1. ASH 보고서를 활용한 데이터베이스 장애 감지
데이터베이스 운영 중 발생하는 장애는 시스템 성능 저하와 비즈니스 운영에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. 특히 서버 이관과 같은 주요 변경 이후에는 예상치 못한 성능 저하나 장애가 발생할 수 있습니다. 이러한 문제를 신속하게 감지하고 원인을 파악하기 위해 Oracle의 ASH(Active Session History) 보고서를 활용할 수 있습니다. ASH는 실시간으로 활성 세션의 활동을 기록하여 특정 시점의 부하와 대기 이벤트를 분석할 수 있는 강력한 도구입니다. 이를 통해 장애 발생 시점을 정확히 찾아내고, 해당 시간대에 실행되던 SQL, 세션 상태, 리소스 사용량 등의 데이터를 분석하여 문제를 해결할 수 있습니다.
2. 장애 발생 시점과 영향 분석
장애 분석의 첫 번째 단계는 장애가 발생한 시점과 그로 인해 영향을 받은 사용자 및 애플리케이션을 식별하는 것입니다. 이를 위해 ASH 데이터를 활용하여 장애가 발생한 시간대를 설정하고, 해당 시간에 실행된 SQL과 세션 상태를 조회할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 시간에 대기 이벤트가 급증하거나 특정 SQL의 실행 시간이 비정상적으로 길어진다면, 이 SQL이 장애의 원인일 가능성이 높습니다. 또한, CPU 사용률, 디스크 I/O 대기 시간, 네트워크 지연 등 다양한 성능 지표를 분석하여 장애가 하드웨어적인 문제인지, 소프트웨어적인 문제인지 구분할 수 있습니다.
3. 실행 SQL 및 세션 데이터 분석
다음으로, ASH 데이터를 이용하여 장애 발생 시 실행된 SQL을 심층 분석해야 합니다. 실행 시간이 길어진 SQL, 블로킹 세션, 풀 테이블 스캔(Full Table Scan), 인덱스를 활용하지 못하는 SQL 등을 찾아내면 문제 해결의 단서를 얻을 수 있습니다. ASH 데이터를 활용하면 SQL ID, 세션 ID, 실행된 이벤트 등의 정보를 조회하여 어떤 SQL이 비정상적인 부하를 유발했는지 분석할 수 있습니다. 또한, 특정 SQL이 CPU를 과도하게 사용하거나, 디스크 읽기·쓰기가 급격히 증가한 경우, 실행 계획(EXPLAIN PLAN)을 점검하여 최적화할 필요가 있습니다.
4. 대기 이벤트(WAIT EVENT) 분석
세 번째 단계는 대기 이벤트(WAIT EVENT)를 분석하는 것입니다. ASH 보고서를 활용하면 데이터베이스에서 발생한 주요 대기 이벤트를 식별할 수 있으며, 이를 통해 병목 현상을 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 'db file sequential read' 이벤트가 많다면 인덱스 조회가 많아지고, 'log file sync' 이벤트가 증가했다면 트랜잭션 커밋이 지연되었을 가능성이 높습니다. 또한, 특정 세션이 다른 세션을 차단하고 있다면, 블로킹 세션을 감지하고 해결하는 것이 중요합니다. 이러한 대기 이벤트 분석을 통해 데이터베이스 장애가 발생한 원인을 보다 정밀하게 파악할 수 있습니다.
5. 장애 원인 해결 및 성능 최적화
장애의 원인을 파악한 후에는 SQL 튜닝, 리소스 할당 조정, 인덱스 최적화, 서버 설정 변경 등 다양한 해결 방법을 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 SQL이 불필요한 풀 테이블 스캔을 수행하고 있다면 적절한 인덱스를 추가하여 실행 성능을 개선할 수 있습니다. CPU 사용률이 과도하게 높은 경우, 병렬 쿼리 실행을 조정하거나 리소스 매니저(Resource Manager)를 활용하여 부하를 분산할 수도 있습니다. 또한, ASH 데이터를 기반으로 패턴을 분석하고, 정기적인 모니터링을 수행하면 동일한 장애가 반복되는 것을 방지할 수 있습니다. 이를 통해 데이터베이스의 안정성을 확보하고, 성능을 지속적으로 최적화할 수 있습니다.
