사용 추적

사용 추적을 통해 관리자는 콘텐츠에 대해 사용자 레벨 질의를 추적할 수 있습니다.

사용 추적은 질의 빈도 및 응답 시간에 따라 사용자 질의로 인해 성능 병목 현상이 발생하는지 확인할 때 유용합니다. 관리자는 사용자 질의 추적 기준을 설정하고 소비되는 리소스에 따라 다양한 방식(예: 데이터 최적화, 집계 전략, 청구 사용자 또는 부서)으로 사용 가능한 사용 보고서를 생성합니다.

사용 추적 정보

엔터프라이즈 모델링 기능을 제공하는 서비스에서 사용 추적을 구성할 수 있습니다. 세부 사용자 질의 레벨에서 사용 정보가 추적되므로 다음과 같은 질문을 해결할 수 있습니다.

  • 사용자가 Oracle Analytics Cloud에 어떻게 관여합니까?
  • 사용자가 시간을 보낸 곳 또는 시간을 보내지 않은 곳은 어디입니까?
  • 각 세션에서, 세션 간, 질의 간 사용자가 얼마나 시간을 보냅니까?
  • 세션 내 질의, 세션 간 질의, 사용자 간 질의는 서로 어떤 관련이 있습니까?
  • 사용자가 분석에서 드릴업/다운합니까?
  • 문제가 보고될 때 실행 중이던 질의는 무엇입니까?

수집하는 사용 통계를 통해 간편하게 시스템 사용량 및 성능을 모니터하여 사용자 동작을 보다 잘 이해하고 예측할 수 있습니다. 시스템 사용 방법을 미리 숙지할 경우 효율성을 높이고 오류를 줄일 수 있습니다.

사용 추적을 사용으로 설정하면 시스템은 실행되는 모든 질의에 대한 데이터 레코드를 수집하여 모두 데이터베이스 테이블에 씁니다. 논리적 질의와 물리적 질의를 추적하여 다양한 성능 측정항목(예: 질의 실행에 걸린 시간 및 사용자 질의 처리 중 검색된 행 수)과 함께 별도의 테이블에 기록합니다.

사용 추적을 위한 필요 조건

사용을 추적하려면 다음 필요 조건을 충족하는지 확인하십시오.

  • 현재 의미 모델러 또는 모델 관리 툴을 사용하여 의미 모델을 관리합니다.

    사용 추적을 구성하려면 의미 모델러 또는 모델 관리 툴을 사용하여 의미 모델에 사용 추적 데이터베이스 세부정보를 추가해야 합니다.

  • 사용 정보를 저장하려는 데이터베이스에 대해 적절한 액세스 권한이 있습니다.

    데이터베이스 스키마에서 사용 추적 테이블을 생성하고 테이블에 사용 데이터를 쓸 수 있는 권한을 가진 사용자에 대한 인증서가 있어야 합니다.

  • 사용 추적을 지원하는 데이터베이스: Oracle Database 또는 Oracle Autonomous Data Warehouse
  • 다음 설정을 통해 사용 추적 데이터베이스에 대한 데이터 접속을 생성했습니다. 데이터에 접속을(를) 참조하십시오.
    • 시스템 접속 - 시스템 접속 체크박스를 선택합니다.

      시스템 접속 체크박스를 선택하면 의미 모델러에서 접속이 사용 가능해집니다. 마찬가지로 모델 관리 툴에서 시스템 접속 옵션을 사용하면 데이터 접속 사용을 선택하고 접속의 객체 ID를 입력할 수 있습니다. 데이터 소스 이름 필드에 접속 세부정보를 수동으로 입력할 필요가 없습니다. 사용 추적 데이터베이스 지정을(를) 참조하십시오.

    • 사용자 이름비밀번호 - 사용자 이름은 사용 추적에 사용하려는 데이터베이스의 스키마 이름과 일치해야 합니다. 예를 들어, 사용할 스키마 이름이 UT_Schema인 경우 사용자 이름은 UT_Schema여야 합니다.

    주:

    모델 관리 툴을 사용하는 경우 콘솔을 사용하여 의미 모델 및 사용 추적 데이터베이스에 대한 데이터베이스 접속을 정의할 수도 있습니다. Oracle Cloud 데이터베이스의 데이터에 접속을(를) 참조하십시오. 콘솔을 사용하는 경우 모델 관리 툴에서 사용 추적 데이터베이스를 지정하는 동안 데이터 소스 이름 필드에 접속 세부정보를 입력하는 대신 콘솔 접속 사용을 선택하여 접속의 이름을 입력할 수 있습니다.

