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2026-11-04T04:26:22Z

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	~~<div style~~=~~"font-size:12px;letter-spacing:3px;opacity:0.8;margin-bottom:6px;">~~ORACLE SQL TUNING · DIAGNOSTICS~~</div>~~		\|부제 = ORACLE SQL TUNING · DIAGNOSTICS
	~~<div style~~=~~"font-size:28px;font-weight:700;line-height:1.3;">~~AWR 리포트 분석~~</div>~~		\|제목 = AWR 리포트 분석
	~~<div style~~=~~"font-size:15px;opacity:0.92;margin-top:10px;line-height:1.7;">~~DB Time 중심의 분석법 — 리포트 생성부터 섹션별 해석, ASH 연계, 문제 SQL 도출까지~~</div>~~		\|설명 = DB Time 중심의 분석법 — 리포트 생성부터 섹션별 해석, ASH 연계, 문제 SQL 도출까지
	~~<div style~~=~~"margin-top:16px;display:flex;flex-wrap:wrap;gap:8px;">~~		\|색상 = 보라
	~~<span style~~=~~"background:rgba(255,255,255,0.18);border:1px solid rgba(255,255,255,0.35);padding:4px 12px;border-radius:20px;font-size:12px;">~~선수 학습 · [[SQL 튜닝 입문]] 9장~~</span>~~		\|배지1 = 선수 학습 · [[SQL 튜닝 입문]] 9장
	~~<span style~~=~~"background:rgba(255,255,255,0.18);border:1px solid rgba(255,255,255,0.35);padding:4px 12px;border-radius:20px;font-size:12px;">~~커리큘럼 · 11주차~~</span>~~		\|배지2 = 커리큘럼 · 11주차
	~~<span style~~=~~"background:rgba(255,255,255,0.18);border:1px solid rgba(255,255,255,0.35);padding:4px 12px;border-radius:20px;font-size:12px;">~~라이선스 · Diagnostics Pack~~</span>~~		\|배지3 = 라이선스 · Diagnostics Pack
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Dbstudy: 새 문서:

ORACLE SQL TUNING · DIAGNOSTICS

AWR 리포트 분석

DB Tim...

2026-11-04T03:57:08Z

새 문서: <div style="background:linear-gradient(135deg,#3b1a4f 0%,#6c3483 55%,#8e44ad 100%);color:#ffffff;padding:30px 36px;border-radius:14px;margin-bottom:24px;box-shadow:0 4px 14px rgba(59,26,79,0.25);"> <div style="font-size:12px;letter-spacing:3px;opacity:0.8;margin-bottom:6px;">ORACLE SQL TUNING · DIAGNOSTICS</div> <div style="font-size:28px;font-weight:700;line-height:1.3;">AWR 리포트 분석</div> <div style="font-size:15px;opacity:0.92;margin-top:10px;line-height:1.7;">DB Tim...

새 문서

<div style="background:linear-gradient(135deg,#3b1a4f 0%,#6c3483 55%,#8e44ad 100%);color:#ffffff;padding:30px 36px;border-radius:14px;margin-bottom:24px;box-shadow:0 4px 14px rgba(59,26,79,0.25);">
<div style="font-size:12px;letter-spacing:3px;opacity:0.8;margin-bottom:6px;">ORACLE SQL TUNING · DIAGNOSTICS</div>
<div style="font-size:28px;font-weight:700;line-height:1.3;">AWR 리포트 분석</div>
<div style="font-size:15px;opacity:0.92;margin-top:10px;line-height:1.7;">DB Time 중심의 분석법 — 리포트 생성부터 섹션별 해석, ASH 연계, 문제 SQL 도출까지</div>
<div style="margin-top:16px;display:flex;flex-wrap:wrap;gap:8px;">
<span style="background:rgba(255,255,255,0.18);border:1px solid rgba(255,255,255,0.35);padding:4px 12px;border-radius:20px;font-size:12px;">선수 학습 · [[SQL 튜닝 입문]] 9장</span>
<span style="background:rgba(255,255,255,0.18);border:1px solid rgba(255,255,255,0.35);padding:4px 12px;border-radius:20px;font-size:12px;">커리큘럼 · 11주차</span>
<span style="background:rgba(255,255,255,0.18);border:1px solid rgba(255,255,255,0.35);padding:4px 12px;border-radius:20px;font-size:12px;">라이선스 · Diagnostics Pack</span>
</div>
</div>

