[Oracle] 용어 정리 - _gc, VKTM, force cr, DRM, CTAS, segment advisor 등

prana·2024년 10월 3일

ORACLE

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오라클 파라미터 중 _gc

gc로 시작하는 파라미터들은 Oracle RAC (Real Application Clusters) 환경에서 Global Cache (글로벌 캐시) 관리와 관련된 숨겨진 파라미터

gc 관련 파라미터들

1. _gc_affinity_time

설명: RAC 인스턴스 간 블록을 할당하는 데 걸리는 시간을 제어하는 파라미터.
기능: 블록의 캐시 일관성을 유지하기 위해 데이터를 어느 인스턴스에 할당할지를 결정하는 시간에 영향을 줍니다.

2. _gc_defer_time

설명: RAC에서 블록 전송을 지연시키는 시간 제어 파라미터.
기능: 블록이 캐시에 남아 있는 동안 다른 인스턴스로 전송을 지연시켜 네트워크 트래픽을 줄이는 데 사용됩니다.

3. _gc_read_mostly_locking

설명: 읽기 전용 데이터를 처리할 때 락을 얼마나 자주 걸지 제어하는 파라미터.
기능: 데이터가 읽기 전용인 경우 락을 덜 걸게 하여 성능을 최적화할 수 있습니다.

4. _gc_latch_time

설명: 글로벌 캐시에서 래치를 취득할 때의 대기 시간을 제어하는 파라미터.
기능: 글로벌 캐시를 제어하기 위한 락을 취득하는데 사용되는 시간에 영향을 줍니다.

5. _gc_flush_pending

설명: 글로벌 캐시에서 플러시 작업을 수행하는 동안의 동작을 제어.
기능: 글로벌 캐시에서 데이터 블록을 플러시하는 데 관련된 작업을 관리하여 성능 최적화에 도움을 줍니다.

6. _gc_rollback_lock

설명: 롤백 세그먼트와 관련된 글로벌 캐시의 락 동작을 제어.
기능: RAC 환경에서 롤백 세그먼트에 대한 캐시 락을 처리하여 충돌을 최소화합니다.

7. _gc_fence_timeout

설명: 글로벌 캐시에서 fence 대기 시간을 제어하는 파라미터.
기능: 여러 RAC 인스턴스에서 충돌을 방지하기 위한 일종의 "울타리" 역할을 하는데, 이 대기 시간은 그동안의 트랜잭션을 조정하는 데 도움을 줍니다.

8. _gc_block_lost_retry

설명: RAC 환경에서 블록이 손실된 경우 재시도하는 시간을 제어하는 파라미터.
기능: 손실된 블록을 재시도하기 위한 대기 시간이나 횟수를 조정하여 데이터 일관성을 유지합니다.

주의사항

이 파라미터들은 숨겨진 파라미터들로, Oracle에서 직접 제공하거나 공식적으로 문서화된 것이 아닙니다.
따라서 Oracle 지원팀의 지시 없이 이러한 파라미터들을 변경하는 것은 권장되지 않습니다. 잘못된 설정은 시스템 성능 저하를 일으킬 수 있기 때문입니다.

DRM (Dynamic Resource Mastering)

Oracle Real Application Clusters (RAC)에서 사용되는 기술로, 클러스터 환경에서 데이터베이스 리소스(예: 데이터 블록, 캐시)들에 대한 마스터 노드의 역할을 동적으로 조정하여 시스템 성능을 최적화하는 기능

배경

Oracle RAC는 여러 인스턴스가 하나의 데이터베이스를 공유하는 환경에서 운영된다.
여러 노드가 동시에 같은 데이터를 액세스하려고 할 때, 데이터 블록의 일관성을 유지하기 위해 특정 노드가 그 블록에 대한 "마스터" 역할을 담당한다.
마스터 노드는 해당 블록에 대한 변경 사항을 관리하고, 다른 노드에서 해당 블록에 접근할 때 일관성을 보장한다.

