前言：
现在各位老铁们对“sql查询时间段语句”大致比较讲究，同学们都需要学习一些“sql查询时间段语句”的相关资讯。那么小编也在网上搜集了一些有关“sql查询时间段语句””的相关资讯，希望咱们能喜欢，兄弟们一起来了解一下吧！概述
之前在系统告警（凌晨）想要看一下日志切换频率和涉及到比较多的DML操作的一些sql,如果是在工作时间还可以直接查当前超过3秒之类的sql，凌晨的话就比较麻烦了，得通过sql_text和sys.wrh$_sqlstat , wrm$_snapshot 来联合查了。下面分享下相关的脚本：
查看某个时间段事务量最多的sql
通过wrh$_sqlstat , wrm$_snapshot联合查询来看指定时间段涉及到INSERT、DELETE、update操作的相关sql,按事务量来做排序。
set line 200col sql_text1 format a40col module format a30select b.* from (select t.sql_id, t.module, (select to_char(dbms_lob.substr(sql_text, 20, 1)) from sys.wrh$_sqltext where sql_id = t.sql_id and rownum <=1) sql_text1, to_char(s.begin_interval_time, 'yyyy-mm-dd hh24') begin_interval_time1, to_char(t.rows_processed_delta, '9999,9999,9999') rows_processed_delta, round((ratio_to_report(rows_processed_delta) over ())*100,2) rtr_row, t.executions_delta, to_char(t.rows_processed_delta/(t.executions_delta+1),'9999,999999') row_exec from sys.wrh$_sqlstat t, wrm$_snapshot s where t.dbid = s.dbid and t.snap_id = s.snap_id and s.begin_interval_time >= to_date(to_char(trunc(sysdate),'yyyy-mm-dd') ||'00:00:00','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') and s.begin_interval_time <= to_date(to_char(trunc(sysdate) ,'yyyy-mm-dd')||'08:00:00','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') order by t.snap_id desc ) b where (upper(sql_text1) like '%INSERT%' or upper(sql_text1) like '%DELETE%' or upper(sql_text1) like '%UPDATE%')order by rows_processed_delta查看redo日志切换频率
通过redo日志切换的频率来看下某段时间是不是涉及到INSERT、DELETE、update操作的比较多。
select to_char(first_time,'YYYY-mm-dd') LOG_DATE, to_char(first_time,'HH24') LOG_HOUR, count(*) SWITCHES from v$loghist group by to_char(first_time,'YYYY-mm-dd') , to_char(first_time,'HH24') order by 1,2;
如果在生产环境中碰到checkpoint not complete一般就是INSERT、DELETE、update操作比较多，导致redo日志切换过快，这里也可以考虑直接增加redo日志大小，但是建议通过上面sql找到问题redo日志切换比较频繁的时间段，然后查该时间段涉及比较多INSERT、DELETE、update事务操作的sql，例如凌晨2点在插入一张数据量很大的中间表也会导致上面问题的发生。
后面会分享更多关于devops和DBA方面内容，感兴趣的朋友可以关注下！
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