이 페이지에서는 데이터 캐시 개요, 데이터 캐시를 사용 설정할 워크로드 선택, 데이터 캐시 사용의 제한사항에 대해 설명합니다.
데이터 캐시는 데이터 페이지를 고속 로컬 솔리드 스테이트 드라이브(SSD)에 저장하여 쿼리 처리 속도를 높이는 기능입니다. 데이터 캐시는 메모리와 로컬 SSD를 모두 사용하도록 OS 페이지 캐시를 확장합니다.
인스턴스를 만들 때 데이터 캐시를 사용 설정할 수 있습니다.
인스턴스에 데이터 캐시를 사용 설정하면 Cloud SQL이 읽기 및 쓰기 요청을 다음과 같이 처리합니다.
읽기 요청: Cloud SQL은 데이터 읽기 우선순위를 기본 메모리, 데이터 캐시, 인스턴스의 스토리지 순으로 지정합니다. 따라서 읽기 작업을 처리할 때 지연 시간이 최소화됩니다.
쓰기 요청: Cloud SQL에서 데이터를 인스턴스의 스토리지에 커밋하는 동시에 데이터 캐시에 씁니다.
권장사항
데이터 캐시는 특정 워크로드 유형에서 성능 이점을 제공합니다. 다음 워크로드 유형에는 데이터 캐시를 사용 설정하는 것이 좋습니다.
- 워크로드의 작업 데이터 세트가 기본 메모리에서 넘치는 경우.
전체 작업 데이터 세트가 인스턴스의 기본 메모리에서 넘칠 때 데이터 캐시를 사용하면 성능 이점을 최대화할 수 있습니다. 이 시나리오에서 Cloud SQL는 기본 메모리 및 데이터 캐시에 작업 데이터 세트를 저장합니다. 작업 데이터 세트는 일반적으로 전체 데이터 세트보다 작습니다.
- 워크로드에서 쓰기 작업보다 읽기 작업이 더 많은 경우.
주로 읽기 작업으로 구성된 워크로드에 데이터 캐시를 사용하세요.
제한사항
- 데이터 캐시가 가득 차면 후속 업데이트가 데이터 캐시에 수용될 수 있도록 최근 사용 시간 분석을 기준으로 저장된 데이터가 삭제됩니다.
- 인스턴스에서 다음 작업을 수행하면 데이터 캐시의 콘텐츠가 삭제되며 데이터 캐시가 다시 채워지는 동안 성능이 저하될 수 있습니다.
- 예정된 유지관리
- 예기치 않은 종료(인스턴스 중지)
- 주 버전 업그레이드
- 영역 인스턴스가 리전 인스턴스로 전환되거나 리전 인스턴스가 영역 인스턴스로 전환
- 인스턴스의 머신 유형 변경
- CPU 코어 수에 따라 SSD 크기가 결정됩니다. SSD 크기는 독립적으로 조절할 수 없습니다.
- 세분화된 캐싱(예: 테이블 수준 캐싱 또는 쿼리 수준 캐싱)은 지원되지 않습니다.
- 데이터 캐시는 버퍼 풀 확장을 사용하지 않습니다.