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옵티마이저
82적응형 최적화: Adaptive Plan·Statistics Feedback·Adaptive Cursor Sharing
예상 Cardinality가 빗나갔을 때 현재 실행과 다음 실행에서 Oracle이 보완하는 방식을 구분합니다.
옵티마이저
83옵티마이저의 한계와 역할 분담: 좋은 판단 조건 만들기
옵티마이저가 업무 의미와 잘못된 SQL 구조를 대신 해결하지 못하는 한계를 이해하고 통계·SQL·힌트의 책임 범위를 정합니다.
옵티마이저
84옵티마이저 힌트 사용법: 문법·적용 범위·검증
Hint가 강제 명령이 아니라 적용 조건이 맞을 때 Plan 선택에 영향을 주는 지시임을 이해하고 Query Block·Alias·실제 적용 여부를 검증합니다.
SQL 성능 문제 진단
85응답시간 분석: DB Time·CPU·Wait Event
대기 횟수보다 응답시간과 업무 영향에 초점을 맞춰 CPU·I/O·Concurrency·Network 병목을 분류합니다.
SQL 성능 문제 진단
86누적 성능 통계 읽기: V$SYSSTAT·V$SESSTAT과 Delta
누적 통계를 그대로 비교하지 않고 동일 범위의 Snapshot 차이와 업무량으로 정규화합니다.
SQL 성능 문제 진단
87Top SQL 선정: V$SQL의 총량·실행당 부하·Child Cursor
Child Cursor 누적 통계를 총량·1회당 부하·Parse 효율로 나눠 튜닝 우선순위와 Cursor 공유 문제를 찾습니다.
SQL 성능 문제 진단
88단일 세션 정밀 진단: SQL Trace·TKPROF
SQL Trace를 필요한 범위에만 수집하고 TKPROF의 Call 통계와 Wait를 해석합니다.
SQL 성능 문제 진단
89시간 구간 성능 분석: AWR·Statspack·ASH
AWR의 구간 요약과 ASH의 Active Session 표본을 결합해 Peak 원인을 좁힙니다.
SQL 성능 문제 진단
90진단 도구 선택과 교차 검증: AUTOTRACE·DISPLAY_CURSOR·SQL Monitor·V$SQL
예상 계획·실제 통계·장시간 SQL 모니터링·누적 지표를 상황에 맞게 선택하고 교차 검증합니다.
SQL 성능 문제 진단
SQL 성능 문제 진단 절차: 증상 정의부터 개선 검증까지
감이 아니라 측정 범위와 응답시간을 기준으로 SQL·Application·System 원인을 단계적으로 좁힙니다.