질의 캐싱 관리

질의를 처리하는 가장 빠른 방법은 대량 처리를 건너뛰고 미리 계산된 답변을 사용하는 것입니다.

질의 캐싱을 사용하여 Oracle Analytics Cloud는 미리 계산된 질의 결과를 로컬 캐시에 저장합니다. 다른 질의가 해당 결과를 사용할 수 있으면 해당 질의의 모든 데이터베이스 처리가 없어집니다. 따라서 평균 질의 응답 시간이 크게 향상될 수 있습니다.

성능 향상 외에도, 로컬 캐시에서 질의에 응답할 수 있으므로 데이터베이스 서버의 네트워크 리소스 및 처리 시간이 절약됩니다. 중간 결과가 Oracle Analytics Cloud로 반환되지 않으므로 네트워크 리소스가 절약됩니다. 데이터베이스에서 질의를 실행하지 않으면 데이터베이스 서버가 다른 작업에 투입될 수 있습니다. 데이터베이스가 차지백 시스템을 사용하는 경우 더 적은 질의를 실행할수록 예산 비용도 줄일 수 있습니다.

질의 응답에 캐시를 사용할 때 또 다른 이점은, 특히 질의 결과가 여러 데이터베이스에서 검색되는 경우 Oracle Analytics Cloud에서 처리 시간이 절감되는 것입니다. 질의에 따라 서버에서 상당량의 조인 및 정렬 처리가 있을 수 있습니다. 질의가 이미 계산된 경우 이 처리를 피해서 서버 리소스를 다른 작업에 투입할 수 있습니다.

요컨대, 질의 캐싱은 질의 성능을 크게 향상시키고 네트워크 트래픽, 데이터베이스 처리 및 처리 오버헤드를 줄일 수 있습니다.

질의 캐싱에는 여러 분명한 이점이 있지만 특정 비용도 발생합니다.

• 캐시된 결과가 오래될 가능성

• 캐시 관리의 운영 비용

캐시 관리의 이점이 일반적으로 비용보다 훨씬 큽니다.

특정 접속 풀에 대해 공유 로그온이 사용으로 설정된 경우 사용자 간에 캐시를 공유할 수 있으며 각 사용자마다 시드할 필요가 없습니다.

공유 로그온이 사용으로 설정되지 않고 사용자별 데이터베이스 로그인이 사용되는 경우 각 사용자는 고유의 캐시 항목을 생성합니다.

캐시 관리 전략 선택은 기본 데이터베이스의 데이터 휘발성과 이 휘발성을 유발하는 변경사항의 예측 가능성에 따라 달라집니다.

또한 캐시를 구성하는 질의 개수 및 유형과 이 질의가 받는 사용량에 따라 다릅니다. 이 절에서는 다양한 캐시 관리 접근법의 개요를 제공합니다.

의미 모델러 또는 모델 관리 툴을 사용하여 의미 모델을 수정할 때 변경사항이 캐시에 저장된 항목에 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 물리적 객체 또는 동적 의미 모델 변수의 정의를 변경하면 이 객체나 변수를 참조하는 캐시 항목이 더 이상 적합하지 않을 수 있습니다. 이 변경사항에 따라 캐시를 비워야 할 수도 있습니다. 두 가지 시나리오, 즉 기존 의미 모델을 수정할 때와 새 의미 모델을 생성(또는 업로드)할 때를 알아두어야 합니다.

캐싱이 사용으로 설정된 경우 각 질의를 평가하여 캐시 적중에 적격한지 여부를 결정합니다.

캐시 적중이란, Oracle Analytics Cloud가 캐시를 사용하여 질의에 응답할 수 있었고 데이터베이스로 전혀 이동하지 않았음을 의미합니다. Oracle Analytics Cloud는 질의 캐시를 사용하여 동일하거나 더 높은 집계 레벨에서 질의에 응답할 수 있습니다.

많은 요소가 캐시 적중 여부를 결정합니다. 아래 표는 해당 요소를 설명합니다.

SELECT product, month, averageprice FROM sales WHERE year = 2000

SELECT product, month, dollars, unitsales FROM sales WHERE year = 2000

SELECT employeename
FROM employee, geography
WHERE region in ('EAST', 'WEST')

SELECT supplier, region, city, qtysold
FROM suppliercity

SELECT city, qtysold
FROM suppliercity

ENABLE_CACHE_DIAGNOSTICS=4

잠재적 캐시 적중을 최대화하기 위한 한가지 전략은 질의 모음을 실행하여 캐시를 채우는 것입니다.

