Amazon RDS Oracle DB 인스턴스에서 대해 Statspack에서 캡처한 실행 계획을 보려면 어떻게 해야 합니까?

최종 업데이트 날짜: 2020년 3월 13일

Statspack을 사용하여 Amazon Relational Database Service(Amazon RDS) Oracle DB 인스턴스에 대한 성능 통계를 캡처했습니다. 하지만 Statspack 보고서가 실행 계획에 대한 정보를 포함하지 않습니다. Statspack에서 캡처한 쿼리의 실행 계획을 보려면 어떻게 해야 합니까?

​해결 방법

1.    SQL 실행 계획을 캡처하려면 스냅 레벨이 6 이상인 Statspack 스냅샷(i_snap_level => 6)을 생성합니다. 자세한 내용은 Oracle을 실행하는 Amazon RDS DB 인스턴스의 성능 통계를 확인하려면 어떻게 해야 합니까?를 참조하십시오.

2.    Statspack 보고서를 사용하여 쿼리에 대한 Begin Snap ID, End Snap ID 및 이전 해시 값을 확인합니다. 다음 예제에서 Begin Snap ID22이고 End Snap ID23입니다.

STATSPACK report for
Database    DB Id    Instance     Inst Num  Startup Time   Release     RAC
~~~~~~~~ ----------- ------------ -------- --------------- ----------- ---
          1234567890 silent              1 03-Jan-20 00:45 12.2.0.1.0  NO
Host Name             Platform                CPUs Cores Sockets   Memory (G)
~~~~ ---------------- ---------------------- ----- ----- ------- ------------
     ip-172-31-22-176 Linux x86 64-bit           2     2       1          3.7
Snapshot       Snap Id     Snap Time      Sessions Curs/Sess Comment
~~~~~~~~    ---------- ------------------ -------- --------- ------------------
Begin Snap:         22 03-Jan-20 01:30:36       41        .8
  End Snap:         23 03-Jan-20 01:39:12       40        .8
   Elapsed:       8.60 (mins) Av Act Sess:       0.0
   DB time:       0.11 (mins)      DB CPU:       0.11 (mins)
...

3.    이전 해시 값을 사용하여 실행 계획을 보려면 쿼리를 찾습니다. Statspack 보고서는 다양한 "SQL order by" 섹션을 포함합니다. 예를 들어, "SQL ordered by CPU DB/Inst" 섹션은 CPU 집약적 쿼리를 나열합니다. 다음 예제에서는 이전 해시 값 73250552를 사용합니다. 이는 해당 시간에 최상위 CPU 집약적 쿼리의 해시 값입니다.

...
SQL ordered by CPU  DB/Inst: SILENT/silent  Snaps: 22-23
-> Total DB CPU (s):               7
-> Captured SQL accounts for   80.3% of Total DB CPU
-> SQL reported below exceeded  1.0% of Total DB CPU
    CPU                  CPU per             Elapsd                     Old
  Time (s)   Executions  Exec (s)  %Total   Time (s)    Buffer Gets  Hash Value
---------- ------------ ---------- ------ ---------- --------------- ----------
      4.03            3       1.34   60.8       4.08         528,477   73250552
Module: SQL*Plus
SELECT COUNT(*) FROM HOGE_TBL H1 INNER JOIN HOGE_TBL H2 USING(OB
JECT_NAME)
      0.75            1       0.75   11.3       0.77          18,994 2912400228
Module: sqlplus@ip-172-31-22-176 (TNS V1-V3)
BEGIN statspack.snap; END;
      0.14          107       0.00    2.1       0.15             732 3879834072
select TIME_WAITED_MICRO from V$SYSTEM_EVENT  where event = 'Sha
red IO Pool Memory'
...

3.    SQL*Plus와 같은 Oracle 클라이언트를 사용하여 DB 인스턴스에 연결합니다.

4.    다음과 유사한 쿼리를 호출하여 실행 계획을 검색합니다.

SELECT lpad(' ', 1 * ( depth - 1 ))
     || operation AS operation,
       object_name,
       cardinality,
       bytes,
       cost
FROM   stats$sql_plan
WHERE  plan_hash_value IN(SELECT plan_hash_value
                          FROM   stats$sql_plan_usage
                          WHERE  old_hash_value = OLD_HASH_VALUE
                                 AND snap_id BETWEEN BEGIN_SNAP_ID AND END_SNAP_ID
                                 AND plan_hash_value > 0)
ORDER  BY plan_hash_value, id;

참고: OLD_HASH_VALUE, BEGIN_SNAP_IDEND_SNAP_ID를 사용자의 값으로 바꿉니다.

다음 예제는 SQL*Plus에서 검색한 쿼리의 실행 계획입니다.

SQL> col operation format a20
col object_name format a20
SQL>SELECT lpad(' ', 1 * ( depth - 1 ))
     || operation AS operation,
       object_name,
       cardinality,
       bytes,
       cost
FROM   stats$sql_plan
WHERE  plan_hash_value IN(SELECT plan_hash_value
                          FROM   stats$sql_plan_usage
                          WHERE  old_hash_value = 73250552
                                 AND snap_id BETWEEN 22 AND 23
                                 AND plan_hash_value > 0)
OPERATION            OBJECT_NAME          CARDINALITY      BYTES       COST
-------------------- -------------------- ----------- ---------- ----------
SELECT STATEMENT                                                       1119
SORT                                                1         70
 HASH JOIN                                      87756    6142920       1119
  TABLE ACCESS       HOGE_TBL                   72992    2554720        397
  TABLE ACCESS       HOGE_TBL                   72992    2554720        397

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