[Oracle] DB 성능 튜닝의 모든 것: 데이터베이스 최적화를 위한 10가지 핵심 전략

Oracle Database는 기업 환경에서 매우 중요한 역할을 하는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)입니다. 그러나 시간이 지남에 따라 데이터가 쌓이고, 사용자가 많아지면 성능 저하가 발생할 수 있습니다. 데이터베이스 성능이 저하되면 쿼리 속도가 느려지고, 시스템 자원이 낭비되며, 사용자 경험에 큰 영향을 미치게 됩니다.

Oracle DB의 성능을 최적화하는 것은 시스템의 안정성과 사용자 경험을 보장하는 데 필수적인 과정입니다. 실행 계획 분석, 인덱스 최적화, 쿼리 리팩토링, 파티셔닝, 캐시 활용 등의 기법을 통해 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 또한, 통계 정보 업데이트, 리소스 모니터링, 병렬 처리 활용 등의 전략을 통해 시스템의 효율성을 높이고, 대규모 데이터베이스 작업에서의 성능 문제를 해결할 수 있습니다.

이 10가지 필수 팁을 통해 Oracle DB 성능 튜닝을 효과적으로 수행하고, 더욱 빠르고 안정적인 데이터베이스 환경을 구축할 수 있습니다.

 

1. 실행 계획(Execution Plan) 분석

실행 계획은 쿼리가 어떻게 실행될지에 대한 계획을 나타내며, 성능을 최적화하는 데 매우 중요한 도구입니다. EXPLAIN PLAN 명령어를 사용하여 SQL 쿼리가 어떻게 실행되는지 분석할 수 있습니다. 이를 통해 쿼리에서 비효율적인 부분을 찾아내고, 인덱스 사용 여부나 조인 순서 등을 최적화할 수 있습니다.

EXPLAIN PLAN FOR 
SELECT * 
FROM employees 
WHERE department_id = 10;

실행 계획을 분석하고, 불필요한 테이블 스캔이나 잘못된 인덱스 사용을 피하면 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

 

2. 인덱스 최적화

인덱스는 쿼리 성능을 극대화하는 데 중요한 역할을 합니다. 적절한 컬럼에 인덱스를 추가하면 조회 성능을 향상시킬 수 있습니다. 그러나 인덱스가 너무 많으면 쓰기 성능에 영향을 미칠 수 있으므로 필요한 컬럼에만 인덱스를 추가하는 것이 중요합니다.

• B-Tree 인덱스: 일반적인 조회에 사용
• Bitmap 인덱스: 낮은 카드inality 컬럼에 사용
• 함수 기반 인덱스: 특정 함수에 대한 결과를 인덱스화하여 성능 향상

인덱스의 효율성을 점검하고, 불필요한 인덱스를 제거하는 것만으로도 성능을 크게 개선할 수 있습니다.

 

3. 쿼리 리팩토링

복잡한 쿼리를 잘못 작성하면 성능에 큰 영향을 미칩니다. 서브쿼리나 비효율적인 조인을 사용한 쿼리는 성능 저하를 일으킬 수 있습니다. 쿼리를 리팩토링하여 간결하고 효율적인 방식으로 재작성하는 것이 중요합니다.

예를 들어, 서브쿼리를 사용한 쿼리를 조인으로 변경하거나, **UNION ALL**을 사용하여 중복을 제거하지 않도록 하면 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

 

4. 파티셔닝(Partitioning) 활용

파티셔닝은 큰 테이블을 여러 개의 작은 파티션으로 나누어 관리하는 기법입니다. 이를 통해 쿼리 성능을 향상시키고, 데이터 관리를 용이하게 할 수 있습니다. 특히, 대규모 데이터를 처리하는 데 매우 유용합니다.

파티셔닝을 통해 쿼리 시 특정 파티션만 검색하도록 하여 디스크 I/O를 줄이고, 쿼리 성능을 최적화할 수 있습니다. 예를 들어, 날짜 기준 파티셔닝을 사용하여 특정 기간에 해당하는 데이터만 검색하도록 할 수 있습니다.

 

5. 데이터베이스 캐시 활용

Oracle DB는 데이터베이스 캐시를 활용하여 자주 사용되는 데이터를 메모리에 저장합니다. DB 캐시를 최적화하면 쿼리 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 캐시 크기를 조정하거나, SQL 쿼리 결과 캐시를 활용하여 자주 실행되는 쿼리의 성능을 개선할 수 있습니다.

ALTER SYSTEM SET db_cache_size = 4G;

데이터베이스 캐시 설정을 최적화하면 디스크 I/O를 줄이고, 쿼리 속도를 향상시킬 수 있습니다.

 

6. 통계 정보 업데이트

Oracle DB는 실행 계획을 최적화하기 위해 테이블과 인덱스의 통계 정보를 사용합니다. 통계 정보가 오래되거나 부정확하면 실행 계획이 잘못 선택되어 성능이 저하될 수 있습니다. 따라서 정기적으로 DB 통계를 업데이트하는 것이 중요합니다.

 

EXEC DBMS_STATS.GATHER_SCHEMA_STATS('HR');

주기적으로 통계를 업데이트하면 쿼리 최적화가 잘 이루어지고, 성능 향상에 도움이 됩니다.

 

7. 리소스 모니터링 및 관리

데이터베이스 서버의 리소스(CPU, 메모리, 디스크 I/O 등)를 모니터링하고, 과도한 리소스를 소비하는 쿼리나 세션을 찾아내어 리소스 관리를 최적화해야 합니다. Oracle에서는 AWR(Automatic Workload Repository) 및 ASH(Active Session History) 리포트를 사용하여 성능 문제를 분석하고 최적화할 수 있습니다.

• AWR 리포트: 성능 문제를 진단하고, 리소스를 최적화하는 데 유용합니다.
• ASH 리포트: 실시간으로 세션 정보를 모니터링하여 문제를 식별할 수 있습니다.

 

8. 적절한 데이터 타입 사용

데이터 타입은 쿼리 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 과도하게 큰 데이터 타입을 사용하면 쿼리 속도가 느려질 수 있습니다. 예를 들어, VARCHAR2 대신 CHAR를 사용하면 성능이 저하될 수 있습니다.

적절한 데이터 타입을 사용하면 디스크 공간을 절약하고, I/O 성능을 최적화할 수 있습니다.

 

9. 병렬 처리 활용

Oracle DB에서는 병렬 처리를 통해 대규모 데이터를 빠르게 처리할 수 있습니다. 대용량 데이터에 대해 병렬 쿼리를 사용하면 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

병렬 쿼리를 사용하려면 다음과 같이 설정할 수 있습니다:

ALTER SESSION ENABLE PARALLEL DML;

병렬 처리는 대규모 데이터 처리가 필요한 환경에서 유용하게 사용될 수 있습니다.

 

10. 데이터베이스 설정 최적화

Oracle DB의 초기화 파라미터 설정을 최적화하는 것도 성능 향상에 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, **SGA(System Global Area)**와 PGA(Program Global Area) 크기를 적절히 설정하여 메모리 자원을 최적화하고, 디스크 I/O를 최소화할 수 있습니다.

ALTER SYSTEM SET sga_target = 2G;
ALTER SYSTEM SET pga_aggregate_target = 1G;

이러한 설정을 통해 메모리 사용 효율성을 높이고, DB 성능을 최적화할 수 있습니다.