SPA(SQL Performance Analyze)를 이용한 통계 정보 수집_Wh oracle

1. 112│2013 기술백서 White Paper
SPA(SQL Performance Analyze)를 이용한 통계 정보
수집
㈜엑셈 컨설팅본부/DB컨설팅팀 오 경렬
1. SPA란?
SPA(SQL Performance Analyze)는 RAT(Real Application Testing)서비스의 옵션 중에 하나
이다. 본 문서는 SPA 를 이용해 좀더 안정적으로 통계정보를 생성하는 Process 에 대해 다룬다.
2. 통계 정보와 SQL Tuning
튜닝은 LEADING(A) USE_NL(B) INDEX(A A(COL1))처럼 간단한 힌트로 대부분 해결 가능하
다. 이것이 가능한 이유는 Leading 과 같은 힌트로 쿼리의 키 조건이 무엇인지 지정해주면 나머
지 플랜은 Oracle Optimizer 가 Query Transformation 등 최적화 알고리즘을 적용해 최적의
성능을 낼 수 있도록 플랜을 작성하기 때문이다.
튜너 A 가 사이트에 튜닝 지원을 간다.
사이트에 도착한 A 는 가지고 있던 스크립트로 능숙하게 Tuning 대상을 발췌한다.
수집 기준은 Execution 이 1000 번 이상이면서 Buffer Gets 이 10000 Block 이상인 쿼리
무려 200 개의 쿼리가 추출되었다...
A 군은 순간 당황했지만 빠르게 안정을 되찾고
입고 있던 와이셔츠의 소매 단추를 풀고 두번 접어올리고 나서는 차고 있던 시계를 풀어 책상 위
에 올려 놓는다.
시간은 9 시 30 분을 지나고 있다.
"흠.. 오늘 몇 개나 할 수 있을까...."
A 군은 알듯 말듯한 미소를 지어 보이고는 중지 손가락으로 안경을 한번 치켜 올리고 이내 불꽃
튜닝에 들어간다

2. Part 1 ORACLE │113
그리고.. 엑셀에 하나 둘 완료된 쿼리가 늘어날 때 마다... 희열을 느낀다....
이 글을 보는 당신은 어떻게 할 것인가?
A 군의 판단이 잘못된 것인가?
잘못된 판단이 아니다 최선의 판단이다..... 11g 전 까지는....
11g New Feature 인 Pending Statistics 를 SPA 와 함께 사용한다면
A 군의 200 개의 튜닝 대상 쿼리는 10 개 내외로 줄어 들 수도 있다.
오라클 Optimizer 는 생각보다 똑똑하다.
3. SPA 사용 가능 여부 확인
RAT Option 이 FALSE 면 사용할 수 없다.
SELECT * FROM V$OPTION
WHERE PARAMETER = 'Real Application Testing'
PARAMETER VALUE
-------------------------------------- --------
Real Application Testing TRUE
4. 사용 예
간단한 사례를 다룬다. 본인의 것으로 흡수하고 수정해서 실무에 적용하길 바란다.
시나리오 요약
0. 테스트 스키마 생성 및 쿼리 수행
1. SQL_SET 생성
2. ANALYSIS_TASK #1 생성
3. SCHEMA or TABLE Pending Statistcs 설정
4. 통계 정보 수집
5. Session Use Pending Statistics 설정

