SQL Statistics の全体像
STATSPACKの SQL Statistics は、AWRと同様に複数の観点でSQLをランキングしています。 ただし識別子が Hash Value（Old Hash Value） である点と、ランキング種類が若干異なる点に注意が必要です。
| テーブル名 | ランキング基準 | 適した問題 |
|---|---|---|
| SQL ordered by CPU | 合計CPU消費時間 | CPU高負荷の原因SQL |
| SQL ordered by Elapsed Time | 合計経過時間 | 全体的に最も重いSQL（最重要） |
| SQL ordered by Gets | 論理読み込みブロック数 | バッファキャッシュを大量消費するSQL |
| SQL ordered by Reads | 物理読み込みブロック数 | I/Oを引き起こすSQL |
| SQL ordered by Executions | 実行回数 | 頻繁に呼ばれる軽いSQL（積み重ね） |
| SQL ordered by Parse Calls | パース回数 | バインド変数未使用SQL |
SQL Statisticsの各列定義は PART 05 — SQL Statistics 詳細（定義書） を参照。
Elapsed Time で重いSQLを特定する
まず SQL ordered by Elapsed Time を確認します。 合計Elapsed Timeが最も大きいSQLが全体負荷に最も寄与しています。
| 列名 | 意味 | 注目ポイント |
|---|---|---|
| Elapsed Time (s) | 合計経過時間（秒） | 最も総合的な重さを示す |
| Executions | 実行回数 | 高回数×軽い or 低回数×重いを区別 |
| Elapsed Time / Execute | 1回あたりの経過時間 | 1回が重いSQLを特定できる |
| % Total DB Time | DB Timeに占める割合 | 30%超のSQLは最優先でチューニング |
CPU / Gets / Reads から原因を分析する
| 状況 | 原因の仮説 | 次のアクション |
|---|---|---|
| CPU Time ≒ Elapsed Time | CPU使用が多い（ソート・ハッシュ結合） | 実行計画確認、インデックス追加検討 |
| Reads が多い | 物理I/O + バッファキャッシュミス | PART 06 I/O分析 へ |
| Gets が多い（Readsは少ない） | 論理読み込みが多い（効率の悪いアクセス） | 実行計画の見直し |
| Elapsed ≫ CPU | I/O待ちまたは競合待ち | PART 04 Wait分析 へ |
Hash Value から実行計画へのドリルダウン
STATSPACKではSQL識別子として Hash Value（Old Hash Value） が使われます。 AWRのSQL_IDとは異なる点に注意してください。
💡 Hash ValueでSQL全文と実行計画を確認する
STATSPACKのレポートでは、Hash ValueはSQLテキストへの参照番号です。
レポートの末尾の SQL Text セクションで対応するSQL全文を確認できます（Snap Level 5以上が必要）。
実行計画は PLAN_TABLE や V$SQL_PLAN で別途確認が必要です。
⚠️ Old Hash Value と New Hash Value
Oracle 10g以降では SQL_ID（新形式）と Hash Value（旧形式）が共存しています。
STATSPACKは従来の Old Hash Value を使います。AWRのSQL_IDと相互変換する場合は変換関数が必要です。
優先順位付けの考え方
✅ SQLチューニングの優先順位
① % Total DB Time が高いSQL（全体負荷への寄与が大きい）
② Elapsed / Execute が異常に高いSQL（1回が重い）
③ Parse Calls ≒ Executions のSQL（毎回ハードパース）
④ 実行回数が多く積み重なっているSQL