V$EVENT_HISTOGRAM view, AWR

V$SESSION_EVENT 한계

• 특정 대기 이벤트의 대기 회수가 100번이고, 대기시간은 1초라고 할 때, 평균 대기시간은 1/100=0.01초가 된다.
• 하지만 만약, 99번은 0.001초인데 1번이 0.9초일 경우, 평균은 0.01초이지만 특정 이벤트에 편중이 된 값임에도 불구하고 확인하기가 힘듬
• 이를 파악하기 위해, V$SESSION_EVENT 뷰에서 MAX_WAIT 컬럼을 제공하지만 완벽하게 파악하기는 힘듬

V$EVENT_HISTOGRAM 필요성

• V$EVENT_HISTOGRAM 뷰는, 대기이벤트 별 대기시간의 히스토그램 데이터를 제공함

소스코드

SELECT WAIT_COUNT,
       WAIT_TIME_MILLI
FROM   V$EVENT_HISTOGRAM
WHERE  EVENT = 'db file sequential read'
;

수행내역

 
KENZO:xsoftdb:SYSTEM > 
  1  SELECT WAIT_COUNT,
  2         WAIT_TIME_MILLI
  3  FROM   V$EVENT_HISTOGRAM
  4  WHERE  EVENT = 'db file sequential read'
  5  ;

WAIT_COUNT WAIT_TIME_MILLI                   
---------- ---------------                   
      1056               1                   
        91               2                   
       187               4                   
       466               8                   
      1138              16                   
      1487              32                   
      1993              64                   
      1201             128                   
       113             256                   
        30             512                   
         6            1024                   

11 개의 행이 선택되었습니다.

• 위의 결과를 보면 대기 시간이 1/1000초 이하인 경우, 50% 정도를 차지하지만 0.5초~1초(512 ~ 1024)에 해당되는 경우도 36건 정도가 발생된 것을 알 수 있음
• 만약, 대기 시간이 긴 구간에서의 대기 회수가 많다면 싱글 블록 I/O의 성능이 전반적으로 느리다고 판단할 수 있으며, 자칫하면 극단적인 성능 저하 현상을 불러올 수 있음
• 이 히스토그램 정보는 세션 레벨에서는 데이터를 제공하지 않고, 시스템 레벨에서만 사용할 수 있기 때문에, 특정 구간의 정보를 얻기 위해서는 V$EVENT_HISTOGRAM 뷰에 대한 스냅샷을 생성한 다음 차이(Delta) 값을 구헤야 하며, AWR 레포트를 이용할 경우 간편하게 얻을 수 있음

AWR

• AWR(Automatic Workoad Repository) 에서 대기 이벤트와 관련된 뷰들을 정리해보면 다음과 같음

• AWR 데이터 를 시용할 때는 우선 AWR 리포트를 먼저 사용하고 필요한 경우에는 위의 뷰들을 직접 사용하면 된다.