3. NÚMERO Caso de procesamiento paralelo del método de división de columnas (DBMS_PARALLEL_EXECUTE)

Veamos un caso de procesamiento paralelo del método de partición de NUMBER columnas utilizando Oracle DBMS_PARALLEL_EXECUTE. Cubre la creación de tareas, la división de unidades de trabajo, la ejecución de tareas, la confirmación de finalización de tareas y su eliminación.

Esta es una continuación del artículo anterior.

2.5. Comprobación detallada de la partición de la unidad de trabajo (DBMS_PARALLEL_EXECUTE)

3. NÚMERO Caso de procesamiento paralelo del método de división de columna

Veamos un ejemplo del método de división por NÚMERO Columna. Es casi similar al método ROWID, pero los siguientes elementos son ligeramente diferentes.

• Utilice el procedimiento CREATE_CHUNKS_BY_NUMBER_COL al dividir unidades de trabajo.
• Al ejecutar una tarea, la columna NÚMERO se utiliza en la cláusula WHERE de la declaración SQL.

*Documentación de referencia de Oracle: Procedimiento DBMS_PARALLEL_EXECUTE – CREATE_CHUNKS_BY_NUMBER_COL

3.1. crear trabajo

No hay diferencia en cómo se crea una tarea.

-- 1단계: 작업생성
BEGIN
  DBMS_PARALLEL_EXECUTE.CREATE_TASK(TASK_NAME => 'DPE_TEST(BY NUMBER)');
END;
/

-- 작업 생성 확인
SELECT *
  FROM USER_PARALLEL_EXECUTE_TASKS
 WHERE TASK_NAME = 'DPE_TEST(BY NUMBER)';

3.2. unidad de trabajo dividida

CREATE_CHUNKS_BY_NUMBER_COL( ,

Para crear un fragmento dividido en 10.000 casos según la columna "ID" de la tabla Z_DPE_TEST_TAB, ejecute lo siguiente.

-- 2단계: 작업 단위 분할
BEGIN
  DBMS_PARALLEL_EXECUTE.CREATE_CHUNKS_BY_NUMBER_COL (
            TASK_NAME    => 'DPE_TEST(BY NUMBER)',
            TABLE_OWNER  => USER,
            TABLE_NAME   => 'Z_DPE_TEST_TAB',
            TABLE_COLUMN => 'ID',
            CHUNK_SIZE   => 10000);
END;

Comprobemos el estado de división de la unidad de trabajo.

-- 작업 분할 상태 확인
SELECT *
  FROM USER_PARALLEL_EXECUTE_CHUNKS
 WHERE TASK_NAME = 'DPE_TEST(BY NUMBER)'
 ORDER BY START_ID;

Como puede ver aproximadamente en los resultados anteriores, cada fragmento se dividió en 10.000 filas. (La tabla de ejemplo se creó con valores de ID utilizando números secuenciales de 1 a 1 millón)

Como referencia, al dividir un ROWID (procedimiento CREATE_CHUNKS_BY_ROWID), los valores se crean en START_ROWID y END_ROWID, y al dividir una NUMBER columna (CREATE_CHUNKS_BY_NUMBER_COL), los valores se crean en START_ID y END_ID.

Comprobemos si las unidades de trabajo (fragmentos) están distribuidas uniformemente.

-- 작업 분할 균등 확인
-- Chunk의 START_ID, END_ID range로 추출한 Row Count
SELECT  B.CHUNK_ID, COUNT(A.ID) ROW_COUNT
  FROM  Z_DPE_TEST_TAB A,
        (
        SELECT  CHUNK_ID, START_ID, END_ID
          FROM  USER_PARALLEL_EXECUTE_CHUNKS
         WHERE  TASK_NAME = 'DPE_TEST(BY NUMBER)'
        ) B
 WHERE  A.ID BETWEEN B.START_ID AND B.END_ID
 GROUP  BY B.CHUNK_ID
 ORDER  BY B.CHUNK_ID;

Si verifica la cantidad de casos en la tabla usando el START_ID y END_ID de cada fragmento, está bien dividido en 10,000 casos.

