Oracle的PGA(Program Global Area)是用来存储对于操作系统进程正常运行所必需的全局变量和指针的内存区域。它在Oracle数据库中有着至关重要的作用。PGA存储了很多重要的信息,比如sort过程中的临时区域,连接到数据库的内存缓存以及执行SQL时涉及到的变量等等。因此,PGA的查询对于数据库的性能优化具有非常重要的作用。
在进行Oracle pga查询时,我们可以使用V$PGASTAT视图,它提供了有关PGA使用的信息。其中,最重要的几个指标为:
- PGA_USED_MEM: 当前使用的pga大小(字节) - PGA_ALLOC_MEM:分配的pga大小(字节) - PGA_MAX_MEM:可使用的最大pga大小(字节)
我们可以通过以下SQL语句查询pga的使用情况:
select name,value from v$pgastat where name in ('PGA_USED_MEM','PGA_ALLOC_MEM','PGA_MAX_MEM');
通过对这三个指标的监控,可以帮助我们确定数据库是否需要调整pga_aggregate_target参数。当PGA_ALLOC_MEM达到pga_aggregate_target时,Oracle会自动触发pga内存的自动扩展。常见的自动pga调整方式有两种,第一种是手动设置pga_aggregate_target参数,第二种是让Oracle自动调整pga_aggregate_target参数。为了更好的管理pga内存,我们可以通过以下SQL语句查看pga_aggregate_target的大小:
select * from v$parameter where name='pga_aggregate_target';
我们来通过一个PHYSICAL_READS的示例来进一步说明PGA的优化。
create table pga_demo as select * from dba_objects; alter session set statistics_level=all; select /*+ full(p) */ count(*) from pga_demo p where p.object_type='TABLE'; select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null,null,'ALLSTATS LAST'));
在这个示例中,我们先创建了一个包含dba_objects表所有数据的表pga_demo。接着,我们执行了一个查询统计了所有OBJECT_TYPE为TABLE的记录数,使用了全表扫描。我们可以使用DBMS_XPLAN.DISPLAY_CURSOR函数来检查这次查询中运行过的非常重要的PGA指标。PGA引导信息可以通过STAT的名字PGA used mem(内存使用情况),workarea execs(工作区执行者),workarea mem allocated(工作区分配的内存)以及workarea max mem used(工作区使用的最大内存)查看。
在使用以上查询语句后,我们可以得出以下信息:
PGA Used by Session (MB): 4,0156 workarea max mem used: 8225920 SQL> select name,value from v$pgastat where name='PGA_USED_MEM'; NAME Value ----------------------- PGA_USED_MEM 4194304
我们可以看到,pga内存使用了4MB,同时max_work_mem也使用了8225920字节(7.8MB)的内存。如果我们调整pga_aggregate_target参数的大小,我们会发现结果不同。例如:
alter session set pga_aggregate_target=8m; select /*+ full(p) */ count(*) from pga_demo p where p.object_type='TABLE'; select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null,'ALLSTATS LAST'));
在这个示例中,我们调整pga_aggregate_target参数大小为8MB。我们再次执行查询后,可以看到PGA_USED_MEM已经达到了给定的计划大小。该查询的结果是可预测的,每次查询都会分配相同数量的PGA内存。
Oracle的PGA是用来存储对于操作系统进程正常运行所必需的全局变量和指针的内存区域,它在数据库中的作用不可小视。我们可以通过对PGA的监控,来确定是否需要进行pga_aggregate_target参数的调整。PGA的优化对于数据库的性能优化至关重要,帮助我们提升查询效率和提高整体性能表现。
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