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Oracle enq: TX - allocate ITL entry 구현

필유아사 — Fri, 12 Jun 2026 16:44:26 +0900

Step 1. 테스트용 테이블 생성

ITL 개수를 결정하는 INITRANS와 MAXTRANS를 가장 낮게 설정하고,

데이터가 여러 블록으로 쪼개지지 않도록 하나의 블록에 최대한 모아서 넣습니다.

1. 테스트 테이블 생성

-- 1. 테스트 테이블 생성 (INITRANS와 MAXTRANS를 최소값인 1과 2로 설정)
CREATE TABLE itl_test_tbl (
    id   NUMBER,
    val  VARCHAR2(100)
)
INITRANS 1
MAXTRANS 2 -- Oracle 10g 이후 버전부터 MAXTRANS 값은 내부적으로 무조건 256으로 고정
PCTFREE 0; -- 블록 내 여유 공간을 0으로 만들어 ITL이 동적으로 확장될 공간을 원천 차단

2. 동일한 데이터 블록에 행들이 들어가도록 연속으로 INSERT

INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (1, 'AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (2, 'BBBBBBBBBBBBBBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (3, 'CCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCC');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (4, 'DDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDD');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (5, 'FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (6, 'GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (7, 'HHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHH');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (8, 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (9, 'JJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJ');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (10, 'AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (11, 'AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (12, 'BBBBBBBBBBBBBBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (13, 'CCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCC');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (14, 'DDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDD');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (15, 'FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (16, 'GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (17, 'HHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHH');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (18, 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (19, 'JJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJ');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (20, 'AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (21, 'AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (22, 'BBBBBBBBBBBBBBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (23, 'CCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCC');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (24, 'DDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDD');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (25, 'FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (26, 'GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (27, 'HHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHH');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (28, 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (29, 'JJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJ');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (30, 'AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (31, 'AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (32, 'BBBBBBBBBBBBBBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (33, 'CCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCC');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (34, 'DDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDD');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (35, 'FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (36, 'GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (37, 'HHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHH');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (38, 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (39, 'JJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJ');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (40, 'AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (41, 'AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (42, 'BBBBBBBBBBBBBBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (43, 'CCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCC');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (44, 'DDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDD');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (45, 'FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (46, 'GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (47, 'HHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHH');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (48, 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (49, 'JJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJ');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (50, 'AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (51, 'AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (52, 'BBBBBBBBBBBBBBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (53, 'CCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCC');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (54, 'DDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDD');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (55, 'FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (56, 'GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (57, 'HHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHH');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (58, 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (59, 'JJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJ');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (60, 'AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (61, 'AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (62, 'BBBBBBBBBBBBBBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (63, 'CCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCC');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (64, 'DDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDD');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (65, 'FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (66, 'GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (67, 'HHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHH');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (68, 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (69, 'JJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJ');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (70, 'AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (71, 'AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (72, 'BBBBBBBBBBBBBBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (73, 'CCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCC');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (74, 'DDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDD');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (75, 'FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (76, 'GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (77, 'HHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHH');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (78, 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (79, 'JJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJ');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (80, 'AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (81, 'AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (82, 'BBBBBBBBBBBBBBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (83, 'CCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCC');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (84, 'DDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDD');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (85, 'FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (86, 'GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (87, 'HHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHH');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (88, 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (89, 'JJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJ');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (90, 'AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (91, 'AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (92, 'BBBBBBBBBBBBBBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (93, 'CCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCC');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (94, 'DDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDD');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (95, 'FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (96, 'GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (97, 'HHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHH');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (98, 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII');
INSERT INTO itl_test_tbl VALUES (99, 'JJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJ');

commit;

3. 데이터가 실제로 같은 블록에 있는지 확인
SELECT id, dbms_rowid.rowid_block_number(rowid) as block_no
FROM itl_test_tbl;
-- 같은 Block에 저장된 데이터 확인;

* 본 테스트에서는 아래와 같이 id=79 까지는 같은 block에 저장됨
        77     613313
        78     613313
        79     613313
        80     613314
        81     613314

Step 2. 동시 다발적 트랜잭션 실행 (여러개의 세션 필요)

MAXTRANS를 256로 설정되기 때문에, 이 블록을 동시에 수정할 수 있는 세션은 테스트 환경마다 상이할 수 있습니다.

⚠️ 주의: 각각 **다른 행(Row)**을 업데이트해야 합니다. 같은 행을 업데이트하면 ITL 부족이 아니라 일반적인 Row Lock(enq: TX - row lock contention)이 걸립니다.

세션 1 (Session A):

SQL

UPDATE itl_test_tbl SET val = 'WORK_A' WHERE id = 1;
-- COMMIT 하지 않고 대기 (ITL 슬롯 1개 점유)

세션 2 (Session B):

SQL

UPDATE itl_test_tbl SET val = 'WORK_B' WHERE id = 2;
-- -- COMMIT 하지 않고 대기 (ITL 슬롯 2개 점유)

세션 3 (Session C):

SQL

UPDATE itl_test_tbl SET val = 'WORK_C' WHERE id = 3;
-- -- COMMIT 하지 않고 대기 (ITL 슬롯 3개 점유)

세션 4 (Session D):
SQL

UPDATE itl_test_tbl SET val = 'WORK_C' WHERE id = 4;
-- -- COMMIT 하지 않고 대기 (ITL 슬롯 4개 점유)

본 테스트에서는 세션 5, 세션 6에서 UPDATE 수행 후 commit 하지 않고 대기

세션 7 (Session G):

UPDATE itl_test_tbl SET val = 'WORK_G' WHERE id = 7;
-- 실행하는 순간 락이 걸리며 세션이 멈춤 (대기 발생!)

