异性分析Oracle两月间差异性分析报告（oracle 两月份差）

异性分析Oracle两月间差异性分析报告

在大型企业或者安徽十一选五开奖结果飞速发展的小公司，对于数据分析和数据挖掘的需求越来越高。而Oracle作为全球最大的企业级数据库管理系统之一，在数据分析方面也有着广泛的应用。

为了更好地分析Oracle数据库在两个月间的差异性，我们使用了以下的步骤和工具：

1. 数据收集

使用Oracle SQL Developer，执行以下语句得到两个月间Oracle数据库的数据统计信息：

SELECT to_char(begin_time, ‘yyyy-mm-dd’) as date_time,

metric_name,

max(value) as max_value,

min(value) as min_value,

round(avg(value),2) as avg_value

FROM dba_hist_sysmetric_summary

WHERE begin_time > sysdate-61

and metric_name not like ‘%pga aggregate target parameter%’

and metric_name not like ‘%memory_target parameter%’

and metric_name not like ‘%sga_target parameter%’

GROUP BY to_char(begin_time,’yyyy-mm-dd’), metric_name

ORDER BY to_char(begin_time,’yyyy-mm-dd’), metric_name;

这个语句会返回两个月间每天的Oracle数据库各项指标的最大值、最小值和平均值。在这里我们除了过滤掉不必要的指标，也需要自己添加一些你想要的指标。

2. 数据存储

我们使用Excel对数据进行存储和管理。将所有的数据统计信息按日期和指标名分别存储到两个不同的工作表中。

3. 数据可视化

使用PivotTable功能，将数据统计信息转化成透视表。我们可以按照日期、指标名等进行分类，很快地看出两个月间Oracle数据库的差异情况。

在这里我们提供一份Python代码，使用matplotlib和pandas库绘制数据库的差异性曲线。

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_excel(‘oracle_stats.xlsx’, sheet=’Sheet1′)

df[‘date_time’] = pd.to_datetime(df[‘date_time’])

df = df.set_index(‘date_time’)

fig = plt.figure(figsize=(15,8))

for metric in [‘Processes’,’Sessions’,’Logical Reads’,’Physical Reads’]:

ax = plt.subplot(2,2,1)

ax.set_title(metric)

ax.plot(df.index, df[df.metric_name==metric][‘avg_value’], label=metric)

ax.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc=’upper left’, borderaxespad=0.)

plt.tight_layout()

plt.show()

结果与Excel透视表相似，我们可以看到两个月间Oracle数据库每天的进程数、会话数、逻辑读取和物理读取量的变化情况。

通过这些数据，我们可以快速地定位数据库性能问题所在，并进行优化和调整，提高数据库的工作效率和可靠性。同时，这些数据还可以用于制定数据库容量规划和升级计划等。