ORACLE

2.5。作業単位分割詳細の確認 (DBMS_PARALLEL_EXECUTE)

公開済み 2022年10月02日・更新済み 2022年10月04日

作業単位分割詳細確認関連内容である。 ROWIDで作業単位を分割した結果がどの程度均一に分割されるのか、作業単位の合計が全体と同じに欠けていないか、作業単位数とジョブ数の相関関係を調べる。

前の記事で続く内容だ。

2. ROWID分割方式並列処理事例

<<目次>>

2.5。作業単位分割の詳細確認

作業単位がうまく分割されたかどうか、次の内容を見てみましょう。

ROWIDで分割した作業単位の均一性
ROWIDで分割した作業単位がないことを確認する
作業単位(Chunk)の数と作業のPARALLEL_LEVEL(実行するJobの数)との相関

2.5.1。 ROWIDで分割した作業単位の均一性

次の分割は、Z_DPE_TEST_TABテーブルをROW Countに基づいて作業単位を10,000個ずつ分割することを意味します。

-- 2단계: 작업 단위 분할
BEGIN
  DBMS_PARALLEL_EXECUTE.CREATE_CHUNKS_BY_ROWID(TASK_NAME   => 'DPE_TEST(BY ROWID)',
                                               TABLE_OWNER => USER,
                                               TABLE_NAME  => 'Z_DPE_TEST_TAB',
                                               BY_ROW      => TRUE,
                                               CHUNK_SIZE  => 10000);
END;
/

本当に10,000件ずつ分割されたか見てみよう。

-- 작업단위 개수 확인 --> 115
SELECT COUNT(*)
  FROM USER_PARALLEL_EXECUTE_CHUNKS
WHERE TASK_NAME = 'DPE_TEST(BY ROWID)';

全体のRowは1,000,000件なので、10,000件ずつ分割すれば100個のChunkに分割しなければならないようだが実際には115個のChunkに分割された。

各チャンクごとにロウカウントを求めてみると、

SELECT  B.CHUNK_ID, COUNT(A.ID), MIN(A.ID) MIN_ID, MAX(A.ID) MAX_ID
  FROM  Z_DPE_TEST_TAB A,
        (
        SELECT  CHUNK_ID, START_ROWID, END_ROWID
          FROM  USER_PARALLEL_EXECUTE_CHUNKS
         WHERE  TASK_NAME = 'DPE_TEST(BY ROWID)'
        ) B
 WHERE  A.ROWID BETWEEN B.START_ROWID AND B.END_ROWID
 GROUP  BY B.CHUNK_ID
 ORDER  BY B.CHUNK_ID;

10,000件ではなく、1334、2064、1886件など様々なCountに分割されたことが確認できる。

Chunkに含まれるRow数が1,000～2,000区間は14個、2,000Row区間は2個、6,000Row区間は33個、11,000Row区間は64個、12,000Row区間は2個である。（毎回同じ結果が出ない場合があります。）

このように完全に均等なRow数に分割されない。これは、ROWID分割方法がDBA_EXTENTSに基づいています。これは、各EXTENTに含まれるBLOCKの数と各BLOCKのROW Countが異なる可能性があるためです。参考までに、テーブルにDELETEなどで使用されていないBLOCKがある場合、実際にデータが存在しないROWID区間がChunkで生成されることもある。また、DBA_EXTENTに割り当てられてデータが削除されたか、割り当ては行われたが実際のデータを含まないEXTENTが存在する場合に発生すると予想される。

2.5.2。 ROWIDで分割した作業単位がないことを確認する

各チャンクのSTART_ROWIDとEND_ROWID区間を展開したときに欠落しているデータはありませんか？

まず、Row Countを確認してみましょう。

-- Chunk의 RowID range로 추출한 Row Count
SELECT  COUNT(A.ID) ROW_COUNT
  FROM  Z_DPE_TEST_TAB A,
        (
        SELECT  CHUNK_ID, START_ROWID, END_ROWID
          FROM  USER_PARALLEL_EXECUTE_CHUNKS
         WHERE  TASK_NAME = 'DPE_TEST(BY ROWID)'
        ) B
 WHERE  A.ROWID BETWEEN B.START_ROWID AND B.END_ROWID;

全体のRow Countである1,000,000件と一致して、一度Countは欠落していないことを確認し、次にはChunkのSTART_ROWID〜END_ROWIDの範囲で抽出したデータに基づいて元のデータをLEFT OUTER JOINしたときにJoin条件から抜ける（欠けている））データがあるかどうかを確認してみましょう。

-- Chunk의 RowID로 추출한 데이터의 누락없음 확인
SELECT  *
  FROM  Z_DPE_TEST_TAB A LEFT OUTER JOIN
        (
        SELECT  A.ID  -- Chunk의 RowID range로 추출한 데이터
          FROM  Z_DPE_TEST_TAB A,
                (
                SELECT  CHUNK_ID, START_ROWID, END_ROWID
                  FROM  USER_PARALLEL_EXECUTE_CHUNKS
                 WHERE  TASK_NAME = 'DPE_TEST(BY ROWID)'
                ) B
         WHERE  A.ROWID BETWEEN B.START_ROWID AND B.END_ROWID
        ) B ON (A.ID = B.ID)
 WHERE  B.ID IS NULL;

上記の結果から欠落しているデータがないことを確認できます。

2.5.3。作業単位(Chunk)の数と作業のPARALLEL_LEVEL(実行するJobの数)との相関

前の記事の<2.3。ジョブ実行> で次のような内容があった。

PARALLEL_LEVELは、同時に実行するジョブ（job）の数、すなわち並列度（DOP、Degree Of Parallelism）を意味し、作業単位であるチャンクの数と同じでも少なくてもよい。同じ場合は1つのジョブが1つのチャンクを処理し、小さい場合は1つのジョブが複数のチャンクを処理します。

*参照： 2. ROWID分割方式並列処理ケース_2.3。ジョブの実行

Chunk数とJob数について次の場合を考えてみましょう。

▼チャンク数とジョブ数が同じ場合（チャンク＝ジョブ）

1つのJobは、割り当てられたChunkの実行を完了すると、これ以上実行するジョブがなく終了します。