==> UPDATE 가 락이 걸릴 때까지 새로운 session에서 id를 변경하면서 수행

UPDATE itl_test_tbl SET val = 'WORK_G' WHERE id = 7;

본 테스트에서는 7번째 Session 에서 Lock 이 발생함.

Step 3. 모니터링 세션에서 대기 이벤트 확인

세션이 멈춰있는 상태(본 테스트에서는 7번째 session)에서, 별도의 모니터링 창을 열어 아래 쿼리를 수행합니다.

SQL

SELECT 
    sid, 
    blocking_session, 
    event, 
    p1, p2, p3, 
    seconds_in_wait
FROM v$session 
WHERE event LIKE '%ITL%';

테스트 결과 출력

SID	BLOCKING_SESSION	EVENT	P1	P2	P3	SECONDS_IN_WAIT
389	5,863	enq: TX - allocate ITL entry	1,415,053,316	62,586,881	24,382	30

여기에서 BLOCKING_SESSION은

특징: 일반적인 Row Lock 경합과 달리 blocking_session이 명확하게 지정되지 않을 수 있습니다. 특정 세션이 나를 막은 게 아니라 "블록 자체의 방(ITL)이 꽉 차서" 못 들어가는 것이기 때문입니다.

추가로 Row lock test

본 테스트에서는 추가로 row lock test를 진행했습니다.

세션 8 (Session H):

SQL

UPDATE itl_test_tbl SET val = 'WORK_H' WHERE id = 4;
-- row lock으로 대기

아래와 같이 ITL lock과 row lock을 확인할 수 있다.

SID	BLOCKING_SESSION	EVENT	SECONDS_IN_WAIT
---------------------------------------------------------
389	5,863	enq: TX - allocate ITL entry	1,937
3,044	5,863	enq: TX - row lock contention	1,689

사용 중인 Wi-Fi의 비밀번호를 확인하는 방법

필유아사 — Wed, 24 Dec 2025 14:43:39 +0900

이미 연결되어 사용 중인 Wi-Fi의 비밀번호를 확인하는 방법은 윈도우(Windows)와 맥(Mac) 환경에 따라 다릅니다.

각 PC 환경에 맞는 방법을 따라해 보세요.

1. Windows PC에서 확인하는 방법 (가장 간단한 방법)

윈도우 설정 메뉴를 통해 현재 연결된 Wi-Fi의 암호를 바로 확인할 수 있습니다.

제어판을 엽니다. (작업표시줄 검색창에 '제어판' 입력)
네트워크 및 인터넷 > 네트워크 및 공유 센터를 클릭합니다.
'활성 네트워크 보기' 섹션에서 현재 연결된 **Wi-Fi 이름(SSID)**을 클릭합니다.
새로 뜨는 상태 창에서 무선 속성(Wireless Properties) 버튼을 누릅니다.
상단 탭 중 보안(Security) 탭을 선택합니다.
문자 표시(Show characters) 체크박스에 체크하면 '네트워크 보안 키' 항목에서 비밀번호를 확인할 수 있습니다.

2. Windows 명령 프롬프트(CMD)로 확인 (과거 접속 이력까지)

현재 연결되지 않았더라도 예전에 연결했던 모든 Wi-Fi 비밀번호를 확인할 수 있는 방법입니다.

Win + R 키를 누르고 cmd를 입력하여 실행합니다.
다음 명령어를 입력하고 엔터를 누릅니다.
```
netsh wlan show profiles
```
비밀번호를 알고 싶은 Wi-Fi 이름을 확인한 후, 아래 명령어를 입력합니다 (이름 부분에 실제 Wi-Fi 명칭 입력).

netsh wlan show profile name="와이파이이름" key=clear

결과 내용 중 보안 설정 섹션의 키 콘텐츠(Key Content) 항목 옆에 있는 것이 비밀번호입니다.

3. Mac(macOS)에서 확인하는 방법

맥은 '키체인 접근' 앱을 통해 보안 처리된 비밀번호를 관리합니다.

Command + Space를 눌러 Spotlight 검색을 켜고 **키체인 접근(Keychain Access)**을 입력해 실행합니다.
오른쪽 상단 검색창에 확인하려는 Wi-Fi 이름을 입력합니다.
목록에서 해당 항목을 더블 클릭합니다.
하단의 비밀번호 보기(Show password) 체크박스를 클릭합니다.
맥 계정 암호(로그인 암호)를 입력하면 비밀번호가 텍스트로 나타납니다.

4. 모바일 기기를 활용한 QR 코드 확인 (Windows 11)

Windows 11 사용자라면 스마트폰을 이용해 더 직관적으로 확인할 수 있습니다.

