OLTP (온라인 트랜잭션 처리) 워크로드 용 Oracle 데이터베이스를 최적화하려면 어떻게해야합니까?

OLTP (온라인 트랜잭션 처리) 워크로드 용 Oracle 데이터베이스를 최적화하려면 어떻게해야합니까?

OLTP 워크로드를 위해 Oracle 데이터베이스를 최적화하려면 여러 가지 주요 영역에 중점을 두어 데이터베이스의 수많은 작은 트랜잭션을 신속하게 처리 할 수있는 능력을 향상시키는다면적인 접근 방식이 필요합니다. 다음은 OLTP 워크로드에 대한 Oracle 데이터베이스를 최적화하는 몇 가지 단계입니다.

1. 버퍼 캐시 관리 : OLTP 시스템은 디스크에서 읽을 필요성을 줄이기 때문에 잘 관리되는 버퍼 캐시에서 크게 이익을 얻습니다. DB_CACHE_SIZE 매개 변수가 적절하게 설정되어 있는지 확인하여 OLTP 시스템이 메모리에 자주 액세스하는 데이터를 유지하려면 더 높은 값이 필요합니다.
2. REDO LOG 구성 : OLTP에는 빈번한 쓰기 작업이 포함되므로 Redo Logs의 구성이 중요합니다. 여러 개의 소규모 레디 로그 그룹을 사용하고 더 빠른 I/O 성능을 위해 SSD (Solid-State Drive)를 사용하는 것을 고려하십시오.
3. PGA 및 SGA 사이징 : PGA (Program Global Area) 및 시스템 글로벌 영역 (SGA)의 적절한 크기가 필수적입니다. OLTP의 경우 PGA는 정렬 작업을 효율적으로 처리하기에 충분해야하며 SGA는 작업 데이터 세트를 보유 할 수있을 정도로 커야합니다.
4. 실행 취소 및 공간 관리 : UNDO_RETENTION 매개 변수를 조정하여 쿼리 일관성 및 롤백 작업을 위해 충분한 실행 취소 데이터가 유지되도록하지만 성능에 영향을 미치지는 않습니다.
5. 병렬 처리 및 동시 운영 : 병렬 처리는 종종 데이터웨어 하우징과 관련이 있지만 OLTP에서는 자원 경합을 방지하기 위해 병렬 처리 정도를 신중하게 제어하려고합니다. 이를 관리하려면 PARALLEL_DEGREE_POLICY 매개 변수를 사용하십시오.
6. 데이터베이스 스토리지 구성 : 자동 저장 관리 (ASM)를 활용하여 스토리지를보다 효율적으로 관리하여 I/O 성능을 향상시킬 수 있습니다.
7. 연결 관리 및 세션 풀링 : 연결 풀 설정을 최적화하여 새 연결 생성의 오버 헤드를 줄입니다. Oracle 's Universal Connection Pool (UCP)과 같은 연결 풀 관리자를 고려하십시오.
8. 데이터 압축 : 테이블 및 인덱스에 대한 고급 압축을 구현하십시오. 이렇게하면 I/O의 양과 필요한 스토리지가 줄어서 거래 처리량이 향상 될 수 있습니다.

이러한 영역을 해결함으로써 Oracle 데이터베이스를 조정하여 OLTP 환경의 요구에 더 잘 부합하여 트랜잭션 처리의 속도와 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

OLTP 성능을 향상시키기 위해 어떤 특정 Oracle 데이터베이스 매개 변수를 조정해야합니까?

Oracle 데이터베이스의 OLTP 성능을 향상 시키려면 여러 매개 변수가 신중하게 조정해야합니다.

