ORACLE会自我监控，但并不一定会自我调优。对于数据库的性能，传统的理解是：一般来说内存的命中率越高就代表“性能好”，所以早其的优化是围绕着命中率来展开的，这也意味着优化的方法常常是通过提升硬件能力来提高命中率，可是我们还有更好的方法。
数据库相应时间模型（响应时间=服务时间+等待时间）更加接近终端用户的体验，也将数据库性能调优提升到了一个新的高度。DBA在进行性能跟踪诊断的时候，时刻应该把响应时间牢记心中，而响应时间慢，往往是由于等待某些资源可用的时间过长导致。关注响应时间比关注命中率更重要的原因在于，时间对于终端用户的感受是最直接的，一位开发向你抱怨一个任务执行缓慢，或者网站的一位客户投诉网页打开慢，他们都是对响应时间的不满，他们根本不关心是因为某种命中率低或者其他技术原因。对数据库事务处理过程中的等待进行技术（次数+时间），并且通过各种v$师徒进行崭新啊的功能接口叫做OWI.
OWI是量化的，能指导DBA们有目的性的进行优化。OWI记录了所有等待时间的等待次数、等待时间、平均等待时间。在没有OWI的情况下遭遇系统缓慢，可能会通过种种猜测来进行试错。活跃会话数过多？系统可能会有锁等待？硬解析过多？命中率太低？但是若果是通过OWI分析，那么就可以理直气壮的得出结果。所以熟练使用OWI后，能够摆脱以往对性能问题的“猜测性”，将复杂的性能优化问题解释为任何人都容易理解的量化的值。
数据库相应时间模型（响应时间=服务时间+等待时间）更加接近终端用户的体验，也将数据库性能调优提升到了一个新的高度。DBA在进行性能跟踪诊断的时候，时刻应该把响应时间牢记心中，而响应时间慢，往往是由于等待某些资源可用的时间过长导致。关注响应时间比关注命中率更重要的原因在于，时间对于终端用户的感受是最直接的，一位开发向你抱怨一个任务执行缓慢，或者网站的一位客户投诉网页打开慢，他们都是对响应时间的不满，他们根本不关心是因为某种命中率低或者其他技术原因。对数据库事务处理过程中的等待进行技术（次数+时间），并且通过各种v$师徒进行崭新啊的功能接口叫做OWI.
OWI是量化的，能指导DBA们有目的性的进行优化。OWI记录了所有等待时间的等待次数、等待时间、平均等待时间。在没有OWI的情况下遭遇系统缓慢，可能会通过种种猜测来进行试错。活跃会话数过多？系统可能会有锁等待？硬解析过多？命中率太低？但是若果是通过OWI分析，那么就可以理直气壮的得出结果。所以熟练使用OWI后，能够摆脱以往对性能问题的“猜测性”，将复杂的性能优化问题解释为任何人都容易理解的量化的值。
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来源：oschina
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