웨어하우스 구성이 동적 테이블 성능에 미치는 영향¶

웨어하우스의 크기가 항상 비용과 비례하는 것은 아닙니다. 최적의 웨어하우스 크기를 선택하려면 다양한 웨어하우스 크기에 대한 쿼리의 성능을 실험하고 비교하십시오.

일반적으로 웨어하우스가 클수록 메모리와 병렬 처리가 증가하여 쿼리 성능이 향상됩니다.

• 메모리: 쿼리에 웨어하우스가 제공할 수 있는 것보다 더 많은 메모리가 필요한 경우, 중간 데이터가 로컬 저장소로 유출되어 쿼리가 수행해야 하는 총 작업량이 증가합니다. 더 큰 웨어하우스에서는 이런 유출을 방지하여 검색 속도를 대폭 높일 수 있습니다.

• 병렬 처리: 병렬 처리를 사용하면 작업을 더 많은 부분으로 나누어 각각 더 빠르게 완료함으로써 쿼리를 더 빠르게 실행할 수 있습니다. 쿼리가 충분한 병렬 처리를 제공하는 한, 일반적으로 웨어하우스 크기를 늘리면 비용 증가 없이 쿼리 시간을 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 소규모 웨어하우스에서 중규모 웨어하우스로 이전하면 일반적으로 비용이 두 배로 늘어나고 운영 시간은 절반으로 줄어듭니다.

  그러나 특정 지점을 넘어서면 병렬 처리를 추가해도 효과가 감소합니다. 따라서 비용 최적 웨어하우스 크기는 일반적으로 유출을 방지할 수 있을 만큼 충분히 크지만, 병렬 처리 포화를 피할 수 있을 만큼 충분히 작습니다. 최신성을 유지하기 위한 최적의 크기는 보통 약간 더 큽니다.

동적 테이블을 증분식으로 새로 고치는 경우 초기 새로 고침 에는 후속 새로 고침보다 더 큰 웨어하우스가 필요한 경우가 많습니다. 더 큰 웨어하우스 크기에서 시작하여 동적 테이블을 만든 다음 웨어하우스 크기를 다시 줄여서 워크플로를 조정합니다.

웨어하우스 크기 및 관련 비용에 대한 자세한 내용은 가상 웨어하우스 크레딧 사용 섹션을 참조하십시오.