parallel 테스트. cpu 멀티코어일때 유용??

cpu처리할 때 병렬로 처리하게 해주는 기능인 듯 하다. 

검색하다가 테스트해본 결과가 있어 참고용으로 퍼옴.

1. 인덱스 생성 속도 향상 가능 옵션

- PARALLEL

- NOLOGGING

2. PARALLEL [n]

- 병렬 스레드를 이용하여 인덱스 생성을 병렬로 처리

- n (degree of parallelism): 지정하지 않으면 오라클이 n값을 선택

- 오라클이 선택하는 n값 = (the number of CPUs available on all participating instances) * (the value of the PARALLEL_THREADS_PER_CPU initialization parameter)

3. NOLOGGING

-  인덱스 생성 정보를 리두 로그 파일에 남기지 않는다

4. 과연 이러한 옵션을 사용하면 인덱스 생성 속도가 향상되는 효과가 있는가?????

5. 테스트용 데이터 준비

create table t1 (c1 int, c2 int);

insert into t1

select level, mod(level, 1000)               <--- c2 컬럼의 데이터가 c1 컬럼보다 더 불연속적

from dual

connect by level <= 1000000;

commit;

6. 테스트 방식

- trace 등 각종 분석/진단 유틸리티를 사용할 줄 모르는 관계로 brute-force(주먹구구식) 방식으로 진행

- 인덱스 생성 전과 후의 시스템의 타임스탬프 차이가 인덱스 생성 시간 ==> 정확한 시간이 아님, 그야말로 주먹구구식

- 인덱스 생성 시간을 구하고 나면 인덱스를 삭제

- 오라클 서버에 처음 접속한 상태를 만들기 위해 SQL*PLUS에서 빠져나가고 다시 SQLl*PLUS로 들어옴

- 각각의 테스트 베드에 대하여 5번을 수행한 후 평균을 구함

7. 테스트 베드

1) 옵션 없이 c1 및 c2 컬럼에 대한 인덱스 생성

2) PARALLEL 2 적용하고 c1 및 c2 컬럼에 대한 인덱스 생성

3) PARALLEL 4 적용하고 c1 및 c2 컬럼에 대한 인덱스 생성

4) PARALLEL 8 적용하고 c1 및 c2 컬럼에 대한 인덱스 생성

5) NOLOGGING 적용하고 c1 및 c2 컬럼에 대한 인덱스 생성

6) PARALLEL 4와 NOLOGGING 적용하고 c1 및 c2 컬럼에 대한 인덱스 생성

8. 테스트 코드

- c1 컬럼에 대한 코드만 보이겠다.

1) 옵션 없이 c1 컬럼에 대한 인덱스 생성

select systimestamp from dual;

create index t1_c1_idx on t1(c1);

select systimestamp from dual;

drop index t1_c1_idx;

2) PARALLEL 2 적용하고 c1 컬럼에 대한 인덱스 생성

select systimestamp from dual;

create index t1_c1_idx on t1(c1) parallel 2;

select systimestamp from dual;

drop index t1_c1_idx;

3) PARALLEL 4 적용하고 c1 및 c2 컬럼에 대한 인덱스 생성

select systimestamp from dual;

create index t1_c1_idx on t1(c1) parallel 4;

select systimestamp from dual;

drop index t1_c1_idx;

<br />

4) PARALLEL 8 적용하고 c1 및 c2 컬럼에 대한 인덱스 생성

select systimestamp from dual;

create index t1_c1_idx on t1(c1) parallel 8;

select systimestamp from dual;

drop index t1_c1_idx;

<br />

5) NOLOGGING 적용하고 c1 및 c2 컬럼에 대한 인덱스 생성

select systimestamp from dual;

create index t1_c1_idx on t1(c1) nologging;

select systimestamp from dual;

drop index t1_c1_idx;

<br />

6) PARALLEL 4와 NOLOGGING 적용하고 c1 및 c2 컬럼에 대한 인덱스 생성

select systimestamp from dual;

create index t1_c1_idx on t1(c1) parallel 4 nologging;

select systimestamp from dual;

drop index t1_c1_idx;

9. 테스트 결과

- c1 컬럼

t1(c1)	no options	parallel 2	parallel 4	parallel 8	nologging	nologging + parallel 4
1	2.648579	3.551217	2.916394	3.11381	2.174716	2.608722
2	2.703154	3.497955	3.013299	3.194942	2.265965	2.643103
3	3.131147	3.042768	3.244565	3.3221	2.2199	2.549649
4	2.580142	3.42624	2.875428	3.210994	2.241036	2.50164
5	3.061387	2.930799	3.152198	2.843457	2.244906	2.437199
average	2.8248818	3.2897958	3.0403768	3.1370606	2.2293046	2.5480626

- c2 컬럼

t1(c2)	no options	parallel 2	parallel 4	parallel 8	nologging	nologging + parallel 4
1	3.038661	3.239661	2.737892	2.60553	2.457146	1.990403
2	3.093761	2.977124	2.47376	2.686759	2.241685	2.022092
3	2.967798	3.122383	2.522444	2.585978	2.639961	2.006838
4	2.865839	3.430903	2.473152	2.619837	2.168757	2.00592
5	2.685428	3.026144	2.679816	2.496421	2.286793	1.995651
average	2.9302974	3.159243	2.5774128	2.598905	2.3588684	2.0041808

10. 결론

- parallel 옵션은 일단 수치가 커지면 효과가 좋은 것으로 나타남

- parallel 값을 잘못 설정하면 오히려 결과가 좋지 않음

- c1 컬럼처럼 연속적인 데이터가 다수인 경우 parallel 옵션은 큰 효과를 보지 못함

- nologging 옵션은 c1, c2 컬럼 모두에서 좋은 결과를 보여줌

- nologging 옵션의 경우 연속적인 데이터에 적용할 경우 성능 효율이 상대적으로 높음

- parallel과 nologging을 같이 사용할 경우 데이터의 연속성이 높을수록 효과가 낮다

- 데이터의 불연속성이 높은 경우 두 옵션을 함께 사용하는 것이 효과가 높다

11.  앞으로의 과제

- 주먹구구식이 아닌 정밀한 측정 도구 사용

- degree of parallelism을 오라클이 직접 선택한 경우의 결과 비교

- parallel의 값이 커질수록 효과가 좋은지 확인

- 불연속성이 좀 더 높은 데이터를 생성하여 확인