장 요약

제 1절 데이터베이스 아키텍처

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임시 데이터 파일은 대량의 정렬이나 해시 작업을 위해 사용된다.
로그 파일 : DB 버퍼 캐시에 가해지는 모든 변경사항을 기록했다가 캐시 복구나 데이터베이스 복구에 사용.
SGA : 여러 프로세스에 공유되기 때문에 내부적으로 래치(Latch), 버퍼 Lock, 라이브러리 캐시 Lock/Pin 같은 액세스 직렬화 매커니즘이 사용(DB버퍼캐시, 공유풀, 로그버퍼 등)
PGA : 개별 서버 프로세스만의 전용 데이터를 저장해 두는 메모리 영역.
가장 큰 용도 : 데이터 정렬
세션과 커서에 관한 상태 정보를 저장.
다른 프로세스와 공유되지 않기 때문에 래치와 같은 직렬화 매커니즘이 필요 없어 버퍼 캐시에서 블록을 읽을 때 보다 훨씬 빠름.
서버프로세스 : 사용자 프로세스와 통신하면서 사용자의 각종 명령을 처리,
백그라운드 프로세스 : Dirty 버퍼와 로그 버퍼를 디스크에 기록, 인스턴스 및 프로세스를 복구

제 2절 SQL 파싱 부하

'소프트파싱' :공유 메모리에서 SQL과 실행계획을 찾아 곧바로 실행
'하드파싱' :공유메모리에서 SQL을 찾지 못해 실행계획을 새로 생성하고 실행.
공유메모리에서 SQL을 찾기 위해 사용되는 키 값은 SQL 문장 그 자체임.
Literal SQL로 프로그램을 작성하면 새로운 값이 입력될 때 마다 하드파싱을 일으켜 쿼리 성능이 저하됨
OLTP 환경에서 SQL 파싱 부하를 최소화하려면 반드시 바인드 변수를 사용.
바인드 변수를 사용하면 옵티마이저가 칼럼 히스토그램을 활용하지 못한다는 단점
값의 분포가 균일하지 않은 칼럼을 조건절에 사용할 때는 UNION ALL을 이용해 실행계획을 분기하는 방안을 고려
같은 SQL을 반복 수행하고자 할 때 애플리케이션 커서 캐싱 기법을 이용하면 캐시에서 SQL 실행계획을 찾는 부하를 없애줘 성능 향상에 도움이 됨.

제 3절 데이터베이스 Call과 네트워크 부하

루프를 돌면서 여러작업을 반복 수행한느 프로그램을 One SQL로 구현하면 큰 성능 개선 효과를 얻을 수 있으며, 그 핵심원리는 데이터베이스 call을 줄이는 데있다.
Array Processing을 잘 활용하면 데이터베이스 Call 횟수를 크게 줄여줘 One SQL로 통합할 때와 비슷한 수준의 성능 효과를 얻을 수 있다.
쿼리 결과집합을 전송할 때, 전체 데이터를 연속적으로 전송하지 않고 사용자로부터 Fetch Call이 있을 때마다 일정량씩 나누어서 전송하는 것을 '부분범위 처리'라고 한다.
부분범위처리 원리를 이용하면 대용량 OLTP 환경에서 극적인 성능개선 효과를 얻을 수 있다.
대량 데이터를 읽을 때는 ArraySize를 크게, 소량은 작게 설정
원격 조인 시 네트워크를 통한 데이터 전송량을 줄임으로써 성능을 높일 수 있다.
메인 쿼리가 참조하는 사용자 정의 함수에 또 다른 쿼리문이 내장되어 있으면 수행 성능이 훨씬 나빠진다.(Recursive Call 반복)
사용자 정의 함수는소량의 데이터를 조회할 때, 또는 부분범위처리가 가능한 상황에서 제한적으로 사용해야한다. 가급적 조인 또는 스칼라 서브쿼리 형태로 변환

제 4절 데이터베이스 I/O 원리

Oracle을 포함한 모든 DBMS에서 I/O는 블록(=페이지) 단위로 이루어 진다.
물리적으로 한정된시스템 자원을 효율적으로 사용하기 위해 디스크 I/O를 최소화하고 버퍼 캐시 효율을 높이는 것이 I/O 튜닝 목표
네트워크 문제든, 파일시스템 문제든 I/O 성능에 관한 가장 확실하고 근본적인 해결책은 논리적인 블록 요청 횟수를 최소화 하는 것이다.
Sequential 액세스 : 레코드간 논리적 또는 물리적인 순서를 따라 차례대로 읽어나가는 방식,
Random 액세스: 한건을 읽기 위해 한 블록 씩 접근
Single Block I/O : 한번의 I/O Call에 하나의 데이터 블록만 읽은 후 메모리에 적재
Multiblock I/O : I/O Call 발생 시점에 인접한 블록들을 같이 읽어 메모리에 적재하는 방식
논리적인 I/O요청 횟수를 최소화 하는것이 I/O 효율환 튜닝의 핵심 원리(최소한의 블록만 Read하도록.)