사용 추적 데이터베이스로 Oracle Autonomous Data Warehouse를 사용하려면 의미 모델에서 사용 추적 데이터베이스를 지정하기 전에 다음 추가 작업을 완료하십시오.
  • Oracle 자율운영 데이터 웨어하우스(ADW) 전자 지갑을 다운로드합니다. Oracle Autonomous Database Serverless 사용Download Client Credentials (Wallets)을(를) 참조하십시오.
  • Oracle 자율운영 데이터 웨어하우스(ADW) 전자 지갑을 Oracle Analytics Cloud로 업로드합니다. SSL로 데이터베이스 접속 보안을(를) 참조하십시오.
  • Oracle Autonomous Data Warehouse에 대한 셀프 서비스 접속을 생성하고 시스템 접속 체크박스를 선택했는지 확인합니다. Oracle Autonomous Data Warehouse에 접속을(를) 참조하십시오.

사용 추적 데이터베이스 정보

시스템은 사용자가 지정한 데이터베이스에 사용 추적 세부정보를 저장합니다. 데이터베이스는 Oracle Database 또는 Oracle Autonomous Data Warehouse일 수 있습니다. 의미 모델러 또는 모델 관리 툴을 사용하여 의미 모델에서 데이터베이스 및 접속 풀 세부정보를 지정합니다.

사용 추적 데이터베이스 지정을(를) 참조하십시오.

사용 추적 매개변수 정보

사용 추적 정보를 저장할 데이터베이스를 지정한 후에는 콘솔(시스템 설정 페이지)을 통해 다양한 사용 추적 매개변수를 설정해야 합니다.

사용 추적 구성에 필요한 매개변수:

  • 사용 추적 사용
  • 접속 풀 이름
  • 물리적 및 논리적 질의 로깅 테이블 이름
  • 사용 추적 테이블의 최대 질의 행 수
이 매개변수를 설정하고 변경사항을 적용하면 Oracle Analytics가 다음과 같이 동작합니다.
  • 의미 모델에 지정된 데이터베이스에서 물리적 및 논리적 질의 로깅 테이블을 생성합니다. 테이블 이름은 물리적 및 논리적 질의 로깅 테이블 이름 매개변수에 제공한 이름을 기반으로 합니다.
  • 해당 테이블에 사용 추적 데이터 기록을 시작합니다.

사용 추적 매개변수 설정을(를) 참조하십시오.

사용 데이터 분석 정보

시스템을 사용하여 물리적 및 논리적 질의 로깅 테이블에 추가된 추적 데이터를 기반으로 유용한 사용 보고서를 생성할 수 있습니다.

데이터베이스에 접속하고 테이블에서 데이터 집합을 생성한 다음 보고서 및 시각화를 생성하면 간편하게 사용자 질의를 파악하고 적절한 조치를 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다.

사용 추적 테이블 이해

시스템은 세 개의 데이터베이스 테이블에 사용 추적 데이터를 저장합니다.

사용 추적 프로세스가 [시스템 설정] 페이지에서 설정을 통해 지정되는 테이블 이름으로 해당 테이블을 생성합니다.

  • 사용 추적 논리적 질의 로깅 테이블
  • 사용 추적 물리적 질의 로깅 테이블
  • 사용 추적 초기화 블록 테이블

사용 추적 매개변수 설정을(를) 참조하십시오.

사용 추적 논리적 질의 로깅 테이블

다음 표에서는 논리적 질의를 추적하는 데이터베이스 테이블의 각 열에 대해 설명합니다. 해당하는 경우 변수 문자 필드(varchar 및 varchar2)와 같은 데이터 유형 및 길이가 지정됩니다. 이 표의 설명을 검토하면서 정확한 값과 같아지도록 특정 시간 기반 열을 더하거나 뺄 수 있다고 가정할 수 있습니다. 예를 들어, TOTAL_TIME_SECEND_TS에서 START_TS를 뺀 값과 같다고 가정할 수 있습니다. 열은 다음과 같은 이유로 정확한 값을 제공하지 않습니다.
  • 로드 및 데이터베이스 성능에 따라 병렬로 실행되는 다양한 프로세스와 속도가 달라집니다. 서버 기반 작업이 리소스를 적게 사용하는 작업일 수도 있고 많이 사용하는 작업일 수도 있습니다.
  • 모든 접속이 사용 중인 경우 질의가 대기열로 들어가고 처리를 기다립니다. 로드 및 구성에 따라 타이밍이 달라집니다.

사용자, 세션 및 ID 관련 열

설명

ID

논리적 질의 테이블에서 이 열은 고유한 행 식별자를 나타냅니다. 물리적 질의 테이블에서 이 열은 LOGICAL_QUERY_ID 이름으로 표시됩니다.

NODE_ID

<hostname>:obis1을 포함합니다. examplehost:obis1(단일 인스턴스의 경우)을 예로 들 수 있습니다.

PRESENTATION_NAME

카탈로그의 이름을 나타냅니다. 기본값은 Null이며 데이터 유형은 Varchar(128)입니다.

