通过shell脚本来得到不稳定的执行计划

生产系统中总是可能碰到各种各样的sql问题，其中大部分问题都和执行计划有关，执行计划出现问题有很多原因导致，比如统计信息过旧，比如数据的分布极不均匀等等都会导致执行计划出现很大的偏差。可能有的sql语句在一周时间内，有一天执行只需要5秒，过了几天之后却需要几个小时，这种执行计划时需要格外重视的，这种问题目前oracle官方没有提供很有效的工具，但是oracle内部却已经提供了很多丰富的数据，完全可以基于这些信息来甄别，oracle专家 kerry osborne就在他的博客中分享了一个脚本，就是专门来甄别这些不稳定的执行计划，如果需要下载可以直接从以下链接得到。
http://kerryosborne.oracle-guy.com/scripts/unstable_plans.sql
我对这个脚本进行了包装，直接包装在shell里面，直接运行脚本即可。
输入参数可以灵活指定标准方差，我简单对标准方差做一个解释，
比如有两组同学，每组三个同学，第一组同学的成绩为69 70 71， 平均成绩为70分。第二组为60,70,80，平均成绩也为70分。
虽然平均成绩相同，标准方差却不同，标准方差就是来统计数据的离散程度。
比如第一组的同学，假设标准方差为a,则a^2=(69-70)^2+(70-70)^2+(71-70)^2)/3=0.67
第二组同学，标准方差为a^2=((60-70)^2+(70-70)^2+(80-70)^2)/3=67
得出的标准方差差别就是这么大，个人感觉就是把数据的差别放大了，感觉还是挺实用的。
脚本如下：
sqlplus -s $DB_CONN_STR@$SH_DB_SID <<EOF
set lines 155
col execs for 999,999,999
col min_etime for 999,999.99
col max_etime for 999,999.99
col avg_etime for 999,999.999
col avg_lio for 999,999,999.9
col norm_stddev for 999,999.9999
col begin_interval_time for a30
col node for 99999
break on plan_hash_value on startup_time skip 1
select * from (
select sql_id, sum(execs), min(avg_etime) min_etime, max(avg_etime) max_etime, stddev_etime/min(avg_etime) norm_stddev
from (
select sql_id, plan_hash_value, execs, avg_etime,
stddev(avg_etime) over (partition by sql_id) stddev_etime
from (
select sql_id, plan_hash_value,
sum(nvl(executions_delta,0)) execs,
(sum(elapsed_time_delta)/decode(sum(nvl(executions_delta,0)),0,1,sum(executions_delta))/1000000) avg_etime
-- sum((buffer_gets_delta/decode(nvl(buffer_gets_delta,0),0,1,executions_delta))) avg_lio
from DBA_HIST_SQLSTAT S, DBA_HIST_SNAPSHOT SS
where ss.snap_id = S.snap_id
and ss.instance_number = S.instance_number
and executions_delta > 0
group by sql_id, plan_hash_value
)
)
group by sql_id, stddev_etime
)
where norm_stddev > nvl($1,2)
and max_etime > nvl($2,.1)
order by norm_stddev
/
EOF