1. DB_CACHE_SIZE :이 매개 변수는 버퍼 캐시의 크기를 제어합니다. OLTP 워크로드의 경우 더 큰 캐시 크기가 메모리에 더 많은 데이터를 유지하여 I/O 작동을 줄일 수 있습니다. 버퍼 캐시 적중률을 모니터링하고 그에 따라 조정하는 것이 좋습니다.
2. PGA_AGGREGATE_TARGET :이 매개 변수는 PGA에서 사용하는 총 메모리를 제어하며, 이는 OLTP의 정렬 및 기타 메모리 집약적 작업에 중요합니다. 적절한 값을 설정하면 정렬을위한 과도한 디스크 사용을 방지 할 수 있습니다.
3. SGA_MAX_SIZE 및 SGA_TARGET :이 매개 변수는 시스템 전역 영역의 크기를 제어합니다. OLTP의 경우 SGA가 작동하는 데이터 세트를 메모리에 보유 할만 큼 충분히 커지는지 확인하십시오.
4. LOG_BUFFER : OLTP에는 많은 작은 트랜잭션이 포함되므로 LOG_BUFFER 크기를 늘리면 I/O 운영 수를 REDO 로그로 줄임으로써 도움이 될 수 있습니다.
5. FAST_START_MTTR_TARGET :이 매개 변수는 예를 들어 복구에 필요한 시간을 제어하는 ​​데 도움이되며, 이는 OLTP 환경에서 고 가용성을 유지하는 데 중요합니다.
6. UNDO_RETENTION :이를 적절하게 설정하면 UNDO 데이터를 효과적으로 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 일관성을 위해 충분한 데이터를 유지하고 공간을 너무 많이 소비하지 않는 것 사이의 균형을 유지하는 데 도움이됩니다.
7. PROCESSES 및 SESSIONS :이 매개 변수는 OLTP 시스템의 일반적인 동시 사용자 수와 연결을 지원할 수있을 정도로 높게 설정해야합니다.
8. DB_FILE_MULTIBLOCK_READ_COUNT : OLTP보다 데이터웨어 하우징에서 더 일반적 인 더 적고 더 큰 블록을 읽는 데 최적화되어 있기 때문에 OLTP에 대해이 매개 변수를 더 낮게 설정하십시오.

OLTP 시스템의 특정 요구 사항과 워크로드에 따라 이러한 매개 변수를 조정하면 데이터베이스의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

OLTP에 사용되는 Oracle 데이터베이스의 최적 성능을 모니터링하고 유지하려면 어떻게해야합니까?

OLTP에 사용되는 Oracle 데이터베이스의 최적 성능 모니터링 및 유지 관리에는 몇 가지 주요 관행이 포함됩니다.

1. 성능 모니터링 도구 사용 : Oracle Enterprise Manager (EM) 또는 Oracle 튜닝 팩 및 진단 팩과 같은 타사 도구를 활용하여 실시간으로 성능 메트릭을 모니터링합니다. 이러한 도구는 대기 이벤트, I/O 통계 및 SQL 실행 시간에 대한 통찰력을 제공 할 수 있습니다.
2. 일반 SQL 튜닝 : SQL Tuning Advisor와 같은 도구를 사용하여 수행되지 않는 SQL 문을 식별하고 최적화합니다. OLTP 시스템에서 자주 실행되는 쿼리를 최적화하면 전반적인 성능이 크게 향상 될 수 있습니다.
3. 대기 이벤트 모니터링 : db file sequential read , log file sync 및 buffer busy waits 와 같은 OLTP 환경의 일반 대기 이벤트에 중점을 둡니다. 성능을 향상시키기 위해이 대기의 근본 원인을 해결하십시오.
4. 정기적 인 건강 검사 : 스크립트 및 자동화 된 도구를 사용하여 정기적 인 데이터베이스 건강 검사를 수행하여 성능에 영향을 미치기 전에 잠재적 인 문제를 식별합니다.
5. 자동 워크로드 리포지토리 (AWR) 및 활성 세션 기록 (ASH) : AWR 보고서 및 ASH 데이터를 분석하여 장기 성능 추세 및 즉각적인 병목 현상을 이해합니다. 데이터베이스 매개 변수 및 구성에 대한 조정을 안내 할 수 있습니다.
6. 데이터 파일 및 테이블 스페이스 관리 : 데이터 파일 및 테이블 스페이스의 공간 사용량을 모니터링합니다. 테이블 스페이스에 충분한 여유 공간이 있고 데이터 파일이 적절하게 크기가 있고 적절한 저장 장치에 위치해야합니다.
7. 백업 및 복구 전략 : 데이터 무결성 및 가용성을 보장하기 위해 강력한 백업 및 복구 전략을 구현하고 테스트합니다. 여기에는 백업 및 복구 절차의 정기적 인 검증도 포함됩니다.
8. 패치 및 업그레이드 : 최신 패치로 데이터베이스를 최신 상태로 유지하고 OLTP 워크로드에 따라 성능 향상을 제공 할 수있는 새로운 버전으로 업그레이드를 고려하십시오.

