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相信每一个Oracle DBA都对Oracle SQLHC脚本不陌生，因为在日常的Oracle数据库运维与性能优化工作中，SQL语句的执行效率始终是核心关注点之一。对于复杂的 SQL，DBA往往需要收集执行计划、统计信息、参数配置等多方面的数据，才能准确分析问题。为了帮助DBA系统化地诊断SQL性能瓶颈，Oracle提供了SQLHC（SQL Health Check） 工具。

SQLHC是由 Oracle Support 提供的一款诊断脚本，可以针对单条 SQL 语句进行全面的健康检查。它的主要目标是快速收集与SQL优化相关的各种信息，并生成详细的报告，帮助DBA或Oracle支持工程师分析性能问题。该工具以PL/SQL脚本的形式提供，下载后只需在数据库中以SYSDBA身份执行，即可生成分析结果。

SQLHC的工作原理是读取指定SQL的SQL_ID，随后从数据字典、AWR、CBO（优化器）统计信息中提取相关信息。生成的报告通常包括以下几个部分：
1. **SQL概览：**显示SQL文本、SQL_ID、解析用户、执行次数等基本信息。
2. **执行计划：**列出当前优化器选择的执行路径，并提供历史执行计划对比。
3. **对象与统计信息：**检查相关表、索引的统计信息是否存在偏差，是否需要更新。
4. **初始化参数：**列出影响优化器行为的关键参数，帮助确认是否存在非默认配置。
5. **诊断结论与建议：**在报告中总结潜在的问题点，并给出优化方向，如增加索引、收集统计信息或调整参数。

使用 SQLHC 的好处在于：
• **标准化诊断：**避免人工收集信息不完整，确保SQL诊断有统一框架。
• **快速定位问题：**通过一份报告集中呈现所有相关信息，节省大量排查时间。
• **支持远程协作：**报告可以直接提供给 Oracle Support，便于快速响应 SR。
• **非侵入性：**不会修改数据库对象，有大量的INSERT操作，仅做信息收集。

虽然SQLHC有这么的功能，但是做为一名接近20年的DBA来说，我可以说从来没有在生产环境中用过SQLHC的脚本，主要有如下的一些原因：

1.执行效率低： SQLHC中很多脚本其实没有做固定，在一些海量数据库环境中常常会出现性能问题，导致收集信息的执行效率低。
2.很多无效的信息： SQLHC中有很多跟自动调优相关的信息，这部分信息对于没有基础的DBA来说有一定的作用，但是对于有一定经验的DBA来说，真的没有太多价值。
3.HTML格式： SQLHC生成的文件是html格式，收集完成后需要下载到本地查看，这个对于生产上做优化来说，有些时候效率太低了，能下载到本地，打开html文件，很可能几分钟就没有了，有些时候黄花菜都晾了；另外有很多客户没有开通下载的权限。
4.收集信息不全: SQLHC收集的信息还是不全，无法快速的覆盖SQL分析所需要的信息，比如自动替换SQL中绑定变量的值、访问对象的大小等等。

SQL10的介绍

简单介绍

下面就是今天的重点SQL10脚本，此脚本是我自己在日常工作中使用频率排名第二的脚本，他的功能类似于SQLHC脚本，但是很好的解决了上面提到的SQLHC脚本的一些局限性，并且整个脚本不存在任何对象、也不执行任何INSERT语句，做到了对生产环境完全无侵入。

此脚本已经在行业内最少被几百个DBA所使用，使用系统覆盖了各行各业。就我自己而言，最少也是上千套数据库里面执行过此脚本，可以达到秒级别的输出信息。

适用版本与特性开关

• 支持 10.2+，对 11g/12c+ 使用条件开关：
  • _VERSION_10/_11/_12：按 v$version 结果控制不同版本分支（如 SQL Monitor、ASH 处理）。
  • _SQL_MONITOR：默认关闭；手动开启后生成 SQL Monitor 报告。
• 支持 CDB 环境（当前设计在 PDB 中对单一 sql_id 使用）。
• 重要依赖
  • 视图与包：v$sql*、v$active_session_history、dba_hist_*、dba_*、DBMS_XPLAN、DBMS_SQLTUNE、DBMS_SPACE_ADMIN
  • 需具备相应查询权限；AWR/Monitor 涉及诊断包授权。

快速使用

1. 在 SQL*Plus 中执行脚本并传入 sqlid：

@sql10.sql
输入sqlid信息即可

2. 如需开启 SQL Monitor（11gR2+），在脚本顶部设置：

define _SQL_MONITOR = "  "

3. 结果会自动 spool 到文件，命名规则：
   18081072613_<HOST>_<INSTANCE>_<sqlid>_<yyyymmddhh24>_htz.txt

目前已经实现的功能

• LITERAL SQL：从 v$sql_bind_capture 取绑定，自动将绑定值替换回 SQL，复原一条可读的“字面量 SQL”，便于人工审阅与重放。
• 执行计划（Cursor）：用 dbms_xplan.display_cursor 输出实际执行计划。
• ASH 计划行热点：统计各 plan line 的等待事件占比，标注到执行计划右侧，直击瓶颈步骤。
• SQL Monitor（可选）：DBMS_SQLTUNE.report_sql_monitor 输出运行态报告。
• SQL 统计：按“每次执行”维度输出 CPU/Elapsed/IO/Buffer Gets/Rows/Fetches 及各类等待时间，单位智能换算（ms/s/m/h；K/W）。
• AWR 最近 5 天快照增量：展示不同时间窗口的执行增量与性能指标变化，辅助回溯问题时段。
• 等待事件直方：按 program/event/wait_class 维度聚合 ASH（最近 4 小时），识别端到端瓶颈。
• 对象尺寸：基于 v$sql_plan 与 dba_hist_sql_plan 涉及对象，统计段大小（MB），标星标注“表主段”。
• 表与列统计：表属性、分区、估算大小、收集时间；列直方图、密度、空值、基数等，辅助判定统计信息质量。
• 索引状态/信息：无效/不可用分区；索引列与属性编码 UCPTDVS（唯一/压缩/分区/临时/可见性/段创建）