IMPERSONATOR_USER_NAME

가장된 사용자의 사용자 이름을 지정합니다. 요청이 가장된 사용자로 실행되지 않을 경우 값은 None입니다. 기본값은 None이며 데이터 유형은 Varchar(128)입니다.

USER_NAME

질의를 제출한 사용자의 이름을 지정합니다.

ECID 시스템 생성 실행 컨텍스트 ID를 나타냅니다. 데이터 유형은 Varchar2(1024)입니다.
TENANT_ID 초기화 블록을 실행한 사용자의 테넌트 이름을 지정합니다. 데이터 유형은 Varchar2(128)입니다.
SERVICE_NAME 서비스의 이름을 지정합니다. 데이터 유형은 Varchar2(128)입니다.
SESSION_ID 세션의 ID를 나타냅니다. 데이터 유형은 Number(10)입니다.
HASH_ID 논리적 질의에 대한 HASH 값을 나타냅니다. 데이터 유형은 Varchar2(128)입니다.

질의 원본 관련 열

설명

QUERY_SRC_CD

요청의 소스입니다.

요청자는 QUERY_SRC_CD를 문자열 값으로 설정하여 자신을 식별할 수 있습니다.

가능한 값은 다음과 같습니다.
  • Report - 소스가 분석 또는 익스포트 작업인 경우
  • Drill - 소스가 드릴업 또는 다운으로 인한 차원 변경인 경우
  • ValuePrompt - 소스가 필터 대화상자 또는 대시보드 프롬프트의 값 드롭다운 목록인 경우
  • VisualAnalyzer - 소스가 데이터를 시각화할 워크북인 경우
  • DisplayValueMap 또는 MemberBrowserDisplayValues 또는 MemberBrowserPath - 소스가 분석 표시와 관련된 값인 경우
  • SOAP - 소스가 웹 서비스(예: DataSetSvc)에서의 호출인 경우
  • Seed - 소스가 Analytics Server의 캐시를 시드하는 에이전트인 경우
  • Null - 소스가 관리 툴 물리적 테이블 또는 열 행 수이거나 뷰 데이터인 경우

SAW_DASHBOARD

대시보드의 경로 이름을 나타냅니다. 질의가 대시보드를 통해 제출되지 않은 경우 값은 NULL입니다.

SAW_DASHBOARD_PG

대시보드의 페이지 이름을 나타냅니다. 요청이 대시보드 요청이 아닌 경우 값은 NULL입니다. 기본값은 Null이며 데이터 유형은 Varchar(150)입니다.

SAW_SRC_PATH

분석에 대한 카탈로그에 경로 이름을 지정합니다.

질의 세부정보 관련 열

설명

ERROR_TEXT

백엔드 데이터베이스에서 온 오류 메시지를 포함합니다. 이 열은 SUCCESS_FLAG가 0 이외의 다른 값으로 설정된 경우에만 적용할 수 있습니다. 여러 메시지가 연결되며 시스템을 통해 구문분석되지 않습니다. 기본값은 Null이며 데이터 유형은 Varchar(250)입니다.

QUERY_BLOB

잘리지 않은 전체 논리적 SQL 문을 포함합니다. QUERY_BLOB 열은 유형이 Long인 문자열입니다.

QUERY_KEY

시스템이 논리적 SQL 문에서 생성한 MD5 해시 키를 포함합니다. 기본값은 Null이며 데이터 유형은 Varchar(128)입니다.

QUERY_TEXT

질의에 대해 제출된 SQL 문을 나타냅니다. 데이터 유형은 Varchar(1024)입니다.

ALTER TABLE 명령을 사용하여 이 열의 길이를 변경할 수 있습니다. 단, 이 열에 작성된 텍스트는 항상 물리적 층에 정의된 크기로 잘립니다. 의미 모델 관리자는 이 열의 길이를 설정할 때 백엔드 물리적 데이터베이스가 지원하는 최대 질의 길이보다 큰 값으로 설정하지 않아야 합니다. 예를 들어, Oracle 데이터베이스는 최대 Varchar를 4000으로 사용하지만 4000자가 아닌 4000바이트로 자르기를 수행합니다. 멀티바이트 문자 집합을 사용하는 경우 문자 집합 및 사용된 문자에 따라 실제 최대 문자열 크기의 문자 수가 다릅니다.

REPOSITORY_NAME

질의가 액세스하는 의미 모델의 이름을 지정합니다.

SUBJECT_AREA_NAME

액세스하려는 비즈니스 모델의 이름을 포함합니다.

SUCCESS_FLG

다음 목록에 정의된 질의의 완료 상태를 나타냅니다.

  • 0 - 오류가 없는 상태로 질의가 성공적으로 완료되었습니다.
  • 1 - 질의 시간이 초과되었습니다.
  • 2 - 행 제한이 초과되어 질의를 실패했습니다.
  • 3 - 기타 원인으로 인해 질의를 실패했습니다.