-- Chunk의 START_ID, END_ID range로 추출한 Row 전체 Count
SELECT  SUM(COUNT(A.ID)) ROW_COUNT
  FROM  Z_DPE_TEST_TAB A,
        (
        SELECT  CHUNK_ID, START_ID, END_ID
          FROM  USER_PARALLEL_EXECUTE_CHUNKS
         WHERE  TASK_NAME = 'DPE_TEST(BY NUMBER)'
        ) B
 WHERE  A.ID BETWEEN B.START_ID AND B.END_ID
GROUP  BY B.CHUNK_ID;

El recuento total de filas de todos los fragmentos es 1.000.000, lo que coincide con el número total de datos.

3.3. ejecución de trabajo

EJECUTAR_TASK( , , , ) para ejecutar la tarea. El método de ejecución de la tarea es el mismo que el método ROWID.

-- 3단계: 작업 실행
DECLARE
  L_SQL_STMT VARCHAR2(32767);
BEGIN
  L_SQL_STMT := 'UPDATE  Z_DPE_TEST_TAB
                    SET  VAL = ROUND(DBMS_RANDOM.VALUE(1,10000))
                        ,AUDSID = SYS_CONTEXT(''USERENV'',''SESSIONID'')
                  WHERE  ID BETWEEN :START_ID AND :END_ID';

  DBMS_PARALLEL_EXECUTE.RUN_TASK(TASK_NAME      => 'DPE_TEST(BY NUMBER)',
                                 SQL_STMT       => L_SQL_STMT,
                                 LANGUAGE_FLAG  => DBMS_SQL.NATIVE,
                                 PARALLEL_LEVEL => 10);
END;
/

El SQL ejecutado es casi el mismo que el caso de la partición ROWID, pero la diferencia es que la columna de condición en la cláusula WHERE no es "ROWID" sino "ID", que es la columna NÚMERO designada.

Veamos los cambios de estado del fragmento durante la ejecución.

-- Chunk 상태별 Count
SELECT STATUS, COUNT
  FROM USER_PARALLEL_EXECUTE_CHUNKS
 WHERE TASK_NAME = 'DPE_TEST(BY NUMBER)'
GROUP BY STATUS;

Cuando el trabajo está en progreso, el estado del fragmento cambia a NO ASIGNADO -> ASIGNADO -> PROCESADO y se procesa de la siguiente manera.

Cuando se completa la tarea, el estado de todos los fragmentos aparece como PROCESADO.

Después de completar la tarea, puede verificar cuántas filas se actualizaron en qué sesiones ejecutando el siguiente SQL.

-- 동시 실행현황 확인
SELECT AUDSID, COUNT(*)
  FROM Z_DPE_TEST_TAB
 GROUP BY AUDSID
 ORDER BY AUDSID;

Del contenido anterior, podemos ver lo siguiente:

• Se ejecutaron un total de 10 sesiones de trabajo.
• Cada sesión de trabajo se ejecutó con 10.000 fragmentos asignados, en su mayoría 10 cada uno.
• AUDSID: 71767 Sesión de trabajo se ejecutó con 9 fragmentos (90 000 casos) asignados, y AUDSID: 71773 Sesión de trabajo se asignó y ejecutó con 11 fragmentos (110 000 casos).
• En otras palabras, la cantidad de RUN_TASK es mayor que la cantidad total de fragmentos (aquí, 100). Cuando esto es pequeño, a un trabajo se le asignan varios fragmentos y se ejecuta, y el número de ejecuciones puede variar incluso si el grado de división de los fragmentos es uniforme.

3.4. Confirmar la finalización de la tarea y eliminar

DROP_TAREA( ) para eliminar el trabajo.

-- 4단계: 작업 완료 확인 및 작업 삭제
-- 작업 완료 확인
SELECT * FROM USER_PARALLEL_EXECUTE_TASKS;

-- 작업 삭제
BEGIN
  DBMS_PARALLEL_EXECUTE.DROP_TASK(TASK_NAME => 'DPE_TEST(BY NUMBER)');
END;
/

Hasta este punto, hemos visto ejemplos de procesamiento paralelo utilizando el método de división de NÚMEROS Columnas. A continuación, veremos un ejemplo de partición basada en SQL definido por el usuario.

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Etiquetas: Procesamiento paralelo DMLORÁCULODBMS_PARALLEL_EXECUTEprocesamiento en paraleloProcesamiento paralelo DML

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