SQL実行数

データベース・スナップショットでは、SQL実行数に関して、以下の情報を取得することができます。

コミット・ステートメント試行（累積値）
ロールバック・ステートメント試行（累積値）
動的ステートメント試行（累積値）
静的ステートメント試行（累積値）
失敗したステートメント操作（累積値）
Select SQLステートメント実行（累積値）
Update／Insert／Deleteステートメント実行（累積値）
DDLステートメント実行（累積値）

表9：取得できるSQL実行数の情報

ここでは、失敗したステートメント数が多くないか、ロールバックが多くないかなどについて確認します。また普段より、これらの情報とLinuxでの資源利用情報を、対象アプリケーションの性能情報として記録しておき、パフォーマンス・チューニングが必要な状況と比較します。

SQLステートメント情報

動的SQLスナップショットで、SQLステートメント自体の記録と、ステートメントごとの情報を取得することができます。

例えば、SQLの実行数、コンパイル数（最適化処理の回数）、バッファープールの論理・物理I/O、実行時間、CPU時間、といった情報を取得することができます。この項目については、後続の回で、詳しく説明する予定です。

ロギング

データベース・スナップショットでは、ロギングに関して、以下の情報を得ることができます。

データベースで使用されるログ・スペース（バイト、現在値)
2次ログ・スペース最大使用量（バイト、現在値)
合計ログ・スペース最大使用量（バイト、現在値)
現在割り振られている2次ログ（現在値)
ログ・ページ読み取り（累積値）
ログ読み取り時間（sec.ns、累積値）
ログ・ページ書き込み（累積値）
ログ書き込み時間（sec.ns、累積値）
書き込みログIOの数（累積値）
読み取りログIOの数（累積値）
部分ページ・ログIOの数IO（累積値）
ログ・バッファ・フルの回数（累積値）

表10：取得できるロギングに関する情報

ログ・スペース使用量を確認して、ログ・フルにならないように十分大きなログを用意する必要があります。また、ログの書き込み数と書き込み時間から、1回のログの書き込みにかかる時間を計算し、ディスク性能と照らしあわせて、十分な性能がでているかを確認します。なお、ログのI/Oは、シーケンシャルですので、ディスクのシーケンシャルI/Oの性能と比較する必要があります。

ログの書き出し時間が遅い場合には、他のI/O処理と競合している可能性が高いので、他のI/O対象を別の物理ディスクへ移動させるなどの対応を検討します。

パッケージ・キャッシュ

データベース・スナップショットにて、以下の情報を得ることができます。

パッケージ・キャッシュ検索（累積値）
パッケージ・キャッシュ挿入（累積値）
パッケージ・キャッシュ・オーバーフロー（累積値）
パッケージ・キャッシュ最高水準点（バイト、水準値）

表11：取得できるパッケージ・キャッシュに関する情報

ヒット率は次の式で計算できます。

図2：パッケージ・キャッシュのヒット率の計算式

動的SQLは、コンパイル（最適化）された後、その実行計画を、パッケージ・キャッシュに格納します。SQLのコンパイル処理はCPU負荷が高い処理であるため、このヒット率が落ちてくると、CPU使用率が高くなります。また、実行時間の短いSQLについては、そればかりでなく、実行時間の遅延も大きく目立つことになります。パッケージキャッシュの大きさを調整して、ヒット率を高く保つようにします。

カタログ・キャッシュ