Dynamic Resource Mastering의 동작 원리

초기에는 특정 노드가 블록에 대한 마스터 역할을 담당하게 되지만, 데이터 접근 패턴에 따라 필요 시 마스터 노드가 다른 노드로 이동하게 됩니다.
이를 Dynamic Resource Mastering이라고 하며, 주로 다음과 같은 상황에서 발생합니다:
데이터 접근 패턴 변화
- 특정 데이터에 대한 접근이 한 노드에서 집중되면, 해당 데이터 블록의 마스터 노드를 그 노드로 이동시켜 블록을 빠르게 처리합니다.
  - 마스터 노드: Oracle RAC (Real Application Clusters) 환경에서 특정 데이터 블록이나 리소스에 대한 변경 및 일관성을 관리하는 역할을 맡는 노드
부하 균형: 특정 노드에 부하가 집중되지 않도록 리소스를 동적으로 분배하여 성능을 최적화합니다.
캐시 효율성: 데이터를 자주 참조하는 노드가 마스터 노드가 되면, 데이터 캐시의 일관성을 빠르게 관리할 수 있습니다.

Dynamic Resource Mastering의 장점

성능 향상: 리소스 마스터를 접근이 집중되는 노드로 이동시킴으로써 데이터를 더 빠르게 처리할 수 있습니다.
부하 분산: 특정 노드에 과도한 부하가 걸리지 않도록 리소스를 동적으로 조정하여 전체 시스템 성능을 최적화합니다.
네트워크 병목 감소: 리소스 마스터의 위치를 최적화함으로써, 데이터 블록을 여러 노드로 전달하는 과정을 최소화하여 네트워크 병목 현상을 줄일 수 있습니다.

Oracle RAC에서의 활용

DRM은 Oracle RAC 환경에서 Global Cache Service (GCS)와 Global Enqueue Service (GES)를 통해 구현됩니다.
GCS는 데이터 블록을 관리하고, GES는 리소스에 대한 잠금 관리를 담당하며, 이 둘을 통해 리소스 마스터가 동적으로 이동하게 됩니다.

CTAS

Create Table As Select의 약자로, 기존 테이블이나 쿼리 결과를 기반으로 새로운 테이블을 생성하는 SQL 문을 말합니다. CTAS는 데이터를 복사하여 새로운 테이블을 생성할 때 많이 사용됩니다.

Segment Advisor

Segment Advisor는 Oracle 데이터베이스에서 세그먼트의 저장 공간 효율성을 분석하고 조언을 제공하는 도구입니다.
이 도구는 테이블, 인덱스, 파티션 등의 세그먼트에 대해 저장 공간을 얼마나 효율적으로 사용하는지 평가하고, 공간 회수(재사용) 또는 재구성을 제안합니다.

Segment Advisor의 주요 기능

사용되지 않는 공간 식별
- 테이블이나 인덱스와 같은 세그먼트에서 사용되지 않는 공간을 찾아냅니다.
- 테이블이나 인덱스에서 삭제된 데이터가 남긴 빈 공간은 성능에 영향을 줄 수 있습니다.
- 이때, 사전 할당된 빈 공간을 감지하고 불필요한 공간을 제거할지에 대해 조언합니다.
재구성 제안
- 세그먼트가 비효율적으로 저장 공간을 사용하는 경우에는 세그먼트의 재구성(Reorganization)을 권장합니다.
- 이 과정은 데이터를 압축하거나 조정하여 공간을 절약할 수 있습니다.
- 테이블의 경우, 온라인 테이블 재정렬 또는 인덱스 재구성을 권장할 수 있습니다.
공간 압축
- 일부 데이터베이스 객체는 압축을 통해 저장 공간을 줄일 수 있습니다.
- Segment Advisor는 데이터가 더 이상 사용되지 않거나 비효율적으로 저장되는 경우, 데이터 압축을 사용하여 공간 절약을 권장할 수 있습니다.
파티션의 공간 관리
- 파티션 테이블의 경우, 각 파티션이 얼마나 효율적으로 공간을 사용하고 있는지 평가하고, 불필요한 공간을 회수하는 방법을 권장합니다.
자동 공간 분석
- Oracle Database는 자동 작업으로 Segment Advisor를 실행하여 테이블 및 인덱스의 상태를 모니터링할 수 있습니다.
- 이 작업은 자동으로 공간 문제를 감지하고 관리자에게 적절한 조언을 제공합니다.