关键模块详解

1) LITERAL SQL（绑定值复原）

• 逻辑
  • 读取 v$sql.sql_fulltext
  • 遍历 v$sql_bind_capture 的 name/position/datatype/value_string
  • 规范化系统绑定名（如 :SYS_B_... → :"SYS_B_..."），基于类型用 regexp_replace 替换成字面量值，NULL 特殊处理
  • 输出 Schema: 与最终字面量 SQL
• 价值
  • 复盘 SQL 真正入参，便于重放与对比执行计划
  • 冷热点 SQL 绑定嗅探、硬解析排查更直观

2) 实际执行计划（Cursor）

• 查询 v$sql 并用：

select t.*
  from v$sql s, table(dbms_xplan.display_cursor(s.sql_id, s.child_number)) t
 where s.sql_id = '&&sqlid';

• 多 child 计划并列展示，便于对比 plan hash、outline 差异。

3) PLAN STAT FROM ASH（执行计划热点行标注）

• 对 ASH 中同一 sql_id 的 sql_plan_line_id 聚合等待事件与占比
• 再与 dbms_xplan.display_cursor 输出行（通过行号正则）关联
• 在每行计划右侧追加“主要等待(次数)(占比%)”，例如：
  • db file sequential read(1200)(65.4%)
• 仅 11g+ 分支执行，指向性极强的热点定位。

4) SQL Monitor（可选）

• 通过

DBMS_SQLTUNE.report_sql_monitor(sql_id=>'&&sqlid', type=>'TEXT', report_level=>'NONE+PLAN+ACTIVITY-...')

输出文本版 Monitor，用于长跑 SQL 的实时画像。

5) SQL STATS（v$sqlstats / v$sql / v$sqlarea）

• 面向“每次执行”的衡量：CPU/Elapsed/IO/Buffer Gets/Rows/Fetches 等
• 单位智能化：
  • 数值：<1000 原值；K=千，W=万
  • 时间：自动换算到 ms/s/m/h
• 同时列出 plan_hash_value/child_number/schema/first_last_load_time/sql_profile，利于判断绑定嗅探与软硬解析行为。

6) AWR 时间序列（最近 5 天）

• dba_hist_sqlstat 联 dba_hist_snapshot，输出 executions_delta 及每次执行的增量指标
• 用于确认“何时变慢/变多/变重”，辅助定位变更窗口或数据倾斜窗口。

7) SQL WAIT HIST（ASH）

• 将 ASH 中 SESSION_STATE→CPU/BCPU 归一化，与 event/wait_class/program 聚合
• 统计最近 4 小时（可改窗口），识别前台/后台主要等待来源。

8) OBJECT SIZE（段空间）

• 以 v$sql_plan+dba_hist_sql_plan 涉及对象为全集，汇总段大小（MB）
• 通过内部数据字典表（sys.user$ / obj$ / seg$ / ts$ / file$ ...）与 DBMS_SPACE_ADMIN.segment_number_blocks 计算更准确的块数
• 为“是否需要分区/索引重建/表压缩/分区裁剪”等提供依据。

9) TABLES / TABLE COLUMNS（统计健诊）

• 表层面：logging/temporary/buffer_pool/degree/partitioned/num_rows/blocks/上次分析时间
• 列层面：data_type(length)/nullable/density/num_distinct/buckets/histogram/avg_col_len/sample_size/last_analyzed
• 帮助判定：是否缺统计、直方图是否合适、列选择度与连接基数是否可靠。

10) INDEX STATUS / INDEX INFO（UCPTDVS）

• 无效索引与不可用分区子分区一览，优先修复对象健康。
• UCPTDVS 编码含义：
  • U/N：Unique/NonUnique
  • E/N：Compression Enabled/Disabled
  • Y/N：Partitioned Yes/No
  • Y/N：Temporary Yes/No
  • V/I：Visibility Visible/Invisible（11g+）
  • Y/N：Segment Created Yes/No（11g+）
• 同时输出索引列与顺序，辅助判断是否需覆盖/重排。

11) PARTITION INDEX / INDEX STATS

• 索引分区键列、分区与子分区类型/数量、本地/全局、对齐方式（LOCALITY/ALIGNMENT）
• BLEVEL/LEAF_BLOCKS/DISTINCT_KEYS/CLUSTERING_FACTOR 等，评估访问成本与扫描选择性。

12) PARTITION TABLE 与分区清单

• 分区键、类型、数量与键列顺序
• 每个分区的 HIGH_VALUE/NUM_ROWS/BLOCKS/大小/EMPTY_BLOCKS/最后分析时间/压缩，判断冷热分布与统计新鲜度，指导分区维护与裁剪策略。

脚本的获取

关注公众号，后台回复“脚本”二字。

——————作者介绍———————–
姓名：黄廷忠
现就职：Oracle中国高级服务团队
曾就职：OceanBase、云和恩墨、东方龙马等
电话、微信、QQ：18081072613
个人博客: (http://www.htz.pw)
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