이러한 모니터링 및 유지 보수 전략을 채택하면 Oracle 데이터베이스가 OLTP 워크로드에 대한 최적의 성능을 유지할 수 있습니다.

Oracle 데이터베이스의 인덱싱 전략에 대한 모범 사례가 있습니까? OLTP 워크로드를 지원합니까?

예, Oracle 데이터베이스의 인덱싱 전략에 대한 구체적인 모범 사례가 있습니다. OLTP 워크로드를 지원합니다.

1. 선택적 인덱싱 : 인덱스를 신중하게 사용하십시오. OLTP 시스템에서는 과도한 인덱싱으로 인해 쓰기 성능이 느려질 수 있습니다. 가장 빈번하고 성능이 높은 쿼리에 필요한 색인 생성에 중점을 둡니다.
2. 정확히 일치하는 B- 트리 색인 : 정확한 일치 및 범위 쿼리의 경우 OLTP에서 일반적으로 B- 트리 인덱스가 일반적으로 최선의 선택입니다. 정확한 값 또는 값 범위가 필요할 때 데이터에 효율적으로 액세스 할 수 있습니다.
3. 낮은 카디널리티의 비트 맵 인덱스 : 카디널리티가 낮은 열의 경우 특히 공간이 우려되는 OLTP 시스템에서 사용하는 경우 비트 맵 인덱스가 더 효율적일 수 있습니다. 그러나 비트 맵 인덱스가 동시 쓰기 환경에서 경합으로 이어질 수 있으므로 조심하십시오.
4. 기능 기반 인덱스 : 쿼리가 인덱스 열에서 함수를 사용하면 기능 기반 인덱스를 사용합니다. 이것은 OLTP 컨텍스트에서 이러한 쿼리의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.
5. 복합 인덱스 : 조항에 의해 사용 된 여러 열을 포함하는 복합 인덱스를 만듭니다. 이는 여러 단일 열 인덱스의 필요성을 줄일 수 있으며, 이는 쓰기가 많은 OLTP 환경에서 유리할 수 있습니다.
6. 색인 유지 보수 : 정기적으로 인덱스를 모니터링하고 유지 관리합니다. 인덱스가 단편화 될 때 인덱스를 재구성하거나 재구성하고 사용하지 않는 인덱스를 삭제하여 불필요한 오버 헤드를 방지하십시오.
7. 겹치는 인덱스를 피하십시오 : 동일한 열을 포괄하는 여러 인덱스가 없도록 삽입, 업데이트 및 삭제 작업의 오버 헤드가 증가 할 수 있으므로 동일한 열을 포함하는 인덱스가 없습니다.
8. 파티션 된 인덱스 사용 : 대형 테이블의 경우 쿼리 성능을 향상시키고 대규모 데이터 세트가있는 OLTP 시스템의 유지 보수를 용이하게 할 수있는 파티션 된 인덱스 사용을 고려하십시오.
9. INST (Index-Organized Tables)를 고려하십시오 : 데이터 검색이 주로 기본 키를 기반으로하는 테이블의 경우, IOTS는 인덱스 자체에 데이터를 저장하여 성능을 향상시킬 수 있으며, 이는 자주 조회하여 OLTP 워크로드에 유리합니다.

이러한 모범 사례를 준수함으로써 효율적인 데이터 검색을 지원하고 OLTP 워크로드 용으로 설계된 Oracle 데이터베이스에서 우수한 쓰기 성능을 유지하는 인덱싱 전략을 개발할 수 있습니다.

위 내용은 OLTP (온라인 트랜잭션 처리) 워크로드 용 Oracle 데이터베이스를 최적화하려면 어떻게해야합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!