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Oracle 데이터베이스 인메모리 어드바이저

이 게시물에서는 Database 12c의 기능인 Oracle® In-Memory Advisor(IMA)와 그 이점에 대해 설명합니다. 이 기능은 OracleDatabase 버전 12.1.0.2 이상에서 사용할 수 있습니다.

IMA의 이점

IMA에는 다음과 같은 주요 이점이 있습니다.

  • 더 빠른 분석 쿼리

  • 더 빠른 OLTP(온라인 트랜잭션 처리) 트랜잭션.

  • 애플리케이션 변경 사항이 없습니다.

  • 데이터베이스 성능을 최적화하기 위해 데이터베이스 관리자(DBA)의 수동 작업이 줄어듭니다.

In-Memory Advisor가 도입되기 전에는 DBA가 IMCS(메모리 내 열 저장소)에 배치할 테이블을 수동으로 식별해야 했습니다. IMA는 데이터베이스의 분석 워크로드를 분석하고 권장 사항 보고서(IMCS에 테이블을 배치하는 SQL 명령 포함)를 생성하여 이 수동 작업을 제거합니다.

IMA는 Oracle Database In-Memory를 구성하는 방법에 대한 구체적인 권장 사항을 제공합니다.

IMA는 이러한 권장 사항을 구현하는 SQL*Plus 스크립트와 함께 최대 이점을 위해 Oracle Database In-Memory에 배치해야 하는 객체를 식별하는 보고서를 생성합니다.

IMA 설치 패키지

설치 zip 파일 및 지침은 My Oracle Support(MOS) 문서 ID 1965343.1에서 찾을 수 있습니다. 설치 스크립트는 데이터베이스 수준에서 IMA를 설치합니다. IMA는 Oracle Database 버전 11.2.0.3에서 실행할 수 있지만 Oracle Database 버전 12.1.0.2 이상에 권장됩니다.

DBMS_INMEMORY_ADVISOR 패키지는 In-Memory 옵션을 사용하여 이점을 얻을 수 있는 분석 워크로드에 대한 조언을 제공합니다. ASH(ActiveSession History) 및 AWR(Automatic Workload Repository) 데이터를 분석하여 이를 수행합니다. 대상 데이터베이스에서 실행할 SQL이 포함된 스크립트 파일과 함께 보고서가 생성됩니다. 스크립트는 권장되는 압축 유형과 함께 메모리 내에서 권장 개체를 배치합니다.

IMA 이중 형식 아키텍처

전통적으로 Oracle Database는 행 형식으로 데이터를 저장하며 각 트랜잭션은 데이터베이스에 새 행으로 저장됩니다. 이는 레코드의 모든 열에 빠르게 액세스할 수 있기 때문에 온라인 트랜잭션 시스템에 이상적입니다. 열 형식 데이터베이스는 각 트랜잭션 속성을 별도의 열 구조에 저장하고 검색하는 열 수가 적기 때문에 분석에 이상적입니다. DML(DataManipulation Language) 작업(예:삽입, 업데이트 또는 삭제)의 경우 행 형식은 한 번의 작업으로 전체 레코드를 업데이트하므로 효율적입니다. 컬럼 형식의 테이블에 대해 동일한 연산을 수행하는 경우 테이블의 전체 컬럼 구조를 변경해야 하므로 행 단위 DML 처리에 비효율적입니다.

Oracle Database 12c에서 데이터는 메모리 내 행 형식과 메모리 내 열 형식 모두에서 테이블을 채울 수 있습니다. 이를 이중 형식 아키텍처라고 하며 더 나은 성능을 제공합니다. 기존 버퍼 캐시는 행 형식을 유지하고 새로운 메모리 내 열 저장소는 열 형식을 유지합니다. 메모리 내 열 저장소는 Oracle Database SGA(시스템 전역 영역)의 구성 요소입니다.

다음 이미지는 이중 형식 아키텍처를 보여줍니다.

Oracle 데이터베이스 인메모리 어드바이저

이미지 출처:https://www.doag.org/formes/servlet/DocNavi?action=getFile&did=6770401&key=

테이블이 넓고 수억 또는 수십억 개의 행이 있는 경우 데이터 웨어하우징 환경에서도 해당 테이블을 스캔하고 매우 빠르게 필터링할 수 있습니다. 팩트 테이블의 열을 믿을 수 없는 속도로 다차원 테이블로 조인할 수 있습니다. 데이터가 행 우선 형식이 아닌 열 형식이기 때문에 중간에 있는 열을 많이 제거하므로 데이터에 훨씬 더 빠르게 액세스할 수 있습니다.

IMA 및 OLTP

IMA는 다양한 OLTP 및 데이터 웨어하우스 작업에 대한 쿼리를 개선하는 데 사용할 수 있으며 다음과 같은 주요 기능을 제공합니다.

  • 메모리 내 크기 선택 지원.

  • 주어진 메모리 내 크기에 대한 테이블, 파티션 및 하위 파티션에 대한 권장 사항.

  • 워크로드 및 성능 데이터를 활용하여 개체의 우선 순위를 지정합니다.

  • 디스크 및 메모리 공간은 물론 압축률의 차이를 수용합니다.

  • 다음을 포함하여 워크로드 기반 비용/편익 분석을 제공합니다.

  • 비용:다양한 압축 옵션으로 예상 메모리 크기를 제공합니다.

  • 이점:워크로드 처리에 대한 예상 데이터베이스 시간 단축 메트릭을 제공합니다.

  • 인메모리 영역 인구 계획을 제공합니다.

  • 주어진 구성의 주요 SQL 이점을 포함하여 보고 기능을 제공합니다.

  • 특정 로딩 계획을 받기 위해 메모리 내 크기를 변경할 수 있습니다.

  • 모든 테이블, 파티션 및 하위 파티션이 권장되는 DDL 스크립트를 생성합니다.

결론

In-Memory 옵션을 사용하면 분석 쿼리 및 OLTP의 속도를 높이고 더 적은 DBA 참여로 데이터베이스 성능을 쉽게 최적화할 수 있습니다. 비즈니스 관점에서 기업은 실시간으로 더 나은 의사결정, 생산성 향상, 경쟁력 향상 및 비용 절감의 이점을 누릴 수 있습니다.

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