sql monitoring 长SQL ASH AWR 都没有 未Commit or export to csv
Duration 4小时, Database Time 22.5, Session Inactive,
1.未Commit原因,
2.慢慢导出成csv文件?

How is v$session status = 'INACTIVE' and v$sql_monitor status = 'EXECUTING' concurrently
2641811 Posts: 8
Jan 11, 2016 6:47PM edited Jan 19, 2016 6:07PM 6 commentsAnswered
Can someone please explain a scenario where v$session status = 'INACTIVE' and v$sql_monitor status = 'EXECUTING'.
I am seeing this currently in one of my databases and do not understand this scenario?
Thanks for your help.
FlagQuoteOff TopicLike
Answers
-
Mark D Powell DBA Posts: 17,366 Rubellite
Jan 11, 2016 7:19PM edited Jan 11, 2016 7:19PM
user2641811, I haven't really used this view but I note from the manual that the view can retain data until the space is necessary for reuse so what you see may be related to this. The view V$SESSION only shows ACTIVE when a SQL statement is actually executing. Once a statement completes the session is officially INCACTIVE till the next SQL statement is executed.
- -
"When the SQL statement being monitored is executing, statistics in V$SQL_MONITOR are generally refreshed in near real time, once every second. Once the execution ends, monitoring information is not deleted immediately. Instead, it is kept in V$SQL_MONITOR for at least one minute. The entry will eventually be deleted to reclaim its space as new statements are monitored"
Ref: V$SQL_MONITOR
- -
Your exact version of Oracle may make a difference to the expected behavior but I did not search support for any bug or usage notes that may exist.
- -
HTH -- Mark D Powell --
HTH -- Mark D Powell --
FlagQuoteOff TopicLike
-
2641811 Posts: 8
Jan 11, 2016 8:05PM edited Jan 11, 2016 8:05PM
Thanks for your reply Mark.
I am running Oracle version 12.1.0.2.3 on Linux.
I have been monitoring v$sesstat as well and do not see any statistics changes for that session.
I started tracing the session to look at activity from that angle and see the following constantly being written:
WAIT #140323598165824: nam='SQL*Net message from client' ela= 24995 driver id=1413697536 #bytes=1 p3=0 obj#=1971587 tim=317089128562
WAIT #140323598165824: nam='SQL*Net message to client' ela= 13 driver id=1413697536 #bytes=1 p3=0 obj#=1971587 tim=317089128737
FETCH #140323598165824:c=0,e=76,p=0,cr=0,cu=0,mis=0,r=10,dep=0,og=1,plh=2205593993,tim=317089128786
So, does this mean that when a session is done executing and is only fetching data that the session is marked as "INACTIVE" in v$session whereas fetching data is still considered "EXECUTING" in v$sql_monitor?
FlagQuoteOff TopicLike
-
top.gun Posts: 4,778 Gold Crown
Jan 11, 2016 8:11PM edited Jan 11, 2016 8:11PM
You would need to determine what the session is currently waiting for.
I could take a guess....
What if your session was waiting for a lock, so it's executing, but at the same time waiting for the lock.....
FlagQuoteOff TopicLike
-
2641811 Posts: 8
Jan 11, 2016 8:23PM edited Jan 11, 2016 8:23PM
There are no blocking locks in the database. I monitored v$session for a bit and the only wait events for that session are "SQL*Net message from client" and "SQL*Net message to client".
FlagQuoteOff TopicLike
-
Mark D Powell DBA Posts: 17,366 Rubellite
Jan 11, 2016 9:09PM edited Jan 11, 2016 9:09PM
The FETCH line indicates that a cursor row was obtained so if you see new FETCHes in the trace then either the SQL is very fast and the application is likely executing the same SQL statement with different bind variables or it previously executed a cursor and is now passing back a row at a time from what would appear to be a large result set.
- -
You can query the SQL associated with the session via the V$SESSION sql_address, sql_hash_value or sql_id columns used in a join to one of the V$SQL views such as V$SQLAREA or V$SQLTEXT. If there is no current SQL statement check the PREV_* statement columns.
相关文章:
sql monitoring 长SQL ASH AWR 都没有 未Commit or export to csv
Duration 4小时, Database Time 22.5, Session Inactive, 1.未Commit原因, 2.慢慢导出成csv文件? How is v$session status INACTIVE and v$sql_monitor status EXECUTING concurrently 2641811 Posts: 8 Jan 11, 2016 6:47P…...
算法学习day12(动态规划)
一、不同的二叉搜索树 二叉搜索树的性质:父节点比左边的孩子节点都大;比右边的孩子节点都小; 由图片可知,dp[3]是可以由dp[2]和dp[1]得出来的。(二叉搜索树的种类和根节点的val有关) 当val为1时,左边是一定没有节点的…...
Vue 3 <script setup> 使用v-bind(或简写为 :)来动态绑定图片的 src 属性
<img :src"images[currentIndex]" > <template> <div> <!-- 使用 v-bind 或简写为 : 来动态绑定图片的 src 属性 --> <img :src"images[currentIndex]" alt"Dynamic Image" style"width: 100px; height: a…...
