DB Time不包括Oracle后台进程消耗的时间。如果DB Time远远小于Elapsed时间，说明数据库比较空闲。

db time= cpu time + wait time（不包含空闲等待）（非后台进程）说白了就是db time就是记录的服务器花在数据库运算(非后台进程)和等待(非空闲等待)上的时间DB time = cpu time + all of nonidle wait event time

在79分钟里（其间收集了3次快照数据），数据库耗时11分钟，RDA数据中显示系统有8个逻辑CPU（4个物理CPU），平均每个CPU耗时1.4分钟，CPU利用率只有大约2%（1.4/79）。说明系统压力非常小。

列出下面这两个来做解释：
Report A:
Snap Id Snap Time Sessions Curs/Sess
--------- ------------------- -------- ---------
Begin Snap: 4610 24-Jul-08 22:00:54 68 19.1
End Snap: 4612 24-Jul-08 23:00:25 17 1.7
Elapsed: 59.51 (mins)
DB Time: 466.37 (mins)

Report B:
Snap Id Snap Time Sessions Curs/Sess
--------- ------------------- -------- ---------
Begin Snap: 3098 13-Nov-07 21:00:37 39 13.6
End Snap: 3102 13-Nov-07 22:00:15 40 16.4
Elapsed: 59.63 (mins)
DB Time: 19.49 (mins)
服务器是AIX的系统，4个双核cpu,共8个核:

/sbin> bindprocessor -q
The available processors are: 0 1 2 3 4 5 6 7

先说Report A,在snapshot间隔中，总共约60分钟，cpu就共有60*8=480分钟，DB time为466.37分钟，则：
cpu花费了466.37分钟在处理Oralce非空闲等待和运算上(比方逻辑读)
也就是说cpu有466.37/480*100%花费在处理Oracle的操作上，这还不包括后台进程
看Report B，总共约60分钟，cpu有19.49/480*100%花费在处理Oracle的操作上
很显然，2中服务器的平均负载很低。
从awr report的Elapsed time和DB Time就能大概了解db的负载。

可是对于批量系统，数据库的工作负载总是集中在一段时间内。如果快照周期不在这一段时间内，或者快照周期跨度太长而包含了大量的数据库空闲时间，所得出的分析结果是没有意义的。这也说明选择分析时间段很关键，要选择能够代表性能问题的时间段。

Cache Sizes

显示SGA中每个区域的大小（在AMM改变它们之后），可用来与初始参数值比较。

shared pool主要包括library cache和dictionary cache。library cache用来存储最近解析（或编译）后SQL、PL/SQL和Java classes等。library cache用来存储最近引用的数据字典。发生在library cache或dictionary cache的cache miss代价要比发生在buffer cache的代价高得多。因此shared pool的设置要确保最近使用的数据都能被cache。

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