3. 114│2013 기술백서 White Paper
6. ANALYSIS_TASK #2 생성
7. ANALYSIS_TASK #1, #2 비교
8. 리포팅
9. 비교 결과 조회 스크립트
0. 테스트 스키마 생성 및 쿼리 수행
DROP TABLE EXEM_T1 PURGE;
CREATE TABLE EXEM_T1
AS
SELECT LEVEL C1, 'A' C2
FROM DUAL
CONNECT BY LEVEL <= 100000;
INSERT INTO EXEM_T1 VALUES(1, 'B');
CREATE INDEX I1_EXEM_T1 ON EXEM_T1(C2) TABLESPACE TSD_QM;
EXEC DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(OWNNAME =>'MAXGAUGE'
, TABNAME =>'EXEM_T1'
, NO_INVALIDATE =>FALSE
, METHOD_OPT =>'FOR ALL COLUMNS SIZE 3'
, ESTIMATE_PERCENT =>10);
-- SQL 수행 (A, B 두 가지가 있고 분포가 좋지 않음 -> FTS)
SELECT COUNT(C1)
FROM EXEM_T1
WHERE C2 = :B1;
--COUNT(C1)
--100000
1. SQL_SET 생성
SELECT ID,

4. Part 1 ORACLE │115
NAME,
OWNER,
DESCRIPTION,
CREATED,
LAST_MODIFIED,
STATEMENT_COUNT
FROM DBA_SQLSET
where name = 'OKR_TEST';
--ID NAME OWNER DESCRIPTION CREATED LAST_MODIFIED STATEMENT_COUNT
--24 OKR_TEST MAXGAUGE 2013-06-27 오후 1:37:31 2013-06-27 오후
1:37:43 4
-- SQLSET 과 ANALYSIS_TASK 연결 고리 확인
SELECT DESCRIPTION
FROM DBA_SQLSET_REFERENCES
WHERE SQLSET_NAME = 'OKR_TEST';
--DESCRIPTION
--created by: SQL Performance Analyzer - task: OKR_SPA
SELECT TASK_NAME,
EXECUTION_NAME,
EXECUTION_TYPE,
STATUS,
EXECUTION_END
FROM USER_ADVISOR_EXECUTIONS
WHERE TASK_NAME = 'OKR_SPA';
--TASK_NAME EXECUTION_NAME EXECUTION_TYPE STATUS EXECUTION_END
--OKR_SPA OKR_AFTER TEST EXECUTE COMPLETED 2013-06-27 오후 1:48:07
--OKR_SPA OKR_BEFORE TEST EXECUTE COMPLETED 2013-06-27 오후 1:42:52
--OKR_SPA OKR_COMP COMPARE PERFORMANCE COMPLETED 2013-06-27 오후 1:48:34
-- TASK 가 존재할 경우 SET 삭제 전에 TASK 먼저 삭제해야 그 다음 SET 삭제가 가능하다.
-- ANALYSIS_TASK DROP
EXEC DBMS_SQLPA.DROP_ANALYSIS_TASK('OKR_SPA');
-- TUNING SET DROP
EXEC DBMS_SQLTUNE.DROP_SQLSET('OKR_TEST');

5. 116│2013 기술백서 White Paper
2. ANALYSIS_TASK #1 생성
ANALYSIS_TASK 는 4 가지 방법으로 생성 가능하다.
(1) Sql text format
EXEC :stmt_task := DBMS_SQLPA.CREATE_ANALYSIS_TASK(
sql_text => 'select quantity_sold from sales s, times t where s.time_id = t.time_id
and s.time_id = TO_DATE(''24-NOV-00'')');
(2) Sql id format (cursor cache)
EXEC :stmt_task := DBMS_SQLPA.CREATE_ANALYSIS_TASK(sql_id => 'ay1m3ssvtrh24');
(3) Workload repository format
exec :stmt_task := DBMS_SQLPA.CREATE_ANALYSIS_TASK(
begin_snap => 1,
end_snap => 2,
sql_id => 'ay1m3ssvtrh24');
(4) Sql tuning set format (first we need to load an STS, then analyze it)
EXEC :sts_task := DBMS_SQLPA.CREATE_ANALYSIS_TASK( --- sqlset_name => 'my_workload',
--- order_by => 'BUFFER_GETS', --- description => 'process workload ordered by
buffer gets');
--아래는 Sql tuning set format 사용한 예제이다.
--SQLSET 생성
EXEC DBMS_SQLTUNE.CREATE_SQLSET('OKR_TEST');
--내용을 채워넣는다
--COMMAND TYPE
--2 --> insert
--3 --> select (for update)
--6 --> update