실행 타이밍 관련 열

설명

COMPILE_TIME_SEC

질의 컴파일에 필요한 시간(초)을 포함합니다. COMPILE_TIME_SEC에 대한 수가 TOTAL_TIME_SEC에 포함됩니다.

END_DT

논리적 질의가 완료된 날짜를 나타냅니다.

END_HOUR_MIN

논리적 질의가 완료된 시와 분을 나타냅니다.

END_TS

논리적 질의가 완료된 날짜와 시간을 나타냅니다. 시작 및 종료 시간기록에는 리소스가 사용 가능한 상태로 바뀔 때까지 기다리면서 질의가 소비한 모든 시간도 반영됩니다. 질의를 제출한 사용자가 질의 완료 전 페이지에서 나가는 경우 최종 인출이 발생하지 않으며 시간 초과 값 3600이 기록됩니다. 단, 사용자가 시간 초과 전 페이지로 돌아오는 경우 인출이 완료되며 완료된 시간이 end_ts 시간으로 기록됩니다.

START_DT

논리적 질의가 제출된 날짜를 나타냅니다.

START_HOUR_MIN

논리적 질의가 제출된 시와 분을 나타냅니다.

START_TS

논리적 질의가 제출된 날짜와 시간을 나타냅니다.

TOTAL_TIME_SEC

클라이언트가 분석에 대한 응답을 기다리는 동안 시스템이 질의 작업에 소비한 시간(초)을 나타냅니다.TOTAL_TIME_SECCOMPILE_TIME_SEC에 대한 시간을 포함합니다.

RESP_TIME_SEC 질의 응답에 걸린 시간을 나타냅니다. 데이터 유형은 Number(10)입니다.

실행 세부정보 관련 열

설명

CUM_DB_TIME_SEC

데이터베이스로 전송된 모든 질의의 누적 시간을 포함합니다. 질의는 병렬로 실행되므로 누적 질의 시간이 데이터베이스에 접속된 총 시간보다 크거나 같습니다. 예를 들어, 논리적 요청이 데이터베이스로 전송되는 네 개의 물리적 SQL 문을 생성하고 질의 중 세 개에 대한 질의 시간이 10초이며 나머지 한 개에 대한 질의 시간이 15초라고 가정하면, 질의가 병렬로 실행되므로 CUM_DB_TIME_SEC로 45초가 표시됩니다.

CUM_NUM_DB_ROW

백엔드 데이터베이스가 반환한 총 행 수를 포함합니다.

NUM_DB_QUERY

논리적 질의 요청을 충족시키기 위해 백엔드 데이터베이스로 제출된 질의 수를 나타냅니다. 성공한 질의의 경우(SuccessFlag = 0) 이 수는 1 이상입니다.

ROW_COUNT

질의 클라이언트로 반환된 행 수를 나타냅니다. 질의에서 많은 양의 데이터가 반환되는 경우 사용자가 모든 데이터를 표시할 때까지는 이 열이 채워지지 않습니다.

TOTAL_TEMP_KB 질의에 대해 수신된 총 KB를 지정합니다. 데이터 유형은 Number(10)입니다.

캐시 관련 열

설명

CACHE_IND_FLG

질의에 대한 캐시 적중을 나타내려면 Y를, 캐시 실패를 나타내려면 N을 지정합니다. 기본값은 N입니다.

NUM_CACHE_HITS

질의에 대해 캐시 결과가 반환된 횟수를 나타냅니다. NUM_CACHE_HITS는 32비트 정수(또는 10자리 정수)입니다. 기본값은 Null입니다.

NUM_CACHE_INSERTED

질의가 캐시 항목을 생성한 횟수를 나타냅니다. 기본값은 Null입니다. NUM_CACHE_INSERTED는 32비트 정수(또는 10자리 정수)입니다.

사용 추적 물리적 질의 로깅 테이블

다음 표에서는 물리적 질의를 추적하는 데이터베이스 테이블에 대해 설명합니다. 이 데이터베이스 테이블은 논리적 질의 로깅 테이블에 저장된 논리적 질의의 물리적 SQL 정보를 기록합니다. 물리적 질의 테이블은 논리적 질의 테이블과 외래 키 관계를 가집니다.

사용자, 세션 및 ID 관련 열

설명

ID

고유한 행 식별자를 지정합니다.

LOGICAL_QUERY_ID

논리적 질의 로깅 표의 논리적 질의를 참조하십시오. 데이터 유형은 Varchar2(50)입니다.

HASH_ID 논리적 질의에 대한 HASH 값을 나타냅니다. 데이터 유형은 Varchar2(128)입니다.
PHYSICAL_HASH_ID 물리적 질의에 대한 HASH 값을 나타냅니다. 데이터 유형은 Varchar2(128)입니다.

