在《Oracle DBA手记 I》中，最后一则案例中，曾经提到关于Failed Login Count的问题，简要的引用一下用来承前启后。

在Oracle Database 10g中，默认的用户管理上有个小的改进，就是对默认的失败登录次数的限制，用户的PROFILE中，FAILED_LOGIN_ATTEMPTS设置口令失败尝试次数为10，如果连续进行了10次口令失败的登录尝试，用户账号将被锁定。

SQL> select * from dba_profiles where resource_name=' FAILED_LOGIN_ATTEMPTS';

PROFILE          RESOURCE_NAME                    RESOURCE LIMIT

---------------- -------------------------------- -------- ------------------------------

DEFAULT          FAILED_LOGIN_ATTEMPTS            PASSWORD 10

那么这里的10次登陆失败计数是如何完成的呢？查看底层表USER$的字段，其中LCOUNT字段就是用来完成这个功能的：

SQL> desc user$

 Name                          Null?    Type

 ----------------------------- -------- --------------------

 USER#                         NOT NULL NUMBER

 NAME                          NOT NULL VARCHAR2(30)

 TYPE#                         NOT NULL NUMBER

 PASSWORD                               VARCHAR2(30)

 DATATS#                       NOT NULL NUMBER

 TEMPTS#                       NOT NULL NUMBER

DEFROLE                       NOT NULL NUMBER

 DEFGRP#                                NUMBER

 DEFGRP_SEQ#                            NUMBER

 ASTATUS                       NOT NULL NUMBER

 LCOUNT                        NOT NULL NUMBER

。。。。。。。。

可以通过sql.bsq文件来进一步确认，这个文件提示lcount正是失败的登录尝试计数（count of failed login attempts）:

在最近的一次客户数据库性能优化中，再次遇到了类似的一个案例。这是一个Oracle Database 11g 11.1.0.6的数据库环境：

在这个数据库的SQL ordered by Gets诊断中，发现了一条可疑的SQL，如下图所示，这个SQL的逻辑读排在第三位，占整体数据库逻辑读的14.23%，其SQL Module是: Oracle Enterprise Manager.Metric Engine：

在这里我想强调一点的是，很多时候DBA在遇到数据库系统自身调用的内部SQL时，常常下意识的选择回避，认为数据库的自身功能不会存在太大的问题，而事实往往相反。我的一个座右铭是，决不放过任何一句可疑的SQL代码。这里的Module显示，该SQL是OEM的Metric引擎发起的，一个数据库的内部功能在任何时候都不应该消耗大量的系统资源。

格式化一下该SQL代码得到如下完整输出：

SELECT TO_CHAR(current_timestamp AT TIME ZONE 'GMT',

               'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS TZD') AS curr_timestamp,

       COUNT(username) AS failed_count

  FROM sys.dba_audit_session

 WHERE returncode != 0

   AND TO_CHAR(timestamp, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') >=

       TO_CHAR(current_timestamp - TO_DSINTERVAL('0 0:30:00'), 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')

从这段代码可以看到，该SQL是用于监控和计算失败登陆次数（failed_count）的，这一监控结果可以在某用户发生失败登陆尝试时给出告警。这里的DBA_AUDIT_SESSION用于记录审计对于数据库所有的CONNECT和DISCONNECT操作，底层表为AUD$。在Database / Grid Control中如果启用了Failed Login Count Metric监控，就可能遇到这个问题，一个建议的解决方案就是停用这个监控。

但是为什么会出现这样的问题呢？检查这个SQL的执行计划，可以发现一些端倪，如下图所示，对于AUD$表的访问出现了一个全表扫描，然后进行NESTED LOOPS OUTER连接：

如果此处AUD$表的数据量较大，就可能产生非常大量的逻辑读，影响性能，恰恰AUD$表经常会存在大量的数据，这就是原因所在。在新版本中，Oracle正在尝试通过对该表进行分区，提升数据清理效率，并通过适当的索引提升访问性能。

对于DBA_AUDIT_SESSION的各种访问都可能遇到类似的问题，另外一则报告的问题SQL如下：

select a.CURRENT_AUDIT_SETTING, b.TOTAL_SUCC_LOGINS

  from (select value as CURRENT_AUDIT_SETTING

          from v$parameter

         where name = 'audit_trail') a,

       (select count(*) as TOTAL_SUCC_LOGINS

          from dba_audit_session

         where (action_name = 'LOGON' and returncode = 0 or

               action_name like 'LOGOFF%')

           and timestamp > EMIP_BIND_START_DATE

           and timestamp < EMIP_BIND_END_DATE) b

这段SQL在客户环境中的执行计划如下图所示，类似的执行计划和全表访问，导致了SQL执行成本的上升，极大的影响了性能：

任何时候，我们都应当对系统的功能与SQL心存警惕，不能掉以轻心。