前端Vue自定义签到获取积分弹框组件设计与实现
摘要 随着前端技术的不断演进,开发的复杂性日益凸显。传统的整体式开发方式在面临功能迭代和修改时,常常牵一发而动全身,导致开发效率低下和维护成本高昂。组件化开发作为一种解决方案,通过实现模块的独立开发和维护,…...
闲置服务器废物利用_离线下载_私人影院_个人博客_私人云笔记_文件服务器
背景 家里有台旧windows笔记本,PentiumB940 2.00GHz的cpu 4G内存,512G硬盘 放在家里吃灰很久,最近几个月折腾折腾,装了linux操作系统,换了一个2T的硬盘 这里记录下折腾的过程,有需要的可以参考 开通公网IP 打电话给运营商一般都可…...
【Python学习笔记】调参工具Optuna + 泰坦尼克号案例
【Python学习笔记】调参工具Optuna&泰坦尼克号案例 背景前摇:(省流可不看) 最近找了份AI标注师的实习,但是全程都在做文本相关的活,本质上还是拧螺丝,就想着学点调参、部署什么的技能增加一些竞争力&a…...
GPT带我学-设计模式13-策略模式
概述 策略模式 例子 你可以创建一个策略工厂(Strategy Factory)来根据传入的 orgId 动态地选择合适的策略。以下是实现示例: 首先,定义策略接口和具体策略类: public interface CardPathStrategy {String generat…...
【Linux】Ubuntu配置JDK环境、MySQL环境
一、 Ubuntu配置JDK环境 在Ubuntu系统中安装JDK 8可以通过以下步骤进行: 打开终端。更新包列表: sudo apt update安装OpenJDK 8: sudo apt install openjdk-8-jdk验证安装是否成功: java -version注:如果系统中安…...
【ElasticSearch】ES 5.6.15 向量插件支持
参考 : https://github.com/lior-k/fast-elasticsearch-vector-scoring 下载插件 安装插件 插件目录: elasticsearch/plugins, 安装后的目录如下 plugins└── vector├── elasticsearch-binary-vector-scoring-5.6.9.jar└── plugin-descriptor.properties修…...
Kafka 高并发设计之数据压缩与批量消息处理
《Kafka 高性能架构设计 7 大秘诀》专栏第 6 章。 压缩,是一种用时间换空间的 trade-off 思想,用 CPU 的时间去换磁盘或者网络 I/O 传输量,用较小的 CPU 开销来换取更具性价比的磁盘占用和更少的网络 I/O 传输。 Kafka 是一个高吞吐量、可扩展…...
设计模式使用场景实现示例及优缺点(行为型模式——模板方法模式)
模板方法模式(Template Method Pattern) 模板方法模式(Template Method Pattern)是一种行为设计模式,它定义了一个操作中的算法的骨架,将算法的一些步骤延迟到子类中。这样可以在不改变算法的结构的前提下…...
ETL数据集成丨主流ETL工具(ETLCloud、DataX、Kettle)数据传输性能大PK
目前市面上的ETL工具众多,为了方便广大企业用户在选择ETL工具时有一个更直观性能方面的参考值,我们选取了目前市面上最流行的三款ETL工具(ETLCloud、DataX、Kettle)来作为本次性能传输的代表,虽然性能测试数据有很多相…...
eNSP:防火墙设置模拟公司配置(二)
实验拓扑: 实验要求(二): 7: 办公设备可以通过电信连接和移动上网(多对多NAT,并且需要保留一个公网IP) 8: 分公司通过公网移动电信,访问DMZ的http服务器 9&a…...
vue3 两个组件之间传值
Props 父组件可以通过 props 将数据传递给子组件。这是最常见的组件间通信方式 <!-- 父组件 --><template><ChildComponent :message"parentMessage" /></template><script>import ChildComponent from ./ChildComponent.vue;export…...
基于matlab的深度学习案例及基础知识专栏前言
专栏简介 内容涵盖深度学习基础知识、深度学习典型案例、深度学习工程文件、信号处理等相关内容,博客由基于matlab的深度学习案例、matlab基础知识、matlab图像基础知识和matlab信号处理基础知识四部分组成。 一、 基于matlab的深度学习案例 1.1、matlab:基于模…...
机器学习——L1 L2 范数 —>L1 L2正则化
1、L1范数和L2范数是机器学习和数据分析中经常使用的两种范数,它们之间存在多个方面的区别。 以下是关于L1范数和L2范数区别的详细解释: 一、定义差异 L1范数:也被称为曼哈顿范数,是向量元素的绝对值之和。对于一个n维向量x&am…...
大模型时代,还需要跨端framework吗?
跨端 在我近十年的大前端从业经验中,有一半是在和flutter/rn打交道。虽然,flutter和rn官方和社区已经在非常努力的优化、填坑了,但是这两者的坑还是远远高于原生开发。 但是,在锁表的大周期下,华为带着鸿蒙来了&#…...
