用法

此元素的值与 SYSCAT.PACKAGES 视图的 PKGID 列中的值相匹配。

用法

可使用此元素来帮助标识正在执行的应用程序和 SQL 语句。

用法

使用此元素来帮助确定程序包以及当前正在执行的 SQL 语句。

用法

如果页重组过多，那么可能导致插入性能无法达到最优。 可使用 REORG TABLE 实用程序来重组表并消除碎片。 还可对 ALTER TABLE 语句使用 APPEND 参数来指示将所有插入追加在表的结尾以避免进行页重组。

如果行更新导致行长度增加，那么页可能有足够的空间来容纳新行，但可能需要页重组来对该空间进行碎片整理。 如果页没有足够的空间来容纳增大的新行，那么将创建导致在读取期间产生 overflow_accesses 的溢出记录。 可通过使用固定长度列而不是可变长度列来避免出现这两种情况。

用法

与内部保留的对象空间映射相关的页回收数是单独计算的。

用法

与内部保留的对象空间映射相关的页回收数是单独计算的。

用法

如果已启用基于块的缓冲池，那么此元素将报告块 I/O 读取的总页数。 否则，此元素将返回 0。

要计算每个基于块的 I/O 按顺序预取的平均页数，请将 pages_from_block_ios 监视元素的值除以 block_ios 监视元素的值。 如果此值比您在 CREATE BUFFERPOOL 或 ALTER BUFFERPOOL 语句中为基于块的缓冲池定义的 BLOCKSIZE 选项小很多，那么表明未充分利用基于块的 I/O。 出现这种情况的一个可能原因是，正在按顺序预取的表空间的扩展数据块大小与基于块的缓冲池的块大小不匹配。

用法

用法

用法

将此元素与 parent_uow_id 元素和 appl_id 元素配合使用，以唯一地标识此活动记录中描述的活动的父活动。

用法

将此元素与 parent_activity_id 元素和 appl_id 元素配合使用，以唯一地标识此活动记录中描述的活动的父活动。

用法

在数据库释放之前，大多数事件监视器不会输出结果。 You can use the FLUSH EVENT MONITOR <monitorName> statement to force monitor values to the event monitor output writer. 这允许您在不需要停止并重新启动事件监视器的情况下强制它将记录输出至写程序。 此元素指示事件监视器记录是不是清空操作的结果并且因此成为部分记录。

清空事件监视器不会导致值重置。 这意味着触发事件监视器时仍会生成完整的事件监视器记录。

用法

使用此元素来确定在此数据源上以通过方式处理语句所花的实际时间。

用法

与 PHASE_START_EVENT_TIMESTAMP 和成员元素配合使用以使阶段停止记录与对应开始记录相关联。

用法

• 如果事件是停止实用程序阶段或处理阶段 (UTILPHASESTOP)，那么这是实用程序阶段的对应开始 (UTILPHASESTART) 的时间，否则为空。

用法

 
    1 - (Package Cache Inserts / Package Cache Lookups)

用法

 
    1 - (Package Cache Inserts / Package Cache Lookups)

程序包高速缓存命中率显示是否在高效使用程序包高速缓存。 如果命中率很高（超过 0.8），那么表示高速缓存确实起到作用。 如果命中率较低，可能表示应该增大程序包高速缓存。

您需要使用程序包高速缓存大小进行试验，以找出 pckcachesz 配置参数的最优数字。 例如，如果降低高速缓存的大小时 pkg_cache_inserts 元素中的值没有增加，那么可以使用更小的程序包高速缓存大小。 降低程序包高速缓存大小将释放系统资源以供其他任务使用。 如果增加程序包高速缓存大小使得 pkg_cache_inserts 数降低，那么可以通过这样做来改进整体系统性能。 在满工作负载条件下能够最好地完成此实验。

可将此元素与 ddl_sql_stmts 配合使用以确定执行 DDL 语句是否会影响程序包高速缓存的性能。 执行 DDL 语句时，动态 SQL 语句的各段可能会变得无效。 下次使用时系统会对无效段进行隐式编译。 执行 DDL 语句可能会使许多段变得无效，并且准备这些段时要求的额外处理时间会严重影响性能。 在这种情况下，程序包高速缓存命中率反映了对无效部分的隐式重新编译。 它不会反映将新段插入到高速缓存中，因此增加程序包高速缓存的大小不会提高整体性能。 您可能会发现在满负载环境中工作之前独自为应用程序调整高速缓存会更加清晰明了。