<div style="border:1px solid #e3d3ee;background:#fbf8fd;padding:12px 18px;border-radius:8px;margin-bottom:18px;font-size:13px;color:#4a3a5a;">
ℹ AWR·ASH 및 <code>DBA_HIST_*</code> 뷰 조회는 Enterprise Edition의 '''Diagnostics Pack''' 라이선스가 필요하다. 라이선스가 없다면 '''Statspack'''(무료)으로 같은 분석 흐름을 적용할 수 있다. 사용 여부는 <code>CONTROL_MANAGEMENT_PACK_ACCESS</code> 파라미터로 확인한다.
</div>

__TOC__

== 1. AWR 개요 ==
{| class="wikitable" style="width:100%;"
|- style="background:#3b1a4f;color:#fff;"
! 항목 !! 내용
|-
| AWR (Automatic Workload Repository) || 인스턴스 성능 통계를 주기적으로 '''스냅샷'''으로 저장하는 저장소 (SYSAUX)
|-
| 스냅샷 주기 / 보관 (기본) || '''60분''' / '''8일'''
|-
| 리포트 원리 || 두 스냅샷 사이의 '''누적 통계 차이(Delta)'''를 보여준다
|-
| ASH (Active Session History) || 활성 세션 상태를 '''1초'''마다 메모리에 샘플링, 그중 1/10을 AWR(<code>DBA_HIST_ACTIVE_SESS_HISTORY</code>)에 저장
|-
| ADDM || AWR 스냅샷을 자동 분석해 권고 사항을 제시
|}

<syntaxhighlight lang="sql">
-- 현재 설정 확인 / 변경 (예: 30분 주기, 31일 보관)
SELECT snap_interval, retention FROM dba_hist_wr_control;
EXEC DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.MODIFY_SNAPSHOT_SETTINGS(interval => 30, retention => 31*24*60);

-- 수동 스냅샷 (부하 테스트 전후 등)
EXEC DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.CREATE_SNAPSHOT;

-- 스냅샷 목록
SELECT snap_id, begin_interval_time, end_interval_time
FROM dba_hist_snapshot
WHERE begin_interval_time >= SYSDATE - 1
ORDER BY snap_id;
</syntaxhighlight>

== 2. 리포트 생성 ==
{| class="wikitable" style="width:100%;"
|- style="background:#f5eefa;"
! 스크립트 (<code>$ORACLE_HOME/rdbms/admin</code>) !! 용도
|-
| <code>awrrpt.sql</code> || 현재 인스턴스 AWR 리포트
|-
| <code>awrrpti.sql</code> || 특정 DBID·인스턴스 지정
|-
| <code>awrgrpt.sql</code> || RAC 전체 인스턴스 통합 (Global) 리포트
|-
| <code>awrddrpt.sql</code> || '''두 구간 비교''' (Compare Periods) — "어제 vs 오늘"
|-
| <code>awrsqrpt.sql</code> || '''특정 SQL_ID''' 상세 리포트 (계획별 통계)
|-
| <code>ashrpt.sql</code> || ASH 리포트 (분 단위 짧은 구간 분석)
|-
| <code>addmrpt.sql</code> || ADDM 분석 결과
|}

<syntaxhighlight lang="sql">
-- SQL*Plus에서
SQL> @?/rdbms/admin/awrrpt.sql
-- report_type: html (권장) / text, num_days, begin_snap, end_snap, report_name 입력

-- 또는 함수로 직접 생성
SELECT output
FROM TABLE(DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.AWR_REPORT_HTML(
l_dbid => (SELECT dbid FROM v$database),
l_inst_num => 1, l_bid => 1234, l_eid => 1235));
</syntaxhighlight>

<div style="border:1px solid #f0d9b5;background:#fffaf0;padding:12px 18px;border-radius:8px;margin:14px 0;">
💡 '''구간 선택이 분석의 절반''' — 문제 시점을 포함한 '''짧은 구간'''(1~2개 스냅샷)을 선택한다. 24시간 리포트는 평균에 묻혀 문제가 보이지 않는다. 문제 구간과 '''정상 구간'''을 <code>awrddrpt.sql</code>로 비교하면 원인이 훨씬 빨리 드러난다.
</div>

== 3. 분석의 핵심 — DB Time ==
<div style="background:#f7f2fa;border:1px solid #e3d3ee;border-radius:10px;padding:16px 22px;margin:12px 0;text-align:center;font-size:16px;color:#3b1a4f;">
'''DB Time''' = 모든 포그라운드 세션이 DB에서 보낸 시간의 합 = '''DB CPU''' + '''Non-Idle Wait Time'''<br/>
<span style="font-size:14px;">'''AAS''' (Average Active Sessions) = DB Time ÷ Elapsed Time</span>
</div>

