3. NUMBER Column 分割方式並列処理ケース (DBMS_PARALLEL_EXECUTE)

Oracle DBMS_PARALLEL_EXECUTEを活用して、NUMBER Column分割方式の並列処理の例を見てみましょう。ジョブの作成、ジョブ単位の分割、ジョブの実行、ジョブ完了の確認および削除に関する内容です。

前の記事で続く内容だ。

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

3. NUMBER Column 分割方式並列処理事例

NUMBER Columnによる分割方式の例を見てみましょう。 ROWID方式とほぼ同様ですが、次の項目だけが少し異なります。

• 作業単位の分割時に CREATE_CHUNKS_BY_NUMBER_COL procedure を使用する
• ジョブの実行時にSQLステートメントのWHERE句にNUMBER列を使用する

*リファレンスOracleドキュメント： DBMS_PARALLEL_EXECUTE – CREATE_CHUNKS_BY_NUMBER_COL Procedure

3.1。ジョブの作成

ジョブを作成する方法に違いはありません。

-- 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。作業単位の分割

CREATE_CHUNKS_BY_NUMBER_COL（ 、

Z_DPE_TEST_TABテーブルの「ID」列に基づいて10,000個ずつ分割するチャンクを作成するには、次のように実行します。

-- 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;

作業単位の分割状態を確認してみましょう。

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

上記の結果からおおよそ確認できるように、各Chunkは10,000個のRowに分割された。 （例表は1から100万までの順番をID値として生成した）

参考として、ROWID分割（CREATE_CHUNKS_BY_ROWID procedure）したときはSTART_ROWID、END_ROWIDに値が生成され、NUMBER Column分割（CREATE_CHUNKS_BY_NUMBER_COL）したときはSTART_ID、END_IDに値が生成される。

作業単位が均等によく配分されていることを確認してください。

-- 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;

各チャンクのSTART_IDとEND_IDでテーブルの件数を確認してみると10,000件によく分割されている。

-- 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;

Chunk全体のRow Countの合計は1,000,000で、総データ件数と一致します。

3.3。ジョブの実行

RUN_TASK（ 、 、 、 ）でジョブを実行します。ジョブの実行方法はROWID方式と同じです。

-- 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;
/

実行するSQLは、ROWID分割ケースとほぼ同じですが、WHERE句の条件列が「ROWID」ではなく、指定したNUMBER列である「ID」であることが異なります。

実行中にChunkの状態変化を見てみましょう。

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

ジョブが進行中のときは、次のようにチャンクの状態がUNASSIGNED -> ASSIGNED -> PROCESSEDに変更されて処理されます。

ジョブが完了すると、すべてのチャンクの状態がPROCESSEDとして表示されます。

作業が完了したら、次のSQLを実行して、いくつかのSessionでいくつかの行を更新したことを確認できます。

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

上記の内容から次のことがわかる。

• 合計10個のジョブセッションが実行されました
• 各Job Sessionは、1万件のChunkをほとんど10個ずつ割り当てて実行した。
• AUDSID：71767 Job SessionはChunk 9個（9万件）を割り当てて実行し、AUDSID：71773 Job SessionはChunk 11個（11万件）を割り当てて実行した
• つまり、Chunkの総数（ここでは100個）よりRUN_TASKのこれが少ないと、1つのJobが複数のChunkを割り当てて実行します。

3.4。ジョブ完了の確認と削除

DROP_TASK（ ）でジョブを削除します。

-- 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;
/

ここまで NUMBER Column 分割方式並列処理の例を見てみた。以下は、カスタムSQLベースに分割するケースを見ていきます。

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タグ: 並列処理DML Parallel ProcessingDML並列処理ORACLEDBMS_PARALLEL_EXECUTE

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