在决定采取什么操作之前，需要确定 DDL 语句在程序包高速缓存命中率的值中所起的作用。 如果 DDL 语句很少出现，那么可通过增加高速缓存大小来改进性能。 如果 DDL 语句频繁出现，那么可能需要通过限制 DDL 语句的使用（将 DDL 语句的可能使用时间限制为特定时间段）来改进性能。

static_sql_stmts 和 dynamic_sql_stmts 计数可用来帮助提供有关要高速缓存的段的数量和类型的信息。

用法

将此元素与 pkg_cache_size_top 监视元素配合使用来确定是否需要增加程序包高速缓存的大小以避免溢出。

用法

如果程序包高速缓存溢出，那么表示此元素包含溢出期间程序包高速缓存达到的最大大小。

检查 pkg_cache_num_overflows 监视元素以确定是否发生此类情况。

   maximum package cache size / 4096

用法

将此监视元素与 stmtid 和 semantic_env_id 监视元素配合使用，以检测可能会影响性能的存取方案中的更改。

用法

 pool_async_col_reads / pool_async_col_read_reqs

此平均值可以帮助您确定预取程序所使用的平均读 I/O 大小。

用法

  pool_col_writes - pool_async_col_writes

通过比较异步写入数与同步写入数的比率，可了解缓冲池页清除程序的执行情况。 在调整 num_iocleaners 配置参数时，此比率会非常有用。

用法

GBP = ( pool_async_data_gbp_l_reads - pool_async_data_gbp_p_reads ) / pool_async_data_gbp_l_reads

用法

GBP = ( pool_async_data_gbp_l_reads - pool_async_data_gbp_p_reads ) / pool_async_data_gbp_l_reads

用法

GBP = ( pool_async_data_gbp_l_reads - pool_async_data_gbp_p_reads ) / pool_async_data_gbp_l_reads

用法

GBP = ( pool_async_data_gbp_l_reads - pool_async_data_gbp_p_reads ) / pool_async_data_gbp_l_reads

用法

 pool_async_data_reads / pool_async_data_read_reqs

此平均值可以帮助您确定预取程序所使用的平均读 I/O 大小。 此数据还可以帮助您了解所测量的工作负载的大型块 I/O 要求。

用法

# of sync data reads = pool_data_p_reads + pool_temp_data_p_reads - pool_async_data_reads

(pool_async_data_reads + pool_async_index_reads)/
(pool_data_p_reads + pool_temp_data_p_reads + pool_index_p_reads + pool_temp_index_p_reads)

用法

GBP = ( pool_async_index_gbp_l_reads - pool_async_index_gbp_p_reads ) / pool_async_index_gbp_l_reads

用法

GBP = ( pool_async_index_gbp_l_reads - pool_async_index_gbp_p_reads ) / pool_async_index_gbp_l_reads

用法

GBP = ( pool_async_index_gbp_l_reads - pool_async_index_gbp_p_reads ) / pool_async_index_gbp_l_reads

用法

GBP = ( pool_async_index_gbp_l_reads - pool_async_index_gbp_p_reads ) / pool_async_index_gbp_l_reads

用法

# of sync index reads = pool_index_p_reads + pool_temp_index_p_reads - pool_async_index_reads

(pool_async_index_reads) / (pool_index_p_reads + pool_temp_index_p_reads)

用法

  pool_index_writes - pool_async_index_writes

通过比较异步写入数与同步写入数的比率，可了解缓冲池页清除程序的执行情况。 在调整 num_iocleaners 配置参数时，此比率会非常有用。

用法

 pool_write_time - pool_async_write_time

 pool_async_write_time
  / (pool_async_data_writes 
    + pool_async_index_writes)

这些计算可用来了解要执行的 I/O 处理。

用法

GBP = ( pool_async_xda_gbp_l_reads - pool_async_xda_gbp_p_reads ) / pool_async_xda_gbp_l_reads

用法

GBP = ( pool_async_xda_gbp_l_reads - pool_async_xda_gbp_p_reads ) / pool_async_xda_gbp_l_reads

用法

GBP = ( pool_async_xda_gbp_l_reads - pool_async_xda_gbp_p_reads ) / pool_async_xda_gbp_l_reads

用法

GBP = ( pool_async_xda_gbp_l_reads - pool_async_xda_gbp_p_reads ) / pool_async_xda_gbp_l_reads

