AlloyDB Omni에서 열 기반 엔진 구성

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이 페이지에서는 AlloyDB Omni 데이터베이스 클러스터에서 열 기반 엔진을 사용 설정하거나 사용 중지하는 방법을 설명합니다. 또한 열 저장소의 적절한 초기 크기를 구성하는 방법도 설명합니다.

AlloyDB 열 기반 엔진의 개념적 개요는 AlloyDB Omni 열 기반 엔진 개요를 참고하세요.

열 기반 엔진 사용 설정

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

Kubernetes

google_columnar_engine.enabled 플래그를 on로 설정하려면 데이터베이스 클러스터 매니페스트를 수정하여 primarySpec 섹션에 parameters 속성을 추가합니다.

    apiVersion: alloydbomni.dbadmin.goog/v1
    kind: DBCluster
    metadata:
      name: CLUSTER_NAME
    spec:
      databaseVersion: "15.12.0"
      primarySpec:
        parameters:
          google_columnar_engine.enabled: "on"

CLUSTER_NAME을 데이터베이스 클러스터 이름으로 바꿉니다. 데이터베이스 클러스터를 만들 때 선언한 데이터베이스 클러스터 이름과 동일합니다.

열 저장소 크기 구성

인스턴스에서 열 형식 엔진이 사용 설정되어 있는 동안 AlloyDB Omni는 열 형식 데이터를 저장하기 위해 인스턴스 메모리의 일부를 할당합니다. 고속 RAM을 열 스토어에 전용으로 할당하면 AlloyDB Omni가 열 형식 데이터에 최대한 빠르게 액세스할 수 있습니다.

메모리와 스토리지 캐시를 합한 값이 열 기반 엔진의 전체 용량을 나타냅니다.

메모리 구성

google_columnar_engine.memory_size_in_mb 플래그를 사용하여 할당을 고정 크기로 설정할 수 있습니다.

Kubernetes

google_columnar_engine.memory_size_in_mb 플래그를 설정하려면 데이터베이스 클러스터 매니페스트를 수정하여 primarySpec 섹션에 parameters 속성을 추가하세요.

    apiVersion: alloydbomni.dbadmin.goog/v1
    kind: DBCluster
    metadata:
      name: CLUSTER_NAME
    spec:
      databaseVersion: "15.12.0"
      primarySpec:
        parameters:
          google_columnar_engine.memory_size_in_mb: "COLUMN_MEMORY_SIZE"

다음을 바꿉니다.

  • CLUSTER_NAME: 데이터베이스 클러스터의 이름입니다. 데이터베이스 클러스터를 만들 때 선언한 데이터베이스 클러스터 이름과 동일합니다.
  • COLUMN_MEMORY_SIZE: 열 저장소의 새 크기(MB)(예: 256)

스토리지 캐시 구성

Kubernetes

데이터베이스의 스토리지 캐시를 사용 설정하려면 데이터베이스 클러스터 매니페스트를 수정하여 primarySpec 섹션의 features 섹션에 columnarSpillToDisk 속성을 추가하세요.

apiVersion: alloydbomni.dbadmin.goog/v1
kind: DBCluster
metadata:
  name: CLUSTER_NAME
spec:
  databaseVersion: "15.12.0"
  primarySpec:
    features:
      columnarSpillToDisk:
        cacheSize: STORAGE_CACHE_SIZE
      ultraFastCache:
        cacheSize: ULTRAFAST_CACHE_SIZE
        genericVolume:
          storageClass: "STORAGE_CLASS_NAME"
...

다음을 바꿉니다.

  • CLUSTER_NAME: 데이터베이스 클러스터의 이름입니다. 데이터베이스 클러스터를 만들 때 선언한 데이터베이스 클러스터 이름과 동일합니다.
  • STORAGE_CACHE_SIZE: 열 형식 스토리지 캐시의 크기입니다(예: 5Gi). 이 필드의 값을 지정하지 않으면 기본적으로 디스크 캐시의 5% 가 열 형식 엔진에 할당됩니다.
  • ULTRAFAST_CACHE_SIZE: 캐시 크기입니다(예: 100Gi). shared_buffers보다 커야 합니다. 이 필드는 선택사항입니다. 이 필드의 값을 지정하지 않으면 AlloyDB Omni가 디스크에 남은 모든 공간을 사용합니다. 이는 컨테이너와 Kubernetes 클러스터의 AlloyDB Omni에 모두 적용됩니다. 측정 단위에 대한 자세한 내용은 메모리 리소스 단위를 참고하세요.
  • STORAGE_CLASS_NAME: 초고속 캐시 볼륨의 스토리지 클래스 이름입니다(예: local-storage).

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. 계획자는 각 방법을 사용하여 쿼리를 실행하는 비용을 비교하여 이 결정을 내립니다.

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

인스턴스에서 이 플래그를 설정하려면 ALTER SYSTEM PostgreSQL 명령어를 실행합니다.

ALTER SYSTEM SET google_columnar_engine.enable_vectorized_join = 'on';

AlloyDB Omni는 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. 최댓값은 cpu_count * 2입니다.

열 기반 엔진 수동으로 새로고침

기본적으로 열 기반 엔진이 사용 설정되면 백그라운드에서 열 스토어를 새로고침합니다.

열 엔진을 수동으로 새로고침하려면 다음 SQL 쿼리를 실행하세요.

SELECT google_columnar_engine_refresh(relation =>'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.

Kubernetes

google_columnar_engine.enabled 플래그를 off로 설정하려면 데이터베이스 클러스터 매니페스트를 수정하여 primarySpec 섹션에 parameters 속성을 추가합니다.

  apiVersion: alloydbomni.dbadmin.goog/v1
  kind: DBCluster
  metadata:
    name: CLUSTER_NAME
  spec:
    databaseVersion: "15.12.0"
    primarySpec:
      parameters:
        google_columnar_engine.enabled: "off"

CLUSTER_NAME을 데이터베이스 클러스터 이름으로 바꿉니다. 데이터베이스 클러스터를 만들 때 선언한 데이터베이스 클러스터 이름과 동일합니다.

열 기반 엔진 문제 해결

insufficient shared memory 오류 수정

열 형식 엔진이 사용할 공유 메모리가 충분하지 않은 상태로 AlloyDB Omni를 실행하면 다음 오류가 표시될 수 있습니다.

Insufficient shared memory for generating the columnar formats.

AlloyDB Omni 컨테이너에서 사용할 수 있는 공유 메모리 양을 지정하여 이 문제를 해결할 수 있습니다. 이 작업은 호스트 운영체제에 따라 다릅니다.

Linux

/etc/fstab 파일 수정과 같은 기법을 사용하여 호스트 머신의 /dev/shm 파티션 크기를 늘립니다.

macOS

--shm-size 플래그에 더 큰 공유 메모리 값을 지정하여 새 AlloyDB Omni 컨테이너를 설치합니다.

열이 채워지지 않는 문제 해결

열 기반 엔진에 열이 채워지지 않으면 다음 중 하나에 해당할 수 있습니다.

  • 추가하려는 열에 지원되지 않는 데이터 유형이 포함되어 있습니다.

  • 열 기반 엔진의 요구사항이 충족되지 않습니다.

이 문제를 해결하려면 다음을 시도해 보세요.

  • 쿼리의 테이블 또는 구체화된 뷰가 열 기반 엔진에 있는지 확인합니다.
  • EXPLAIN 문을 사용하여 열 기반 엔진의 사용을 확인합니다.

다음 단계