Oracle的性能分析在过去的20年里已经走了很长的一段路。这里首先提出“仅仅添加更多的资源”的方式，然后涉及比率分析，最后是等待事件分析的出现。但是那些方式都不完整或者足够广泛，所以在2001年我发表了一篇名为《Oracle响应时间分析（RTA）》的论文。
RTA的文章同时提出并且具体描述了响应时间中的两个元素：服务时间和排队时间。有关RTA的一个更加微妙的方面就是理解服务时间和排队时间之间的关系，以及它们与操作系统之间是如何联系的。
用户感觉到的响应时间是许多个相关系统的结果。Oracle服务器只是这些系统中的一个。花费在每个系统上的时间都可以划分为服务时间和排队时间。我们只能把所有的服务时间和所有的排队时间加起来，来判定最终用户的响应时间。但是在现实生活中，有时候这些努力相对于结果来说并不值得……不是说完成起来极端困难。但是肯定值得我们去做的最小的努力就是从Oracle的角度获取服务时间和排队时间。此外，我们还可以获得有关它如何与数据库服务器的CPU子系统相联系的细节。
让我们看看基本的基于Oracle的响应时间公式：
Rt = 终端用户响应时间 = Ts + Tw
Ts = 服务时间 = CPU 时间= Oracle 内核代码执行时间
Tw = 排队时间 = ORAt + TIERt
ORAt = Oracle等待时间 （包括从服务器进程到Oracle客户端进程的时间，以及Oracle客户端进程的时间）
TIERt = 从Oracle客户端进程到终端用户的时间。其中包括网络服务器、网络时间、浏览器时间等。
从分析响应时间中我们可以穴道很多东西，其中一件就是服务时间有限，但是等待时间却无限。每个CPU子系统都有一个最大的固定的可以提供的CPU能力。假如你的机器是一个CPU的，这个机器就可以提供每分钟60个CPU秒的最大量。假如你的机器中有10个CPU，它就可以提供每分钟600个CPU秒。这个环境对排队时间来说绝对是不同的。
排队时间是不固定的，并且只被工作负载所限制。假如工作负荷相对比较小，排队时间就可能接近于0.但是当工作负载不断增加，排队时间就会达到无限——它没有限制。
有关排队时间无限的说法提出了两个我们需要思考的概念。首先，假如Oracle消耗了所有可用的CPU，那么要求更多的CPU就需要增加服务时间，同时也有可能增加Oracle等待时间。结果就是响应时间的增加。这是不好的，非常不好。这意味着我们的解决方案需要仔细权衡它们是如何影响CPU子系统的。（这个概念在我的新论文《Oracle等待接口详解》中有具体的解释。）第二个概念就是我们现在有另一种方式来查看一个非常动态的系统。这不仅可以帮助我们理解系统，还可以让我们帮助其他人来理解潜在的非常复杂的基于Oracle的系统。
例如，考虑下面的图。数据是从实际生活中的Oracle系统上收集到的。每个小时、响应时间组件都会被收集并且总结。排队时间从v$system_event中收集，服务时间是从v$sysstat中收集。通过查看这幅图，假如性能是糟糕的，所有的非Oracle服务器体系组件都表明不是瓶颈，瓶颈就应该是在Oracle服务器中了。通过以下的图，我们可以推断，IO子系统有很严重的瓶颈，或者锁定/阻塞问题。也许2200左右就是CPU的瓶颈，但是剩余的时间肯定是IO瓶颈或者锁定/阻塞问题。
让我们更仔细地看一下。问题都集中在可用的Oracle消耗的操作系统的CPU能力百分比。仔细查看上述的图形。我们从CPU子系统开始。因为在一个小时里面大概消耗了大约1000分钟的最大CPU时间，我们知道那肯定至少有17个CPU.最糟糕的情况就是使用的CPU资源相当于可用的CPU资源。这一点可以结合从上述图形中的数字得到：
可用的CPU = 使用的CPU
X CPUs * 60 分钟/小时 = 1000分钟/小时
X CPUs = 1000分钟/小时 / 60分钟/小时
X CPUs = 16.67
所以，数据库服务器上至少有17个CPU.假如我们从对操作系统的监控中发现，CPU的利用率在50%左右，大概是2200，我们还可以推断出大概有34个CPU（16.67 X 2）。
现在让我们把信息放在一起，这样它们就有用了。请注重在午餐时间四周，Oracle每小时消耗的CPU时间达到1000分钟。我们知道服务器可以每小时提供1000个CPU分钟，在午餐时间，它提供的时间少于每小时500个CPU分钟，用户并不满足这样的性能。因此，我们可以推断出排队时间（例如，Oracle等待事件）并不是CPU相关的， 而是与I/O有关的，或者是相关锁定/阻塞（例如排队等待）。有力的信息！
我们知道理解和应用Oracle响应时间组件可以增加我们的性能威力。但是理解了Oracle服务时间是如何与CPU的操作系统相关联的，就是另一个级别的了。在没有理解Oracle从操作系统中消耗的可用的CPU的百分比的时候，我们就无法了解是否有足够的CPU可用。对CPU百分比的了解可以让我们的性能诊断更加准确，可以得出更加有力的解决方案。理解了时间的有限和无限，不仅仅可以帮助你，还有你的同事，以及你需要影响的人们。
他们越好的理解这个情况，他们就越同意你的行动建议。换句话说，它使得你的性能分析更加有力，构建了信任。这也是所有的数据库治理员们都用得最多的。
