04. Array Processing 활요
- Array Processing 기능을 활용하면 한 번의 SQL 수행으로 다량의 로우를 동시에 insert/update/delete 할 수 있다.
- 네트워크를 통한 데이터베이스 Call을 감소시켜주고, 궁극적으로 SQL 수행시간과 CPU 사용량을 획기적으로 줄여준다.
사례1 ? Java 프로그렘에서 Array Processing)
public class JavaArrayProcessing{
public static void insertData( Connection con
, PreparedStatement st
, String param1
, String param2
, String param3
, long param4) throws Exception{
st.setString(1, param1);
st.setString(2, param2);
st.setString(3, param3);
st.setLong(4, param4);
*st.addBatch();*
}
public static void execute(Connection con, String input_month)
throws Exception {
long rows = 0;
String SQLStmt1 = "SELECT 고객번호, 납입월"
+ " , 지로, 자동이체, 신용카드, 핸드폰, 인터넷 "
+ "FROM 월요금납부실적 "
+ "WHERE 납입월 = ?";
String SQLStmt2 = "INSERT /*+ test3 */ INTO 납입방법별_월요금집계 "
+ "(고객번호, 납입월, 납입방법코드, 납입금액) "
+ "VALUES(?, ?, ?, ?)";
con.setAutoCommit(false);
PreparedStatement stmt1 = con.prepareStatement(SQLStmt1);
PreparedStatement stmt2 = con.prepareStatement(SQLStmt2);
*stmt1.setFetchSize(1000);*
stmt1.setString(1, input_month);
ResultSet rs = stmt1.executeQuery();
while(rs.next()){
String 고객번호 = rs.getString(1);
String 납입월 = rs.getString(2);
long 지로 = rs.getLong(3);
long 자동이체 = rs.getLong(4);
long 신용카드 = rs.getLong(5);
long 핸드폰 = rs.getLong(6);
long 인터넷 = rs.getLong(7);
if(지로 > 0) insertData (con, stmt2, 고객번호, 납입월, "A", 지로);
if(자동이체 > 0) insertData (con, stmt2, 고객번호, 납입월, "B", 자동이체);
if(신용카드 > 0) insertData (con, stmt2, 고객번호, 납입월, "C", 신용카드);
if(핸드폰 > 0) insertData (con, stmt2, 고객번호, 납입월, "D", 핸드폰);
if(인터넷 > 0) insertData (con, stmt2, 고객번호, 납입월, "E", 인터넷);
*if(++rows%1000 == 0) stmt2.executeBatch();*
}
rs.close();
stmt1.close();
*stmt2.executeBatch();*
stmt2.close();
con.commit();
con.setAutoCommit(true);
}
public static void main(String[] args) throws Exception{
long btm = System.currentTimeMillis();
Connection con = getConnection();
execute(con, "200903");
System.out.println("elapsed time : " + (System.currentTimeMillis() - btm));
releaseConnection(con);
}
- 트레이스 결과
SELECT 고객번호, 납입월, 지로, 자동이체, 신용카드, 핸드폰, 인터넷
FROM 월요금납부실적 WHERE 납입월 = :1
call count cpu elapsed disk query current rows
------- ------ -------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------
Parse 1 0.00 0.00 0 0 0 0
Execute 1 0.01 0.01 0 71 0 0
Fetch 31 0.00 0.04 0 169 0 30000
------- ------ -------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------
total 33 0.01 0.04 0 240 0 30000
Misses in library cache during parse: 1
Misses in library cache during execute: 1
Optimizer mode: ALL_ROWS
Parsing user id: 54
Rows Row Source Operation
------- ---------------------------------------------------
30000 TABLE ACCESS FULL 월요금납부실적 (cr=169 pr=0 pw=0 time=90083 us)
INSERT INTO 납입방법별_월요금집계
(고객번호, 납입월, 납입방법코드, 납입금액)
VALUES (:1 , :2 , :3 , :4 )
call count cpu elapsed disk query current rows
------- ------ -------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------
Parse 1 0.00 0.00 0 0 0 0
Execute 30 0.18 0.27 2 923 5094 150000
Fetch 0 0.00 0.00 0 0 0 0
------- ------ -------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------
total 31 0.18 0.27 2 923 5094 150000
Misses in library cache during parse: 1
Misses in library cache during execute: 1
Optimizer mode: ALL_ROWS
Parsing user id: 54
- 150,000(30,000*5)건을 insert 하는데 단 1.21초 만에 수행
- insert 문에 대한 Execute Call이 30회만 발생
- insert 된 로우 수가 150,000건이므로 매번 5,000건씩 Array Processing한 것.