{| class="wikitable" style="width:100%;"
|- style="background:#3b1a4f;color:#fff;"
! AAS 해석 !! 의미
|-
| AAS < CPU 코어 수 || 대체로 여유 있음 (그래도 특정 대기가 응답시간을 지배할 수 있음)
|-
| AAS ≈ CPU 코어 수 || 포화 근접
|-
| AAS ≫ CPU 코어 수 || 세션이 CPU 또는 자원을 기다리며 줄 서 있음 → 대기 이벤트 확인
|}
* 예: Elapsed 60분, DB Time 480분 → '''AAS 8''' — 평균 8개 세션이 동시에 일하거나 기다리고 있었다.

== 4. 섹션별 읽는 법 ==
=== 4.1 분석 순서 ===
<div style="display:flex;flex-wrap:wrap;gap:8px;margin:14px 0;">
<div style="flex:1 1 140px;background:#8e44ad;color:#fff;border-radius:8px;padding:12px;text-align:center;">'''① 헤더'''<br/><span style="font-size:12px;">구간·DB Time·AAS</span></div>
<div style="flex:1 1 140px;background:#7d3c98;color:#fff;border-radius:8px;padding:12px;text-align:center;">'''② Load Profile'''<br/><span style="font-size:12px;">부하의 양과 성격</span></div>
<div style="flex:1 1 140px;background:#6c3483;color:#fff;border-radius:8px;padding:12px;text-align:center;">'''③ Top Events'''<br/><span style="font-size:12px;">시간을 어디에 썼나</span></div>
<div style="flex:1 1 140px;background:#5b2c6f;color:#fff;border-radius:8px;padding:12px;text-align:center;">'''④ Time Model'''<br/><span style="font-size:12px;">SQL·Parse·PL/SQL</span></div>
<div style="flex:1 1 140px;background:#4a235a;color:#fff;border-radius:8px;padding:12px;text-align:center;">'''⑤ SQL Statistics'''<br/><span style="font-size:12px;">범인 SQL 찾기</span></div>
<div style="flex:1 1 140px;background:#3b1a4f;color:#fff;border-radius:8px;padding:12px;text-align:center;">'''⑥ Segment 등'''<br/><span style="font-size:12px;">객체·RAC·IO 상세</span></div>
</div>

=== 4.2 Report Header ===
<syntaxhighlight lang="text">
Snap Id Snap Time Sessions Curs/Sess
--------- ------------------- -------- ---------
Begin Snap: 51234 04-Nov-26 10:00:12 812 3.1
End Snap: 51235 04-Nov-26 11:00:05 845 3.3
Elapsed: 59.88 (mins)
DB Time: 478.92 (mins) ← AAS ≈ 8.0
</syntaxhighlight>

=== 4.3 Load Profile ===
{| class="wikitable" style="width:100%;font-size:13px;"
|- style="background:#f5eefa;"
! 지표 !! 의미 !! 보는 법
|-
| DB Time(s) / DB CPU(s) per second || 초당 DB Time·CPU = AAS / CPU 사용 세션 수 || DB CPU 비중이 낮으면 대기가 지배
|-
| Logical read (blocks) || 초당 Logical Read || 평소 대비 급증 → 비효율 SQL 의심
|-
| Physical read (blocks) || 초당 디스크 읽기 ||
|-
| Redo size (bytes) || 초당 Redo 생성량 || 배치·대량 DML 규모
|-
| User calls || 클라이언트 호출 수 || 애플리케이션 호출 패턴
|-
| Parses / Hard parses (SQL) || 초당 파싱 / 하드 파싱 || '''Hard parse가 초당 수십 이상'''이면 바인드 변수 미사용 의심
|-
| Executes (SQL) || 초당 SQL 실행 수 ||
|-
| Transactions || 초당 커밋+롤백 || 업무량 기준값
|}

=== 4.4 Instance Efficiency Percentages ===
* Buffer Hit %, Library Hit %, Soft Parse %, Execute to Parse % 등
* '''비율만으로 판단하지 않는다'''. 비효율 SQL이 같은 블록을 반복해 읽으면 Buffer Hit는 오히려 99%를 넘는다.
* 참고용으로 보되, 평소 값과 크게 다를 때(예: Soft Parse % 급락) 단서로 활용한다.

