SQL 개발자를 사용하여 SQL 쿼리를 프로파일 링하고 성능 병목 현상을 식별하는 방법은 무엇입니까?

이 기사는 SQL 개발자의 SQL 쿼리 프로파일 링을 자세히 설명하여 성능 병목 현상을 식별합니다. 프로파일 러 활성화, 실행 통계 분석 (CPU 시간, I/O, 실행 계획)을 분석하고 이러한 통찰력을 사용하여 indexi를 통해 쿼리를 최적화합니다.

SQL 개발자에서 SQL 쿼리를 프로파일링하고 성능 병목 현상을 식별하는 방법

SQL 개발자의 SQL 쿼리 프로파일 링은 성능 병목 현상을 정확히 파악하여 대상 최적화를 가능하게합니다. 프로세스에는 프로파일 러 활성화 된 쿼리를 실행하고 결과 데이터를 분석하며 가장 많은 리소스를 소비하는 세그먼트를 식별하는 것이 포함됩니다.

1. 프로파일 러 활성화 : 쿼리를 실행하기 전에 SQL 개발자의 "프로파일 러"창을 엽니 다 (일반적으로 "보기"메뉴 아래에 있습니다). 올바르게 구성되어 있는지 확인하십시오. 사용중인 연결과 원하는 필터를 지정해야 할 수도 있습니다. 중요한 설정은 "샘플링 간격"으로, 쿼리 실행 중 프로파일 러가 데이터를 얼마나 자주 캡처하는지를 나타냅니다. 더 작은 간격은 더 세분화 된 디테일을 제공하지만 오버 헤드를 증가시킵니다. 좋은 출발점은 100 밀리 초과 같은 중간 정도의 간격입니다.

2. 쿼리 실행 : 프로파일 러가 실행되면 프로파일 링하려는 SQL 쿼리를 실행하십시오. SQL 개발자는 쿼리가 진행됨에 따라 실행 통계를 캡처합니다. 쿼리가 완료되면 프로파일 러가 결과를 표시합니다.

3. 결과 분석 : 프로파일 러 출력은 각 단계에 대한 타이밍을 포함하여 쿼리 실행 계획의 상세한 분류를 나타냅니다. 여기에는 구문 분석, 바인딩, 실행 및 페치 데이터와 같은 작업이 포함됩니다. 전체 쿼리 기간에 비해 높은 실행 시간이 높은 단계에 중점을 둡니다. 이들은 최적화 후보일 가능성이 높습니다. 전체 테이블 스캔, 정렬, 조인 및 인덱스 액세스와 같은 작업을 찾으십시오. 예를 들어, 전체 테이블 스캔은 효율적인 인덱싱이 부족하여 쿼리를 크게 느리게 할 수 있음을 나타냅니다.

4. 병목 현상 식별 : 프로파일 러는 쿼리가 가장 많은 시간을 소비하는 영역을 강조합니다. 이는 I/O 작동이 느리게 발생하거나 데이터베이스에서 사용하는 비효율적 인 알고리즘 또는 인덱스 누락 때문일 수 있습니다. 다음 측면을 고려하십시오.

• CPU 시간 : 높은 CPU 시간은 쿼리 내에서 계산 집중 작업을 나타냅니다.
• 경과 시간 : 이것은 쿼리를 실행하는 데 소요되는 총 시간을 나타냅니다. 경과 시간과 CPU 시간의 큰 차이는 I/O 병목 현상을 시사합니다.
• 읽기/쓰기 : 과도한 디스크는 I/O 병목 현상에 대한 지점을 읽거나 쓰며, 잠재적으로 인덱스가 누락되거나 비효율적 인 데이터 액세스 패턴으로 인해 발생합니다.
• 실행 계획 : 최적화 할 수있는 운영에 대한 실행 계획을 조사하십시오. 인덱스를 추가하거나 쿼리를 다시 작성하거나 테이블 구조를 수정할 수있는 기회를 찾으십시오.

SQL 개발자에서 SQL 쿼리를 프로파일 링 할 때 찾는 주요 메트릭

SQL 개발자 프로파일 러 내의 몇 가지 주요 지표는 성능 병목 현상을 식별하는 데 중요합니다.

