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既存のSQL実行計画をAutonomous AI Databaseに移行して、SQLパフォーマンス低下のリスクを軽減

Autonomous AI Databaseへの移行時にSQLパフォーマンス低下のリスクを減らす方法について説明します。

親トピック: Autonomous AI DatabaseへのOracle Databasesの移行

リアルタイムSQL計画管理(SPM)を使用したAutonomous AI Databaseへの移行について

ソースOracle DatabaseからAutonomous AI Databaseに移行する場合のリアルタイムSQL計画管理の使用について説明します。

ソースOracle DatabaseからAutonomous AI Databaseに移行する場合、リアルタイムSQL計画管理(SPM)を使用できます。 これにより、ソース・データベースからSQL実行計画を取得し、それらをAutonomous AI Database上の自動SQLチューニング・セット(ASTS)に移動して、移行後も計画の実行が継続されるようにできます。 リアルタイムSPMでは、Autonomous AI Databaseでの計画の変更が許可されますが、リアルタイムSPMでパフォーマンスが低下すると、その計画でパフォーマンスが向上した場合に、事前移行されたデータベースから取得された計画が使用される可能性があります(リアルタイムSPMでは、パフォーマンスが向上した場合にのみ自動SQLチューニング・セット(ASTS)の計画が使用されます)。

Autonomous AI Databaseへの移行でリアルタイムSPMを使用する場合は、次の点に注意してください:

  • SPMは繰返し可能なSQL文に依存します。 SPMは、SQL文でリテラル値を使用するデータベースや、非定型問合せ環境など、非常に動的なSQLには適していません。 ただし、SQL文でリテラル値が使用され、CURSOR_SHARINGパラメータがFORCEに設定されている場合、SPMは機能します。
  • Autonomous AI Databaseに移行するソースOracle Databaseでは、SQLチューニング・セット(SYS_AUTO_SYS)でアプリケーションSQL文を取得します。 これはSYSAUX内の領域を消費できますが、通常は数ギガバイトしか消費しません(大規模なシステムの場合でも)。 SYSAUXの使用状況を監視し、必要に応じて表領域のサイズを増やすことができます。
  • リアルタイムSPMでは、すべてのパフォーマンス低下を防ぐことはできませんが、SQL実行計画の変更によって発生するパフォーマンス低下のリスクを大幅に削減できます。

次のステップを実行して、ソースOracle DatabaseでSQL計画管理(SPM)を有効にし、データベースをAutonomous AI Databaseに移行します:

  1. ソースOracle Databaseでの自動SQLチューニング・セットの有効化

  2. Autonomous AI Databaseへのデータの移行

  3. ソースからの自動SQLチューニング・セットのエクスポートOracle Database

  4. Autonomous AI Databaseへの自動SQLチューニング・セットのインポート

  5. Autonomous AI DatabaseでのリアルタイムSPM設定の確認

詳細は、次を参照してください:

親トピック: SQLパフォーマンス低下のリスクを軽減するための既存のSQL実行計画のAutonomous AI Databaseへの移行

ソースOracle Databaseでの自動SQLチューニング・セットの有効化

Autonomous AI Databaseに移行する前に、ソースOracle Databaseで自動SQLチューニング・セット(ASTS)を有効にします。

ASTSは、ワークロードに対応し、SQL文とその実行計画のすべてまたは大部分を取得するのに十分な時間実行する必要があります。 そのため、Autonomous AI Databaseへの移行前に、リードタイムでASTSを有効にすることを検討してください。 たとえば、財務または営業アプリケーションの場合、月末または年度末処理を取得します。

ソースOracle Databaseで、DBAユーザーとして自動SQLチューニング・セット(ASTS)を有効にします:

  1. 移行するデータベースで、ASTSを有効にします。
    BEGIN
  dbms_auto_task_admin.enable(
    client_name => 'Auto STS Capture Task',
    operation   => NULL,
    window_name => NULL);
END;
/

    詳細については、DBMS_AUTO_TASK_ADMINを参照してください。

  2. ASTSバックグラウンド・タスクが有効になっていることを確認します。
    SELECT task_name, interval,status, last_schedule_time, enabled
    FROM   dba_autotask_schedule_control
    WHERE  dbid = sys_context('userenv','con_dbid') AND 
           task_name = 'Auto STS Capture Task';

取得されるSQLを監視する場合は、DBA_SQLSET_STATEMENTSを参照してください。 たとえば: 

SELECT substr(sql_text,1,100) txt, executions
    FROM dba_sqlset_statements 
    WHERE sqlset_name = 'SYS_AUTO_STS';

必要に応じて、SYSAUXのサイズと空き領域を監視できます。 たとえば: 

SELECT sum(bytes)/(1024*1024*1024) size_gb
    FROM   dba_data_files
    WHERE tablespace_name = 'SYSAUX' GROUP BY tablespace_name;

SELECT sum(bytes)/(1024*1024*1024) free_gb
    FROM dba_free_space
    WHERE tablespace_name = 'SYSAUX' GROUP BY tablespace_name;