=== 4.5 Top 10 Foreground Events by Total Wait Time ===
<syntaxhighlight lang="text">
Event Waits Total Wait Time (sec) Avg Wait % DB time Wait Class
------------------------------ -------- --------------------- -------- --------- ----------
DB CPU 9,820 34.2
db file sequential read 8,412,330 8,110 0.96ms 28.2 User I/O
enq: TX - row lock contention 1,204 4,950 4.11 s 17.2 Application
log file sync 912,440 1,830 2.01ms 6.4 Commit
gc buffer busy acquire 310,221 920 2.97ms 3.2 Cluster
</syntaxhighlight>

{| class="wikitable" style="width:100%;font-size:13px;"
|- style="background:#3b1a4f;color:#fff;"
! 대기 이벤트 !! 의미 !! 1차 조치 방향
|-
| DB CPU || CPU 사용 (대기 아님) || Logical Read 상위 SQL 튜닝, 하드 파싱 확인
|-
| db file sequential read || Single Block I/O (인덱스, 랜덤 액세스) || '''SQL ordered by Reads/Gets''' — 인덱스·랜덤 액세스 튜닝
|-
| db file scattered read || Multi Block I/O (Full Scan, 버퍼 캐시 경유) || Full Scan SQL 확인, 인덱스·파티션 검토
|-
| direct path read || Full Scan을 PGA로 직접 읽음 (Serial Direct Read, 병렬) || 대량 스캔 SQL, Exadata에서는 Smart Scan 여부
|-
| direct path read/write temp || 정렬·해시 Temp 사용 || PGA 부족 또는 대량 정렬 SQL
|-
| enq: TX - row lock contention || 행 락 대기 || 애플리케이션 트랜잭션 설계, 블로킹 세션 (ASH)
|-
| log file sync || 커밋 시 LGWR 기록 대기 || 커밋 빈도 과다, Redo 로그 디스크 성능
|-
| latch: shared pool / library cache: mutex X || 파싱 경합 || 하드 파싱, 바인드 변수
|-
| gc buffer busy / gc cr request 등 || RAC 블록 전송 대기 || 핫 블록, 인스턴스 간 같은 데이터 동시 변경
|-
| read by other session || 다른 세션이 읽는 블록을 기다림 || 같은 블록을 동시에 대량 읽는 SQL
|}

=== 4.6 Time Model Statistics ===
{| class="wikitable" style="width:100%;font-size:13px;"
|- style="background:#f5eefa;"
! 항목 !! 해석
|-
| sql execute elapsed time || SQL 실행 시간 — 보통 DB Time의 대부분
|-
| parse time elapsed / hard parse elapsed time || 파싱 비중이 크면 바인드 변수·커서 공유 문제
|-
| PL/SQL execution elapsed time || PL/SQL 엔진 내부 처리 시간
|-
| connection management call elapsed time || 커넥션 생성·종료 과다 → 커넥션 풀 확인
|}

=== 4.7 SQL Statistics — 문제 SQL 찾기 ===
{| class="wikitable" style="width:100%;"
|- style="background:#3b1a4f;color:#fff;"
! 섹션 !! 언제 보나
|-
| SQL ordered by Elapsed Time || '''가장 먼저''' — DB Time에 가장 많이 기여한 SQL
|-
| SQL ordered by CPU Time || DB CPU가 Top 이벤트일 때
|-
| SQL ordered by User I/O Wait Time || I/O 대기가 Top 이벤트일 때
|-
| SQL ordered by Gets || Logical Read 상위 — '''튜닝 효과가 가장 확실한 대상'''
|-
| SQL ordered by Reads || Physical Read 상위
|-
| SQL ordered by Executions || 실행 횟수 상위 — 건당 비용 × 횟수 관점
|-
| SQL ordered by Parse Calls || 파싱 과다 SQL
|-
| SQL ordered by Version Count || Child Cursor가 많은 SQL — 커서 공유 실패
|-
| SQL ordered by Cluster Wait Time || RAC 대기 상위 SQL
|}

<div style="border-left:5px solid #8e44ad;background:#f7f2fa;padding:12px 18px;margin:14px 0;border-radius:0 8px 8px 0;">
'''두 가지 유형을 구분한다'''<br/>
① '''건당 비용이 큰 SQL''' (Elapsed/Exec, Gets/Exec 큼) — 실행계획 튜닝 대상<br/>
② '''건당은 작지만 실행 횟수가 막대한 SQL''' (Executions 상위) — 호출 방식 개선(배열 처리, 캐싱, 집합 처리) 대상
</div>

