JD Edwards : quand les lenteurs ne viennent pas de l’ERP… mais de la base Oracle

Jean-Michel Alluguette – OP&S
31 oct. 2025
5 min de lecture

Dernière mise à jour : 17 déc. 2025

Quand un utilisateur dit “JD Edwards est lent”, la réaction classique est de chercher du côté:

de la configuration JDE / CNC,
du réseau,
du serveur applicatif,
ou du code ERP.

Et parfois, c’est effectivement là.

Mais dans une grande partie des cas, le problème est ailleurs : dans la base Oracle qui supporte JD Edwards.

Pas forcément parce qu’Oracle “est mal”, mais parce que la base encaisse des contraintes invisibles au niveau ERP : I/O, verrous, contention, paramètres inadaptés, statistiques, croissance volumétrique…

Dans cet article, je vous propose une méthode simple et reproductible pour répondre à la question clé :

Les lenteurs viennent-elles de JD Edwards… ou de la base Oracle ?

Pourquoi le diagnostic JDE est souvent trompeur

JD Edwards est un ERP avec :

des batchs lourds (souvent nocturnes),
des fenêtres critiques (clôtures, traitements mensuels),
des pics d’activité concentrés,
des volumes qui évoluent (volumétrie, historiques, interfaces).

Quand ça ralentit, vous pouvez avoir la même plainte utilisateur (“c’est lent”) pour des causes totalement différentes :

surcharge CPU,
stockage trop lent,
contention sur la base,
plan d’exécution qui a changé,
TEMP/UNDO sous-dimensionnés,
redo logs trop petits,
collecte de statistiques mal positionnée, etc.

Si vous ne regardez que l’ERP, vous risquez de corriger le symptôme, pas la cause.

Première étape : objectiver le problème (pas “ressenti”, mais mesures)

Avant toute analyse, il faut un minimum de faits :

Quand les lenteurs arrivent-elles ? (heure, périodicité)
Est-ce que c’est plutôt en journée (interactif) ou la nuit (batchs) ?
Est-ce que ça touche tout le monde ou seulement certains flux ?
Est-ce que la durée des batchs dérive au fil des semaines ?

Vous voulez passer rapidement d’un “problème flou” à quelque chose de traçable :

des courbes,
des tendances,
des pics,
et des périodes comparables.

Ce que l’on doit regarder côté base Oracle (les 3 axes)

Pour déterminer si la base est en cause, il faut regarder 3 axes :

Axe 1 — La charge globale

DB Time / charge Oracle
CPU consommée
Activité globale de la base

Axe 2 — Les temps d’attente (wait events)

C’est souvent là que tout s’explique.

Chaque “classe” de wait te raconte une histoire différente :

I/O : stockage ou accès disque
Concurrency : verrous / contention
Configuration : paramètres, redo logs, checkpoints…
Network : latence réseau / client
Commit : commit slow / log file sync, etc.

Axe 3 — Le contexte applicatif

période de batch JDE,
traitements critiques,
fenêtres de clôture,
montée de volumétrie.

L’objectif est de corréler :

période de lenteur JDE ⇄ signature Oracle (charge + waits + ressources).

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Lire un graphe de waits : comment interpréter les lenteurs

Sur une instance JDE, un graphe des waits Oracle par jour (ou par heure) est très parlant.

Chaque couleur correspond à une classe :

si I/O domine → vous regardez le stockage et les lectures,
si concurrency domine → vous cherchez les verrous / sessions,
si configuration domine → vous suspectez redo logs, checkpoints, paramètres mémoire/temp/undo, etc.

Ce type de vue permet de sortir des débats “infra vs ERP” :

on voit ce qui se passe réellement au niveau base.

Mini cas concret : un batch JDE divisé par 150 (R42800)

Chez un client JD Edwards, un batch critique R42800 durait environ 5 heures.

Après analyse et tuning ciblé, il est tombé à 1 minute 42 secondes.

Ce genre de gain ne vient pas d’un miracle. Il vient d’un diagnostic structuré :

Identifier les périodes où le batch explose.
Regarder la signature Oracle pendant la fenêtre du batch :
- waits dominants,
- charge CPU/I/O,
- sessions actives.
Corriger au bon niveau (Oracle) :
- paramètres,
- plan d’exécution / index,
- contention,
- stockage,
- stats.
Valider “avant / après” sur plusieurs exécutions.

L’enseignement : si vous ne regardez pas la base Oracle, vous pouvez passer à côté de gains énormes.

Méthode opérationnelle en 6 étapes (ce que vous pouvez refaire chez vous)

Étape 1 — Définir une période représentative

7 à 14 jours minimum (pour voir tendances et répétitions)
inclure 1 fenêtre batch + 1 fenêtre journée

Étape 2 — Isoler les créneaux où JDE est lent

heures de plaintes utilisateurs
fenêtres batch critiques
périodes de clôture

Étape 3 — Regarder la charge Oracle pendant ces créneaux

DB Time vs CPU vs I/O
détecter si la base travaille ou attend

Étape 4 — Analyser les waits dominants

I/O ?
Concurrency ?
Configuration ?
Commit ?

Étape 5 — Descendre au niveau sessions / SQL si nécessaire

sessions les plus actives
SQL les plus consommateurs
corrélation avec batchs JDE

Étape 6 — Corriger et mesurer l’impact

“avant / après” sur les mêmes créneaux
stabiliser la performance, pas juste faire un coup ponctuel

Check-list : “Est-ce la base Oracle qui ralentit JD Edwards ?”

Les lenteurs sont-elles corrélées à une hausse des waits Oracle ?
Voit-on une domination I/O / Concurrency / Configuration sur les périodes lentes ?
Les batchs JDE dépassent-ils leur fenêtre alors que l’activité métier n’a pas explosé ?
Observe-t-on une dérive progressive (volumétrie, stats, fragmentation, etc.) ?
Est-ce que la base est surdimensionnée… ou au contraire saturée ?
Les temps d’attente “log file sync” / “file switch” / “checkpoint” apparaissent-ils ?
Les stats Oracle sont-elles collectées au mauvais moment ?
Le stockage est-il adapté (latence, IOPS, throughput) ?
Y a-t-il des verrous récurrents (library cache lock, row lock…) ?
Dispose-t-on d’un historique avant / après pour valider ?

Si vous avez plusieurs “oui”, le diagnostic doit clairement se faire côté Oracle.

Pourquoi OP&S est utile dans un contexte JDE

Sans rentrer dans une page produit, vous pouvez expliquer “ce que ça change” :

OP&S permet de :

visualiser la charge et les waits sans Diagnostic Pack,
comparer des périodes d’activité similaires,
identifier rapidement si la cause est I/O / contention / configuration,
objectiver les échanges entre équipes ERP, production, DBA et infra,
prioriser les actions (où gagner le plus vite).

En clair : on passe de “JDE est lent” à “voici la signature Oracle exacte, et voici les actions”.

Conclusion

Quand JD Edwards ralentit, le réflexe est de regarder l’ERP.

Mais très souvent, la base Oracle est le facteur limitant : I/O, contention, configuration, croissance.

Avec une méthode simple (charge → waits → sessions → validation), vous pouvez :

prouver où se situe la cause,
éviter des semaines de débats,
et parfois obtenir des gains spectaculaires sur vos batchs.

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Objectif : identifier précocement les goulets côté base, avant qu’ils n’impactent durablement vos traitements et vos utilisateurs.