ASP.NET Core----基础学习05----将数据传递给视图文件的五种情况
文章目录 1. 类型一:使用ViewData将数据传递给视图文件(默认视图文件)2. 类型二:自定义选择视图文件 并传递ViewData数据3. 类型三:使用ViewBag将数据传递给视图文件4. 类型四:在视图文件中使用model转化为…...
Flutter实现局部刷新的几种方式
目录 前言 1.局部刷新的重要性 1.概念 2.重要性 2.局部刷新实现的几种方式 1.使用setState方法进行局部刷新 2.使用StatefulWidget和InheritedWidget局部刷新UI 3.ValueNotifier和ValueListenableBuilder 4.StreamBuilder 5.Provider 6.GetX 7.使用GlobalKey 前言 …...
力扣题解(回文子串)
647. 回文子串 给你一个字符串 s ,请你统计并返回这个字符串中 回文子串 的数目。 回文字符串 是正着读和倒过来读一样的字符串。 子字符串 是字符串中的由连续字符组成的一个序列。 思路: 首先,本题要求的是数目,而且不要求没…...
从哈密顿量到李代数:对称性识别与结构常数计算实践
1. 从哈密顿量到李代数:物理学家工具箱里的对称性语言在理论物理和数学物理的日常工作中,我们常常面对一个核心问题:如何从一堆看似复杂的运动方程或一个写出来的哈密顿量中,快速识别出系统隐藏的“灵魂”?这个灵魂&am…...
智能电表数据填补技术对比:从Holt-Winters到Time-MoE的实战指南
1. 项目概述:当智能电表数据“断片”时,我们如何“脑补”?在能源管理和智能电网的日常运维中,我们这些从业者最头疼的问题之一,就是拿到手的智能电表数据“缺斤短两”。想象一下,你正试图分析一个居民区的用…...
Android HTTPS抓包失败根源:系统证书信任链详解
1. 为什么HTTPS抓包总在“证书验证失败”这一步卡死? 你肯定试过:Wireshark抓不到App的加密流量,Fiddler在Windows上跑得好好的,一换到Android手机就提示“您的连接不是私密连接”,Charles反复弹出证书安装提醒却始终无…...
软体机器人跳跃:离散弹性杆仿真与动态分岔原理详解
1. 软体机器人跳跃:从生物灵感走向工程现实如果你观察过一只蚂蚱的起跳,或者一只青蛙的弹射,那种瞬间爆发、姿态优雅的运动,背后是自然界亿万年来优化的高效能量转换机制。传统的刚性机器人,靠着电机、齿轮和连杆&…...
非交换多项式优化:利用稀疏性破解大规模矩阵优化难题
1. 非交换多项式优化:从理论到计算的深度解析在优化理论的世界里,我们习惯了处理那些“听话”的变量——实数、向量,它们满足交换律,x*y总是等于y*x。然而,当我们踏入量子力学、鲁棒控制或高级矩阵分析等领域时&#x…...
SMGI框架:通用人工智能的结构元模型与实现路径解析
1. 项目概述:从“智能拼图”到“统一蓝图”最近几年,AI领域的热词层出不穷,从大语言模型到多模态,再到通用人工智能(AGI),大家似乎都在朝着同一个方向狂奔,但脚下的路却千差万别。这…...
告别调参噩梦!用Ball k-means在Python里5分钟搞定百万级数据聚类
百万级数据聚类的革命:用Ball k-means实现Python高效实战 当你的数据集膨胀到百万级别时,传统k-means算法突然变得像老牛拉车——迭代缓慢、调参困难、内存告急。我曾在一个电商用户分群项目中,面对120万条用户行为数据,sklearn的…...
AI司法应用中的算法公平性:从数据偏见到保护属性选择的技术实践
1. 项目概述:当算法开始“断案”,公平性成了第一道坎最近几年,AI系统在司法领域的渗透速度远超很多人的想象。从辅助量刑建议、评估再犯风险,到自动化审阅海量卷宗,算法正试图将法官和检察官从繁重的重复性劳动中解放出…...
HRN三维人脸UV对齐:Blender与Unity跨平台精准映射指南
1. 这不是“贴图导入”,而是三维人脸数据流的精准对齐很多人第一次看到“3D Face HRN”这个词,下意识会以为是某种新出的美颜插件,或者Unity Asset Store里点几下就能拖进场景的预制体。我去年在给一家医疗仿真团队做面部肌肉运动模拟时也这么…...
AI时代的个人隐私与网络安全自保——从账号密码到设备行为的完整体系
一个很多人没做但很简单的事:去搜索一下自己的真实姓名、手机号、家庭住址,看看哪些信息已经公开在网上。知道自己的暴露面,才知道要重点保护什么。 haveibeenpwned是免费、靠谱、隐私友好的数据泄露查询工具。 安全防护不追求完美࿰…...