=== 4.8 그 외 주요 섹션 ===
* '''Segment Statistics''' — Logical/Physical Reads, Row Lock Waits, ITL Waits, GC Buffer Busy 상위 '''객체'''
* '''IOStat by Function / Filetype''' — I/O가 어디서 발생하는지 (Buffer Cache Reads, Direct Reads, LGWR, DBWR)
* '''PGA / SGA Advisory''' — 메모리 크기 변경 시 예상 효과
* '''RAC Statistics''' (RAC) — Global Cache 블록 전송량·지연, 인스턴스 간 Interconnect
* '''init.ora Parameters''' — 구간 중 파라미터 값, 변경 이력 확인

== 5. ASH로 좁혀 들어가기 ==
AWR이 "1시간 평균"이라면, ASH는 "'''그 순간 누가 무엇을'''" 하고 있었는지를 보여준다.

<syntaxhighlight lang="sql">
-- 특정 시간대 Top SQL / Event (메모리, 최근 수 시간)
SELECT sql_id, NVL(event, 'ON CPU') AS event, COUNT(*) AS samples
FROM v$active_session_history
WHERE sample_time BETWEEN TIMESTAMP '2026-11-04 10:20:00' AND TIMESTAMP '2026-11-04 10:30:00'
GROUP BY sql_id, NVL(event, 'ON CPU')
ORDER BY samples DESC FETCH FIRST 20 ROWS ONLY;

-- 과거 구간 (AWR 저장분, 샘플 1개 ≈ 10초)
SELECT sql_id, NVL(event, 'ON CPU') AS event, COUNT(*) * 10 AS approx_sec
FROM dba_hist_active_sess_history
WHERE sample_time BETWEEN TIMESTAMP '2026-11-03 02:00:00' AND TIMESTAMP '2026-11-03 03:00:00'
GROUP BY sql_id, NVL(event, 'ON CPU')
ORDER BY approx_sec DESC FETCH FIRST 20 ROWS ONLY;

-- 락 대기의 블로커 찾기
SELECT sample_time, session_id, blocking_session, sql_id, event
FROM v$active_session_history
WHERE event = 'enq: TX - row lock contention'
AND sample_time >= SYSDATE - 1/24
ORDER BY sample_time;
</syntaxhighlight>

== 6. AWR 데이터 직접 조회 ==
<syntaxhighlight lang="sql">
-- 스냅샷 구간별 Top SQL (Elapsed 기준)
SELECT s.sql_id,
SUM(s.executions_delta) AS execs,
ROUND(SUM(s.elapsed_time_delta)/1e6) AS ela_sec,
ROUND(SUM(s.buffer_gets_delta)/NULLIF(SUM(s.executions_delta),0)) AS gets_per_exec,
MAX(s.plan_hash_value) AS phv
FROM dba_hist_sqlstat s
WHERE s.snap_id BETWEEN &begin_snap AND &end_snap
GROUP BY s.sql_id
ORDER BY ela_sec DESC FETCH FIRST 20 ROWS ONLY;

-- 시간대별 DB Time 추이 (부하 패턴 파악)
SELECT sn.begin_interval_time,
ROUND((tm.value - LAG(tm.value) OVER (ORDER BY sn.snap_id)) / 1e6 / 60, 1) AS db_time_min
FROM dba_hist_sys_time_model tm
JOIN dba_hist_snapshot sn
ON sn.snap_id = tm.snap_id AND sn.dbid = tm.dbid AND sn.instance_number = tm.instance_number
WHERE tm.stat_name = 'DB time'
AND sn.instance_number = 1
AND sn.begin_interval_time >= SYSDATE - 7
ORDER BY sn.snap_id;
</syntaxhighlight>
* 인스턴스 재시작 구간에서는 누적값이 초기화되어 음수가 나올 수 있으므로 제외한다.

