Abstract
As the usage of database systems dramatically increases and the amount of data pouring into them is massive, the performance administration techniques for using database systems effectively are getting more important. Especially in data warehouses, the performance management is much more significant mainly because of large volume of data and complex queries. The objectives and characteristics of data warehouses are different from those of other operational systems so adequate techniques for performance monitoring and tuning are needed. In this paper we extend functionalities of the DBMax, a performance administration tool for Oracle database systems, to apply it to data warehouse systems. First we analyze requirements based on summary management and ETL functions they are supported for data warehouse performance improvement in Oracle 9i. Then, we design architecture for extending DBMax functionalities and implement it. In specifics, we support SQL tuning by providing details of schema objects for summary management and ETL processes and statistics information. Also we provide new function that advises useful materialized views on workload extracted from DBMax log files and analyze usage of existing materialized views.
데이터베이스의 사용이 증가하고 다루어야 하는 데이터의 양이 방대해지면서 데이터베이스 시스템을 효율적으로 사용하기 위한 성능 관리 기술이 중요해지고 있다. 특히 데이터 웨어하우스는 대용량의 데이터를 대상으로 복잡한 분석을 수행하거나 전략적 의사 결정을 위해 사용하기 때문에 신속한 질의 응답을 위한 성능 관리가 무엇보다 중요하다. 데이터 웨어하우스는 일반 운영계 시스템과는 다른 목적과 특성을 가지기 때문에 그에 적합한 성능 모니터링 방법 및 튜닝 기술이 필요하다. 본 연구에서는 OLTP(On-Line Transaction Processing)용 오라클 데이터베이스를 위한 국산 성능 관리 도구인 DBMax를 데이터 웨어하우스 환경에 적합하도록 기능을 확장한다. 우선 데이터 웨어하우스 응용 분야를 지원하기 위한 오라클 9i의 요약 관리(summary management) 기능과 ETL(Data Extraction, Transformation and Loading) 기능을 중심으로 데이터 웨어하우스 시스템의 성능 관리시 고려해야 할 요구 사항을 분석하고 이를 지원하는 DBMax의 확장 아키텍처를 설계 및 구현한다. 구체적으로 요약 관리와 ETL 작업을 지원하기 위한 오라클 9i의 다양한 스키마 객체에 대한 정보와 성능 관련 지표를 제시하여 데이터 웨어하우스 환경에서 수행되는 질의에 대한 SQL 튜닝 기능을 강화한다. 또한 사후 분석을 위한 BBMax의 로그 파일에서 의미 있는 SQL 문을 추출하여 잠재적으로 유용한 실체화된 뷰를 추천하는 요약 권고 기능을 추가한다.