用法

 
 pool_xda_p_reads + pool_temp_xda_p_reads - pool_async_xda_reads

通过比较异步读取数与同步读取数的比率，可了解预取程序的执行情况。 在调整 num_ioservers 配置参数时，此元素会非常有用。

用法

(pool_col_lbp_pages_found - pool_async_col_lbp_pages_found) / pool_col_l_reads

(pool_col_gbp_l_reads - pool_col_gbp_p_reads) / pool_col_gbp_l_reads

用法

(pool_col_lbp_pages_found - pool_async_col_lbp_pages_found) / pool_col_l_reads

(pool_col_gbp_l_reads - pool_col_gbp_p_reads) / pool_col_gbp_l_reads

用法

当工作负载同时包含 按行组织的 和 按列组织的 表时，按列组织的监视元素可帮助您了解 I/O 的哪个部分由对 按列组织的 表的访问驱动。

(pool_col_lbp_pages_found - pool_async_col_lbp_pages_found) / pool_col_l_reads

增加缓冲池大小一般会提高命中率，但你会达到一个递减回报的点。 从理论上说，如果能够分配大到足以存储整个数据库的缓冲池，那么系统启动并运行后你可以得到 100% 的命中率。 但是，这在大多数情况下是不现实的。 命中率的意义真正取决于你的数据大小，以及它的访问方式。 在一个非常大的数据库中，平均访问数据的命中率会很差。 对于非常大的表，您可以执行的操作很少。

对于较小并且访问较为频繁的表和索引，要提高其命中率，请将其分配到各个缓冲池。

用法

(pool_col_lbp_pages_found - pool_async_col_lbp_pages_found) / pool_col_l_reads

(pool_col_gbp_l_reads - pool_col_gbp_p_reads) / pool_col_gbp_l_reads

当工作负载同时包含 按行组织的 和 按列组织的 表时，按列组织的监视元素可帮助您了解 I/O 的哪个部分由对 按列组织的 表的访问驱动。

用法

如果将缓冲池数据页面写入磁盘的次数在 pool_col_p_reads 监视元素值中占较高的百分比，那么或许能够通过增加可供数据库使用的缓冲池页面数来提高性能。

系统并不总是写一个页面来为一个新的页面腾出空间。 如果该页未被更新，那么只需将其替换。 此元素的此替换项不计算在内。

在需要缓冲池空间之前，数据页面可由异步页清除程序代理程序写入，如 pool_async_col_writes 监视元素所报告。 这些异步页写入与同步页写入一起包括在此元素的值中。

如果所有应用程序都要更新该数据库，那么提高缓冲池大小对性能可能没有多大影响，原因是大多数缓冲池页包含已更新数据，而这些数据必须写入磁盘。 但是，如果已更新页在写出之前可供其他工作单元使用，那么缓冲池可保存读写操作，这将对性能有所改进。

用法

(pool_data_lbp_pages_found - pool_async_data_lbp_pages_found) / pool_data_l_reads

(pool_data_gbp_l_reads - pool_data_gbp_p_reads) / pool_data_gbp_l_reads

用法

(pool_data_lbp_pages_found - pool_async_data_lbp_pages_found) / pool_data_l_reads

(pool_data_gbp_l_reads - pool_data_gbp_p_reads) / pool_data_gbp_l_reads

用法

(pool_data_lbp_pages_found - pool_async_data_lbp_pages_found) / pool_data_l_reads

(pool_data_gbp_l_reads - pool_data_gbp_p_reads) / pool_data_gbp_l_reads

用法

(pool_data_lbp_pages_found - pool_async_data_lbp_pages_found) / pool_data_l_reads

(pool_data_gbp_l_reads - pool_data_gbp_p_reads) / pool_data_gbp_l_reads

用法

可使用 pool_data_l_reads 和 pool_data_p_reads 监视元素来计算数据页命中率。

((pool_data_lbp_pages_found
- pool_async_data_lbp_pages_found) / (pool_data_l_reads + pool_temp_data_l_reads))
× 100 

有关更多信息，请参阅 用于计算缓冲池命中率的公式。

增加缓冲池大小一般会提高命中率，但你会达到一个递减回报的点。 从理论上说，如果能够分配大到足以存储整个数据库的缓冲池，那么系统启动并运行后你可以得到 100% 的命中率。 但是，这在大多数情况下是不现实的。 命中率的意义真正取决于你的数据大小，以及它的访问方式。 在一个非常大的数据库中，平均访问数据的命中率会很差。 对于非常大的表，您可以执行的操作很少。

对于较小并且访问较为频繁的表和索引，要提高其命中率，请将其分配到各个缓冲池。

用法

(pool_async_data_reads + pool_async_index_reads)/
(pool_data_p_reads + pool_temp_data_p_reads + pool_index_p_reads + pool_temp_index_p_reads)

用法

如果将缓冲池数据页面写入磁盘的次数在 pool_data_p_reads 监视元素值中占较高的百分比，那么或许能够通过增加可供数据库使用的缓冲池页面数来提高性能。

系统并不总是写一个页面来为一个新的页面腾出空间。 如果该页未被更新，那么只需将其替换。 此元素的此替换项不计算在内。

在需要缓冲池空间之前，数据页面可由异步页清除程序代理程序写入，如 pool_async_data_writes 监视元素所报告。 这些异步页写入与同步页写入一起包括在此元素的值中。

