단지 DB가 기동하여 현재까지의 재 사용률을 판단할 뿐인 Hit Ratio는 성능에 어떤 영향을 주는지, 현재 어떤 일이 발생하고 있는지 알지 못한다는 점과 비교했을 때 문제를 Hit Ratio가 알려주지 못한 부분을 직관적으로 표현한다.
DB Time: 5.37 (mins)
Buffer Hit %: 99.31 In-memory Sort %: 100.00
Library Hit %: 99.95 Soft Parse %: 99.98
Avg
%Time Total Wait wait Waits
Event Waits -outs Time (s) (ms) /txn
---------------------------- -------------- ------ ----------- ------- ---------
gc buffer busy 4,839 1.4 68 14 0.9
gc current block busy 1,271 .0 38 30 0.2
전체 DB시간이 5분인데 gc buffer busy가 1분이 넘는다는 것은 Instance간 gc경합이 심각하게 발생하고 있다 것을 직관적으로 보여준다.
Oracle 10g부터는 AWR성능이력 관리기능을 이용하면, 과거 특정시점의 성능문제까지도 OWI에 기반해서 분석할 수 있다.
오라클 8i까지는 Buffer Hit Ratio는 버퍼캐시의 성능을 진단하는 가장 중요한 지표였지만 지금은 Hit Ratio보다는 Latch경합을 줄이는 것이 가장 중요하다. 오라클은 Latch경합을 줄이기 위해서 끊임없이 버퍼캐시 관리기법을 개선하고 있으며 Buffer Pinning, 다중 버퍼풀, 다중 블록크기 등이 대표적인 기법이다.
OWI는 추측이 아닌 사실과 숫자에 기반한 성능분석을 가능하게 해준다.
OWI에서 사실은 특정 이벤트의 대기횟수, 타임아웃횟수, 대기시간으로 표현된다.
OWI를 활용하면 성능문제의 모호함을 걷어 내고 관찰된 사실과 값을 이용해서 문제를 의미 있고 간결한 숫자로 표현할 수 있다
특히 성능지표들의 이력을 보관하고 있다면 더욱 정확한 분석작업을 수행할 수 있다.
대기현상을 통해 오라클의 성능문제를 추론할 수 있다. 즉 대기현상은 오라클이 내부의 성능문제를 외부로 드러내는 징후이다.
DBA/DB엔지니어는 대기이벤트를 통해 성능문의 원인을 추론할 수 있어야 하고 각 대기이벤트와 관련된 경합 및 효과적인 대처방법에 대해서 이해하려는 노력이 필요하다.
OWI는 끊임없이 진보하는 방법론이다. 오라클은 대기이벤트를 더욱 세분화시키고 더 많은 다이나믹뷰를 추가하고 있다.
대기이벤트 세분화는 성능 문제를 더욱 정확하게 묘사하고, 직관적으로 분석할 수 있도록 도와준다. 또한 다이나믹 뷰는 더욱 많은 정보를 더 편한 방식으로 발전하고 있다.
| 버전 | EVENT 수 |
| 7.0.1 | 104 |
| 8.0 | 140 |
| 9i | 402 |
| 10g | 889 |
| 11g | 1118 |