Wait Events Statistics は、待機の分布と性質を多角的に切り出すセクションです。Top 10 では見えない中位イベントや、平均では見えないロングテール待機を分析できます。

1. Time Model Statistics— タイムモデル統計

何を表すか: DB Time の内訳を機能別に階層分解。sql execute / parse / PL/SQL execution / hard parse 等の時間と %DB time。

  • 読み方: DB Time が何で構成されているか分解する。sql execute elapsed time が大半が普通。parse time / hard parse time の比率が高いとパース問題。
  • 閾値・注意点: 階層構造があり、合計が DB Time を超える（内訳の入れ子）。同名統計でも階層位置で意味が変わる。
  • 関連セクション: Soft Parse % / Top SQL by Parse Calls / Foreground Wait Events
  • 使うシーン: DB Time の内訳分析
実カラムと意味・影響
項目名意味影響箇所・着目点
Statistic Nameタイムモデル統計名（後表参照）DB Time のどの内訳かを示す
Time (s)その統計が占めた累積時間（秒）絶対値での影響規模
% of DB TimeDB Timeに占める比率支配的な処理の特定
% of Total CPU Time総CPU時間に占める比率CPU面での支配的処理を判定
代表的なTime Model統計
統計名意味影響箇所
DB time全セッションのDB処理時間（最上位）すべての分母
DB CPU純粋なCPU処理時間CPU飽和の判定
sql execute elapsed timeSQL実行に要した時間通常はDB Timeの大半
parse time elapsedパース全体の時間高いとカーソル再利用不足
hard parse elapsed timeハードパースに要した時間バインド変数未使用の指標
PL/SQL execution elapsed timePL/SQLブロックの実行時間PL/SQL重視ワークロードの判定
connection management call elapsed time接続管理処理高いとログオン頻発（プール未使用）
RMAN cpu time (backup/restore)RMAN処理のCPU時間バックアップ実行中の判定
background elapsed timeBGプロセスのDB TimeBG負荷の規模

2. Operating System Statistics— OS統計（累積値）

何を表すか: Begin から End までのOS統計の累積値。NUM_CPUS / BUSY_TIME / IDLE_TIME / IOWAIT_TIME 等を ticks/秒で表示。

  • 読み方: %Busy = BUSY_TIME / (BUSY+IDLE)。期間中の平均CPU使用率を算出できる。Host CPU欄（Begin/End 瞬間値）より信頼性高い。
  • 閾値・注意点: 数字の単位（cs=centisecond, ticks）に注意。NUM_CPU_CORES と NUM_CPUS の違い（cores vs threads）も意識。
  • 関連セクション: Operating System Statistics - Detail / Host CPU
  • 使うシーン: 期間平均CPU使用率算出
代表的なStatistic項目
Statistic意味影響箇所・着目点
BUSY_TIMECPUがビジー状態だった累積cs%Busy算出の分子
IDLE_TIMECPUアイドル時間%Busy算出の分母
USER_TIMEユーザモードCPU時間業務処理が占める割合
SYS_TIMEカーネル時間多いとSyscall過多
IOWAIT_TIMEI/O待機中のCPU累積多いとI/Oボトルネック
NICE_TIME優先度変更プロセスの時間通常はほぼゼロ
LOADOS Load AverageCores比で過負荷判定
NUM_CPUS / NUM_CPU_CORES / NUM_CPU_SOCKETS論理/物理/ソケットの構成AAS判定の前提値
PHYSICAL_MEMORY_BYTES物理メモリ量SGA+PGAの上限
VM_IN_BYTES / VM_OUT_BYTES仮想メモリ in/outスワップ発生の検知

3. Operating System Statistics - Detail— OS統計 詳細（スナップ毎）

何を表すか: 中間スナップ単位のOS統計詳細。load / %busy / %user / %sys / %idle / %iowait を時系列で確認可能。

  • 読み方: 時間帯別の凸凹を確認。特定時間帯の負荷スパイクや I/O 集中を見つけるのに最適。
  • 閾値・注意点: AWR が中間スナップ込みで生成された場合のみ詳細が出る。通常は Snapshot 設定の MAX_INTERVAL = 60 分間隔。
  • 関連セクション: Foreground Wait Events / Top SQL
  • 使うシーン: 時間帯別の負荷ピーク特定
実カラムと意味・影響
項目名意味影響箇所・着目点
Snap Timeスナップ取得時刻時系列分析のキー
Loadそのスナップ時点のLoad Average時間帯別の負荷ピーク特定
%busyCPUビジー率飽和タイムスロットの特定
%userユーザモードCPU比率業務処理の偏在
%sysカーネルモード比率システムコール過多時間帯
%idleアイドル率余裕度の時系列推移
%iowaitI/O待機比率ストレージスパイクの時間帯