설정 > 네트워크 및 인터넷 > Wi-Fi > 공유 항목으로 들어가면 QR 코드가 생성됩니다. 스마트폰 카메라로 이를 스캔하면 비밀번호가 텍스트로 표시됩니다.

java로 oracle DB 접속 테스트

필유아사 — Thu, 4 Dec 2025 12:10:22 +0900

1. 전제 조건

JDK (Java Development Kit) 설치: 자바 코드를 컴파일하고 실행할 환경이 필요합니다.
Oracle JDBC 드라이버 (ojdbcX.jar): 해당 드라이버 파일을 다운로드하여 클래스 경로(CLASSPATH)에 포함해야 합니다.
- Oracle 19c: 일반적으로 ojdbc8.jar 또는 ojdbc10.jar을 사용합니다.
데이터베이스 정보: 접속할 Oracle 인스턴스의 정보(URL, 사용자 ID, 비밀번호)를 알고 있어야 합니다.

2. Java 코드 예시 (OracleConnectionTest.java)

Java

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;

public class OracleConnectionTest {

    //   사용자 환경에 맞게 이 값들을 수정하세요.
    private static final String DRIVER = "oracle.jdbc.driver.OracleDriver";
    // TNS Listener 포트가 기본값(1521)이고, SID가 ORCL이며, DB가 로컬에 있다고 가정
    private static final String URL = "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:ORCL"; 
    // 또는 Service Name을 사용하는 경우:
    // private static final String URL = "jdbc:oracle:thin:@//localhost:1521/XEPDB1"; 
    
    private static final String USER = "your_username"; // 예: SCOTT 또는 SYSTEM
    private static final String PASS = "your_password"; // 예: TIGER 또는 manager

    public static void main(String[] args) {
        Connection conn = null;

        try {
            // 1. JDBC 드라이버 로드 (Class.forName)
            Class.forName(DRIVER);
            System.out.println("✅ JDBC 드라이버 로드 성공.");

            // 2. 데이터베이스 연결 (DriverManager.getConnection)
            conn = DriverManager.getConnection(URL, USER, PASS);
            System.out.println("  데이터베이스 연결 성공!");
            System.out.println("DB 연결 정보: " + conn.getMetaData().getDatabaseProductName() + " " + conn.getMetaData().getDatabaseProductVersion());

        } catch (ClassNotFoundException e) {
            System.err.println("❌ JDBC 드라이버를 찾을 수 없습니다. CLASSPATH 설정을 확인하세요.");
            e.printStackTrace();
        } catch (SQLException e) {
            System.err.println("❌ 데이터베이스 연결 실패!");
            System.err.println("오류 코드: " + e.getErrorCode());
            System.err.println("오류 메시지: " + e.getMessage());
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 3. 연결 닫기
            if (conn != null) {
                try {
                    conn.close();
                    System.out.println("연결 종료.");
                } catch (SQLException e) {
                    System.err.println("연결 종료 중 오류 발생: " + e.getMessage());
                }
            }
        }
    }
}

3. 컴파일 및 실행 방법

파일 저장: 코드를 OracleConnectionTest.java 파일로 저장합니다.
ojdbcX.jar 준비: Oracle 드라이버 파일(ojdbc8.jar 등)을 소스 코드가 있는 디렉토리에 복사합니다.
컴파일: 터미널/명령 프롬프트에서 컴파일합니다.

Bash

# ojdbc8.jar 파일이 현재 디렉토리에 있다고 가정
javac -cp ojdbc8.jar OracleConnectionTest.java

실행: 컴파일된 클래스 파일을 실행합니다.

Bash

java -cp .:ojdbc8.jar OracleConnectionTest
# (Windows 환경: java -cp .;ojdbc8.jar OracleConnectionTest)

예상 출력 (성공 시)

✅ JDBC 드라이버 로드 성공.
  데이터베이스 연결 성공!
DB 연결 정보: Oracle 19.0.0.0.0
연결 종료.

예상 출력 (실패 시 - 비밀번호 오류 등)

✅ JDBC 드라이버 로드 성공.
❌ 데이터베이스 연결 실패!
오류 코드: 1017
오류 메시지: ORA-01017: invalid username/password; logon denied
... (Java Stack Trace)

MySQL - 자동으로 파티션 추가 프로시저/Event

필유아사 — Mon, 31 Mar 2025 17:34:23 +0900

MySQL에서 자동으로 파티션을 추가하기 위해 MySQL의 event와 procedure를 활용한다.

1) 프로시져 생성

2) event 생성

1. 프로시저 생성

파티션된 테이블에 maxvalue 파티션이 없는 경우와 maxvalue 파티션이 있는 경우에 대해 각각 파티션을 추가하는 프로시저이다.

