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

DB Id Inst Num DB Name Instance Host
------------ -------- ------------ ------------ ------------
* 4143510747 1 ORA11G ora11g bspdev.local
domain

Using 4143510747 for database Id
Using 1 for instance number

Specify the number of days of snapshots to choose from
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Entering the number of days (n) will result in the most recent
(n) days of snapshots being listed. Pressing without
specifying a number lists all completed snapshots.

Enter value for num_days:3

ü 输入开始和结束的snapshot编号

输入天数信息后，AWR生成代码会将天数范围内的snapshot镜像点列出，供输入选择。

Listing the last 3 days of Completed Snapshots

Snap
Instance DB Name Snap Id Snap Started Level
------------ ------------ --------- ------------------ -----
ora11g ORA11G 1789 20 Jun 2011 13:01 1
1790 20 Jun 2011 14:00 1
1791 20 Jun 2011 15:00 1
1792 20 Jun 2011 16:00 1
（篇幅原因，有省略……）
1811 21 Jun 2011 11:00 1
1812 21 Jun 2011 12:00 1
1813 21 Jun 2011 13:00 1

Specify the Begin and End Snapshot Ids
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

之后，我们需要根据列出的时间范围，输入开始和结束的snap编号。

Specify the Begin and End Snapshot Ids
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Enter value for begin_snap:1796
Begin Snapshot Id specified: 1796

Enter value for end_snap:1813

ü 确定报告名称

最后就是确定生成报告的名称。一般采用默认的名称就可以了。

Specify the Report Name
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
The default report file name is awrrpt_1_1796_1813.html. To use this name,
press to continue, otherwise enter an alternative.

Enter value for report_name:

之后输出内容很多，此处不加以累述。最后提示报告生成成功。

Report written to awrrpt_1_1796_1813.html

于是，指定目录上可以看到相应的报告文件。

[oracle@bspdev test]$ ls -l
total 508
-rw-r--r--. 1 oracle oinstall 515262 Jun 21 13:10 awrrpt_1_1796_1813.html

E. 数据库:Oracle 11g AWR 系列五：如何生成 AWR 报告

1.生成单实例 AWR 报告： @$ORACLE_HOME/rdbms/admin/awrrpt.sql 2.生成 Oracle RAC AWR 报告： @$ORACLE_HOME/rdbms/如好admin/awrgrpt.sql 3.生成 RAC 环境中特定数据库实例的 AWR 报告: @$ORACLE_HOME/rdbms/admin/awrrpti.sql 4.生成 Oracle RAC 环境中多个数据库实例的 AWR 报告的方法： @$ORACLE_HOME/rdbms/admin/awrgrpti.sql 5.生成 SQL 语句的 AWR 报告： @$ORACLE_HOME/rdbms/admin/awrsqrpt.sql 6.生成特定数据库实例上某个 SQL 语句的 AWR 报告虚首： @$ORACLE_HOME/rdbms/admin/awrsqrpi.sql --生成 AWR 时段对比报告 7.生成单实例 AWR 时段对比报告 @$ORACLE_HOME/rdbms/渣誉铅admin/awrddrpt.sql 9.生成 Oracle RAC AWR 时段对比报告 @$ORACLE_HOME/rdbms/admin/awrgdrpt.sql 10.生成特定数据库实例的 AWR 时段对比报告 11.生成 Oracle RAC 环境下特定（多个）数据库实例的 AWR 时段对比报告

F. 怎么取oracle 数据库war报告文件

其实很简单，先用jdbc连接数据库进行查询，然后用List之类的集合存结果，然后把结果用文件输出流写到文件中，样例代码如下： String sql = "select * from db_table"; // 查询sqlList retList = new ArrayList();//插入到数据库中String url = "...

