3：检查该sql是否在公享池中存在
-- 如果存在,直接跳过4和5,运行sql. 此时算soft parse
4：选择执行计划
5：产生执行计划
-- 如果5个步骤全做,这就叫hard parse.
注意物理I/O
oracle报告物理读也许并未导致实际物理磁盘I/O操作。这完全有可能因为多数操作系统都有缓存文件，可能是那些块在被读取。块也可能存于磁盘或控制级缓存以再次避免实际I/O。Oracle报告有物理读也许仅仅表示被请求的块并不在缓存中。
由V$SYSSTAT得出实例效率比(Instance Efficiency Ratios)
下列是些典型的instance efficiency ratios 由v$sysstat数据计算得来，每项比率值应该尽可能接近1：
l Buffer cache hit ratio：该项显示buffer cache大小是否合适。
公式：1-((physical reads-physical reads direct-physical reads direct (lob)) / session logical reads)
执行：
select 1-((a.value-b.value-c.value)/d.value)
from v$sysstat a,v$sysstat b,v$sysstat c,v$sysstat d
where a.name='physical reads' and
b.name='physical reads direct' and
c.name='physical reads direct (lob)' and
d.name='session logical reads';
l Buffer hit ratio：该项显示buffer命中率。
公式：1-(physical reads/ (db block gets+consistent gets))
执行：
select 1 - (sum(decode(name, 'physical reads', value, 0)) /
(sum(decode(name, 'db block gets', value, 0)) +
sum(decode(name, 'consistent gets', value, 0))))
"Buffer Hit Ratio"
from v$sysstat;
l Soft parse ratio：这项将显示系统是否有太多硬解析。该值将会与原始统计数据对比以确保精确。例如，软解析率仅为0.2则表示硬解析率太高。不过，如果总解析量(parse count total)偏低，这项值可以被忽略。
公式：1 - ( parse count (hard) / parse count (total) )
执行：
select 1-(a.value/b.value)
from v$sysstat a,v$sysstat b
Where a.name='parse count (hard)' and b.name='parse count (total)';
l In-memory sort ratio：该项显示内存中完成的排序所占比例。最理想状态下，在OLTP系统中，大部分排序不仅小并且能够完全在内存里完成排序。
公式：sorts (memory) / ( sorts (memory) + sorts (disk) )
执行：
select a.value/(b.value+c.value)
from v$sysstat a,v$sysstat b,v$sysstat c
where a.name='sorts (memory)' and
b.name='sorts (memory)' and c.name='sorts (disk)';
l Parse to execute ratio：在生产环境，最理想状态是一条sql语句一次解析多数运行。
公式：1 - (parse count/execute count)
执行：
select 1-(a.value/b.value)
from v$sysstat a,v$sysstat b
where a.name='parse count (total)' and b.name='execute count';
l Parse CPU to total CPU ratio：该项显示总的CPU花费在执行及解析上的比率。如果这项比率较低，说明系统执行了太多的解析。
公式：1 - (parse time cpu / CPU used by this session)
执行：
select 1-(a.value/b.value)
from v$sysstat a,v$sysstat b
where a.name='parse time cpu' and
b.name='CPU used by this session';
l Parse time CPU to parse time elapsed：通常，该项显示锁竞争比率。这项比率计算
是否时间花费在解析分配给CPU进行周期运算(即生产工作)。解析时间花费不在CPU周期运算通常表示由于锁竞争导致了时间花费
公式：parse time cpu / parse time elapsed
执行：
select a.value/b.value
from v$sysstat a,v$sysstat b
where a.name='parse time cpu' and b.name='parse time elapsed';
从V$SYSSTAT获取负载间档(Load Profile)数据
负载间档是监控系统吞吐量和负载变化的重要部分，该部分提供如下每秒和每个事务的统计信息：logons cumulative, parse count (total), parse count (hard), executes, physical reads, physical writes, block changes, and redo size.
被格式化的数据可检查'rates'是否过高，或用于对比其它基线数据设置为识别system profile在期间如何变化。例如，计算每个事务中block changes可用如下公式：
db block changes / ( user commits + user rollbacks )
执行：
select a.value/(b.value+c.value)
from v$sysstat a,v$sysstat b,v$sysstat c
where a.name='db block changes' and
b.name='user commits' and c.name='user rollbacks';
其它计算统计以衡量负载方式，如下：
l Blocks changed for each read：这项显示出block changes在block reads中的比例。它将指出是否系统主要用于只读访问或是主要进行诸多数据操作(如：inserts/updates/deletes)
公式：db block changes / session logical reads
执行：
select a.value/b.value
from v$sysstat a,v$sysstat b
where a.name='db block changes' and
b.name='session logical reads' ;
l Rows for each sort：
公式：sorts (rows) / ( sorts (memory) + sorts (disk) )
执行：
select a.value/(b.value+c.value)
from v$sysstat a,v$sysstat b,v$sysstat c
where a.na |