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Oracle Exadata에서 ASH 보고서 활용법: Exadata 환경에서 ASH를 활용한 성능 분석 기법. 서버 이관 프로젝트를 수행하는 과정에서 Oracle Exadata 환경에서는 기존의 일반적인 데이터베이스 환경과 다른 방식으로 성능을 분석하고 최적화할 필요가 있다. Exadata는 대용량 데이터를 빠르게 처리하기 위한 고성능 데이터베이스 어플라이언스로, Exadata Storage Server, Smart Scan, Hybrid Columnar Compression 등의 기술을 활용하여 성능을 극대화한다. 이러한 Exadata 환경에서 데이터베이스의 성능을 지속적으로 모니터링하고 최적화하기 위해 ASH(Active Session History) 보고서를 효과적으로 활용하는 것이 중요하다. ASH는 Oracle이 초 단위로 활성 세션 정보를 기록하여 실시간 성능 분석을 가능하게 하는 기능으로, Exada.. 2025. 2. 19.
ASH 데이터를 활용한 애플리케이션 성능 분석: 특정 애플리케이션이 사용하는 SQL 성능 분석. 서버 이관 프로젝트를 진행하는 과정에서 애플리케이션의 성능을 유지하는 것은 매우 중요한 과제다. 데이터베이스 성능 저하는 애플리케이션의 응답 속도와 사용자 경험에 직접적인 영향을 미칠 수 있으며, 성능이 저하되면 트랜잭션 처리 속도가 느려지고, 시스템 부하가 증가하여 전체적인 운영 효율성이 떨어질 수 있다. 특히, 애플리케이션이 데이터베이스와 상호작용하는 방식(즉, 실행하는 SQL 쿼리, 트랜잭션 처리, 세션 유지 방식 등)은 애플리케이션의 성능을 결정짓는 주요 요소 중 하나다. 만약 애플리케이션에서 실행하는 SQL이 비효율적으로 작성되었거나, 인덱스를 제대로 활용하지 못하는 경우, 불필요한 디스크 I/O가 발생하고 실행 속도가 느려질 가능성이 높다. 이러한 문제를 효과적으로 분석하고 해결하기 위해 Or.. 2025. 2. 18.
ASH 데이터를 활용한 세션 히스토리 조회: 특정 사용자의 세션 히스토리를 조회하는 방법. 서버 이관 프로젝트를 진행하는 과정에서 데이터베이스의 성능을 안정적으로 유지하는 것은 필수적인 과제다. 특히, 특정 사용자의 세션이 비정상적으로 오래 실행되거나 시스템 리소스를 과도하게 사용하는 경우, 해당 사용자의 세션 히스토리를 분석하는 것이 중요하다. Oracle에서는 ASH(Active Session History) 데이터를 활용하여 특정 사용자의 세션이 어떤 SQL을 실행했는지, 어떤 대기 이벤트가 발생했는지, CPU 및 디스크 I/O를 얼마나 사용했는지 등을 실시간으로 분석할 수 있다.ASH는 초 단위로 활성 세션 데이터를 기록하는 기능을 제공하며, 이를 활용하면 특정 사용자의 세션 활동을 추적하여 성능 문제를 진단하고 최적화할 수 있다. 이를 통해 서버 이관 후 특정 사용자의 성능 문제가 발.. 2025. 2. 17.
ASH에서 Temp Tablespace 사용량 분석: 정렬 연산 등의 임시 테이블스페이스 사용량을 분석. 서버 이관 프로젝트를 수행하는 과정에서 데이터베이스의 성능을 지속적으로 유지하는 것은 필수적인 과제다. 특히 Temp Tablespace(임시 테이블스페이스)의 사용량이 증가하면 성능 저하가 발생할 가능성이 높다. Temp Tablespace는 대량의 정렬(SORT) 연산, 해시(Hash) 조인, 인덱스 생성, 그룹핑(Group By), 윈도우 함수 등의 작업을 수행할 때 디스크에 데이터를 임시로 저장하는 공간이다. 일반적으로 이러한 작업은 메모리(SGA의 PGA)에서 처리되지만, 사용 가능한 메모리가 부족하면 Temp Tablespace를 사용하게 되며, 이로 인해 디스크 I/O 부하가 급격히 증가할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 ASH(Active Session History) 데이터를 활용.. 2025. 2. 16.
ASH와 Statspack 비교: Oracle 성능 모니터링 도구인 Statspack과 ASH의 차이점 분석. 서버 이관 프로젝트를 수행하는 과정에서 데이터베이스의 성능을 지속적으로 모니터링하고 최적화하는 것은 필수적인 작업이다. Oracle은 데이터베이스 성능을 모니터링하고 분석할 수 있는 여러 가지 도구를 제공하는데, 그중 대표적인 것이 ASH(Active Session History)와 Statspack이다. 이 두 도구는 데이터베이스 성능 문제를 진단하는 데 사용되지만, 데이터 수집 방식, 분석 가능 범위, 활용 목적 등이 서로 다르다.ASH는 실시간 성능 모니터링에 초점을 맞춘 도구로, 초 단위로 활성 세션 데이터를 기록하여 성능 문제를 즉각적으로 분석하는 데 유용하다.Statspack은 특정 시간 간격으로 데이터베이스 성능 정보를 스냅샷(Snapshot) 형태로 저장하여 장기적인 성능 추이를 분석하는 .. 2025. 2. 15.
ASH 데이터를 활용한 트랜잭션 분석: 대량 트랜잭션이 시스템에 미치는 영향 분석. 서버 이관 프로젝트를 진행하는 과정에서 데이터베이스의 성능을 안정적으로 유지하는 것은 필수적인 과제다. 특히, 대량 트랜잭션이 발생하는 환경에서는 트랜잭션이 시스템 성능에 미치는 영향을 면밀히 분석하고 최적화하는 과정이 필요하다. 트랜잭션이란 데이터베이스에서 하나의 논리적인 작업 단위를 의미하며, 일반적으로 여러 SQL 연산이 하나의 트랜잭션 안에서 실행되고 Commit 또는 Rollback을 통해 완료된다. 대량 트랜잭션이 발생하면 CPU, 메모리, 디스크 I/O, 락(Lock) 대기, 블로킹 세션 등의 여러 요소에 영향을 미치며, 이러한 문제를 해결하지 않으면 시스템 성능이 저하될 수 있다. 이러한 상황에서 ASH(Active Session History) 데이터를 활용하면 트랜잭션 실행 중 발생하는.. 2025. 2. 15.

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