<syntaxhighlight lang="python">
# Python으로 일일 Top SQL 추출 → 리포트 자동화 예 (oracledb)
import oracledb
sql = """
SELECT sql_id, SUM(executions_delta) execs,
ROUND(SUM(elapsed_time_delta)/1e6) ela_sec
FROM dba_hist_sqlstat s JOIN dba_hist_snapshot n
ON n.snap_id = s.snap_id AND n.dbid = s.dbid AND n.instance_number = s.instance_number
WHERE n.begin_interval_time >= TRUNC(SYSDATE) - 1
AND n.begin_interval_time < TRUNC(SYSDATE)
GROUP BY sql_id ORDER BY ela_sec DESC FETCH FIRST 20 ROWS ONLY"""
with oracledb.connect(user=USER, password=PWD, dsn=DSN) as conn:
for row in conn.cursor().execute(sql):
print(row)
</syntaxhighlight>

== 7. 분석 시나리오 ==
<div class="mw-collapsible" style="border:1px solid #e3d3ee;border-radius:10px;padding:12px 18px;margin-bottom:12px;">
'''시나리오 1. "오전 10시대에 전체 화면이 느렸다"'''
<div class="mw-collapsible-content" style="margin-top:8px;">
# 10:00~11:00 AWR — AAS 8 (평소 2), Top Event <code>db file sequential read</code> 28%, DB CPU 34%
# Load Profile — Logical Read 평소의 4배
# SQL ordered by Gets — 1위 SQL_ID <code>7xk2…</code>, Gets/Exec 125,000, Executions 1,800
# <code>awrsqrpt.sql</code> — 어제까지 PHV 1234567 (Gets/Exec 40), 오늘 PHV 7654321로 '''계획 변경'''
# 원인 — 새벽 통계 재수집 후 카디널리티 추정 변화로 인덱스 선택 변경
# 조치 — 이전 계획을 SQL Plan Baseline으로 고정(긴급) → 통계·인덱스 근본 원인 분석
</div>
</div>

<div class="mw-collapsible" style="border:1px solid #e3d3ee;border-radius:10px;padding:12px 18px;margin-bottom:12px;">
'''시나리오 2. "특정 업무만 수 초씩 멈춘다"'''
<div class="mw-collapsible-content" style="margin-top:8px;">
# AWR Top Event — <code>enq: TX - row lock contention</code> 17%, Avg Wait 4초
# Segment Statistics — Row Lock Waits 1위 <code>TB_STOCK</code>
# ASH — 대기 세션의 <code>BLOCKING_SESSION</code> 추적 → 특정 배치 프로그램이 대량 UPDATE 후 커밋 지연
# 조치 — 배치 커밋 단위 조정, 처리 순서 통일(데드락 예방), 온라인 시간대 분리
</div>
</div>

<div class="mw-collapsible" style="border:1px solid #e3d3ee;border-radius:10px;padding:12px 18px;margin-bottom:12px;">
'''시나리오 3. "CPU가 항상 80% 이상이다"'''
<div class="mw-collapsible-content" style="margin-top:8px;">
# Top Event — DB CPU 70%
# Load Profile — Hard parses 초당 300, Time Model — hard parse elapsed time 25%
# SQL ordered by Version Count / Parse Calls — 리터럴 SQL 다수
# 조치 — 애플리케이션 바인드 변수 적용 (근본), 임시 대응으로 <code>CURSOR_SHARING=FORCE</code> 검토(부작용 테스트 필수)
</div>
</div>

== 8. AWR 분석 체크리스트 ==
<div style="border:1px solid #e3d3ee;background:#fbf8fd;border-radius:10px;padding:14px 22px;line-height:1.9;">
□ 문제 시점을 포함한 '''짧은 구간'''을 선택했는가 / 정상 구간과 비교했는가<br/>
□ '''DB Time과 AAS'''로 부하 수준을 판단했는가<br/>
□ Top Events에서 '''DB CPU vs 대기''' 비중과 상위 Wait Class를 확인했는가<br/>
□ Load Profile에서 평소 대비 '''급증한 지표'''를 찾았는가 (Logical Read, Hard Parse, Redo)<br/>
□ Top 이벤트에 대응하는 '''SQL ordered by …''' 섹션에서 대상 SQL을 뽑았는가<br/>
□ 대상 SQL의 '''계획 변경 이력'''(PHV)을 확인했는가<br/>
□ Segment Statistics로 '''핫 객체'''를 확인했는가<br/>
□ 짧은 순간의 현상은 '''ASH'''로 세션·블로커까지 좁혔는가<br/>
□ 결론을 '''수치'''(DB Time 기여도, Gets/Exec)로 문서화했는가
</div>

<div style="margin-top:30px;padding:14px 20px;border-top:3px solid #3b1a4f;background:#faf6fc;border-radius:0 0 10px 10px;font-size:13px;color:#4a3a5a;">
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