Segment Advisor 사용 예시

자주 발생하는 데이터 삭제:
- 특정 테이블에서 대량의 데이터 삭제가 자주 발생하는 경우, 테이블에 남은 빈 공간이 쌓일 수 있습니다.
- Segment Advisor는 이를 감지하고, 해당 테이블에 대해 Shrink 작업을 권장할 수 있습니다. 이는 남은 빈 공간을 줄여 저장 공간을 더 효율적으로 사용할 수 있도록 돕습니다.
세그먼트 공간 재사용
- 테이블이 공간을 비효율적으로 사용하는 경우, Segment Advisor는 ALTER TABLE ... SHRINK SPACE 명령을 통해 남은 빈 공간을 제거하고, 더 작은 크기의 테이블로 재구성할 수 있는 방안을 제시합니다.
인덱스 재구성
- 인덱스가 공간을 비효율적으로 사용할 때, Segment Advisor는 인덱스 재구성을 권장하여 성능 향상 및 공간 최적화를 도울 수 있습니다.

Segment Advisor는 Oracle Database에서 세그먼트의 저장 공간 사용 상태를 분석하고, 불필요한 공간을 회수하거나 세그먼트를 재구성하는 방법을 제안하는 도구입니다.
이를 통해 공간 관리 효율성을 높이고, 데이터베이스 성능을 유지하는 데 기여합니다.

VKTM

VKTM은 Oracle 데이터베이스에서 Virtual Keeper of Time의 약자 시간을 관리하는 백그라운드 프로세스입니다.
이 프로세스는 Oracle 11g부터 도입되었으며, 데이터베이스의 타임 관련 작업을 조정하고 관리하는 역할을 수행합니다.

VKTM의 주요 역할

시간 동기화: VKTM은 Oracle 데이터베이스에서 각종 타이밍 작업(예: 타이머, 시간 대기 이벤트 등)을 정확하게 수행할 수 있도록 시스템 시간과 데이터베이스 시간을 동기화합니다.
정확한 타이머 제공: VKTM은 타이머 기반 작업, 특히 백그라운드 프로세스나 특정 대기 이벤트에서 요구되는 타이밍 정보를 제공합니다. 이로 인해 Oracle 내부의 작업들이 정해진 시간 간격으로 정확하게 실행됩니다.
기본 타임 소스 역할: 데이터베이스 내에서 사용되는 타임스탬프와 같은 시간 관련 정보를 제공하며, Oracle 데이터베이스에서 시간 의존적인 기능들을 원활하게 동작하도록 돕습니다.

VKTM이 필요한 이유

Oracle 데이터베이스에서 여러 프로세스가 동시에 실행되기 때문에,
이들 프로세스 간의 시간 동기화는 매우 중요합니다.
VKTM은 시스템 시간에 대한 고해상도의 정보를 제공하여 이러한 동기화를 보장하고, 시간 기반 작업을 정확하게 수행할 수 있도록 돕습니다.

VKTM은 Oracle 데이터베이스에서 시간 관련 작업을 관리하는 프로세스로, 백그라운드에서 시간 동기화를 유지하며 정확한 타이밍 정보를 제공하는 역할을 합니다.

force cr

Force CR (Consistent Read)는 Oracle 데이터베이스에서 강제 일관성 읽기를 의미
이는 주로 데이터의 일관성을 유지하면서 데이터를 읽어오는 방식 중 하나
Oracle은 데이터 변경이 발생하는 상황에서도 다른 세션에서 일관성 있는 데이터를 읽을 수 있도록, 일관성 읽기(Consistent Read, CR) 메커니즘을 사용합니다.