• 경과 시간 : 전체 쿼리가 실행되는 데 걸리는 총 시간. 이것은 가장 중요한 고급 메트릭입니다.
• CPU 시간 : CPU가 쿼리를 처리하는 데 소요되는 시간. 경과 시간에 비해 높은 CPU 시간은 계산 집중 작업을 시사합니다.
• 물리적 읽기 : 디스크에서 물리적 읽기 수. 높은 숫자는 I/O 병목 현상을 나타냅니다.
• 논리적 읽기 : 데이터 버퍼 캐시에서 논리 읽기 수. 물리적 판독 값이 낮은 높은 논리적 판독 값은 캐싱이 충분하지 않습니다.
• 실행 계획 통계 : 이 섹션에서는 실행 계획의 다른 부분 (예 : 구문 분석, 실행, 가져 오기)에서 소요되는 시간을 분류합니다. 특정 느린 성능 작업을 식별하는 것은 매우 중요합니다.
• 처리 된 행 : 각 단계에서 처리 된 행 수. 비정상적으로 높은 행 카운트는 비효율적 인 결합 또는 필터링을 나타낼 수 있습니다.
• 수신 된 바이트 : 데이터베이스에서 검색된 데이터 양. 높은 값은 필요한 것보다 더 많은 데이터를 가져 오는 것을 제안 할 수 있습니다.

프로파일 링 결과를 사용하여 느린 SQL 쿼리를 최적화합니다

프로파일 러의 결과는 최적화 노력을 직접 안내합니다. 위에서 언급 한 메트릭을 사용하여 병목 현상을 식별 한 후 다음 전략을 구현할 수 있습니다.

• 인덱스 추가 또는 재건 : 프로파일 러가 수많은 전체 테이블 스캔을 드러내면 자주 쿼리 된 열에 인덱스를 추가하면 성능이 크게 향상 될 수 있습니다. 적절한 인덱스를 결정하기 위해 WHERE 에서 가장 자주 사용되는 열을 분석해야 할 수도 있습니다. 여러 열이 필터링에 관여하는 경우 복합 인덱스를 고려하십시오.
• 조인 최적화 : 비효율적 인 결합은 쿼리 속도에 심각하게 영향을 줄 수 있습니다. 프로파일 러는 느린 결합을 정확히 찾아냅니다. 대체 조인 전략 (예 : NESTED LOOP 대신 HASH JOIN 사용)을 고려하거나 조인 조건을 최적화하십시오.
• 쿼리 재 작성 : 때로는 쿼리 자체가 구조 조정이 필요합니다. 프로파일 러는 개선 영역을 강조 할 수 있습니다. 예를 들어, 처리 된 행 수를 줄이거 나 인덱스를 더 잘 활용하려면 쿼리를 다시 작성해야 할 수도 있습니다.
• 힌트 사용 : 경우에 따라 SQL 힌트를 사용하여 Optimizer를 안내하여 특정 실행 계획을 사용하여 기본 선택을 무시할 수 있습니다. 그러나 힌트를 신중하게 사용하여 Optimizer의 유연성을 줄일 수 있습니다.
• 구체화 된 뷰 : 자주 액세스하는 데이터 서브 세트의 경우 구체화 된 뷰를 작성하면 쿼리 실행 속도를 크게 높일 수 있습니다.

SQL 개발자 프로파일 링 데이터에서 보고서 및 시각화를 생성합니다

SQL 개발자는 프로파일 링 데이터를위한 내장 보고서 생성을 제공하지 않습니다. 그러나 프로파일 링 결과를 CSV 또는 기타 텍스트 기반 형식으로 내보낼 수 있습니다. 그런 다음이 데이터를 스프레드 시트 소프트웨어 (Excel, Google Sheets) 또는 데이터 시각화 도구 (Tableau, Power BI)와 같은 다른 도구로 가져올 수있어 사용자 정의 보고서 및 시각화를 만듭니다. 이러한 시각화는 쿼리 실행 시간, 자원 소비 및 기타 메트릭을 나타내는 통찰력있는 차트 및 그래프를 제공하여 쿼리 성능에 대한보다 포괄적 인 이해를 촉진 할 수 있습니다. 그런 다음이 정보를 사용하여 진행 상황을 추적하고 시간이 지남에 따라 최적화 노력의 효과를 측정 할 수 있습니다.

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