[sql] SQL 데이터베이스 성능 통계 수집을 통해 어떤 메모리 사용 문제를 파악할 수 있나요?
SQL 데이터베이스의 성능 통계 수집을 통해 메모리 사용 문제를 파악할 수 있습니다. 메모리 사용에 관한 통계 데이터는 데이터베이스 서버의 현재 상태를 이해하고 성능 개선을 위한 기준을 마련하는 데 도움이 됩니다. 다음은 몇 가지 주요한 통계 정보와 해당 정보를 통해 파악할 수 있는 메모리 사용 문제에 대한 정보입니다.
1. 버퍼 캐시 히트 비율
버퍼 캐시 히트 비율은 데이터베이스에서 요청된 데이터를 찾기 위해 디스크에서 읽지 않고 메모리에서 찾은 비율을 나타냅니다. 높은 버퍼 캐시 히트 비율은 메모리에서의 데이터 접근을 빈번하게 하고 있음을 의미합니다. 만약 버퍼 캐시 히트 비율이 낮다면 메모리 부족 문제가 의심됩니다.
2. 페이지 폴트 비율
페이지 폴트 비율은 메모리에서 찾으려했지만 디스크에서 찾은 데이터 비율을 나타냅니다. 높은 페이지 폴트 비율은 메모리 부족 문제를 나타냅니다.
3. 메모리 사용량
일반적으로 데이터베이스 메모리 사용량이 너무 높은 경우 메모리 부족으로 인한 성능 저하 문제를 나타낼 수 있습니다.
4. 쿼리 실행 계획
쿼리 실행 계획을 통해 메모리 사용을 최적화할 수 있습니다. 쿼리 실행 계획을 통해 메모리 집중적인 작업이 어떻게 이루어지는지 파악할 수 있습니다.
이러한 통계 수집을 통해 메모리 사용 문제를 파악하여 성능 개선을 위한 적절한 조치를 취할 수 있습니다.
이상으로 SQL 데이터베이스 성능 통계 수집을 통해 메모리 사용 문제를 파악하는 방법에 대해 알아보았습니다.