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 데 적합하다.

이러한 차이점을 이해하고, 어떤 상황에서 ASH를 사용하고, 어떤 상황에서 Statspack을 사용하는 것이 적절한지 판단하는 것이 중요하다. 본 글에서는 ASH와 Statspack의 주요 차이점을 비교하고, 두 도구를 효과적으로 활용하는 방법을 설명한다. 이를 통해 서버 이관 후 성능 분석을 수행할 때 최적의 모니터링 전략을 수립할 수 있도록 한다.

ASH(Active Session History) 개요

ASH란?

ASH(Active Session History)는 Oracle이 초 단위로 활성 세션 정보를 수집하여 SGA(Shared Global Area) 내에 저장하는 기능이다.

활성 세션(Active Session)이란? 현재 CPU에서 실행 중이거나, 특정 자원(디스크, 락, I/O 등)을 기다리고 있는 세션을 의미한다.
ASH는 실행 중인 SQL, 대기 이벤트, 트랜잭션 정보 등을 기록하여 실시간 분석을 지원한다.

ASH의 주요 특징

실시간 성능 모니터링
- 초 단위로 데이터를 기록하여 현재 발생하는 성능 문제를 즉각적으로 분석할 수 있다.
메모리에 저장 (SGA 내 보관)
- ASH 데이터는 메모리에 저장되며, 일정 시간이 지나면 삭제된다.
- 오래된 데이터는 AWR(Automatic Workload Repository)에 일부 저장된다.
성능 병목 및 세션 대기 분석 가능
- CPU 사용량, I/O 대기, 블로킹 세션, Temp Tablespace 사용량 등을 실시간으로 분석할 수 있다.
단기적인 성능 문제 분석에 최적화
- 최근 몇 분~몇 시간 내 발생한 성능 문제를 분석하는 데 유용하다.
- 장기적인 추세 분석에는 적합하지 않음.

ASH 데이터 조회 예제

최근 10분간 CPU에서 실행된 SQL 목록 조회

SELECT
  sql_id,
  COUNT(*) AS execution_count
FROM
  v$active_session_history
WHERE
  session_state = 'ON CPU'
  AND sample_time >= SYSDATE - (10 / 1440)
GROUP BY
  sql_id
ORDER BY
  execution_count DESC;

특정 시간 동안 CPU에서 실행된 SQL을 조회하여 CPU 부하가 높은 SQL을 식별할 수 있다.

Statspack 개요

Statspack이란?

Statspack은 Oracle에서 제공하는 성능 분석 도구로, 일정 시간 간격으로 데이터베이스 상태를 스냅샷(Snapshot) 형태로 저장하여 성능 변화를 추적할 수 있도록 한다.

Statspack의 주요 특징

장기적인 성능 분석 가능
- 일정 시간 간격(예: 30분, 1시간 등)으로 성능 데이터를 스냅샷 형태로 저장하여 장기적인 성능 변화를 분석할 수 있다.
디스크에 저장
- Statspack 데이터는 디스크에 저장되므로 장기간 보관할 수 있다.
- 여러 스냅샷을 비교하여 성능이 언제부터 저하되었는지 분석하는 데 유용하다.
SQL 실행 빈도 및 성능 분석
- 특정 SQL이 얼마나 자주 실행되었는지, 수행 시간이 얼마나 걸렸는지 분석할 수 있다.
실시간 분석은 불가능
- Statspack은 일정 시간 간격으로 데이터를 수집하기 때문에 실시간 성능 문제를 즉각적으로 분석하는 데 적합하지 않다.

Statspack 데이터 조회 예제

특정 시간대에 가장 많이 실행된 SQL 확인

SELECT
  sql_id,
  executions,
  buffer_gets,
  disk_reads
FROM
  stats$sql_summary
ORDER BY
  executions DESC FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

실행 횟수가 많은 SQL을 분석하여 장기적인 성능 최적화를 수행할 수 있다.