6. Part 1 ORACLE │117
--7 --> delete
--189 --> merge
DECLARE
cur DBMS_SQLTUNE.SQLSET_CURSOR;
BEGIN
OPEN cur FOR
SELECT VALUE(P)
FROM table(
DBMS_SQLTUNE.SELECT_CURSOR_CACHE(
'parsing_schema_name in (''MAXGAUGE'')
and upper(sql_text) like ''%EXEM_T1%''
AND command_type IN (2,3,6,7,189)',
NULL, NULL, NULL, NULL, 1, NULL,
'ALL')) P;
DBMS_SQLTUNE.LOAD_SQLSET(sqlset_name => 'OKR_TEST'
,populate_cursor => cur);
END;
----update and delete SQL statements from an STS based on a search condition
--BEGIN
-- DBMS_SQLTUNE.DELETE_SQLSET(
-- sqlset_name => 'my_sql_tuning_set',
-- basic_filter => 'executions < 50');
--END;
--/
--
-- Task 생성 확인
select count(1) from DBA_SQLSET_STATEMENTS where sqlset_name = 'OKR_TEST'
--count(1)
--4
-- 생성
DECLARE
TNAME VARCHAR2(30);
BEGIN
TNAME := DBMS_SQLPA.CREATE_ANALYSIS_TASK( SQLSET_NAME => 'OKR_TEST'
, BASIC_FILTER => NULL
, ORDER_BY => 'EXECUTIONS'
, TOP_SQL => 100

7. 118│2013 기술백서 White Paper
, TASK_NAME => 'OKR_SPA'
, DESCRIPTION => NULL
, SQLSET_OWNER => NULL
);
END;
-- EXECUTE_ANALYSIS_TASK
-- 가장 빠른 방법은 execution_type => 'CONVERT SQLSET'
-- ANALYSIS_TASK 생성
begin
DBMS_SQLPA.EXECUTE_ANALYSIS_TASK(
task_name => 'OKR_SPA',
execution_type => 'EXECUTE',
execution_name => 'OKR_BEFORE');
end;
-- 생성 결과 조회
select execution_name
,status
,execution_end
,execution_end
from USER_ADVISOR_EXECUTIONS
where task_name = 'OKR_SPA';
--EXECUTION_NAME STATUS EXECUTION_END
--OKR_BEFORE COMPLETED 2013-07-02 오후 3:04:03
3. SCHEMA or TABLE Pending Statistcs 설정
-- 조회 결과가 TRUE 이면 Pending 이 걸려있지 않은 상태다
SELECT DBMS_STATS.GET_PREFS('PUBLISH', 'maxgauge', 'EXeM_T1') PUBLISH FROM DUAL;
--PUBLISH
--TRUE
-- FALSE 로 변경 -> 운영간에 통계정보 생성에 의한 플랜 변경을 막기위한 조치
Exec dbms_stats.set_schema_prefs('maxgauge', pname => 'PUBLISH', pvalue => 'FALSE');

8. Part 1 ORACLE │119
4. 통계정보 수집
-- 거의 대부분의 데이터를 지우고 Histogram 도 생성하기 때문에 인덱스를 이용함
delete exem_t1
where c2 = 'A'
-- 통계정보 재생성
exec dbms_stats.gather_table_stats(ownname =>'MAXGAUGE'
, tabname =>'EXEM_T1'
, no_invalidate =>FALSE
, method_opt =>'for all columns size 3'
, estimate_percent=>10);
-- Pending 통계 조회
SELECT * FROM DBA_TAB_PENDING_STATS
WHERE TABLE_NAME = 'EXEM_T1'
-- 하지만 통계를 Pending 했으므로 여전히 FTS 플랜
select count(c1)
from exem_t1
where c2 = :b1;
--Pending 상태에서 수집한 최신 통계정보를 이용해서 SPA 수행
5. Session Use Pending Statistics 설정
alter session set optimizer_use_pending_statistics = TRUE;
-- 하지만 통계를 Pending 했으므로 여전히 FTS 플랜
select count(c1)
from exem_t1
where c2 = :b1;
6. ANALYSIS_TASK #2 생성
-- OKR_AFTER 이름으로 TASK 를 만든다.
begin
DBMS_SQLPA.EXECUTE_ANALYSIS_TASK(

