据挖掘深入探索Oracle内核数据挖掘之路（oracle 内核数）

Oracle内核数据挖掘是一项深入、复杂的技术活动，它涉及深入了解Oracle数据库的内部机制，通过分析大量的数据来提取有用的信息和规律，以帮助DBA和开发人员更好地了解和优化数据库性能。

在挖掘Oracle内核数据的过程中，需要掌握一些专业的工具和技能。以下是一些基本的工具和技能：

1. Oracle Trace：Oracle Trace是Oracle数据库自带的一种跟踪工具，它能够记录数据库内部的各种操作和事件，并以二进制文件的形式保存到磁盘上，这些信息可以被进一步分析和研究。

2. Oracle Dynamic Performance Views：Oracle动态性能视图是一组专门设计用于监视和诊断Oracle数据库性能的系统表。这些表中包含了有关当前数据库状态和性能的实时信息，包括缓存、锁、I/O等等。

3. Oracle ASH报告：ASH报告是一种高级的Oracle跟踪报告，它可以用来分析数据库的活动会话。通过ASH报告，可以了解到会话的等待事件、资源消耗情况、SQL执行情况等信息。

4. SQL Trace：SQL Trace是通过设置数据库事件触发器来跟踪SQL语句执行情况的工具。通过SQL Trace，可以了解到SQL查询执行的时间、CPU消耗、磁盘I/O等指标。

除了以上工具之外，还需要掌握一些基本的数据挖掘技能，例如数据分析、数据建模、统计分析等等。此外，还需要对Oracle数据库内部结构有深刻的理解，包括PGA、SGA、数据文件、控制文件、日志文件等等。

在运用这些工具和技能的过程中，可以挖掘出许多数据，例如：

1. SQL执行情况：可以了解到每个SQL查询执行的时间、CPU消耗、I/O消耗等情况，可以通过分析SQL查询的执行计划来优化SQL语句，提升数据库性能。

2. 系统资源占用情况：可以了解到数据库在运行过程中各种资源的使用情况，包括CPU、内存、磁盘等等。通过这些数据，可以进行系统资源的优化，以提高数据库的性能和稳定性。

3. 锁和等待事件：可以通过跟踪锁和等待事件，了解到系统中存在的瓶颈和问题，以针对性的优化解决。

4. 数据库对象：可以了解到数据库中各个对象的使用情况，包括表、索引、分区等等。通过分析这些数据，可以优化数据库的物理设计，降低存储和I/O负载。

在实际的Oracle数据挖掘过程中，可以通过编写相关的脚本和程序来实现数据的抓取、分析和可视化。例如，可以使用Python编写脚本来提取ASH报告的相关数据，并使用Matplotlib进行数据可视化分析。

下面是一段使用Python分析ASH报告的示例代码：

import cx_Oracle
import pandas as pd

dsn = cx_Oracle.makedsn("localhost", "1521", "ORCL")
conn = cx_Oracle.connect(user="scott", password="tiger", dsn=dsn)
cursor = conn.cursor()

sql = '''select
           name,
           session_type,
           wt_class,
           time_wted_micro/1000/1000 as time_wted,
           time
         from v$active_session_history
         where sample_time >
           (sysdate - interval '10' minute)
         order by sample_id, time'''
df = pd.read_sql(sql, conn)
conn.close()
print(df.head())

上述代码使用了cx_Oracle库进行数据库连接，并从v$active_session_history表中查询ASH数据，最后使用Pandas库将结果转换为DataFrame进行处理。通过这些数据，可以进行各种统计和分析，例如绘制锁等待时间分布图、Session类型分布图等等。

挖掘Oracle内核数据是一项复杂而又有趣的技术活动，通过深入了解Oracle数据库内部的机制和结构，利用专业的工具和技能，可以帮助DBA和开发人员更好地了解和优化数据库性能，从而为企业提高效率和降低成本做出贡献。