질의 세부정보 관련 열

설명

QUERY_BLOB

잘리지 않은 전체 물리적 SQL 문을 포함합니다. QUERY_BLOB 열은 유형이 long인 문자열입니다.

QUERY_TEXT

질의에 대해 제출된 SQL 문을 포함합니다. 데이터 유형은 Varchar(1024)입니다.

실행 타이밍 관련 열

설명

END_DT

물리적 질의가 완료된 날짜를 나타냅니다.

END_HOUR_MIN

물리적 질의가 완료된 시와 분을 나타냅니다.

END_TS

물리적 질의가 완료된 날짜와 시간을 나타냅니다. 시작 및 종료 시간기록에는 리소스가 사용 가능한 상태로 바뀔 때까지 기다리면서 질의가 소비한 모든 시간도 반영됩니다.

TIME_SEC

물리적 질의 실행 시간을 나타냅니다.

START_DT

물리적 질의가 제출된 날짜를 나타냅니다.

START_HOUR_MIN

물리적 질의가 제출된 시와 분을 나타냅니다.

START_TS

물리적 질의가 제출된 날짜와 시간을 나타냅니다.

실행 세부정보 관련 열

설명

ROW_COUNT

질의 클라이언트로 반환된 행 수를 포함합니다.

사용 추적 초기화 블록 테이블

다음 표에서는 초기화 블록에 대한 정보를 추적하는 데이터베이스 테이블에 대해 설명합니다.

주:

현재 초기화 블록 사용량 추적 테이블에는 세션 초기화 블록만 포함되며 의미 모델 초기화 블록이 포함되지 않습니다.

사용자, 세션 및 ID 관련 열

설명
USER_NAME 초기화 블록을 실행한 사용자의 이름입니다. 데이터 유형은 Varchar2(128)입니다.
TENANT_ID 초기화 블록을 실행한 사용자의 테넌트 이름입니다. 데이터 유형은 Varchar2(128)입니다.
SERVICE_NAME 서비스 이름입니다. 데이터 유형은 Varchar2(128)입니다.
ECID 시스템 생성 실행 컨텍스트 ID입니다. 데이터 유형은 Varchar2(1024)입니다.
SESSION_ID 세션의 ID입니다. 데이터 유형은 Number(10)입니다.

질의 세부정보 관련 열

설명
REPOSITORY_NAME 질의가 액세스하는 의미 모델의 이름입니다. 데이터 유형은 Varchar2(128)입니다.
BLOCK_NAME 실행된 초기화 블록의 이름입니다. 데이터 유형은 Varchar2(128)입니다.

실행 타이밍 관련 열

설명
START_TS 초기화 블록이 시작된 날짜 및 시간입니다.
END_TS 초기화 블록이 완료된 날짜 및 시간입니다. 시작 및 종료 시간기록에는 리소스가 사용 가능한 상태로 바뀔 때까지 기다리면서 질의가 소비한 모든 시간도 반영됩니다.
DURATION 초기화 블록 실행에 걸린 시간입니다. 데이터 유형은 Number(13,3)입니다.

실행 세부정보 관련 열

설명
NOTES 초기화 블록 및 실행에 대한 메모입니다. 데이터 유형은 Varchar2(1024)입니다.

사용을 추적하기 위한 일반적인 워크플로우

Oracle Analytics Cloud에 대한 사용자 레벨 질의를 추적하기 위한 작업은 다음과 같습니다.

작업 설명 추가 정보

사용 추적 데이터를 저장할 위치 결정

사용 추적에 사용할 수 있는 데이터베이스 유형을 이해합니다.

사용 추적 데이터베이스 정보

사용 추적 데이터베이스에 대한 접속 설정

사용 추적 정보를 저장할 데이터베이스에 대한 데이터 접속(또는 콘솔 접속)을 생성합니다.

사용 추적을 위한 필요 조건

사용 추적 데이터베이스 지정

의미 모델에서 사용 추적 데이터베이스를 정의합니다.

사용 추적 데이터베이스 지정

사용 추적 매개변수 지정

시스템에 대한 사용 추적을 사용으로 설정한 다음, 사용 추적 데이터베이스에 대한 접속 세부정보 및 테이블 이름을 지정합니다.

사용 추적 매개변수 설정

사용 추적 데이터 분석

사용 추적 데이터에서 사용 보고서를 생성합니다.

사용 추적 데이터 분석

사용 추적 데이터베이스 지정

시스템에서 보고서, 대시보드 및 데이터 시각화 워크북의 사용을 추적하려면 의미 모델에서 사용 추적 데이터를 저장할 데이터베이스를 지정해야 합니다.

지정한 데이터베이스에는 적어도 하나의 스키마가 정의되어야 합니다. 시스템은 데이터베이스 접속 세부정보에 지정한 사용자 이름과 일치하는 이름을 가진 스키마에 사용 추적 테이블을 생성합니다. 예를 들어, 사용 추적 데이터베이스의 스키마 이름이 “UT_Schema”인 경우 접속의 사용자 이름 필드에 "UT_Schema"를 지정해야 합니다. 사용 추적 테이블은 “UT_Schema”라는 스키마에 생성됩니다.