9. 120│2013 기술백서 White Paper
task_name => 'OKR_SPA',
execution_type => 'EXECUTE',
execution_name => 'OKR_AFTER');
새 섹션 2 페이지 5
execution_name => 'OKR_AFTER');
end;
7. ANALYSIS_TASK #1, #2 비교
begin
DBMS_SQLPA.EXECUTE_ANALYSIS_TASK(
task_name => 'OKR_SPA',
execution_type => 'COMPARE PERFORMANCE',
execution_name => 'OKR_COMP',
execution_params => dbms_advisor.arglist(
'execution_name1',
'OKR_BEFORE',
'execution_name2',
'OKR_AFTER'
)
);
end;
8. 리포팅
set long 100000 longchunksize 100000 linesize 200 head off feedback off echo off
spool report.html
SELECT dbms_sqlpa.report_analysis_task('OKR_SPA', 'HTML', 'ALL','ALL') FROM dual;
spool off
--Click here to see the file report.html in html formart
;

10. Part 1 ORACLE │121
9. 비교 결과 조회 스크립트
with TMP as
(
select /*+ materialize */

11. 122│2013 기술백서 White Paper
b.sql_id
,b.plan_hash_value b_ph
,a.plan_hash_value a_ph
,case when (b.buffer_gets-a.buffer_gets) >= 0
then '개선'
when (b.buffer_gets-a.buffer_gets) < 0
then '저하'
end "성능"
,b.optimizer_cost b_cost
,a.optimizer_cost a_cost
,b.executions b_exec
,a.executions a_exec
,b.rows_processed b_rows
,a.rows_processed a_rows
,b.elapsed_time B_ET
,a.elapsed_time A_ET
,b.buffer_gets B_BG
,a.buffer_gets A_BG
,b.disk_reads b_dr
,a.disk_reads a_dr
,round(100-
(decode(a.buffer_gets,0,1,a.buffer_gets)/decode(b.buffer_gets,0,1,b.buffer_gets))*100,
1) bg_rate
,round(100-
(decode(a.elapsed_time,0,1,a.elapsed_time)/decode(b.elapsed_time,0,1,b.elapsed_time))*
100,1) et_rate
from dba_advisor_sqlstats b
,dba_advisor_sqlstats a
where 1=1
and b.execution_name = :before
and a.execution_name = :after
and a.sql_id = b.sql_id
and a.plan_hash_value <> b.plan_hash_value
)
select /*+ leading(a) use_nl(r) */
hash_value hv
,a.*
,parsing_schema_name pars_nm
,sql_profile Pf
,module
,executions R_EXEC

12. Part 1 ORACLE │123
,round(BUFFER_GETS/decode(executions,0,1,executions),0) R_BG
,round(DISK_READS/decode(executions,0,1,executions),1) R_DR
,round(ROWS_PROCESSED/decode(executions,0,1,executions),0) R_ROWS
,round(ELAPSED_TIME/decode(executions,0,1,executions)/1000000,1) R_ET
,round(CPU_TIME/decode(executions,0,1,executions)/1000000,1) R_CT
,last_active_time last_t
,first_load_time first_t
,sql_fulltext text
from tmp a
,v$sqlarea r
where a.sql_id = r.sql_id
5. 마치며
본 문서의 내용은 프로그램으로 치면 "Hello World" 이다. 꼭 내용을 숙지하고 스크립트나 엑셀
메크로 등으로 자동화하여 업무에 적용하길 바란다. 이론은 절대 경험을 이기지 못한다.