查看时间模型，可以看到DB CPU和sql相关的影响各占了主要的比例。
看到这，自己还是有些犯嘀咕，柑橘这个问题还是有些奇怪，能够关注的一个重点就是sql语句了，但是top 1的sql语句还是有些奇怪。
931.73 14,409 0.06 29.39 99.77 0.00 JDBC Thin Client update sync_id set ma...
这条语句执行频率极高，语句也很简单，但是CPU消耗却很高，初步怀疑是走了全表扫描。
语句如下：
update sync_id set max_id = :1 where sync_id_type = :2
简单查看执行计划，发现确实是走了全表扫描，如果碰到这个问题，第一感觉是需要走索引，没有索引可以建个索引，但是当我看到sql by Executions这个部分时，自己感觉到问题其实不是那么简单。
可以看到第2个语句其实就是刚刚提到的top 1的sql，对应的指标还是很不寻常的，一次执行处理的行数近5000度行，执行了1万多次，处理的数据行数近8千万。
14,684 14,684 1.00 3.39 94.7 .7 JDBC Thin Client update sus_log set failed_c...
14,409 78,329,332 5,436.14 931.73 99.8 0 JDBC Thin Client update sync_id set ma...
但是查看这个表，发现数据其实就1万多条，所以这是一个明显的问题。
我们来进一步分析一下，一个小表1万多的数据，每次更新能够更新5000多行，可以断定数据的分布式是不均匀的。因为这个表结构非常简单，就两个字段，所以分析问题还是很好定位的。
简单查看了一下数据情况，发现数据主要分布在两个type列值上，基本上占用了99.99%以上的数据
SQL> select max_id,count(*)from SYNC_ID where SYNC_ID_TYPE='SYNC_LOG_ID' group by max_id;
MAX_ID COUNT(*)
---------- ----------
38 5558
SQL> select max_id,count(*)from SYNC_ID where SYNC_ID_TYPE=SYNC_TEST2_LOG_ID' group by max_id;
MAX_ID COUNT(*)
---------- ----------
108 5577
从数据的分布情况可以看到，其实表中存在了大量的冗余数据，而且表中没有索引字段和其它约束，在每次更新的时候本来更新一个字段值，结果会修改5000多行数据的值，如果执行频繁，短时间内就会频繁生成大量的redo,从目前的sql运行情况来看，这条语句应该是造成redo频繁切换的主要原因了。
但是这个环境还是需要做一些确认和沟通之后才能够变更的，目前的也只是建议，我们在这个基础上还是可以简单地测试一下的。
测试的思路其实很简单，就是把这个表里的数据给导出来，放到其它测试环境中，做频繁的update，然后查看归档的频率即可。
然后删除冗余的数据，再做频繁的update,然后查看归档的频率就可以比较出来。
把数据导入到另外一个测试环境中。
然后使用下面的语句进行频繁更新即可，先更新一百万次，中间可以随时中断。
function test_update
{
sqlplus test/test < update sync_id set max_id = 38 where sync_id_type = 'SYNC_LOG_ID';
commit;
EOF
}
for i in {1..1000000}
do
test_update
done
在测试开始的时候
Redo Switch times per hour 2015-Sep-05 16:02:55
MON DA 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
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09 05 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
运行了不到3分钟，日志切换就达到了14次，还是很能够说明问题的。
Redo Switch times per hour 2015-Sep-05 16:05:20
MON DA 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
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09 05 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 2 14 0 0 0 0 0 0 0