다음은 캐시를 시드하기 위한 질의 모음을 생성할 때 사용할 질의 유형에 대한 몇 가지 권장사항입니다.

• 공통적인 사전 작성 질의. 공통적으로 실행되는 질의, 특히 처리 비용이 많이 드는 질의는 훌륭한 캐시 시드 질의입니다. 결과가 대시보드에 포함되는 질의는 공통 질의의 좋은 예입니다.

• 표현식이 없는 SELECT 목록. SELECT 목록 열에서 표현식을 제거하면 캐시 적중 가능성이 높아집니다. 표현식과 함께 캐시된 열은 동일한 표현식의 새 질의에만 응답할 수 있습니다. 표현식 없이 캐시된 열은 어떤 표현식과도 해당 열 요청에 응답할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 캐시된 요청의 경우:

  SELECT QUANTITY, REVENUE...
  

  다음과 같은 새 질의에 응답할 수 있습니다.

  SELECT QUANTITY/REVENUE... 
  

  그러나 그 반대는 불가능합니다.

• WHERE 절 없음. 캐시된 결과에 WHERE 절이 없으면 프로젝션 목록의 열이 포함된 WHERE 절을 사용하여 선택 목록에 대한 캐시 적중 규칙을 충족하는 질의에 응답할 수 있습니다.

일반적으로 캐시를 시드하기에 가장 좋은 질의는 데이터베이스 처리 리소스를 과도하게 소비하면서 재실행 가능성이 높은 질의입니다. 많은 행을 반환하는 간단한 질의로 캐시를 시드하지 않도록 주의하십시오. 이러한 질의(예: SELECT * FROM PRODUCTS, 여기서 PRODUCTS가 단일 데이터베이스 테이블에 직접 매핑)에는 데이터베이스 처리가 거의 필요하지 않습니다. 그 비용은 네트워크 및 디스크 오버헤드이며 캐싱이 완화되지 않는 요인입니다.

Oracle Analytics Cloud가 의미 모델 변수를 새로고침할 때 비즈니스 모델을 검사하여 해당 의미 모델 변수를 참조하는지 확인합니다. 그렇다면 Oracle Analytics Cloud는 해당 비즈니스 모델에 대한 모든 캐시를 비웁니다. 의미 모델 변경이 질의 캐시에 미치는 영향을(를) 참조하십시오.

Oracle Analytics Cloud 질의 캐시를 시드하도록 에이전트를 구성할 수 있습니다.

1. Oracle Analytics Cloud에서 클래식 홈 페이지를 열고 에이전트(생성 섹션)를 선택합니다.
2. 일반 사항 탭에서 다음으로 실행 옵션의 수신자를 선택합니다. 개별화된 캐시 시드는 각 수신자의 데이터 가시성을 사용하여 각 수신자의 에이전트 전달 콘텐츠를 사용자정의합니다.
3. 일정 탭에서 캐시를 시드할 시기를 지정합니다.
4. 옵션: 조건을 선택하고 조건부 요청을 생성하거나 선택합니다. 예를 들어, ETL 프로세스가 완료되는 시기를 결정하는 비즈니스 모델이 있을 수 있습니다. 이 비즈니스 모델에 기반한 보고서를 캐시 시드가 시작될 조건부 트리거로 사용할 수 있습니다.
5. 전달 콘텐츠 탭에서 캐시를 시드하기 위한 개별 요청 또는 전체 대시보드 페이지를 선택합니다. 대시보드 페이지를 선택하면 시간을 절약할 수 있습니다.
6. 수신자 탭에서 수신자가 될 개별 사용자나 그룹을 선택합니다.
7. 대상 탭에서 모든 사용자 대상을 지우고 Oracle Analytics 서버 캐시를 선택합니다.
8. 오른쪽 상단 모서리에서 저장 단추를 선택하여 에이전트를 저장합니다.

캐시를 비우면 질의 캐시에서 항목이 삭제되고 콘텐츠가 최신 상태로 유지됩니다. 모델 관리 툴에서 각 테이블의 캐시 지속 시간 필드를 설정하여 특정 테이블에 대한 캐시 항목을 자동으로 비울 수 있습니다.