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오라클 데이터베이스 관리자와 개발자들에게 메모리 누수를 골치 아픈 문제 입니다. 메모리 누수는 시스템 성능을 저하시키고 결국 데이터베이스 중단으로 이어질수 있습니다. 이 글에서는 오라클 데이터베이스에서 메모리 누수를 탐지하고 해결하는 방법에 대해서 알아보겠습니다.메모리 누수란?메모리 누수는 메모리가 계속해서 사용되면서 해제되지 않는 상태를 의미한다. Oracle 데이터베이스에서는 여러 메모리 구성요소가 있으며, 그 중에서도 Shared Pool은 SQL 및 PL/SQL 문의 파싱, 실행계획, 프로시저 등을 캐시하는 데 사용된다. 만약 이러한 캐시에서 메모리가 해제되지 않으면 Shared Pool 크기가 계혹해서 늘어날 수 있다.메모리 누수의 징후메모리 누수를 의심할 수 있는 주요 징후들을 다음과 같습니다..

오라클 데이터베이스를 효율적으로 운영하기 위해서는 시스템 글로벌 영역(SGA)의 중요한 구성 요소인 공유 풀(Shared Pool)을 적절히 관리하는 것이 매우 중요합니다. 공유 풀은 SQL 문장, PL/SQL 코드, 시스템 매개변수, 데이터 사전 정보 등을 캐싱하여 데이터 베이스 성능을 크게 향상 시킵니다. 이번 블로그에서는 공유 풀 관리를 위한 주요 방안들을 살펴보겠습니다.공유 풀 크기 조정공유 풀 크기를 적절히 설정하는 것은 성능 최적화의 첫 걸음 입니다.자동 공유 메모리 관리(ASMM) 활용Oracle 10g 이상 버전에서는 자동 공유 메모리 관리(ASMM)를 사용할 수 있습니다. ASMM을 활성화하면 Oracle이 워크로드에 따라 공유 풀 크기를 동적으로 조정합니다.ALTER SYSTEM SET..

버퍼 캐시 히트율이란?버퍼 캐시 히트율으 데이터베이스 성능을 측정하는 지표 중 하나로, 요청된 데이터 블록이 디스크 접근 없이 버퍼 캐시에서 얼마나 자주 발견되는지를 나타냅니다. 높은 히트율은 일반적으로 좋은 성능을 의미하지만, 이 지표만으로 데이터베이스의 전반적인 성능을 판단하기는 어렵습니다. 버퍼 캐시 히트율의 한계많은 DBA들이 99% 이상의 버퍼 캐시 히트율을 목표로 하지만, 히 티트율이 높아진다고 해서 반드시 데이터베이스 성능이 향상되는 것은 아닙니다. 실제로 버퍼 캐시 히트율은 다음과 같은 이유로 성능 지표에서 한계가 있습니다.인위적으로 조작이 가능합니다.전체적인 평균값을 나타내므로 특정 시점의 성능 문제를 파악하기 어렵습니다.대규모 전체 테이블 스캔 등의 작업으로 인해 왜곡될 수 있습니다.버..

PGA란 무엇인가?PGA(Program Global Area)는 오라클 데이터베이스의 각 서버 프로세스에 할당되는 비공유 메모리 영역 입니다. 이 영역은 SQL문 처리, 세션 정보 저장, 정렬 작업 등 다양한 메모리 집약적 작업을 수행하는데 사용됩니다. PGA의 효율적인 관리는 데이터 베이스 성능에 직접적인 영향을 미치므로 매우 중요 합니다.PGA 튜닝의 중요성PGA를 적절히 튜닝하지 않으면 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다.쿼리 실행 속도 저하CPU 사용률 증가메모리 부족 현상따라서 PGA 튜닝은 전반적인 데이터베이스 성능 향상을 위해 필수적 입니다.자동 PGA 메모리 관리오라클은 자동 PGA 메모리 관리 기능을 제공하여 PGA 튜닝을 간소화 합니다. 이 모드에서는 오라클이  PGA_AGGREGA..

SGA(System Global Area)란?SGA는 오라클 데이터베이스의 핵심 메모리 구조로, 여러 프로세스가 공유하는 메모리 영역입니다. 이는 데이터베이스 버퍼 캐시, 공유 풀, 라지 풀 등 다양한 컴포넌트로 구성되어 있습니다. SGA를 효과적으로 튜닝하면 데이터베이스 성능을 크게 향상 시킬 수 있습니다.SHARED POOLShared Pool의 주요 목적은 SQL 구문 분석(Parsing)을 최적화하고 데이터베이스 성능을 향상시키는 것입니다. 이는 자주 사용되는 SQL 문장과 실행 계획을 캐싱하여 Hard Parsing을 줄이고 Soft Parsing의 비율을 높임으로써 달성됩니다.1. Library CacheSQL 문장, PL/SQL 코드, 실행 계획 등을 저장합니다.LRU(Least Recent..

