반응형

1. SQLPLUS 원격 DB Export(exp) 하기

https://m.blog.naver.com/PostView.naver?isHttpsRedirect=true&blogId=whily312&logNo=100051197693



2. 심화 학습 1 <Clob data export /import 수행>

https://m.blog.naver.com/PostView.naver?isHttpsRedirect=true&blogId=sanai0419&logNo=90133733714


3. DBLINK시 LOB CLOB 데이터 이관 방법

https://m.blog.naver.com/PostView.naver?isHttpsRedirect=true&blogId=javasniper&logNo=130115803500

 

반응형
반응형

/************************
DB Lock
************************/

select a.sid, a.serial#
from v$session a, v$lock b, dba_objects c
where a.sid=b.sid and
b.id1=c.object_id and
b.type='TM' and
c.object_name='EMP';

alter system kill session '1903,692' immediate;

SELECT * FROM V$SESSION WHERE SID IN ('2821','7057');

--쿼리 내용
select sql_fulltext from v$sql where sql_id = '7cx84gahwk9sy';
select * from v$sql where sql_id = '7cx84gahwk9sy';


select p.spid, SID, s.SERIAL#, s.sql_id, s.USERNAME,COMMAND,LAST_CALL_ET AS SEC,
'alter system kill session '''
||SID||','||s.SERIAL#||''' immediate;' as tmp
FROM v$session s , v$process p
WHERE s.paddr=p.addr
--AND STATUS='ACTIVE'
AND STATUS='INACTIVE'
AND s.USERNAME IS NOT NULL
AND s.USERNAME != 'SYSTEM'
AND LAST_CALL_ET > 3000
order by sec desc;

***************
*락쿼리 조회
***************

SELECT DISTINCT T1.SESSION_ID
, T2.SERIAL#
, T4.OBJECT_NAME
, T2.MACHINE
, T2.TERMINAL
, T2.PROGRAM
, T3.ADDRESS
, T3.PIECE
, T3.SQL_TEXT
FROM V$LOCKED_OBJECT T1
, V$SESSION T2
, V$SQLTEXT T3
, DBA_OBJECTS T4
WHERE 1=1
AND T1.SESSION_ID = T2.SID
AND T1.OBJECT_ID = T4.OBJECT_ID
AND T2.SQL_ADDRESS = T3.ADDRESS
ORDER BY T3.ADDRESS, T3.PIECE
;

 

 

 

반응형
반응형

1. DB 용량확인(MEGA)

/************************
DB 용량확인(MEGA)
************************/
select f.tname "TableSpace", round(sum(d.bytes)/1024/1024, 0) "Total(M)",round((sum(d.bytes) - sum(f.bytes))/1024/1024, 0) "UsedSpace(M)",
round((sum(d.bytes) - sum(f.bytes))/sum(d.bytes)*100, 0) "Used(%)", round(sum(f.bytes)/1024/1024, 0) "FreeSpace(M)"
from
(select sum(bytes) bytes,tablespace_name tname from dba_free_space group by tablespace_name) f,
(select sum(bytes) bytes,tablespace_name tname from dba_data_files group by tablespace_name) d
where f.tname = d.tname group by f.tname order by f.tname;

 

2. DB 용량확인(GIGA)

/************************
DB 용량확인(GIGA)
************************/
select f.tname "TableSpace", round(sum(d.bytes)/1024/1024/1024, 0) "Total(G)",round((sum(d.bytes) - sum(f.bytes))/1024/1024/1024, 0) "UsedSpace(G)",
round((sum(d.bytes) - sum(f.bytes))/sum(d.bytes)*100, 0) "Used(%)", round(sum(f.bytes)/1024/1024/1024, 0) "FreeSpace(G)" from
(select sum(bytes) bytes,tablespace_name tname from dba_free_space group by tablespace_name) f,
(select sum(bytes) bytes,tablespace_name tname from dba_data_files group by tablespace_name) d
where f.tname = d.tname group by f.tname order by f.tname;

반응형
반응형

1. SGA, PGA 설정 Parameter 확인

sqlplus / as sysdba

show parameter sga

show parameter pga

2. 아래의 명령어를 통해 시간대별 PGA, SGA 사용량 확인이 가능합니다.

select sn.INSTANCE_NUMBER, sga.allo sga, pga.allo pga,(sga.allo+pga.allo) tot,trunc(SN.END_INTERVAL_TIME,'mi') time
from
(select snap_id,INSTANCE_NUMBER,round(sum(bytes)/1024/1024/1024,3) allo
from DBA_HIST_SGASTAT
group by snap_id,INSTANCE_NUMBER) sga
,(select snap_id,INSTANCE_NUMBER,round(sum(value)/1024/1024/1024,3) allo
from DBA_HIST_PGASTAT where name = 'total PGA allocated'
group by snap_id,INSTANCE_NUMBER) pga
, dba_hist_snapshot sn
where sn.snap_id=sga.snap_id
and sn.INSTANCE_NUMBER=sga.INSTANCE_NUMBER
and sn.snap_id=pga.snap_id
and sn.INSTANCE_NUMBER=pga.INSTANCE_NUMBER
order by sn.snap_id desc, sn.INSTANCE_NUMBER;

show parameter sga

3. 시간변 SGA와 PGA 사용량 확인 후 사이즈를 키울지, 아니면 재분배할 지 고민하여 조정하면 됩니다.