1) maxvalue 가 없는 파티션인 경우

maxvalue가 없는 파티션 테이블

CREATE TABLE sales (
    sale_id INT NOT NULL,
    sale_date DATETIME NOT NULL,
    customer_id INT NOT NULL,
    amount DECIMAL(10,2),
    PRIMARY KEY (sale_id, sale_date)
)
PARTITION BY RANGE (TO_DAYS(sale_date)) (
    PARTITION p_2025_01 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2025-02-01')),
    PARTITION p_2025_02 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2025-03-01')),
    PARTITION p_2025_03 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2025-04-01')),
    PARTITION p_2025_04 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2025-05-01'))
);

자동으로 매월 새로운 파티션을 추가하는 프로시저

DELIMITER //

CREATE PROCEDURE pr_monthly_add_partition(IN partition_time DATETIME)
BEGIN
    SET @sql = CONCAT(
        'ALTER TABLE sales ADD PARTITION (',
        'PARTITION p_', DATE_FORMAT(DATE_SUB(DATE_FORMAT(partition_time, '%Y%m%d'), interval  1 month), '%Y_%m'),
        ' VALUES LESS THAN (', TO_DAYS(partition_time), '));'
    );
    PREPARE stmt FROM @sql;
    EXECUTE stmt;
    DEALLOCATE PREPARE stmt;
END //

DELIMITER ;

파티션 추가를 위한 프로시저 호출

CALL pr_monthly_add_partition('2025-06-01');

2) maxvalue 가 있는 파티션인 경우

maxvalue가 있는 파티션 테이블

CREATE TABLE sales_max (
    sale_id INT NOT NULL,
    sale_date DATETIME NOT NULL,
    customer_id INT NOT NULL,
    amount DECIMAL(10,2),
    PRIMARY KEY (sale_id, sale_date)
)
PARTITION BY RANGE (TO_DAYS(sale_date)) (
    PARTITION p_2025_01 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2025-02-01')),
    PARTITION p_2025_02 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2025-03-01')),
    PARTITION p_2025_03 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2025-04-01')),
    PARTITION p_2025_04 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2025-05-01')),
PARTITION p_maxvalue VALUES LESS THAN MAXVALUE
);

DELIMITER //

CREATE PROCEDURE pr_monthly_add_partition_max(IN partition_time DATETIME)
BEGIN
    SET @sql = CONCAT(
        'ALTER TABLE sales_max REORGANIZE PARTITION p_maxvalue INTO(\n',
        'PARTITION p_', DATE_FORMAT(partition_time, '%Y_%m'), ' VALUES LESS THAN (', TO_DAYS(partition_time), '),\n',
        'PARTITION p_maxvalue', ' VALUES LESS THAN MAXVALUE);');

    PREPARE stmt FROM @sql;
    EXECUTE stmt;
    DEALLOCATE PREPARE stmt;
END //

DELIMITER ;

파티션 추가를 위한 프로시저 호출

CALL pr_monthly_add_partition_max('2025-06-01');

2. event 생성

위에서 생성한 프로시저를 event로 등록하여 필요한 시점에 수행되도록 한다.

event를 수행하기 위해서는 event_scheduler가 ON 으로 설정되어 있어야 한다.

이벤트 스케줄러 활성화

SET GLOBAL event_scheduler = ON;

매달 1일 자동 실행되는 EVENT 생성

매달 1일에 자동으로 파티션을 추가하는 event를 생성한다. event는 매달 1일 00:00:00 에 수행된다.

CREATE EVENT ev_monthly_add_partition
ON SCHEDULE EVERY 1 MONTH
STARTS TIMESTAMP(LAST_DAY(CURRENT_DATE() - INTERVAL 1 MONTH) + INTERVAL 1 DAY)

ON COMPLETION PRESERVE COMMENT '매달 1일에 파티션 추가 EVENT'
DO CALL pr_monthly_add_partition(DATE_FORMAT(LAST_DAY(CURRENT_DATE() - INTERVAL 1 MONTH) + INTERVAL 1 DAY, '%Y-%m-%d'));

만일, 매달 1일 01:00 수행하기를 원하면

STARTS TIMESTAMP(LAST_DAY(CURRENT_DATE() - INTERVAL 1 MONTH) + INTERVAL 1 DAY)를

STARTS TIMESTAMP(LAST_DAY(CURRENT_DATE() - INTERVAL 1 MONTH) + INTERVAL 25 HOUR) 로 수정하면 된다.

위와 같은 방법으로 수행하기를 원하는 시분초를 지정할 수 있다.

MySQL 월별 파티션

필유아사 — Mon, 31 Mar 2025 14:26:59 +0900

DATE, DATETIME, TIMESTAMP 데이터타입의 컬럼으로 파티션을 생성, 추가, 삭제 하는 예제입니다.

파티션테이블 생성

1) DATE, DATETIME 컬럼으로 파티션

아래는 월별 파티션 예제입니다.

1-1) TO_DAYS 함수 사용

CREATE TABLE sales (
    sale_id INT NOT NULL,
    sale_date DATE NOT NULL,
    customer_id INT NOT NULL,
    amount DECIMAL(10,2),
    PRIMARY KEY (sale_id, sale_date)
)
PARTITION BY RANGE (TO_DAYS(sale_date)) (
    PARTITION p_2024_01 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2024-02-01')),
    PARTITION p_2024_02 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2024-03-01')),
    PARTITION p_2024_03 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2024-04-01')),
    PARTITION p_2024_04 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2024-05-01')),
    PARTITION p_maxvalue VALUES LESS THAN MAXVALUE
);

Range 파티션은 값으로 int 형 데이터가 와야 하기 때문에 TO_DAYS 함수를 사용.