如果所有应用程序都要更新该数据库，那么提高缓冲池大小对性能可能没有多大影响，原因是大多数缓冲池页包含已更新数据，而这些数据必须写入磁盘。 但是，如果已更新页在写出之前可供其他工作单元使用，那么缓冲池可保存读写操作，这将对性能有所改进。

用法

        pool_drty_pg_steal_clns
     / (pool_drty_pg_steal_clns
      + pool_drty_pg_thrsh_clns
      + pool_lsn_gap_clns)

如果此比率很低，那么可能指示您定义的页清除程序过多。 如果 chngpgs_thresh 配置参数设置得太小，那么可能会写出将来会成为脏页的页。 主动清除使得缓冲池失去了尽可能延迟写入这一用途。

如果此比率很高，那么可能表明未定义足够的页清除程序。 页清除程序不足将导致发生故障后的恢复时间延长。

用法

   1 - 
    (
    POOL_FAILED_ASYNC_DATA_REQS + 
    POOL_FAILED_ASYNC_INDEX_REQS + 
    POOL_FAILED_ASYNC_XDA_REQS + 
    POOL_FAILED_ASYNC_COL_REQS + 
    POOL_FAILED_ASYNC_TEMP_DATA_REQS + 
    POOL_FAILED_ASYNC_TEMP_INDEX_REQS + 
    POOL_FAILED_ASYNC_TEMP_XDA_REQS +
    POOL_FAILED_ASYNC_TEMP_COL_REQS 
    ) 
    ÷ 
    (
      (
      POOL_FAILED_ASYNC_DATA_REQS + 
      POOL_FAILED_ASYNC_INDEX_REQS + 
      POOL_FAILED_ASYNC_XDA_REQS + 
      POOL_FAILED_ASYNC_COL_REQS + 
      POOL_FAILED_ASYNC_TEMP_DATA_REQS + 
      POOL_FAILED_ASYNC_TEMP_INDEX_REQS + 
      POOL_FAILED_ASYNC_TEMP_XDA_REQS +
      POOL_FAILED_ASYNC_TEMP_COL_REQS 
      )
    + 
      (
      POOL_QUEUED_ASYNC_DATA_REQS + 
      POOL_QUEUED_ASYNC_INDEX_REQS + 
      POOL_QUEUED_ASYNC_XDA_REQS + 
      POOL_QUEUED_ASYNC_COL_REQS + 
      POOL_QUEUED_ASYNC_TEMP_DATA_REQS + 
      POOL_QUEUED_ASYNC_TEMP_INDEX_REQS + 
      POOL_QUEUED_ASYNC_TEMP_XDA_REQS +
      POOL_QUEUED_ASYNC_TEMP_COL_REQS 
      )
    ) × 100

用法

   1 - 
    (
    POOL_FAILED_ASYNC_DATA_REQS + 
    POOL_FAILED_ASYNC_INDEX_REQS + 
    POOL_FAILED_ASYNC_XDA_REQS + 
    POOL_FAILED_ASYNC_COL_REQS + 
    POOL_FAILED_ASYNC_TEMP_DATA_REQS + 
    POOL_FAILED_ASYNC_TEMP_INDEX_REQS + 
    POOL_FAILED_ASYNC_TEMP_XDA_REQS +
    POOL_FAILED_ASYNC_TEMP_COL_REQS 
    ) 
    ÷ 
    (
      (
      POOL_FAILED_ASYNC_DATA_REQS + 
      POOL_FAILED_ASYNC_INDEX_REQS + 
      POOL_FAILED_ASYNC_XDA_REQS + 
      POOL_FAILED_ASYNC_COL_REQS + 
      POOL_FAILED_ASYNC_TEMP_DATA_REQS + 
      POOL_FAILED_ASYNC_TEMP_INDEX_REQS + 
      POOL_FAILED_ASYNC_TEMP_XDA_REQS +
      POOL_FAILED_ASYNC_TEMP_COL_REQS 
      )
    + 
      (
      POOL_QUEUED_ASYNC_DATA_REQS + 
      POOL_QUEUED_ASYNC_INDEX_REQS + 
      POOL_QUEUED_ASYNC_XDA_REQS + 
      POOL_QUEUED_ASYNC_COL_REQS + 
      POOL_QUEUED_ASYNC_TEMP_DATA_REQS + 
      POOL_QUEUED_ASYNC_TEMP_INDEX_REQS + 
      POOL_QUEUED_ASYNC_TEMP_XDA_REQS +
      POOL_QUEUED_ASYNC_TEMP_COL_REQS 
      )
    ) × 100