ORACLEでテーブルごとのDML回数を取得する
テーブルごとの１時間あたりのDML（INSERT,UPDATE,DELETE）の平均を取得するために考えた方法。
確認手段としてDBA_TAB_MODIFICATIONSを使用する。
以下のように確認できる。
SELECT
table_name,inserts,updates,deletes,to_char(timestamp,'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') as timestamp
FROM
dba_tab_modifications
WHERE
TABLE_OWNER in ('USER')
and TABLE_NAME not like 'BIN$%';
TABLE_N INSERTS UPDATES DELETES TIMESTAMP
------- ---------- ---------- ---------- -------------------
TABLE00 868 2446 1974 2016-04-26 18:00:01
TABLE01 445 0 10 2016-04-26 17:15:28
TABLE02 1 1 0 2016-02-22 18:06:50
TABLE03 16635 0 16635 2016-04-26 18:00:01
TABLE04 6 0 4 2016-04-26 15:54:26
TABLE05 0 124 0 2016-04-26 18:00:01
TABLE06 335 3071 0 2016-04-26 18:00:01
TABLE07 12 0 0 2016-04-06 17:29:01
TABLE08 58694 0 40023 2016-04-26 18:00:01
TABLE09 131440 0 102863 2016-04-26 18:00:01
マニュアルによると、
前回、表の統計情報を収集した時点から変更されている
とあるので、統計情報を取得したタイミングで更新される模様。
これを定期的に更新してあげるには↓を実行する。
begin DBMS_STATS.FLUSH_DATABASE_MONITORING_INFO; end;
そうすると実行したタイミングで更新がある場合はTIMESTAMPが書き換えられ、更新回数が累積される。
前回との差分を比較することでDML回数がわかる。
１時間置き実行して結果をfluentdで送ったり、グラフ化することができる。
うちでは
、
1. １時間置きにFLUSH_DATABASE_MONITORING_INFOを実行
2. SELECT FROM dba_tab_modificationsを実行しMySQLに格納
3. Muninでグラフ化
みたいにしている。
直接グラフでもいいけど、MySQLに入れておけばSQLでいろいろ拡張やら調査が可能なので。
注意としては統計情報を取得したタイミングで更新情報がリセットされるのでその時は差分を取得するのではなくその値を初期値にする。
MySQLで取得しているデータはこんな感じ↓
| カラム名 | 説明 |
|---|---|
| TABLE_NAME | テーブル名 |
| INSERTS | 前回との差分insert回数 |
| SUM_INSERTS | 累積insert回数 |
| UPDATES | 前回との差分update回数 |
| SUM_UPDATES | 累積update回数 |
| DELETES | 前回との差分delete回数 |
| SUM_DELETES | 累積delete回数 |
| TIMESTAMP | Oracle側の更新時間 |
+-----------+---------+-------------+---------+-------------+---------+-------------+---------------------+ | TABLE_NAME| INSERTS | SUM_INSERTS | UPDATES | SUM_UPDATES | DELETES | SUM_DELETES | TIMESTAMP | +-----------+---------+-------------+---------+-------------+---------+-------------+---------------------+ | TABLE00 | 14 | 88710 | 64 | 118695 | 0 | 0 | 2016-03-31 13:53:11 |↑ | TABLE00 | 5 | 88715 | 24 | 118719 | 0 | 0 | 2016-03-31 15:00:02 | | TABLE00 | 17 | 88732 | 57 | 118776 | 0 | 0 | 2016-03-31 15:57:26 | | TABLE00 | 18 | 88750 | 228 | 119004 | 0 | 0 | 2016-03-31 17:00:02 | | TABLE00 | 726 | 89476 | 325 | 119329 | 0 | 0 | 2016-03-31 18:00:01 |累積値 | TABLE00 | 483 | 89959 | 299 | 119628 | 0 | 0 | 2016-03-31 19:00:01 | | TABLE00 | 49 | 90008 | 11 | 119639 | 0 | 0 | 2016-03-31 20:00:01 | | TABLE00 | 8 | 90016 | 31 | 119670 | 0 | 0 | 2016-03-31 20:58:26 | | TABLE00 | 16 | 90032 | 22 | 119692 | 0 | 0 | 2016-03-31 22:00:01 |↓ | TABLE00 | 19 | 19 | 13 | 13 | 0 | 0 | 2016-03-31 23:00:01 |←統計情報が取得されたのでリセットされた | TABLE00 | 28 | 47 | 17 | 30 | 0 | 0 | 2016-03-31 23:59:41 |↑ | TABLE00 | 8 | 55 | 10 | 40 | 0 | 0 | 2016-04-01 01:00:01 | | TABLE00 | 7 | 62 | 5 | 45 | 0 | 0 | 2016-04-01 01:51:06 | | TABLE00 | 4 | 66 | 2 | 47 | 0 | 0 | 2016-04-01 02:42:32 | | TABLE00 | 2 | 68 | 2 | 49 | 0 | 0 | 2016-04-01 03:46:31 | | TABLE00 | 1 | 69 | 1 | 50 | 0 | 0 | 2016-04-01 04:25:24 |累積値 | TABLE00 | 4 | 73 | 4 | 54 | 0 | 0 | 2016-04-01 06:00:01 | | TABLE00 | 4 | 77 | 2 | 56 | 0 | 0 | 2016-04-01 06:36:07 | | TABLE00 | 8 | 85 | 2 | 58 | 0 | 0 | 2016-04-01 07:56:18 | | TABLE00 | 3 | 88 | 1 | 59 | 0 | 0 | 2016-04-01 08:46:48 |↓