의미 모델의 물리적 층에서 데이터베이스 및 접속 풀 세부정보를 구성해야 합니다. 의미 모델러 또는 모델 관리 툴을 사용하여 사용 추적 데이터베이스를 구성합니다.

사용 추적 데이터베이스로 Oracle Autonomous Data Warehouse를 사용하려면 사용 추적 데이터베이스를 지정하기 전에 몇 가지 추가 Oracle Autonomous Data Warehouse 관련 작업을 완료해야 합니다. 사용 추적을 위한 필요 조건을(를) 참조하십시오.

의미 모델러를 사용하여 사용 추적 데이터베이스 지정

현재 의미 모델러를 사용하여 의미 모델을 개발하는 경우 의미 모델러를 사용하여 사용 추적 데이터베이스를 구성합니다.

  1. 아직 수행하지 않은 경우 시스템 접속 옵션이 선택된 상태로 사용 추적 데이터베이스에 대한 데이터 접속을 생성합니다.
    데이터베이스 유형은 Oracle Database 또는 Oracle Autonomous Data Warehouse여야 하고 데이터베이스 접속에 사용된 사용자 이름은 사용자 추적 테이블이 저장될 스키마 이름과 일치해야 합니다. 사용 추적을 위한 필요 조건을(를) 참조하십시오.
  2. 홈 페이지에서 네비게이터를 누른 다음 의미 모델을 누릅니다. [의미 모델] 페이지에서 의미 모델을 눌러 엽니다.
  3. 사용 추적 데이터베이스에 대한 데이터베이스 객체를 생성합니다.
    1. 물리적 층을 누릅니다.
    2. [물리적 층] 창에서 생성을 누른 다음 데이터베이스 생성을 누릅니다.
    3. 이름에 의미 모델의 데이터베이스에 대한 이름(예: UsageTracking)을 입력하고 확인을 누릅니다.
  4. 사용 추적 데이터베이스에 접속하기 위한 접속 풀을 추가합니다.
    1. 데이터베이스 탭에서 접속 풀을 누릅니다.
    2. 소스 추가를 누릅니다.
    3. 이름 필드를 두 번 누르고 접속 풀의 이름을 입력합니다. 예를 들어, UTConnectionPool입니다.
    4. 접속 필드를 두 번 누르고 목록에서 사용할 데이터 접속을 선택합니다. 예를 들어 MyUTDatabase입니다.

      주:

      • 시스템 접속 - 의미 모델은 시스템 접속 옵션이 선택된 상태의 데이터 접속만 사용할 수 있습니다. 의미 모델에 대한 접속 정보을(를) 참조하십시오.

      • 사용자 이름비밀번호 - 데이터 접속에 지정된 사용자 이름은 사용 추적에 사용하려는 데이터베이스의 스키마 이름과 일치해야 합니다. 예를 들어, 사용할 스키마 이름이 UT_Schema인 경우 사용자 이름은 UT_Schema여야 합니다. 사용 추적을 위한 필요 조건을(를) 참조하십시오.

    5. 세부정보 열기를 누릅니다. [접속 풀] 창에서 전체 테이블 이름 필요 체크박스가 선택되지 않았는지 확인합니다.
  5. 변경사항을 검증합니다. 의미 모델을 배치하기 전에 고급 일관성 검사 실행을(를) 참조하십시오.
  6. 변경사항을 저장합니다.

모델 관리 툴을 사용하여 사용 추적 데이터베이스 지정

현재 모델 관리 툴을 사용하여 의미 모델을 개발하는 경우 모델 관리 툴을 사용하여 사용 추적 데이터베이스를 구성합니다.