Force CR의 동작 원리

Oracle은 다중 사용자 환경에서 트랜잭션 격리를 위해, 데이터를 읽을 때 변경 중인 데이터를 바로 읽지 않고 Undo Segment(되돌림 세그먼트)에서 해당 데이터의 이전 버전을 참조하여 읽습니다.
이렇게 함으로써, 다른 사용자가 데이터를 변경하더라도 이전의 일관성 있는 데이터 상태를 유지한 채로 읽어올 수 있습니다.
Force CR은 데이터를 읽을 때 이미 변경된 데이터 블록을 읽는 대신, 강제로 해당 블록의 일관된 상태를 복구하여 읽는 메커니즘입니다. 일반적으로 다음과 같은 경우에 발생할 수 있습니다:
변경된 데이터 블록을 읽을 때: 다른 트랜잭션이 데이터 블록을 변경했거나 커밋하지 않은 데이터를 포함하고 있을 때, Oracle은 강제로 CR을 실행하여 일관된 데이터를 제공하기 위해 Undo 세그먼트를 사용하여 해당 블록의 이전 버전을 참조합니다.
Undo 데이터 사용: Force CR이 발생하면, Undo Segment에 저장된 이전 데이터를 활용하여 데이터를 읽습니다. 이를 통해 트랜잭션의 변경 사항이 완료되지 않은 상태에서도 일관성 있는 데이터를 읽을 수 있게 됩니다.

Force CR이 중요한 이유

데이터 일관성 유지: 여러 사용자가 동시에 데이터베이스에 접근하고 데이터를 변경하는 상황에서도, 일관성 있는 데이터를 보장할 수 있습니다.
읽기 성능: Force CR은 성능 관점에서 어느 정도의 오버헤드를 발생시킬 수 있지만, 데이터 일관성을 유지하기 위해 필수적인 작업입니다. Undo Segment에서 데이터를 참조하는 과정에서 추가 I/O가 발생할 수 있습니다.

ILM (Information Lifecycle Management) Stastics

ILM (Information Lifecycle Management) Statistics
- Oracle ILM Statistics는 데이터 수명주기에 따른 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 도구입니다.
- Information Lifecycle Management (ILM)은 데이터가 생성되고 사용되다가 최종적으로 보관되거나 삭제될 때까지의 전 과정을 관리하는 개념입니다.

주요 개념

데이터의 중요성은 시간이 지남에 따라 변동합니다. 생성된 지 얼마 안 된 중요한 데이터는 자주 사용되므로 빠른 접근 속도를 요구하고, 오래된 데이터는 덜 자주 사용되므로 저비용의 저장소에 보관될 수 있습니다.
ILM Statistics는 데이터의 이러한 접근 빈도나 크기 변화를 모니터링하여, 각 데이터 세그먼트가 얼마나 자주 사용되고 얼마나 큰 공간을 차지하는지를 기록하고, 자동으로 데이터를 적절한 저장소로 이동시킬 수 있습니다.
이를 통해, 자주 사용되지 않는 데이터를 덜 비용이 드는 저성능 스토리지로 이동시키거나, 자주 사용되는 데이터를 고성능 스토리지에 유지시키는 등의 데이터 계층화가 가능합니다.

ILM의 주요 기능

자동 데이터 계층화: 데이터가 자주 사용되거나 업데이트되는 시점에서 고성능 스토리지에 유지되도록 하고, 오래된 데이터는 저비용의 스토리지로 자동 이동시킵니다.
자동화된 공간 관리: 오래된 데이터의 경우 압축을 통한 공간 절약이나, 적절한 보관 장소로 자동 이동이 가능합니다.
접근 빈도 및 변화량 추적: ILM 통계를 사용하여 데이터의 변화를 추적하고, 자주 사용되는 데이터와 사용되지 않는 데이터를 구분하여 관리할 수 있습니다.

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