4. Foreground Wait Class— Foreground 待機クラス

何を表すか: FG（ユーザセッション）の Wait Class 別集計。Total Waits / Avg Wait / Wait Time / %DB time。

  • 読み方: Application（TX lock 等）/ User I/O / Concurrency / Configuration の比率を見る。Other が大きければ Foreground Wait Events を直接確認。
  • 閾値・注意点: DB CPU は別出される（Wait Class ではない）。Total と Foreground でクラス内訳が異なる。
  • 関連セクション: Foreground Wait Events / Wait Classes（Summary）
  • 使うシーン: FG側の待機分布の把握
実カラムと意味・影響
項目名意味影響箇所・着目点
Wait Class待機クラス分類User I/O / Concurrency / Application 等
Waitsクラス内の総待機回数頻度の規模
%Time-outsタイムアウト発生率0でない場合は接続/ロック切れあり
Total Wait Time (s)累積待機時間ランキングの基準
Avg wait (ms)1回平均待機時間個別待機の重さ
%DB timeDB Time比支配的クラスの判定

5. Foreground Wait Events— Foreground 待機イベント（全件）

何を表すか: FG セッションの全待機イベントを Total Wait Time 降順で全件表示。Top 10 の延長版。

  • 読み方: Top 10 では見えない中位イベントもチェック。Avg wait の桁を見て個別待機の重さを評価。%Time-outs が高ければタイムアウトしているクエリあり。
  • 閾値・注意点: Idle waits（SQL*Net message from client 等）も含まれるが、これらは「待機」ではなく「セッションが待っているだけ」。
  • 関連セクション: Wait Event Histogram / Service Wait Class Stats / Top SQL
  • 使うシーン: 詳細な待機分析
実カラムと意味・影響
項目名意味影響箇所・着目点
Event待機イベント名ボトルネックの種類判定
Waits待機回数頻度
%Time-outsタイムアウト発生率0より大きいと異常検出
Total Wait Time (s)累積待機時間ランキング基準
Avg wait (ms)1回平均待機時間個別重さ。ヒストグラムで分布も確認
Waits /txn1トランザクションあたり待機回数業務処理1単位での頻度
% DB timeDB Time比支配度
代表的なIdle Wait Events（無視してよい待機）
イベント意味備考
SQL*Net message from clientクライアントからの次の指令待ちセッションがアイドル状態
jobq slave waitJOBスレーブの空き待ちJOBプロセスのアイドル
pmon timer / smon timerPMON/SMONの周期待機BGプロセスの定常待機
rdbms ipc messageIPCメッセージ待ちBGの定常状態

6. Background Wait Events— Background 待機イベント

何を表すか: バックグラウンドプロセス（DBWR/LGWR/CKPT/SMON 等）の待機。FG とは別管理。

  • 読み方: log file parallel write が大きければ REDO 書き込み遅延、db file parallel write が大きければ DBWR 書き込み遅延。BG が遅いと FG にも波及する。
  • 閾値・注意点: Foreground と数値の母集団が違う（%bg time は BG 時間内での比率）。
  • 関連セクション: Foreground Wait Events / Buffer Pool Statistics / Checkpoint Activity
  • 使うシーン: BG プロセス遅延調査
実カラムと注意すべきBG待機
項目名意味影響箇所・着目点
EventBG待機イベント名BGプロセスの種類判定
Waits / %Time-outs / Total Wait Time / Avg waitFG同様の各統計FGと別カウントに注意
%bg timeBG時間に占める比率BG内ランキング
log file parallel writeLGWRがREDOログを書く時間FGのlog file syncと連動
db file parallel writeDBWRがデータファイル書込み遅いとFreeBufferWait誘発
control file parallel write制御ファイル書込みCKPT遅延の判定