기존 데이터베이스 또는 접속 풀에서 사용을 추적하려는 경우 의미 모델을 업데이트할 필요가 없습니다. 이러한 단계를 건너뛸 수 있습니다. 기존 데이터베이스, 접속 풀, 테이블을 사용 추적 시스템 구성의 일부로 사용할 수 있습니다. 사용 추적은 기존 테이블을 삭제하지 않으며 테이블 스키마가 이전 테이블과 새 테이블 사이에 일치하는 경우 같은 이름으로 새 테이블을 생성합니다.
  1. 모델 관리 툴을 통해 클라우드에서 의미 모델을 엽니다.
    파일 메뉴에서 열기, 클라우드에서를 차례로 선택하고 인스턴스에 대한 접속 정보를 입력합니다.
  2. 사용 추적 데이터베이스를 지정합니다.
    1. 의미 모델의 물리적 층에서 마우스 오른쪽 단추를 누르고 새 데이터베이스를 선택합니다.
    2. [데이터베이스] 대화상자에서 의미 모델의 데이터베이스에 대한 이름(예: SQLDB_UsageTracking)을 제공하고 데이터베이스 유형(예: Oracle 12c)을 지정한 후 확인을 누릅니다.
    3. 새로 생성된 데이터베이스를 마우스 오른쪽 단추로 누르고 새 객체를 선택한 다음 접속 풀을 선택합니다.
    4. [접속 풀] 대화상자에서 접속 풀 세부정보를 입력하고 값을 지정합니다.
      • 호출 인터페이스: 기본값인 OCI(Oracle Call Interface)를 선택합니다.
      • 전체 테이블 이름 필요: 이 체크박스가 선택되지 않도록 합니다.
      • 데이터 소스 이름**: 이 접속 풀이 접속하고 물리적 질의를 전송할 데이터 소스를 지정합니다. (DESCRIPTION =(ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = <DB Host>)(PORT = <DB port>))(CONNECT_DATA =(SERVER = DEDICATED)(SERVICE_NAME = <Servicename>)))을 예로 들 수 있습니다.
      • 사용자 이름 및 비밀번호: 사용 추적 데이터베이스에서 사용할 수 있는 스키마 이름과 일치하는 사용자 이름을 입력합니다.

      **데이터 소스 이름을 제공하는 대신, 접속 풀 대화상자에서 기존 데이터베이스 접속을 “이름으로” 참조할 수 있습니다.

      • 데이터 접속 - 데이터 탭을 통해 정의된 데이터베이스의 접속 세부정보를 사용 추적 데이터베이스로 사용하려면 데이터 접속 사용을 선택하고 접속의 객체 ID를 입력합니다. 데이터 소스 이름 필드에 접속 세부정보를 수동으로 입력할 필요가 없습니다. 시스템 접속 옵션이 선택된 상태로 사용할 데이터 접속이 생성되었는지 확인합니다. 데이터 접속을 사용하여 데이터 소스에 접속을(를) 참조하십시오.
      • 콘솔 접속 - 모델 관리 툴을 사용하는 경우 콘솔을 사용하여 의미 모델에 대한 데이터베이스 접속을 정의할 수 있습니다. 콘솔을 통해 정의한 데이터베이스의 접속 세부정보를 사용 추적 데이터베이스로 사용하려면 콘솔 접속 사용 체크박스를 선택하고 접속 이름 필드에 데이터베이스 접속의 이름을 입력합니다. 콘솔 접속을 사용하여 데이터 소스에 접속을(를) 참조하십시오.

      예를 들어, 다음과 같습니다.

      GUID-1A533EBC-8DC0-46F0-82AE-2A9251BBA01E-default.gif에 대한 설명이 이어집니다.
      .gif''
  3. 도구, 일관성 검사기 표시, 모든 객체 확인을 차례로 눌러 변경사항을 검증합니다.
  4. 옵션: 파일, 저장을 차례로 눌러 로컬에서 변경사항을 저장합니다.
  5. 파일, 클라우드, 게시를 차례로 눌러 편집한 의미 모델 .rpd 파일을 업로드합니다.

사용 추적 매개변수 설정

사용 정보 기록을 시작하려면 사용할 데이터베이스에 대한 접속 세부정보 및 사용 추적에 사용된 데이터베이스 테이블의 이름을 지정해야 합니다. 해당 매개변수는 콘솔(시스템 설정 페이지)을 통해 설정합니다.

  1. 서비스에 사인인합니다.
  2. 콘솔을 누릅니다.
  3. 시스템 설정을 누릅니다.
  4. 사용 추적을 누릅니다.
  5. 시스템에 대한 사용 추적을 사용으로 설정합니다. 사용 추적 사용 스위치가 켜져 있는지 확인합니다.
  6. 다음 속성을 설정합니다.
    • 사용 추적 접속 풀

      사용 추적 데이터베이스에 대해 생성한 <database name>.<connection pool name> 형식의 접속 풀의 이름입니다. UsageTracking.UTConnectionPool을 예로 들 수 있습니다.

    • 사용 추적 초기화 블록 테이블

      초기화에 대한 정보 저장에 사용할 <database name>.<catalog name>.<schema name>.<table name> 또는 <database name>.<schema name>.<table name> 형식의 데이터베이스 테이블 이름입니다. 예를 들어, UsageTracking.UT_Schema.InitBlockInfo입니다.

    • 사용 추적 물리적 질의 로깅 테이블

      물리적 질의 세부정보 저장에 사용할 <database name>.<catalog name>.<schema name>.<table name> 또는 <database name>.<schema name>.<table name> 형식의 데이터베이스 테이블 이름입니다. 예를 들어, UsageTracking.UT_Schema.PhysicalQueries입니다.

