Spotlight for DB2使用

一、安装流程

二、Spotlight介绍

Spotlight on DB2 能让你迅速发现任何性能瓶颈，无论是实时还是历史查询。Spotlight 能鉴别和诊断几千种性能问题，无论是特定用户问题、集中资源SQL事务、 I/O瓶颈、锁定等待或者其它源码问题。Spotlight for DB2 能自动为每个实例建立正常活动的底线，当检测到性能瓶颈时自动发出警告。
More info: 官网链接

三、Spotlight安装 ​

1丶Spotlight安装

使用“QuestSpotlight_DB2_6.9.1.206.exe”安装包，点击下一步完成安装过程。

2丶Spotlight破解

运行“keygen.exe”生成序列号并注册软件即可使用。

四、DB2 客户端配置 ​

1丶DB2Client安装

上传并“DB2_DSClient_10.5.0.3_Win_x86-64.iso”并安装DB2客户端，用于本地编目数据库实例。

2丶编目DB2数据库 ​

（1）启动DB2 Windows客户端

打开CMD窗口，运行“DB2cmd”，进入Windows DB2命令行模式：

（2） 编目数据库

根据数据库情况，在本地对远程数据库进行挂载。
挂载命令：
节点名可自行定义，建议与数据库名一致方便查找及使用；
别名可自行定义，建议与数据库名一致方便查找及使用；
如果执行后不生效需执行db2 terminate 刷新缓存！
命令：

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db2 catalog tcpip node %节点名% remote %IP% server %Port% 															
db2 catalog database %数据库名% as %别名% at node %节点名%

范例：

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db2 catalog tcpip node si2db remote 192.168.229.81 server 50000 							
db2 catalog database si2db as si2db at node si2db

一些其他命令：

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查看编目节点： 

db2 list node directory  

查看编目数据库： 

db2 list db directory  

卸载编目节点： 

db2 uncatalog node %节点名% 

卸载编目数据库： 

db2 uncatalog db %别名%

挂载截图：

账号清单：

数据库名 别名 IP 账号
云平台 OMCCLOUDnue 略 monitor
驰宏数字化 OMCDB 略 monitor
多晶硅数字化 SI2DB 略 monitor
锰板块数字化 MNDB 略 monitor
钛板块数字化 TIDB 略 monitor
永昌硅数字化 SIDB 略 monitor
电商采购 SUNEPS 略 monitor
生产模块 MMPM 略 monitor
综合管理系统 GAZHDB 略 monitor​

五、Spotlight挂载DB2数据库

启动“Spotlight”软件，点击“FILE–connect”，选择“Add new connection”：

选择监控类型为“DB2 LUW”

根据所挂载DB2数据库，在“Database Alias”中选择需监控数据库，输入数据库监控用户名/密码，监控方式“Method To Retrieve Data”可以为“Snapshot”或“Monitor”，由于数据库部分Monitor未开启，建议采用Snapshot进行监控。

六、Spotlight监控DB2数据库

通过Spotlight可对数据库性能进行监控，每个图例项点击“鼠标右键”选择“show detail”可以看到更详细的监控信息。由于收集信息非实时，可按F5刷新数据库统计信息，以下为部分主要监控参数（包含但不仅限于）：

1丶表空间使用情况监控

通过“show detail”菜单可看到数据库内所有表空间现有大小及剩余空间，由于本数据库表空间均为“Auto Extent”，该监控项可仅作监控，不作为扩容依据。

2丶表锁监控（重点监控）

出现“黄色” “Pending Locks”可确认此时数据库出现表锁，点击该项目使用“show detail”菜单对表锁进行详细分析，包括表锁出现原因及所运行Sql以作详细分析。

“show detail”页面注意“Locks Held” 、 “DeadLocks”两个参数，通过点击存在以上两种情况的行，可看在下方页面中看到详细的加锁信息。

3丶缓冲池监控（重点监控）

可对现有缓冲池命中率进行监控，注意：缓冲池命中率应大于95%。

4丶数据库读写情况监控

从该数值可知目前从客户端代理直接调用数据库表空间的读写情况。

5丶Sql运行情况

通过对运行Sql占用时间进行排序，收集占用时间最长的Sql进行进一步调优。

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