G. 如何看懂Oracle数据库AWR报告

如何看懂Oracle数据库AWR报告
先看数据库环境，版本，压力大小等
然后分析命中率，首先你要懂命中率什么意思然后定一个阀值，达到这个阀值有可能会有哪些问题，然后向下找出证据

最后也是最重要的是 等待事件，弄清楚每个等待事件的意义，然后向下找证据

事件下面基本可以看作证据，来证明你对命中率和等待事件的分析。
所以第一：你要会分析出问题。
第二：要知道AWR都收集哪些数据，对你的分析来佐证！

H. 一份难得的数据库市场分析报告

目录

- 数据库分类维度：关系型/非关系型、交易型/分析型

- NoSQL数据库的进一步分类

- OLTP市场规模：关系型数据库仍占营收大头

- 数据库市场份额：云服务和新兴厂商主导NoSQL

- 开源数据库 vs. 商业数据库

- 数据库三大阵营：传统厂商和云服务提供商

最近由于时间原因我写东西少了，在公众号上也转载过几篇搞数据库朋友的大作。按说我算是外行，没资格在这个领域品头论足，而当我看到下面这份报告时立即产生了学习的兴趣，同时也想就能看懂的部分写点心得体会分享给大家。

可能本文比较适合普及性阅读，让数据库领域资深的朋友见笑了：）

数据库分类维度：关系型/非关系型、交易型/分析型

首先是分类维度，上图中的纵轴分类为Relational Database（关系型数据库，RDBMS）和Nonrelational Database （非关系型数据库，NoSQL），横轴的分类为Operational（交易型，即OLTP）和Analytical（分析型，即OLAP）。

按照习惯我们先看关系型数据库，左上角的交易型类别中包括大家熟悉的商业数据库Oracle、MS SQL Server、DB2、Infomix，也包括开源领域流行的MySQL（MariaDB是它的一个分支）、PostgreSQL，还有云上面比较常见的SQL Azure和Amazon Aurora等。

比较有意思的是，SAP HANA正好位于交易型和分析型的中间分界处，不要忘了SAP还收购了Sybase，尽管后者今天不够风光了，而早年微软的SQL Server都是来源于Sybase。Sybase的ASE数据库和分析型Sybase IQ还是存在的。

右上角的分析型产品中包括几款知名的列式数据仓库Pivotal Greenplum、Teradata和IBM Netezza（已宣布停止支持），来自互联网巨头的Google Big Query和Amazon RedShift。至于Oracle Exadata一体机，它上面运行的也是Oracle数据库，其最初设计用途是OLAP，而在后来发展中也可以良好兼顾OLTP，算是一个跨界产品吧。

再来看非关系型数据库，左下角的交易型产品中，有几个我看着熟悉的MongoDB、Redis、Amazon DynamoDB和DocumentDB等；右下角的分析型产品包括着名的Hadoop分支Cloudera、Hortonworks（这2家已并购），Bigtable（来自Google，Hadoop中的HBase是它的开源实现）、Elasticsearch等。

显然非关系型数据库的分类要更加复杂，产品在应用中的差异化也比传统关系型数据库更大。Willian Blair很负责任地对它们给出了进一步的分类。

NoSQL数据库的进一步分类

上面这个图表应该说很清晰了。非关系型数据库可以分为Document-based Store（基于文档的存储）、Key-Value Store（键值存储）、Graph-based（图数据库）、Time Series（时序数据库），以及Wide Cloumn-based Store（宽列式存储）。

我们再来看下每个细分类别中的产品：

文档存储 ：MongoDB、Amazon DocumentDB、Azure Cosmos DB等

Key-Value存储 ：Redis Labs、Oracle Berkeley DB、Amazon DynamoDB、Aerospike等

图数据库 ：Neo4j等

时序数据库 ：InfluxDB等

WideCloumn ：DataStax、Cassandra、Apache HBase和Bigtable等

多模型数据库 ：支持上面不只一种类别特性的NoSQL，比如MongoDB、Redis Labs、Amazon DynamoDB和Azure Cosmos DB等。

OLTP市场规模：关系型数据库仍占营收大头

上面这个基于IDC数据的交易型数据库市场份额共有3个分类，其中深蓝色部分的关系型数据库（RDBMS，在这里不统计数据挖掘/分析型数据库）占据80%以上的市场。

Dynamic Database（DDMS，动态数据库管理系统，同样不统计Hadoop）就是我们前面聊的非关系型数据库。这部分市场显得小（但发展势头看好），我觉得与互联网等大公司多采用开源+自研，而不买商业产品有关。

