數據庫相應時間模型（響應時間=服務時間+等待時間）更加接近終端用戶的體驗，也將數據庫性能調優提升到了一個新的高度。DBA在進行性能跟蹤診斷的時候，時刻應該把響應時間牢記心中，而響應時間慢，往往是由於等待某些資源可用的時間過長導致。關注響應時間比關注命中率更重要的原因在於，時間對於終端用戶的感受是最直接的，一位開發向你抱怨一個任務執行緩慢，或者網站的一位客戶投訴網頁打開慢，他們都是對響應時間的不滿，他們根本不關心是因爲某種命中率低或者其他技術原因。對數據庫事務處理過程中的等待進行技術（次數+時間），並且通過各種v$師徒進行嶄新啊的功能接口叫做OWI.
OWI是量化的，能指導DBA們有目的性的進行優化。OWI記錄了所有等待時間的等待次數、等待時間、平均等待時間。在沒有OWI的情況下遭遇系統緩慢，可能會通過種種猜測來進行試錯。活躍會話數過多？系統可能會有鎖等待？硬解析過多？命中率太低？但是若果是通過OWI分析，那麼就可以理直氣壯的得出結果。所以熟練使用OWI後，能夠擺脫以往對性能問題的“猜測性”，將複雜的性能優化問題解釋爲任何人都容易理解的量化的值。
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