(커서에서 Fetch되는 각 로우마다 5번씩 insert를 수행하는데, 1,000 로우마다 한번식 executeBatch를 수행하기 때문) - select 결과를 Fetch 할 때도 1,000개 단위로 Array Fetch 하도록 조정. (JAVA에서 기본값은 10)
- 30,000건을 읽는데 Fetch Call이 31회만 발생.
- 네트워크를 경유해 발생하는 데이터베이스 Call이 얼마맡큼 심각한 성능부하를 일으키는 지 ?수 있다.
- One-SQL로 통합하지 않더라도 Array Processing 만으로 그에 버금가는 성능개선 효과를 얻을 수 있다.
- Array Processing의 효과를 극대화하려면 연속된 일련의 처리과정이 모두 Array 단위로 진행 되어야 한다.
사례2 ? PL/SQL Bulk insert
DECLARE
l_fetch_size NUMBER DEFAULT 1000; -- 1,000건씩 Array 처리
CURSOR c IS
SELECT empno, ename, job, sal, deptno, hiredate
FROM emp;
TYPE array_empno IS TABLE OF emp.empno%type;
TYPE array_ename IS TABLE OF emp.ename%type;
TYPE array_job IS TABLE OF emp.job%type;
TYPE array_sal IS TABLE OF emp.sal%type;
TYPE array_deptno IS TABLE OF emp.deptno%type;
TYPE array_hiredate IS TABLE OF emp.hiredate%type;
l_empno array_empno := array_empno ();
l_ename array_ename := array_ename ();
l_job array_job := array_job ();
l_sal array_sal := array_sal ();
l_deptno array_deptno := array_deptno ();
l_hiredate array_hiredate := array_hiredate();
PROCEDURE insert_t( p_empno IN array_empno
, p_ename IN array_ename
, p_job IN array_job
, p_sal IN array_sal
, p_deptno IN array_deptno
, p_hiredate IN array_hiredate ) IS
BEGIN
*FORALL i IN p_empno.first..p_empno.last*
*INSERT INTO emp2*
VALUES ( p_empno (i)
, p_ename (i)
, p_job (i)
, p_sal (i)
, p_deptno (i)
, p_hiredate(i) );
EXCEPTION
WHEN others THEN
DBMS_OUTPUT.PUT_LINE(SQLERRM);
RAISE;
END insert_t;
BEGIN
OPEN c;
LOOP
*FETCH c BULK COLLECT*
*INTO l_empno, l_ename, l_job, l_sal, l_deptno, l_hiredate*
*LIMIT l_fetch_size;*
insert_t( l_empno, l_ename, l_job, l_sal, l_deptno, l_hiredate );
EXIT WHEN c%NOTFOUND;
END LOOP;
CLOSE c;
COMMIT;
EXCEPTION
WHEN OTHERS THEN
ROLLBACK;
END;
/
- SQL 트레이스 결과를 보면, 10,000건을 처리하는데 select문의 Fetch Call과 insert문의 Execute Call이 각각 10번씩만 발생한 것을 알 수 있다.
(select의 Fetch Call이 11번이 발생한 것은 데이터가 더 있는지 확인하기 위한 것임) - EXP, IMP 명령을 통해 데이터를 Export, Import 할 때도 내부적으로 Array Proccessing이 활용
(buffer 옵션으로 지정가능, byte 단위로 지정 = rows_in_array * maximum_row_size) - Array Processing을 지원하는 인터페이스가 프로그램 언어별로 각기 다르므로 API를 통해 확인하고 이를 활용할 것.
문서에 대하여
- 최초작성자 : [김종원]
- 최초작성일 : 2010년 01월 09일
- 이 문서는 오라클클럽 코어 오라클 데이터베이스 스터디 모임에서 작성하였습니다.
- 이 문서의 내용은 (주)비투엔컬설팅에서 출간한 '오라클 성능 고도화 원리와 해법I'를 참고하였습니다.
# 이 문서는 오라클클럽에서 작성하였습니다.
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# 출처 : http://wiki.oracleclub.com/pages/viewpage.action?pageId=3901805&