설명:

TO_DAYS(sale_date) 함수는 분할을 위해 날짜를 숫자 값으로 변환
각 파티션은 특정 월(예: 2024년 1월, 2024년 2월 등)을 기준으로 정의
p_maxvalue 파티션은 2024년 4월보다 큰 모든 데이터를 적재

✔ TO_DAYS 함수를 사용하는 이유 : Range 파티션은 값으로 int 형 데이터가 와야 하기 때문

1-2) 날짜형식의 String으로 사용

DATE 또는 DATETIME 열을 분할 열로 사용하여 RANGE COLUMNS로 테이블을 분할합니다.

CREATE TABLE sales_1 (
    sale_id INT NOT NULL,
    sale_date DATE NOT NULL,
    customer_id INT NOT NULL,
    amount DECIMAL(10,2),
    PRIMARY KEY (sale_id, sale_date)
)
PARTITION BY RANGE COLUMNS(sale_date) (
    PARTITION p_2024_01 VALUES LESS THAN ('2024-02-01'),
    PARTITION p_2024_02 VALUES LESS THAN ('2024-03-01'),
    PARTITION p_2024_03 VALUES LESS THAN ('2024-04-01'),
    PARTITION p_2024_04 VALUES LESS THAN ('2024-05-01'),
    PARTITION p_maxvalue VALUES LESS THAN MAXVALUE
);

2) TIMESTAMP 컬럼으로 파티션

UNIX_TIMESTAMP() 함수를 사용해서 파티셔닝 한다.

MySQL 8.4에서는 UNIX_TIMESTAMP() 함수를 사용하여 TIMESTAMP 열의 값을 기준으로 RANGE로 테이블을 분할할 수 있다.

CREATE TABLE quarterly_report_status (
    report_id INT NOT NULL,
    report_status VARCHAR(20) NOT NULL,
    report_updated TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP
)
PARTITION BY RANGE ( UNIX_TIMESTAMP(report_updated) ) (
    PARTITION p5 VALUES LESS THAN ( UNIX_TIMESTAMP('2009-04-01 00:00:00') ),
    PARTITION p6 VALUES LESS THAN ( UNIX_TIMESTAMP('2009-07-01 00:00:00') ),
    PARTITION p7 VALUES LESS THAN ( UNIX_TIMESTAMP('2009-10-01 00:00:00') ),
    PARTITION p8 VALUES LESS THAN ( UNIX_TIMESTAMP('2010-01-01 00:00:00') ),
    PARTITION p9 VALUES LESS THAN (MAXVALUE)
);

파티션 추가

1) 파티션 테이블이 MAXVALUE로 구성되어 있는 경우에는 REORGANIXE PRTITION 명령어로 기존 MAXVALUE 파티션을 나눈다.

ALTER TABLE sales REORGANIZE PARTITION p_maxvalue INTO(
    PARTITION p_2024_05 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2024-06-01')),
    PARTITION p_maxvalue VALUES LESS THAN MAXVALUE);

2) 파티션 테이블이 MAXVALUE로 구성되어 있지 않은 경우에는 ADD PRTITION 명령어로 파티션을 추가한다.

ALTER TABLE sales ADD PARTITION (
    PARTITION p_2024_05 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2024-06-01'))
);

파티션 삭제

삭제하고자 하는 파티션을 DROP PARTITION 명령어로 삭제한다. 아래는 p_2024_01 파티션을 삭제하는 예제이다.

ALTER TABLE sales DROP PARTITION p_2024_01;

MySQL uptime

필유아사 — Thu, 27 Mar 2025 15:02:45 +0900

MySQL DB의 구동시간을 알 수 있는 방법은 여러가지가 있다.

1) SHOW STATUS 로 확인

결과값은 초로 표시된다.

SHOW STATUS LIKE 'Uptime';
[결과값]
Uptime 144931

2) Dictionary Table 로 확인

performance_schema.global_status 의 Uptime 값은 초로 표시되기 때문에 초를 시분으로 변환하여 조회

-- Uptime 을 시분 형식으로 표시
SELECT TIME_FORMAT(SEC_TO_TIME(variable_value ),'%H시간 %i분') as Uptime
       FROM performance_schema.global_status
       WHERE variable_name='Uptime';
[결과값]
40시간 16분

-- Uptime 을 datetime 형식으로 표시
SELECT FROM_UNIXTIME(UNIX_TIMESTAMP() - variable_value) as Uptime
       FROM performance_schema.global_status
       WHERE variable_name='Uptime';
[결과값]
2025-03-25 07:31:29.000000

3) mysql 명령어로 확인

# mysql -u<user> -p<password> -e "status;" | grep -i "uptime"
[결과값]
Uptime: 2 days 26 min 56 sec

<user>, <password> 는 각자의 DB에서 사용하는 user와 패스워드를 입력

3) mysqladmin status 명령어로 확인

# mysqladmin status -u<user> -p<password>
[결과값]
Uptime: 145329 Threads: 9 Questions: 46314 Slow queries: 0 Opens: 478 Flush tables: 3 Open tables: 399 Queries per second avg: 0.318