서브쿼리란?서브쿼리는 SQL 쿼리 내에 중첩된 또 다른 쿼리를 의미 합니다. 이는 복잡한 데이터 검색 작업을 수행할 때 매우 유용하지만, 잘못 사용하면 성능 저하의 원인이 될 수 있습니다. 따라서 서브쿼리를 최적화하는 것은 데이터 베이스 성능 향상에 중요한 역할을 합니다. 서브쿼리 최적화 기법1.서브쿼리 언네스트닝(Unnesting)오라클 옵티마이저는 종종 서브쿼리를 "언네스트"하여 조인으로 변환합니다. 이 방식은 필터링 작업을 반복하여 실행하는 대신 조인을 사용하여 성능을 향상 시킵니다.2.스칼라 서브쿼리 캐싱스칼라 서브쿼리 캐싱은 상관 서브쿼리의 결과를 로컬 캐시에 저장하여 동일한 입력에 대해 서브쿼리를 반복 실행하지 않도록 합니다. 이는 특히 동일한 값이 여러 번 사용되는 경우에 효과적 입니다. 3..

데이터베이스 성능 최적화는 모든 개발자와 DBA에 중요한 과제 입니다. 오라클 데이터베이스에서는 힌트(Hint)라는 강력한 도구를 제공하여 쿼리 옵티마이저의 동작을 제어할 수 있습니다. 하지만 힌트는 양날의 검과 같아서 올바르게 사용하면 큰 성능을 얻을 수 있지만, 잘못 사용하면 오히려 성능을 저하시킬수 있습니다. 오라클 튜닝 힌트의 사용법과 주의사항에 대해 자세히 알아보겠습니다.힌트란?힌트는 SQL 문 내에 주석 형태로 삽입되어 옵티마이저에게 특정 실행 계획을 선택하도록 지시하는 메커니즘 입니다. 옵티마이저는 일반적으로 통계 정보를 기반으로 최적의 실행 계획을 선택하지만, 때로는 개발자나 DBA가 데이터의 특성을 더 잘 알고 있을 수 있습니다. 이런 경우 힌트를 사용하여 옵티마이저의 결정을 조정할 수 ..

데이터베이스 성능 최적화는 모든 기어의 중요한 과제 입니다. 특히 대용량 데이터를 다루는 오라클 데이터베이스에서는 파티셔닝이 쿼리 성능을 크게 향상시킬 수 있는 강력한 도구 입니다. 이번 글에서는 오라클 파티셔닝의 개념과 이를 통한 쿼리 성능 향상 방법에 대해서 자세히 알아보겠습니다.파티셔닝이란?파이셔닝은 대용량 테이블을 더 작고 관리하기 쉬운 단계로 나누는 기술입니다. 논리적으로는 하나의 티이블이지만, 물리적으로는 여러 개의 작은 파티션으로 분할 됩니다. 이렇게 분할된 파티션은 독립적으로 관리되고 접근될 수 있어 성능, 가용성, 관리 용이성 측면에서 큰 이점을 제공 합니다.파티셔닝을 통한 성능 향상파티셔닝은 다음과 같은 방식으로 쿼리 성능을 향상 시킵니다.1.파티션 프루닝(Partition Prunin..

오라클 데이터베이스에서 인덱스 설계와 활용은 성능 최적화의 핵심 입니다. 적절한 인덱스 전략을 통해 쿼리 속도를 크게 향상시키고 전반적인 데이터베이스 성능을 개선할 수 있습니다. 이 글에서는 오라클 인덱스의 주요 유형과 효과적인 설계 및 활용 전략에 대해 자세히 알아보겠습니다.오라클 인덱스의 주요 유형오라클은 다양한 유형의 인덱스를 제공하며, 각각 특정 상황에 적합 합니다.B-트리 인덱스가장 일반적인 인덱스 유형으로, 대부분의 상황에 적합합니다. 주로 고유성이 높은 컬럼이나 기본 키에 사용 됩니다.비트맵 인덱스낮은 카디널리티(고유값이 적은)를 가진 컬럼에 적합합니다. 예를 들어, 성별이나 상태 같은 불리언 컬럼에 효과적 입니다.함수 기반 인덱스컬럼에 함수를 적용한 결과에 대한 인덱스 입니다. 특정 함수를..

오라클 데이터베이스에서 중요한 튜닝 기법인 실행 계획 분석 및 최적화 방법에 대해서 알아보겠습니다. 실행계획이란?실행 계획은 오라클 옵티마이저가 SQL문을 실행하기 위해 선택한 단계별 작업 순서를 보여주는 로드맵입니다. 이는 쿼리 성능을 이해하고 개선하는 데 핵심적인 도구 입니다. 실행 계획 확인 방법실행 계획을 확인하는 주요 방법은 다음과 같습니다.EXPAIN PLAN 명령어 사용SQL*Plus의 AUTOTRACE 기능DBMS_XPLAN.DISPLAY_CURSOR 사용가장 간단한 방법은 EXPLAIN PLAN을사용하는 것 입니다. EXPLAIN PLAN FORSELECT * FROM employees WHERE department_id = 10;SELECT * FROM TABLE(DBMS_XPLAN.D..