    • 사용 추적 논리적 질의 로깅 테이블

      논리적 질의 세부정보 저장에 사용할 <database name>.<catalog name>.<schema name>.<table name> 또는 <database name>.<schema name>.<table name> 형식의 데이터베이스 테이블 이름입니다. 예를 들어, UsageTracking.UT_Schema.LogicalQueries입니다.

    • 사용 추적 최대 행

      사용 추적 테이블의 최대 행 수입니다. 최소값은 1이고 최대값은 100,000입니다. 0은 제한 없음을 의미합니다. 행 수가 최대 행 수를 초과하면 사용량 추적 프로세스가 가장 오래된 시간기록을 기준으로 초과 행을 삭제합니다.

  7. 적용을 누릅니다.

Oracle Analytics가 사용 추적 테이블을 생성하고 사용자 질의 기록을 시작합니다.

사용 추적 데이터 분석

사용자 질의를 이해하고 적절한 조치를 취할 수 있도록 사용 보고서를 생성합니다.

데이터 집합을 생성하여 사용 추적 데이터 분석

사용자 질의를 이해할 수 있도록 물리적 및 논리적 질의 로깅 테이블의 데이터로 데이터 집합을 생성하여 사용 보고서를 생성합니다.

  1. [홈] 페이지에서 페이지 메뉴를 누르고 클래식 홈 열기를 선택합니다. 분석을 생성하여 실행합니다.
    시스템이 사용 추적 데이터베이스의 사용 추적 테이블에 질의를 채웁니다.
  2. 홈 페이지에서 생성을 누른 다음 데이터 집합을 누릅니다.
  3. [데이터 집합 생성]에서 사용 추적 데이터베이스에 대한 접속을 누르고 [시스템 설정]에서 물리적 질의 및 논리적 질의 로깅 테이블 이름에 지정된 스키마를 선택합니다. 물리적 질의 및 논리적 질의 로깅 테이블 이름에 대해 <database name>.<schema name>.<table name>에 제공된 스키마 이름을 예로 들 수 있습니다.
    이는 사용 추적을 설정하기 위해 생성한 데이터베이스 접속입니다. 사용 추적을 위한 필요 조건을(를) 참조하십시오.
  4. [데이터 집합 추가]에서 사용 추적 물리적 질의 로깅 테이블을 검색하고 열을 모두 추가한 다음 데이터 집합의 이름(예: Physical Queries)을 지정하고 추가를 누릅니다. 마찬가지로 사용 추적 논리적 질의 로깅 테이블을 검색하고 열을 모두 추가한 다음 데이터 집합의 이름(예: Logical Queries)을 지정하고 추가를 누릅니다.
  5. 데이터 집합 결과 페이지에서 워크북 생성을 누릅니다. 워크북에 모든 데이터 집합(예: Physical Queries 및 Logical Queries 데이터 집합)을 추가합니다. 워크북의 이름(예: Usage Tracking)을 지정합니다.
  6. 워크북의 [준비] 탭에서 데이터 다이어그램을 누르고 열(예: ID 열)을 사용하여 데이터 집합 간에 조인을 생성합니다.
  7. [시각화]에서 데이터를 끌어와서 요구사항에 맞는 시각화를 생성합니다.
    "사용 추적 테이블 이해"의 사용 추적 테이블 설명을 참조하여 적절한 열을 선택합니다. 예를 들어, 질의 수에 따라 걸리는 시간을 표시할 시각화를 생성할 수 있습니다.

의미 모델에서 주제 영역을 사용하여 사용 추적 데이터 분석

사용자 질의를 파악하기 위해 의미 모델의 주제 영역을 사용하여 사용 보고서를 생성합니다.

물리적 데이터와 메타데이터가 동기화되도록 메타데이터를 임포트해야 합니다. 스키마 불일치 문제를 방지하기 위해 사용 추적 테이블에 새 열을 추가하여 사용자정의하지 않아야 합니다.
  1. [홈] 페이지에서 페이지 메뉴를 누르고 클래식 홈 열기를 선택합니다. 분석을 생성하여 실행합니다.
    시스템이 사용 추적 데이터베이스의 사용 추적 테이블에 질의를 채웁니다.
  2. 질의 결과로 사용 추적 테이블이 업데이트된 의미 모델을 임포트합니다. 의미 모델을 생성하기 위해 배치된 모델 임포트을(를) 참조하십시오.
  3. 홈 페이지에서 데이터를 누른 후 데이터 집합에서 워크북을 생성하기 위해 사용 추적 테이블에 해당하는 주제 영역을 선택합니다.
  4. [새 워크북] 페이지의 [시각화]에서 데이터를 끌어와서 요구사항에 맞는 시각화를 생성합니다.
    "사용 추적 테이블 이해"의 사용 추적 테이블 설명을 참조하여 적절한 열을 선택합니다. 예를 들어, 질의 수에 따라 걸리는 시간을 표시할 시각화를 생성할 수 있습니다.