7. Wait Event Histogram— 待機イベントヒストグラム（全体）

何を表すか: 各イベントの待機時間分布（<1ms / <2ms / <4ms / ... / <32s）。「平均は2msだが実は1秒待ちが混じる」を見抜く。

  • 読み方: Avg wait が良くてもヒストグラムで長時間ビン（1s〜32s）に件数があれば、スパイクが混じっている。SLA品質の評価に必須。
  • 閾値・注意点: 件数の割合（%）なので、母数（Waits）が小さいイベントの分布は信頼性低い。
  • 関連セクション: Wait Event Histogram Detail / Foreground Wait Events
  • 使うシーン: ロングテール待機の検出
実カラムと意味・影響
項目名意味影響箇所・着目点
Event待機イベント名分析対象
Total Waitsそのイベントの総待機数母数。小さいと分布の信頼性低
<1ms 〜 <32ms各ビン（短時間）に入った割合正常範囲。ほとんどここに収まるのが理想
<=1s1秒未満ビンの割合許容範囲のロングテール
>1s1秒以上の待機割合要警戒。スパイクの兆候

8. Wait Event Histogram Detail— ヒストグラム詳細（長時間ビン）

何を表すか: ロングテール側（≥64ms / ≥4s / ≥4min）の分布。「ほとんどは速いが時々超遅い」イベントを見つける。

  • 読み方: ≥4 sec ビンに件数があるのは要警戒。≥1分は明らかな異常（ストレージ障害・ネットワーク断 等）。
  • 閾値・注意点: 件数が少ないと「異常検出」レベル。母数を Wait Event Histogram で確認。
  • 関連セクション: Foreground Wait Events / OS Statistics
  • 使うシーン: 間欠的な大遅延の検出
実カラムと意味・影響
項目名意味影響箇所・着目点
Eventイベント名長時間待機があったイベント
Waits 64ms to 2s / 4s to 2m / 4min to 1hr各ロングテール帯の総待機数長時間バケットに件数があれば異常検知
<1/8s / <1/4s / <1/2s / <1s / <2s細分化されたサブビン分布の偏り把握
<4s / <8s / <16s / <32s / <1m / <2m秒〜分単位の長時間帯4秒以上ビンに件数があれば調査必須
>=2m2分以上の異常待機ストレージ障害・ネットワーク断級の事象

9. Service Statistics— サービス統計

何を表すか: DB サービス名（SERVICE_NAME）単位の DB Time / DB CPU / Physical Reads / Logical Reads。アプリケーション識別用。

  • 読み方: サービス分割している場合、どのアプリ/モジュールが負荷源かが分かる。SYS$USERS は一般デフォルトサービス、SYS$BACKGROUND はBGプロセス。
  • 閾値・注意点: JDBC Thin Client から SERVICE_NAME 未指定接続だと SYS$USERS に集約される。
  • 関連セクション: Foreground Wait Events / Top SQL（Module 列）
  • 使うシーン: サービス/アプリ別の負荷分析
実カラムと意味・影響
項目名意味影響箇所・着目点
Service NameDBサービス名アプリ別に分離されているかの判定
DB Time (s)そのサービスのDB処理時間サービス別負荷規模
DB CPU (s)そのサービスのCPU時間CPU負荷の偏在
Physical Reads (K)物理読込ブロック数（千単位）I/O負荷の偏在
Logical Reads (K)論理読込ブロック数（千単位）処理量の偏在

10. Service Wait Class Stats— サービス × 待機クラス統計

何を表すか: Service Name × Wait Class のクロス集計。User I/O Total Wts / Concurrency Wait Time / Application Wait Time など。

  • 読み方: サービスごとの「待機の種類の偏在」が見える。あるサービスだけ Concurrency 待機が突出していれば、そのアプリのロック設計が疑わしい。
  • 閾値・注意点: サービスが分かれていないとここは見にくい。
  • 関連セクション: Service Statistics / Foreground Wait Events
  • 使うシーン: アプリ別ボトルネック分類
実カラムと意味・影響
項目名意味影響箇所・着目点
Service NameDBサービス名サービス別の集計キー
User I/O Total Wts / Wt TimeユーザI/O待機の回数と時間サービス別I/Oボトルネック
Concurcy Total Wts / Wt Time並行性待機（ラッチ等）サービス別の内部競合
Admin Total Wts / Wt Time管理系待機DDL等の管理操作
Network Total Wts / Wt Timeネットワーク待機サービス別のNW遅延