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1. Redo size
Redo size 單位 bytes，redo size可以用來估量update/insert/delete的頻率，大的redo size往往對lgwr寫日誌，和arch歸檔造成I/O壓力。
Per Transaction可以用來分辨是 大量小事務， 還是少量大事務
如上例每秒redo 約1.5MB ，每個事務6k，符合OLTP特徵
2. Logical Read
Logical Read單位 次數*塊數， 相當於 “人*次”。
如上例 1579406 * db_block_size=12GB/s ， 邏輯讀耗CPU，主頻和CPU核數都很重要，邏輯讀高則DB CPU往往高，也往往可以看到latch: cache buffer chains等待。
大量OLTP系統(例如siebel)可以高達幾十乃至上百Gbytes。
3.Block changes
Block changes 單位 次數*塊數 ， 描繪數據變化頻率。可以和redo size結合起來看。
4.Physical
Physical Read單位次數*塊數
如上例 5557 * 8k = 43MB/s， 物理讀消耗IO讀，體現在IOPS和吞吐量等不同緯度上；但減少物理讀可能意味着消耗更多CPU。好的存儲 每秒物理讀能力達到幾GB，例如Exadata。
5.Physical writes
Physical writes單位 次數*塊數，主要是DBWR寫datafile，也有direct path write。 dbwr長期寫出慢會導致定期log file switch(checkpoint no complete) 檢查點無法完成的前臺等待。
6.User Calls
User Calls 單位次數，用戶調用數，more details from internal
7.Parses
Parses，解析次數，包括軟解析+硬解析，軟解析優化得不好，則誇張地說幾乎等於每秒SQL執行次數。 即執行解析比1:1，而我們希望的是 解析一次 到處運行！
Hard Parses ：萬惡之源． Cursor pin s on X， library cache: mutex X ， latch: row cache objects /shared pool……………..。 硬解析最好少於每秒20次
8.W/A
W/A MB processed : 單位MB W/A workarea workarea中處理的數據數量。主要是指PGA中的內存使用，包括排序，位圖操作，hash等。應該結合 In-memory Sort%， sorts (disk) PGA Aggr一起看
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