Oracle的Automatic Workload Repository (AWR)是用于存储数据库性能统计信息的一种系统。当你想找出SQL语句或整个数据库处理负荷的瓶颈时，它是一种非常有用的工具。其中一个特别有价值的部分是"Plan Change"，它展现了查询执行计划如何随着时间变化。
平均执行时长(即SQL执行时间)是衡量数据库性能的重要指标，对于性能优化占据至关重要的地位。在解析AWR "Plan Change"脚本中的平均执行时长误差时，重要的是理解查询执行计划如何影响执行时长，以及如何确定执行时长是否已经最优。
首先，每条SQL语句的执行计划由多种因素决定，包括表的大小、索引、硬件配置、并发连接数等。其中一些因素会随着时间和数据库使用变化而变化。改变查询计划的决策基于统计信息，这些信息是由数据库收集并存储在AWR中。
然而，请注意，因为统计信息更新不是实时的，有时候查询计划可能基于陈旧的或者不准确的信息进行选择。因此，查询计划可能并非总是最优的。这就是为什么有时你会看到AWR "Plan Change"脚本中的平均执行时间出现误差。
接下来，我们要讨论一下如何减少这种误差。提升平均执行时长的准确性，我们需要更频繁地更新统计信息，并且在查询计划选择阶段使用更多的资源。这样可以确保查询计划总是基于最新和最准确的信息进行决策。
在增加统计信息更新频率的同时，要注意平衡系统性能。因为收集和处理统计信息也是需要资源的，过于频繁的更新可能会降低数据库性能。因此，在这里需要做出权衡。
另一方面，使用更多的资源进行查询计划的选择也是需要权衡的。过多的资源可能导致其他用户查询的性能降低。所以，只有在明确知道查询计划对性能有巨大影响的情况下，才值得投入更多的资源。
总的来说，理解和解决AWR "Plan Change"脚本中的平均执行时长误差，涉及到对数据库查询计划、统计信息及其更新过程深入的理解。在实际操作中，应考量各种因素，采用平衡的方法来提升查询的性能和准确性。
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