열 기반 엔진 구성

이 페이지에서는 PostgreSQL용 AlloyDB 인스턴스에서 열 기반 엔진을 사용 설정하거나 사용 중지하는 방법을 설명합니다. 또한 최적의 성능을 위해 열 저장소의 적절한 초기 크기와 메모리 및 스토리지 캐시 설정을 구성하는 방법도 다룹니다.

AlloyDB Omni를 사용할 때 열 기반 엔진을 사용하려면 AlloyDB Omni에서 열 기반 엔진 사용 설정을 참고하세요.

이러한 각 작업에는 AlloyDB 인스턴스 중 하나의 데이터베이스 플래그 값을 변경하는 작업이 포함됩니다. 데이터베이스 플래그 설정에 대한 자세한 내용은 인스턴스의 데이터베이스 플래그 구성을 참고하세요.

AlloyDB 열 형식 엔진의 개념 개요는 AlloyDB 열 형식 엔진 정보를 참고하세요.

열 기반 엔진 사용 설정

인스턴스에서 열 형식 엔진을 사용하려면 인스턴스의 google_columnar_engine.enabled 플래그를 on로 설정합니다.

이 플래그를 설정하면 인스턴스가 자동으로 다시 시작됩니다.

AlloyDB에서 데이터베이스 플래그를 설정하는 방법에 대한 자세한 내용은 인스턴스의 데이터베이스 플래그 구성을 참고하세요.

열 저장소 크기 구성

인스턴스에서 열 형식 엔진이 사용 설정되어 있는 동안 AlloyDB는 열 형식 데이터를 저장하기 위해 인스턴스 메모리의 일부를 할당합니다. 고속 RAM을 열 스토어에 전용으로 사용하면 AlloyDB가 열 형식 데이터에 최대한 빠르게 액세스할 수 있습니다.

메모리와 스토리지 캐시가 함께 열 기반 엔진의 전체 용량을 나타냅니다.

열 기반 엔진의 메모리 구성

열 저장소가 인스턴스의 할당된 메모리 부분보다 커지면 AlloyDB는 인스턴스의 기본 캐시 레이어를 자동으로 사용하여 추가 열 데이터를 저장합니다.

기본적으로 AlloyDB는 인스턴스의 메모리 중 30% 를 열 스토어에 할당하며, 인스턴스의 크기를 조절하면 총 할당량이 자동으로 조정됩니다. 인스턴스의 메모리를 최대 50%까지 수정할 수 있습니다. 인스턴스에 권장되는 열 기반 엔진 메모리 크기를 확인하려면 열 저장소 메모리 크기 추천을 참고하세요.

google_columnar_engine.memory_size_in_mb 플래그를 사용하여 할당을 고정된 특정 크기로 설정할 수도 있습니다. AlloyDB가 기본 할당으로 돌아가도록 하려면 인스턴스에서 플래그를 삭제합니다.

플래그 설정 또는 삭제에 대한 자세한 내용은 인스턴스의 데이터베이스 플래그 구성을 참고하세요.

열 형식 엔진의 스토리지 캐시 구성

열 기반 엔진의 스토리지 캐시는 인스턴스 등급에 따라 프로비저닝됩니다.

인스턴스 등급	기본 열 형식 엔진 캐시 크기
	기본 인스턴스	읽기 복제본 인스턴스
2vCPU	18.75 GB	37.5 GB
4vCPU	18.75 GB	37.5 GB
8vCPU	18.75 GB	37.5 GB
16vCPU	37.5 GB	37.5 GB
vCPU 32개	75GB	75GB
64vCPU	150 GB	150 GB
96vCPU	300GB	300GB
128vCPU	450 GB	450 GB

google_columnar_engine.storage_cache_size 플래그를 사용하면 다음 표에 나열된 최솟값 및 최댓값의 제한과 함께 열 형식 엔진 스토리지 캐시를 조정할 수 있습니다.