반응형
반응형

*도서관 자료
(시작하세요!) 하둡 프로그래밍 : 빅데이터 분석을 위한 하둡 기초부터 YARN까지
HBase 완벽 가이드
하둡 애플리케이션 아키텍처 하둡 에코시스템을 활용한 빅데이터 처리


*Hadoop 관련 서적
하둡 완벽 가이드 (데이터의 숨겨진 힘을 끌어내는 최고의 클라우드 컴퓨팅 기술)
하둡과 스파크를 활용한 실용 데이터 과학 대규모 데이터 분석을 위한 효율적 설계와 구축 가이드
실전 하둡 운용 가이드 대규모 하둡 클러스터 관리를 위한 필수 노하우

엔터프라이즈 데이터 플랫폼 구축 - 데이터 엔지니어, 시스템 관리자를 위한 온프레미스 하둡부터 클라우드까지 빅데이터 플랫폼의 모든 것

*PostgreSQL
PostgreSQL 9.6 성능 이야기
PostgreSQL 9.6 성능 이야기 성능관리 전문가를 꿈꾸는 분들을 위한
PostgreSQL 9.4 공식 가이드 Vol.1 서버 관리
PostgreSQL 9.4 공식 가이드 Vol.2 SQL 언어
PostgreSQL 성능 최적화 (PosrgreSQL 시스템의 속도를 높이고 일반적인 속도 저하 요인을 방지하는 방법)

 

반응형
반응형
반응형
반응형

SELECT SQL_ID FROM V$SQL WHERE INSTR(SQL_FULLTEXT, 'FU_GET_RATE') > 0;

SELECT * FROM V$SESSION WHERE SQL_ID IN (SELECT SQL_ID FROM V$SQL WHERE INSTR(SQL_FULLTEXT, 'FU_GET_RATE') > 0);

ALTER SYSTEM KILL SESSION '100,200' IMMEDIATE;

 

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

1. 인스턴스(RAC경우), sid 추출

SQL> select inst_id, sid, owner, object, type from gv$access where object= 'PKG_EMP_STATS' ;

2. 해당 세션 확인
select sid, serial#, username, status
     , 'alter system kill session ''' || S.sid || ',' || S.serial# ||',@'||S.inst_id ||'''; ' as ask_se
 from gv$session S
where inst_id = '1'
  and sid = '2632' ;

3. 해당 세션 kill
alter system kill session '2632,23669,@1';

4. 세션 상태 확인
select sid, serial#, username, status
     , 'alter system kill session ''' || S.sid || ',' || S.serial# ||',@'||S.inst_id ||'''; ' as ask_se
 from gv$session S
where inst_id = '1'
  and sid = '2632' ;

5. Rollback 트랜젝션 확인

select S.inst_id, S.sid, T.status
  from gv$session S
     , gv$transaction T
where S.taddr = T.addr 
  and S.sid = '2632' ;

 

 

반응형
반응형

도서명:데이터 모델 리소스 북 vol.1(Revised Edition)
도서명:데이터 모델 리소스 북 Vol.3

https://cafe.naver.com/onlydap/7833

반응형

'개발 및 관리 > Oracle 9i, 10g, 11g, 12c, 19c' 카테고리의 다른 글

Oracle ASM 관련 URL  (0) 2019.11.19
오라클 SQL SESSION KILL  (0) 2019.10.24
DBA의 역할 다변화  (0) 2019.09.15
오라클성능고도화 원리와 해법2 및 기타  (0) 2018.04.04
오라클 OPEN 순서  (0) 2018.04.04
반응형

요즘 DBA에 일이 몰리고 있다.신기술도 배워야한다.
전체 속에서 패턴을 찾고 기계학습에 쓰려면 하둡에,소셜미디어 같은 문서는 NoSQL에 담는 식으로 데이터를 분할 저장할 수 있는 기술에
성숙했다고 한다.
필자의 회사에서도 Oracle BDA, KT NEXR NDAP 등을 사용하고 있다.

'빅데이터 플랫폼 신기술 + 데이터아키텍트'등의 역할을 DBA에 추가적으로 원하고 있는 것 같다.
하둡, NoSQL, 스파크, MapReduced, MySQL 등을 데이터 특성에 맞게 취사선택할 정도로 스킬셋을 확보해야 할 듯 하다.

기존의 ORACLE, MS-SQL DBA에 역할에 추가적인 Needs가 추가되는 것이 요즘 추세인 듯 하다.

한 마디로, 배우고 할 일이 많아진다는 것을 의미하는 것 같다.

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

NoSQL이나 하둡과 같은 비관계형 데이터 관리 기술의 향후 성장과 관련, DBA가 이에 대한 플랫폼까지 담당하게 될 것으로 예측됐다. 하둡 또는 NoSQL을 운영하는 응답자 중 약 3분의 2가 이러한 기술을 관리하고 있다고 답했으며, 하둡과 NoSQL을 모두 도입한 기업 중 DBA가 비관계형 기술을 관리하는 업무 시간은 전체 시간의 72%에 달했다.

https://www.zdnet.co.kr/view/?no=20180814122734
http://www.digitaltoday.co.kr/news/articleView.html?idxno=67836
http://www.cctvnews.co.kr/news/articleView.html?idxno=42962
https://www.oracle.com/assets/changing-role-of-dba-4255708-ko.pdf

반응형
반응형

오라클성능고도화 원리와 해법2 및 기타

오라클성능고도화 원리와 해법2 및 기타.txt

 

 

반응형