<user>, <password> 는 각자의 DB에서 사용하는 user와 패스워드를 입력

4) mysqladmin version 명령어로 확인

# mysqladmin version -u<user> -p<password> | grep -i "uptime"
[결과값]
Uptime: 1 day 16 hours 24 min 51 sec

<user>, <password> 는 각자의 DB에서 사용하는 user와 패스워드를 입력

MySQL event란

필유아사 — Thu, 5 Dec 2024 12:59:59 +0900

MySQL event란

MySQL 이벤트는 일정에 따라 실행되는 작업입니다. 예약된 이벤트라고 합니다. 이벤트를 만들면 주기적인 간격으로 실행할 SQL 문이 포함된 데이터베이스 객체를 만들고, 특정 시간에 시작합니다. Unix crontab (일명 " cron job " ) 또는 Windows 작업 스케줄러와 유사합니다.

Event 관리 - 생성/수정/삭제

1) Event Scheduler 활성화

이벤트를 실행하려면 Event Scheduler가 활성화되어 있어야 합니다. Event Scheduler가 활성화되어 있지 않다면 아래 명령어로 활성화시킵니다.

SET GLOBAL event_scheduler = ON;

2) Event 생성 권한

이벤트가 생성될 스키마에 대한 권한이 필요합니다. Event 생성 권한이 없다면 아래와 같이 EVENT 권한을 부여합니다. 이벤트는 schema 레벨의 권한이므로 테이블 레벨로 권한을 부여할 수 없습니다.

GRANT EVENT ON schemaname.* TO username@'%";

3) Event 생성

아래는 Event 생성 예시입니다.

CREATE EVENT myevent
    ON SCHEDULE AT TIMESTAMP(CURRENT_DATE) + INTERVAL 1 HOUR
    DO
      UPDATE myschema.mytable SET mycol = mycol + 1;

myevent라는 이름의 이벤트를 생성합니다 .

이 이벤트는 1시간에 한 번씩 mytable 테이블의 mycol 컬럼값을 1씩 증가시키는 SQL 명령문을 실행합니다.

4) 이벤트 수정

이벤트를 수정하려면 'ALTER EVENT' 명령을 사용합니다.

이벤트의 여러 특성을 변경할 수 있습니다.

이 예제에서는 에서 실행되는 SQL 명령문을 myevent에서 모든 레코드를 삭제하고 하루에 한 번(01 시) 실행되도록 변경합니다.

ALTER EVENT myevent
    ON SCHEDULE
      AT TIMESTAMP(CURRENT_DATE) + INTERVAL 1 DAY + INTERVAL 1 HOUR
    DO
      TRUNCATE TABLE myschema.mytable;

5) 이벤트 활성화

ENABLE 명령어로 Event를 비활성화합니다.

ALTER EVENT myevent ENABLE;

6) 이벤트 비활성화

DISABLE 명령어로 Event를 비활성화합니다.

ALTER EVENT myevent DISABLE;

7) 이벤트 Drop

DISABLE 명령어로 Event를 비활성화합니다.

DROP EVENT myevent ;

8) Event 조회

데이터베이스의 모든 이벤트를 확인합니다.

SELECT * FROM information_schema.EVENTS;

CREATE EVENT 옵션

CREATE
    [DEFINER = user]
    EVENT
    [IF NOT EXISTS]
    event_name
    ON SCHEDULE schedule
    [ON COMPLETION [NOT] PRESERVE]
    [ENABLE | DISABLE | DISABLE ON {REPLICA | SLAVE}]
    [COMMENT 'string']
    DO event_body;

schedule: {
    AT timestamp [+ INTERVAL interval] ...
  | EVERY interval
    [STARTS timestamp [+ INTERVAL interval] ...]
    [ENDS timestamp [+ INTERVAL interval] ...]
}

interval:
    quantity {YEAR | QUARTER | MONTH | DAY | HOUR | MINUTE |
              WEEK | SECOND | YEAR_MONTH | DAY_HOUR | DAY_MINUTE |
              DAY_SECOND | HOUR_MINUTE | HOUR_SECOND | MINUTE_SECOND}

*** Event 생성 옵션 중 설명

- STARTS 와 ENDS 가 정의된 상태에서 ON COMPLETION NOT PRESERVE 옵션은 Event를 Drop 하고

ON COMPLETION PRESERVE 옵션은 Event를 유지한다.