인스턴스 등급	최소 열 형식 엔진 캐시 크기	최대 열 기반 엔진 캐시 크기
		기본 인스턴스	읽기 복제본 인스턴스
2vCPU	0	187.5 GB	375GB
4vCPU	0	187.5 GB	375GB
8vCPU	0	187.5 GB	375GB
16vCPU	0	375GB	375GB
vCPU 32개	0	750GB	750GB
64vCPU	0	1,500GB	1,500GB
96vCPU	0	3000GB	3000GB
128vCPU	0	4500 GB	4500 GB

열 기반 엔진의 스토리지 캐시 데이터 모니터링

열 형식 엔진의 스토리지 캐시에 관한 정보를 보려면 다음 SQL 쿼리 중 하나를 실행하면 됩니다.

SQL 쿼리	설명
SELECT google_columnar_engine_storage_cache_used();	사용된 열 기반 엔진 스토리지 캐시의 크기를 반환합니다.
SELECT google_columnar_engine_storage_cache_available();	사용되지 않는 열 기반 엔진 스토리지 캐시의 크기를 반환합니다.

열 형식 엔진의 전체 구성된 스토리지 캐시 크기를 확인하려면 다음 명령어를 실행합니다.

  SHOW google_columnar_engine.storage_cache_size;

벡터화된 조인 사용 설정

열 형식 엔진에는 적격한 쿼리에 벡터화된 처리를 적용하여 조인 성능을 개선할 수 있는 벡터화된 조인 기능이 있습니다.

벡터화된 조인을 사용 설정하면 AlloyDB 쿼리 플래너가 표준 PostgreSQL 해시 조인 연산자 대신 벡터화된 조인 연산자를 적용할 수 있습니다. 플래너는 두 방법 중 하나를 사용하여 쿼리를 실행하는 비용을 비교하여 이 결정을 내립니다.

인스턴스에서 벡터화된 조인을 사용 설정하려면 인스턴스의 google_columnar_engine.enable_vectorized_join 플래그를 on로 설정합니다.

데이터베이스 플래그 설정에 대한 자세한 내용은 인스턴스의 데이터베이스 플래그 구성을 참고하세요.

AlloyDB는 기본적으로 벡터화된 조인 기능에 하나의 스레드를 할당합니다. google_columnar_engine.vectorized_join_threads 플래그를 더 큰 값으로 설정하여 이 기능에 사용할 수 있는 스레드 수를 늘릴 수 있습니다.

열 기반 엔진 수동으로 새로고침

기본적으로 컬럼형 엔진은 사용 설정된 경우 백그라운드에서 열 저장소를 자동으로 새로고침하도록 설정되어 있습니다. 자동 새로고침이 잘못된 블록이 많은 관계를 새로고침하지 않는 경우와 같은 특정 상황에서는 열 형식 저장소를 수동으로 새로고침해야 할 수 있습니다.

열 엔진을 수동으로 새로고침하려면 다음 SQL 쿼리를 실행하세요.

SELECT google_columnar_engine_refresh('TABLE_NAME');

TABLE_NAME을 수동으로 새로고침하려는 테이블 또는 구체화된 뷰의 이름으로 바꿉니다.

열 기반 엔진 사용 중지

인스턴스에서 columbar 엔진을 사용 중지하려면 google_columnar_engine.enabled 플래그를 off로 설정합니다.

AlloyDB에서 데이터베이스 플래그를 설정하는 방법에 대한 자세한 내용은 인스턴스의 데이터베이스 플래그 구성을 참고하세요.

이 플래그를 설정하면 인스턴스가 자동으로 다시 시작됩니다.

열 형식 엔진 문제 해결

열이 컬럼형 엔진에 채워지지 않으면 다음 상황 중 하나가 사실일 수 있습니다.

• 추가하려는 열에 지원되지 않는 데이터 유형이 포함되어 있습니다.

• 열 기반 엔진의 요구사항이 충족되지 않습니다.

이 문제의 원인을 찾으려면 다음을 시도해 보세요.

• 인스턴스의 감사 로그를 검토합니다.

• 쿼리의 테이블 또는 구체화된 뷰가 열 형식 엔진에 있는지 확인합니다.

• EXPLAIN 문을 사용하여 열 형식 엔진의 사용을 확인합니다.

다음 단계

• 열 형식 엔진 데이터베이스 플래그의 전체 목록을 참고하세요.

• 자동 열 형식화에 대해 알아봅니다.