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Oracle：dbfilescatteredread

这个等待事件在实际生产库中经常可以看到，这是一个用户操作引起的等待事件，当SESSION等待multi-block I/O完成时，会产生这个等待事件。

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这通常发生在两种情况下：全表扫描（FTS： Full Table Scan）和索引快速扫描（IFFS： index fast full scan）。

Oracle每次读取一个连续块的DB_FILE_MULTIBLOCK_READ_COUNT，并将它们分散到缓冲区缓存中。如何做到这一点取决于平台和您正在运行的Oracle的发布。它也可能根据所读取的设备类型和请求的块的数量而变化。

这个等待事件有三个参数：

select event#,name,parameter1,parameter2,parameter3 from v$event_name where name = 'db file scattered read';
    EVENT# NAME                          PARAMETER1     PARAMETER2      PARAMETER3
---------- ----------------------------- -------------- --------------- ---------------
       154 db file scattered read        file#          block#          blocks

  • File#： 要读取的数据块所在数据文件的文件号。

  • Block#： 要读取的起始数据块号。

  • Blocks：需要读取的数据块数目。

一、等待——定位

  1. 会话信息
    查看哪些会话正在执行扫描，并跟踪它们以查看扫描是否被期望是很有用的。 

    SELECT sid, total_waits, time_waited
  FROM v$session_event
WHERE event='db file scattered read'
  AND total_waits>0
ORDER BY 3,2;
    也在V$SESSTAT中查询具有高“table scans blocks gotten”的会话
    当这个等待事件比较显著时，可以结合v$session_longops 动态性能视图来进行诊断，该视图中记录了长时间(运行时间超过6 秒的)运行的事物。

  2. 表空间 & 数据文件

    可以查看AWR(或STATSPACK)报告的“Tablespace IO”和“File IO”部分，以及ADDM和ASH输出。这些文件应该显示哪些tablespaces / files正在为大多数I/O请求提供服务，并显示I/O子系统的速度。在“db file scattered read”中所涉及的 tablespaces/files 将有 "Av Blks/Rd" > 1。
    读取文件的文件也可以通过查看V$FILESTAT中BLKS_READ / READS > 1找到（大于1的比率指示出现了多个块读取）。

  3. segments & objects
    查看哪些 segments/objects 对象执行读操作。

  4. select event,p1,p2,p3,row_wait_obj# from gv$session where event = 'db file scattered read';
select object_name,object_type from dba_objects where object_id=row_wait_obj#;

  5. SQL
    可以查看AWR报告的“Top SQL by Disk Reads”部分，以获得任何导致高I/O的SQL的线索。如果启用了统计信息收集，那么V$SQL_PLAN还可以使用完整扫描提供有关SQL语句的线索。
    V$SQL中高DISK_READS语句——在awr的“Top SQL by Disk Reads”部分中显示。
    如果一个数据库的大表扫描过多，那么db file scattered read等待事件可能同样非常显著。如果table scans (long tables)的per Trans值大于0，你可能需要增加适当的索引来优化你的SQL语句

二、等待——降低

“db file scattered read”的一些具体点包括：

  • 对SQL进行调优通常会获得最大的收益。

  • 考虑分区以减少需要扫描的数据量。

  • 受影响的对象是否被稀疏地填充?如果是这样，考虑缩减他们。

  • 考虑高级压缩，以减少需要访问的块的数量。

  • 小心使用多个缓冲池和缓存选项可能会有帮助。


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