MySQL privileges(권한)

필유아사 — Fri, 27 Sep 2024 16:59:09 +0900

Global privileges : 전역 권한은 서버의 모든 데이터베이스에 적용됩니다. 관리 권한은 사용자가 MySQL 서버의 작업을 관리할 수 있게 하고 특정 데이터베이스에만 국한되지 않기 때문에 글로벌 그룹에 속합니다.(mysql.user, information_schema.user_privileges)
Database privileges : 데이터베이스 권한은 MySQL 인스턴스의 특정 데이터베이스와 해당 데이터베이스 내의 모든 개체(예: 테이블, 컬럼, 뷰)에 적용됩니다. 데이터베이스 권한을 전역적으로 부여할 수도 있습니다. (mysql.db)
Proxy privileges : 프록시 권한을 사용하면 사용자는 다른 사용자에게 부여된 권한을 갖고 있는 것처럼 행동할 수 있습니다.
Privileges for database objects : 데이터베이스 개체(테이블, 열, 저장 루틴, 뷰 등)에 대한 권한은 특정 데이터베이스 내의 한 유형의 모든 개체 또는 특정 테이블이나 뷰와 같은 특정 개체에 적용될 수 있습니다. 데이터베이스 개체 권한을 전역적으로 부여할 수도 있습니다.

MySQL - 튜닝(characterset)

필유아사 — Thu, 29 Aug 2024 18:08:32 +0900

테이블이나 컬럼의 character set 이 상이한 경우 인덱스가 존재하더라도, Full Table Scan으로 수행될 수 있다.

1) character set이 다른 2개의 테이블 생성

country와 city라는 2개의 테이블을 생성한다. city의 CountryCode는 country 테이블의 Code값을 가지고 있다.

 CREATE TABLE `country` (
   `Code` char(3) NOT NULL DEFAULT '',
   `Name` char(52) NOT NULL DEFAULT '',
   `Continent` enum('Asia','Europe','North America','Africa','Oceania','Antarctica','South America') NOT NULL DEFAULT 'Asia',
   `Region` char(26) NOT NULL DEFAULT '',
    PRIMARY KEY (`Code`)
 ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 ;

 CREATE TABLE `city` (
   `ID` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
   `Name` char(35) NOT NULL DEFAULT '',
   `CountryCode` char(3) NOT NULL DEFAULT '',
   `District` char(20) NOT NULL DEFAULT '',
   `Population` int NOT NULL DEFAULT '0',
   PRIMARY KEY (`ID`),
   KEY `CountryCode` (`CountryCode`)
 ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb3;

2) JOIN

country와 city 테이블을 JOIN하여 조회한다.

 select *
 from country a, city b
 where a.code = b.CountryCode
 and a.code = 'AFG';

3) 실행계획 보기

MySQL Workbench 로 실행계획을 확인한다.

character set이 상이한 테이블을 join한 결과 인덱스가 존재함에도 Full Table Scan 하는 것을 볼 수 있다.

4) character set 변경

city 테이블의 character set을 country 테이블의 character set과 동일하게 변경한다.

 alter table city convert to character set utf8mb4;

5) 실행계획 확인

MySQL Workbench 로 실행계획을 확인한다.

정상적으로 인덱스 Scan을 확인할 수 있다.

6) 결론

Character Set이 상이한 경우에 정상적으로 인덱스를 타지 않을 수 있으므로, 특별한 경우가 아니라면 동일한 character set을 설정하도록 한다.

AI Big Data 시작하기 - Cloudera Manager

필유아사 — Sun, 11 Aug 2024 20:15:41 +0900

OS 환경

- Ubuntu 20.04 LTS- 4 vCPU, 8GB- Cloudera Manager 7(설치되는 OS에 맞게 설치)

- 30GB SSD Disk

- OS 버전에 따라 설치가 잘 안될 수 있으니 OS 선택 시 주의 필요.

1. 개요

2. SW, HW 환경

3. 설치

. java

sudo apt-get update
sudo apt-get install openjdk-8-jdk

. python3 설치

sudo apt update
sudo apt install python3

. eclipse

. virtual Box

. puTTy

. Fileziller

. Chrome

. NTP 설치

. 실습예제 및 소스 다운로드 : https://github.com/wikibook/bigdata2nd/archive/master.zip

*** 최초 Ubuntu 24.04 LTS 에 설치하려니 지원하지 않는다는 메시지 출력. Ubuntu 20.04 LTS로 변경

*** 아래는 Cloudera Manager 7 이 설치되는 OS 버전임.

Cloudera Manager supports the following 64-bit operating systems:

* Red Hat Enterprise Linux 7 (Update 6 or later recommended)
* Red Hat Enterprise Linux 8 (Update 2 or later recommended)
* Oracle Enterprise Linux 7 (Update 4 or later recommended)
* CentOS 7 (Update 4 or later recommended)
* CentOS 8 (Update 2 or later recommended)
* Ubuntu 18.04 LTS
* Ubuntu 20.04 LTSType 'back' to go back.

4. VM 에 cloudera Manager 설치

1) /etc/hosts 파일에 서버 등록

각자의 서버 IP에 대한 hostname을 /etc/hosts 파일에 등록해 준다. FQDN 은 등록하지 않아도 된다.

172.31.5.7	aiserver01.domain.com	aiserver01
172.31.3.242	aiserver02.domain.com	aiserver02
172.31.3.225	aiserver03.domain.com	aiserver03

1) Cloudera Manager Server 설치

Cloudera Manager를 다운로드하고 CDP Private Cloud Base 클러스터를 설정한다.

아래의 명령어로 cloudera Manger 를 설치한다.