而遵循IDC的统计分类，在上图灰色部分的“非关系型数据库市场”其实另有定义，参见下面这段文字：

数据库市场份额：云服务和新兴厂商主导NoSQL

请注意，这里的关系型数据库统计又包含了分析型产品。Oracle营收份额42%仍居第一，随后排名依次为微软、IBM、SAP和Teradata。

代表非关系型数据库的DDMS分类中（这里同样加入Hadoop等），云服务和新兴厂商成为了主导，微软应该是因为云SQL Server的基础而小幅领先于AWS，这2家一共占据超过50%的市场，接下来的排名是Google、Cloudera和Hortonworks（二者加起来13%）。

上面是IDC传统分类中的“非关系型数据库”，在这里IBM和CA等应该主要是针对大型机的产品，InterSystems有一款在国内医疗HIS系统中应用的Caché数据库（以前也是运行在Power小机上比较多）。我就知道这些，余下的就不瞎写了。

开源数据库 vs. 商业数据库

按照流行度来看，开源数据库从2013年到现在一直呈现增长，已经快要追上商业数据库了。

商业产品在关系型数据库的占比仍然高达60.5%，而上表中从这列往左的分类都是开源占优：

Wide Cloumn：开源占比81.8%；

时序数据库：开源占比80.7%；

文档存储：开源占比80.0%；

Key-Value存储：开源占比72.2%；

图数据库：开源占比68.4%；

搜索引擎：开源占比65.3%

按照开源License的授权模式，上面这个三角形越往下管的越宽松。比如MySQL属于GPL，在互联网行业用户较多；而PostgreSQL属于BSD授权，国内有不少数据库公司的产品就是基于Postgre哦。

数据库三大阵营：传统厂商和云服务提供商

前面在讨论市场份额时，我提到过交易型数据库的4个巨头仍然是Oracle、微软、IBM和SAP，在这里William Blair将他们归为第一阵营。

随着云平台的不断兴起，AWS、Azure和GCP（Google Cloud Platform）组成了另一个阵营，在国外分析师的眼里还没有BAT，就像有的朋友所说，国内互联网巨头更多是自身业务导向的，在本土发展公有云还有些优势，短时间内将技术输出到国外的难度应该还比较大。（当然我并不认为国内缺优秀的DBA和研发人才）

第三个阵容就是规模小一些，但比较专注的数据库玩家。

接下来我再带大家简单过一下这前两个阵容，看看具体的数据库产品都有哪些。

甲骨文的产品，我相对熟悉一些的有Oracle Database、MySQL以及Exadata一体机。

IBM DB2也是一个庞大的家族，除了传统针对小型机、x86（好像用的人不多）、z/OS大型机和for i的版本之外，如今也有了针对云和数据挖掘的产品。记得抱枕大师对Informix的技术比较推崇，可惜这个产品发展似乎不太理想。

微软除了看家的SQL Server之外，在Azure云上还能提供MySQL、PostgreSQL和MariaDB开源数据库。应该说他们是传统软件License+PaaS服务两条腿走路的。

如今人们一提起SAP的数据库就想起HANA，之前从Sybase收购来的ASE（Adaptive Server Enterprise）和IQ似乎没有之前发展好了。

在云服务提供商数据库的3巨头中，微软有SQL Server的先天优势，甚至把它移植到了Linux拥抱开源平台。关系型数据库的创新方面值得一提的是Amazon Aurora和Google Spanner（也有非关系型特性），至于它们具体好在哪里我就不装内行了：）

非关系型数据库则是Amazon全面开花，这与其云计算业务发展早并且占据优势有关。Google当年的三篇经典论文对业界影响深远，Yahoo基于此开源的Hadoop有一段时间几乎是大数据的代名词。HBase和Hive如今已不再是人们讨论的热点，而Bigtable和BigQuery似乎仍然以服务Google自身业务为主，毕竟GCP的规模比AWS要小多了。

最后这张DB-Engines的排行榜，相信许多朋友都不陌生，今年3月已经不是最新的数据，在这里列出只是给大家一个参考。该排行榜几乎在每次更新时，都会有国内数据库专家撰写点评。

以上是我周末的学习笔记，班门弄斧，希望对大家有帮助。

参考资料《Database Software Market:The Long-Awaited Shake-up》

https://blocksandfiles.com/wp-content/uploads/2019/03/Database-Software-Market-White-Paper.pdf

扩展阅读：《 数据库&存储：互相最想知道的事 》

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