[ORACLE] ALL_CLUSTERS 뷰 완전 분석 - 클러스터 구조의 이해

 

[Oracle] ALL_CLUSTERS

 

1. ALL_CLUSTERS란 무엇인가?

ALL_CLUSTERS는 Oracle 데이터베이스에서 사용자가 접근 가능한 클러스터의 정보를 제공하는 데이터 딕셔너리 뷰입니다. 클러스터는 물리적으로 서로 관련된 여러 테이블의 데이터를 하나의 저장 단위로 묶어 저장함으로써, I/O 효율을 높이고 성능을 향상시키는 Oracle의 고급 기능 중 하나입니다. 이 뷰를 통해 사용자는 자신이 접근 가능한 클러스터의 이름, 저장 구조, 키 필드 등의 정보를 확인할 수 있습니다.

2. 클러스터의 개념과 필요성

클러스터(Cluster)는 공통된 컬럼 값을 기준으로 여러 테이블의 데이터를 물리적으로 인접하게 저장함으로써 조인 성능을 개선하는 구조입니다. 특히, 다대일 관계의 테이블이 자주 조인되는 경우 클러스터 구조를 사용하면 물리적인 디스크 접근을 줄여 성능을 획기적으로 개선할 수 있습니다.

3. ALL_CLUSTERS 뷰의 주요 컬럼

다음은 ALL_CLUSTERS 뷰에서 제공하는 주요 컬럼과 그 의미입니다.

컬럼명	설명
CLUSTER_NAME	클러스터의 이름
TABLESPACE_NAME	클러스터가 저장된 테이블스페이스
CLUSTER_TYPE	INDEX 또는 HASH 등 클러스터 유형
HASH_KEY_COLUMNS	해시 클러스터인 경우 키 컬럼 수
SIZE	해시 클러스터 블록 크기 (해시 클러스터인 경우)
FUNCTION	사용된 해시 함수

4. 활용 예제: 클러스터 정보 조회

다음 SQL 구문을 사용하여 클러스터 정보를 확인할 수 있습니다:

SELECT 
    cluster_name,
    tablespace_name,
    cluster_type,
    hash_key_columns,
    size,
    function
FROM 
    all_clusters;
            

위 결과를 통해 클러스터의 저장 구조 및 성능 개선 여부를 파악하고, 적절한 튜닝을 할 수 있습니다.

5. HASH 클러스터 vs INDEX 클러스터 비교

오라클 클러스터의 유형 중 대표적인 두 가지 방식은 해시 클러스터와 인덱스 클러스터입니다. 아래 표는 두 방식의 비교입니다:

구분	HASH 클러스터	INDEX 클러스터
저장 방식	해시 함수를 이용해 직접 데이터 위치 결정	인덱스를 통해 데이터 블록 위치 탐색
장점	고정된 키 검색 성능 우수	범위 검색, 복잡한 조건에 적합
단점	범위 검색 성능 낮음	인덱스 유지 비용 발생
적합한 경우	정적이고 키 기반 접근이 많은 경우	복합 조건 검색, 다양한 쿼리 패턴

6. ALL_CLUSTERS 뷰의 실무 활용 사례

• 성능 분석: 클러스터화된 테이블 구조를 분석하여 쿼리 성능 이슈를 파악
• DB 마이그레이션: 클러스터 구조 재현 또는 구조 최적화
• 자동화 스크립트 작성: 메타데이터를 기반으로 클러스터 테이블에 대한 문서 자동 생성

7. 클러스터 사용 시 주의 사항

클러스터는 성능 향상을 위한 좋은 도구이지만, 사용 시 몇 가지 주의할 점이 있습니다. 예를 들어 자주 변경되거나 삭제되는 데이터에는 적합하지 않으며, 해시 클러스터는 키의 분포가 불균형할 경우 오히려 성능이 저하될 수 있습니다.

8. 마무리 및 결론

ALL_CLUSTERS 뷰는 Oracle 데이터베이스의 클러스터 구조를 이해하고 관리하는 데 매우 유용한 도구입니다. 특히 성능 최적화나 구조 분석이 필요한 DBA 또는 개발자에게 있어 필수적으로 활용되어야 하는 뷰라 할 수 있습니다. 클러스터 구조의 이해를 바탕으로 효과적인 데이터 모델링과 튜닝을 수행한다면, 전체적인 시스템 퍼포먼스를 한층 더 끌어올릴 수 있을 것입니다.

참고자료

• Oracle® Database Reference 21c - https://docs.oracle.com
• Tom Kyte, "Expert Oracle Database Architecture", Apress
• Ask Tom - Oracle Community asktom.oracle.com