$ wget https://archive.cloudera.com/cm7/7.4.4/cloudera-manager-installer.bin
$ chmod u+x cloudera-manager-installer.bin
$ sudo ./cloudera-manager-installer.bin

설치 시 계속이어지는 화면이다. 화면이 길어서 2개의 화면으로 캡쳐했다.

설치가 완료되면 7180 포트로 브라우저에서 접속할 있다.

http://localhost:7180/ 또는 localhost 대신 접속할 수 있는 IP로 접속해 보면 아래와 같은 로그인 화면을 볼 수 있다.

로그인 화면에 설치시에 화면에 보여진 admin 계정에 admin 패스워드를 입력하여 접속한다.

설치된 Cloudera manager는 60일 데모 버전이다. 로그인하면 아래와 같이 license file을 업로드 하거나
60일 trial 버전을 사용하거나 하는 선택화면이 나온다. 본 문서에서는 60일 trial 을 선택한다.

아래와 같은 화면이 나오는데 [계속] 버튼을 클릭한다.

클러스터 이름을 입력한다.

Agent를 설치할 Hosts를 네트워크 상에서 검색한다. 22번 Port로 검색하니 22번 Port로 통신이 되어야 한다.

/etc/hosts 파일에 등록한 hostname을 콤마로 구분하여 입력한 후 [검색] 버튼을 클릭한다.

리포지토리 선택

JDK 선택

JDK는 OpenJDK 8 버전을 설치하였으므로 "Manually manage JDK" 를 선택한다.

SSH 로그인 정보 설정

Agent가 설치될 서버에 접근할 수 있는 사용자 계정과 인증방법을 선택한다. 본문서에서는 인증키를 이용한다.

Private Key를 선택해 준다.

2) Cloudera Manager Agent 설치

- Cloudera Manager 서버의 7182 port와 agent가 통신하므로 port가 오픈되어 있어야 한다.

아래 화면은 Agent가 설치 완료된 화면이다.

Parcels 설치

다음 단계로 Parcels 가 설치되는 화면이다. 설치 시간이 오래 걸린다.

클러스터 인스펙트

클러스터 구성이 잘 되었는지 검사하는 과정이다.

네트워크 성능 검사는 ping 테스트를 수행하는데 방화벽이 설정되어 있을 경우, ICMP 프로토콜을 허용해 준다.

Network Performance 수행 시 Error가 발생했는데 확인해 보니 Cloudera Manager 에서 Python2 를 사용하고 있고, 이 부분에서 오류가 발생했다. Host 검사도 warning이 발생했는데 해결방법을 찾지 못해 무시하고 진행했다.

설치할 서비스를 선택하는 화면이다.

본 문서에서는 "Data Engineering"을 선택했다. 각자의 사용 목적에 따라 설치하면 된다.

역할 할당

서버별로 서비스할 역할을 할당해 주는 화면이다.

kafka,Atlas, Data Analytics Studio, HBase, HDFS, Hive, Hive on Tez, Hue, Cloudera Management Service, Oozie, Ranger, Solr, Tez, YARN (MR2 Included), ZooKeeper 서비스에 대한 각 서버의 역할을 할당한다.

아래는 본 문서에서 할당한 역할들이다.

데이터베이스 설정

본 문서에서는 "내장된 데이터베이스 사용 "을 선택했다. 화면에 제시된대로 패스워드는 따로 저장해 둔다.

1) /etc/apt/sources.list.d/cloudera.manager 파일을 생성한 후 아래 내용을 입력한다.

내용 중 /myUsername:myPassword 부분은 본의의 https://www.cloudera.com/ 의 계정과 패스워드를 입력한다.

단, 주의할 점은 계정과 패스워드에 특수문자는 반드시 퍼센트 인코딩(percent encoding) 문자로 변경해야 한다.

예를 들면, 계정이름이 name@email.com 이라면 '@' 특수문자는 '%40' 으로 퍼센트 인코딩 문자로 변경해야 한다.

# Cloudera Manager 7.11.3
# Changeme: change username and password below to match your license
deb [arch=amd64] https://myUsername:myPassword@archive.cloudera.com/p/cm7/7.11.3/ubuntu2004/apt bionic-cm7.11.3 contrib

Import the repository signing GPG key (substitute the correct URL):

wget https://[username]:[password]@archive.cloudera.com/p/cm7/[**Cloudera Manager version**]/ubuntu2004/apt/archive.key
sudo apt-key add archive.key

- 위의 명령어에서 username, password, [**Cloudera Manager version**] 부분은 위와 동일하게 Cloudera URL의 계정과 패스워드 그리고 설치할 Cloudera Mnager 버전을 기입한다. 본 문서에서는 7.11.3 버전을 설치한다.

https://www.cloudera.com/downloads/cdp-private-cloud-trial/cdp-private-cloud-base-trial.html

-->

wget https://gosea01%40naver.com:%21Gosea0070@archive.cloudera.com/p/cm7/7.11.3/ubuntu2004/apt/archive.key

Ubuntu 20 Repository:
https://username:password@archive.cloudera.com/p/cm7/7.11.3/ubuntu2004/apt
Repository file:
https://username:password@archive.cloudera.com/p/cm7/7.11.3/ubuntu2004/apt/cloudera-manager.list