구 분 | 상세설명 |
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수행 주기 | ① 초기 : 1회 ② 메모리, CPU, IO등의 시스템 자원의 변경 발생 할 경우 |
작업 방법 | 【 방법1】 ① 통계치 종류에 따른 통계정보 생성 ② 시스템 통계 생성 및 보관을 위한 통계 테이블 생성 exec dbms_stats.create_stat_table(ownname => 'SYSTEM', stattab => 'mystats'); ③ 시스템 통계 생성 작업(이 때 시스템에 load를 일정량 줌) exec dbms_stats.gather_system_stats(gathering_mode => 'INTERVAL', interval => 10, stattab => 'mystats',' statid => 'DAY', statown => 'SYSTEM'); ④ 생성된 정보를 시스템에 import하여 통계 정보 적용 dbms_stats.import_system_stats(stattab => 'mystats', statid => 'DAY'); 【 방법1】 ① gathering하면서 바로 시스템에 적용하는 방법 exec dbms_stats.gather_system_stats(gathering_mode => 'INTERVAL', interval => 10); |
작업 확인 | select * from sys.aux_stats$; |
고려 사항 | ① RAC에서 node간 시스템 사양이 다를 경우 : 시스템 전체에서 대표성의 성격을 가지는 node(대표 node)에서 수행 ⓐ 시스템 통계를 node별로 나누어서 수행하면 관리가 되지 않음 ⓑ 각 node별로 통계치 생성 후 비교해서 대표 node 결정 ② 주간 OLTP Job과 야간 BATCH Job의 작업이 구분되는 경우 : time window에 따른 통계치를 import하여 사용 |
SQL> select pname, pval1 from sys.aux_stats$ where sname = 'SYSSTATS_MAIN';
PNAME | 시스템 통계 정보 수집 전 PVAL1 | 시스템 통계 정보 수집 후 PVAL1 |
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CPUSPEED | 916 | |
CPUSPEEDNW | 587.115789 | 587.115789 |
IOSEEKTIM | 10 | 10 |
IOTFRSPEED | 4096 | 4096 |
MAXTHR | 2163712 | |
MBRC | 16 | |
MREADTIM | 1.936 | |
SLAVETHR | ||
SREADTIM | 9.42 |
SQL> execute dbms_stats.gather_system_stats('Start');
-- 평상시의 workload 상태
SQL> execute dbms_stats.gather_system_stats('Stop');
SQL> select t1.object_name, t2.object_name
from big_table t1, big_table t2
where t1.object_id= t2.object_id and t1.owner='WMSYS';
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|Id| Operation | Name | Rows | Bytes | TempSpc | Cost (%CPU) | Time |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
|0 |SELECT STATEMENT | | 2057K | 133M | | 8094 (2) | 00:01:38 |
|*1| HASH JOIN | | 2057K | 133M | 4000K | 8094 (2) | 00:01:38 |
|2 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID |BIG_TABLE | 83473 | | 3016K | 2527 (1) | 00:00:31 |
|*3| INDEX RANGE SCAN |BIG_TABLE_OWNER_IDX | 83473 | | | 199 (2) | 00:00:03 |
|4 | TABLE ACCESS FULL |BIG_TABLE | | 1001K | 29M | 3289 (2) | 00:00:40 |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
1. 예측치
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
|Id| Operation | Name | Rows | Bytes | TempSpc | Cost (%CPU) | Time |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
|0 |SELECT STATEMENT | | 1738K | 112M | | 10881(1) | 00:01:10 |
|*1| HASH JOIN | | 1738K | 112M | 3408K | 10881(1) | 00:01:10 |
|2 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID |BIG_TABLE | 71220 | 2573K | | 2185(1) | 00:00:15 |
|*3| INDEX RANGE SCAN |BIG_TABLE_OWNER_IDX | 71220 | | | 165 (2) | 00:00:02 |
|4 | TABLE ACCESS FULL |BIG_TABLE | 997K | 29M | | 5238 (1) | 00:00:34 |
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2. 실측치
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|Id| Operation | Name | Rows | Bytes | TempSpc | Cost (%CPU) | Time |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
|0 |SELECT STATEMENT | | 1738K | 112M | | 10881(1) | 00:01:10 |
|*1| HASH JOIN | | 1738K | 112M | 3408K | 10881(1) | 00:01:10 |
|2 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID |BIG_TABLE | 71220 | 2573K | | 2185(1) | 00:00:15 |
|*3| INDEX RANGE SCAN |BIG_TABLE_OWNER_IDX | 71220 | | | 165 (2) | 00:00:02 |
|4 | TABLE ACCESS FULL |BIG_TABLE | 997K | 29M | | 5238 (1) | 00:00:34 |
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