親トピック: SQLパフォーマンス低下のリスクを軽減するための既存のSQL実行計画のAutonomous AI Databaseへの移行

Autonomous AI Databaseへのデータの移行

自動SQLチューニング・セット(ASTS)が有効なソースOracle Databaseで十分な量のSQLを取得したら、Autonomous AI Databaseへの移行を実行します。

Autonomous AI Databaseに移行するオプションについては、Oracle DatabasesのAutonomous AI Databaseへの移行を参照してください。

親トピック: SQLパフォーマンス低下のリスクを軽減するための既存のSQL実行計画のAutonomous AI Databaseへの移行

ソースからの自動SQLチューニング・セットのエクスポートOracle Database

Autonomous AI Databaseへの移行を実行した後、ソースOracle Databaseから自動SQLチューニング・セット(ASTS)をエクスポートします。

  1. ソースOracle Databaseで、ASTSデータのステージング表を作成して移入します。

    DBAユーザーとして、ステージング表を作成します:

    BEGIN
   dbms_sqlset.create_stgtab('ASTS_TABLE');
   dbms_sqlset.pack_stgtab('SYS_AUTO_STS','SYS','ASTS_TABLE');
END;
/

    この操作が完了すると、ステージング表には、ソースOracle Databaseで取得されたSQL文が含まれます。

  2. ステージング表をエクスポートします。

    たとえば、Oracle Data Pumpを使用してステージング表をエクスポートします:

    CREATE DIRECTORY dpdir AS '/export_directory';
expdp user/password@database tables=asts_table directory=directory dumpfile=filename

詳細については、DBMS_SQLSETを参照してください。

親トピック: SQLパフォーマンス低下のリスクを軽減するための既存のSQL実行計画のAutonomous AI Databaseへの移行

Autonomous AI Databaseへの自動SQLチューニング・セットのインポート

Autonomous AI Databaseへの移行を実行して、移行するソースOracle Databaseから自動SQLチューニング・セット(ASTS)をエクスポートした後、ASTSをAutonomous AI Databaseにインポートします。

  1. ステージング・ファイルをAutonomous AI Databaseにインポートします。

    Oracle Data Pumpを使用して、ステージング表をAutonomous AI Databaseにインポートします。 最初に、ソースOracle Databaseからエクスポートしたダンプ・ファイルをクラウド・オブジェクト・ストレージ・バケットにアップロードしてから、ダンプ・ファイルをインポートします。

    たとえば、ADMINユーザーとして次のコマンドを実行します:

    1. クラウド・オブジェクト・ストア・バケットにアクセスするための資格証明を作成します。
      BEGIN
  DBMS_CLOUD.CREATE_CREDENTIAL(
    credential_name => 'BUCKET_CREDENTIAL',
    username => 'oracleidentitycloudservice/aaaaa@bbbbb.com',
    password => 'password'
  );
END;
/

      詳細については、「クラウド・サービスにアクセスするための資格証明の作成」を参照してください。

    2. Oracle Data Pumpを使用して、ASTSデータを含むダンプ・ファイルをAutonomous AI Databaseインスタンスにインポートします。
      impdp admin/password@db_adb_high \
     directory=data_pump_dir \
     credential=BUCKET_CREDENTIAL \
     dumpfile= https://namespace-string.objectstorage.us-ashburn-1.oci.customer-oci.com/n/namespace-string/b/bucketname/o/asts_staging.dmp \
     tables=asts_table

    ノート:

    Autonomous AI Databaseのタイムゾーン・ファイルが、ダンプ・ファイルを作成したソースOracle Databaseの値と一致していることを確認してください。 タイムゾーンの不一致がある場合、データベースによって次のエラーが発生します: 
    ORA-39002: invalid operation' error raised by dbms_datapump.start_job'

    詳細は、日時データ型およびタイム・ゾーンのサポートおよびAutonomous AI Databaseでのタイム・ゾーン・ファイルの更新の管理を参照してください。

  2. 移行されたAutonomous AI Databaseで、ステージング表からSQL文を解凍し、宛先ASTSにロードします。
    BEGIN
   dbms_sqlset.unpack_stgtab('SYS_AUTO_STS','SYS',TRUE,'ASTS_TABLE');
END;
/

詳細については、DBMS_SQLSETを参照してください。

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Autonomous AI DatabaseでのリアルタイムSPM設定の確認

Autonomous AI DatabaseでリアルタイムSPMが有効になっていることを確認するステップについて説明します。

リアルタイムSPMは、Autonomous AI Databaseでデフォルトで有効になっています。 リアルタイムSPMモードは、次のように検証できます: 

SELECT parameter_value spm_mode  
    FROM   dba_sql_management_config
    WHERE  parameter_name = 'AUTO_SPM_EVOLVE_TASK';

モードAUTO (自動)のリアルタイムSPMは、リアルタイムSPMが有効になっていることを示します。

リアルタイムSPMが有効になっていない場合は、次のコマンドを使用して有効にします:

EXEC dbms_spm.configure('AUTO_SPM_EVOLVE_TASK', 'AUTO')

親トピック: SQLパフォーマンス低下のリスクを軽減するための既存のSQL実行計画のAutonomous AI Databaseへの移行