4 Data Pumpユーティリティのパフォーマンス

Data Pumpユーティリティは、大規模データベースを対象に設計されています。サイトに、大量のデータおよびメタデータがある場合は、オリジナルのエクスポート・ユーティリティおよびインポート・ユーティリティと比較して、パフォーマンスが大幅に向上します。この章では、パフォーマンス向上の理由を簡単に説明し、エクスポートおよびインポート操作のパフォーマンスを向上させるための具体的な手順を示します。

この章の内容は、次のとおりです。

Data Pump ExportユーティリティおよびData Pump Importユーティリティでのメタデータ抽出およびデータベース・オブジェクト作成のパフォーマンスは、基本的にはオリジナルのエクスポート・ユーティリティおよびインポート・ユーティリティのパフォーマンスと同様です。

Data Pump ExportユーティリティおよびData Pump Importユーティリティのデータ・パフォーマンスの改善点

次に、Data Pump ExportおよびImportユーティリティでのパフォーマンス向上の要因を示します。

複数のワーカー・プロセスで、表間およびパーティション間のパラレル処理を実行して、複数のパラレル・ダイレクト・パス・ストリームで表をロードおよびアンロードできます。
非常に大きい表およびパーティションの場合は、単一のワーカー・プロセスで、外部表による方法を使用してデータにアクセスすると、複数のパラレル問合せおよびパラレルDML I/Oサーバー・プロセスを介してパーティション間のパラレル処理を選択できます。
Data Pumpでは、索引の作成およびパッケージ本体のロードにパラレル処理を使用します。
ダンプ・ファイルは、直接サーバーで読取りおよび書込みが行われるため、データをクライアントに移動する必要はありません。
ダンプ・ファイルの格納形式は、ダイレクト・パスAPIの内部ストリーム形式です。これは、表領域内部のOracleデータベースのデータ・ファイルに格納されている形式と同様の形式です。したがって、クライアント側ではINSERT文バインド変数への変換は実行されません。
サポートされているデータ・アクセス方法（ダイレクト・パスおよび外部表による方法）は従来のSQLより高速です。ダイレクト・パスAPIを使用すると、単一ストリームでの最大のパフォーマンスが実現します。外部表機能を使用すると、Oracleデータベースのパラレル問合せおよびパラレルDML機能を効率的に使用できます。
エクスポート時に、メタデータとデータの抽出を同時に実行できます。

パフォーマンスのチューニング

Data Pumpテクノロジでは、すべての使用可能なリソースを最大限に使用して、スループットの最大化およびジョブ経過時間の最小化が行われます。これを実現するには、システムでCPU、メモリー、I/O間でバランスがとられている必要があります。また、パフォーマンス・チューニングの標準原理が適用されます。たとえば、ダンプ・ファイル・セット内のダンプ・ファイルの書込みおよび読取りはパラレルで行われるため、最大のパフォーマンスを得るにはそれらのダンプ・ファイルを個別のディスクに常駐させる必要があります。また、それらのダンプ・ファイルは、ソースまたはターゲットの表領域が常駐するディスクとは別のディスクに常駐させる必要があります。

パフォーマンス・チューニングを行う場合は、パフォーマンスとリソース消費のバランスをとることが必要です。

リソース消費の制御

Data Pump ExportおよびImportユーティリティを使用すると、ジョブごとのリソース消費量を動的に増減できます。これを実行するには、PARALLELパラメータを使用してそのジョブの並列度を指定します。（Data Pump固有のチューニング・パラメータはPARALLELパラメータのみです。）最大のスループットを得るには、PARALLELをCPU数の2倍（CPUごとに2つのワーカー）以下に設定してください。

参照:

エクスポート・ユーティリティのPARALLELパラメータの詳細は、「PARALLEL」を参照してください。

インポート・ユーティリティのPARALLELパラメータの詳細は、「PARALLEL」を参照してください。

並列度を増加すると、CPU使用量、メモリー使用量およびI/O帯域幅使用も増大します。これらのリソースの使用可能な量が適切であることを確認してください。必要に応じて、異なるディスク・デバイスまたはチャネル間にファイルを分散して、必要なI/O帯域幅を確保できます。

並列度を最大にするには、並列度ごとに少なくとも1つのファイルを提供する必要があります。これを簡単に行うには、たとえばfile%u.dmpのように、ファイル名にワイルド・カードを使用します。ただし、ディスク設定によっては（たとえば、単純な非ストライプ・ディスクなどの場合）、すべてのダンプ・ファイルを1つのデバイスに配置しない場合があります。その場合は、ワイルド・カードを使用して複数のファイル名を指定し、それぞれのファイルを別々のディレクトリ（別々のディスク）に配置します。高速CPUと高速ディスクを使用する場合でも、CPUとディスク間のパスは、持続可能な並列度の量を制約する要因になることがあります。

PARALLELパラメータは、Oracle Database 10g のEnterprise Editionでのみ有効です。

Data Pumpユーティリティのパフォーマンスに影響する初期化パラメータ

特定の初期化パラメータの設定が、Data Pump ExportおよびImportのパフォーマンスに影響する場合があります。特に、次の設定を使用してパフォーマンスを改善できます。ただし、プラットフォームによっては同様の効果を得られない場合もあります。

DISK_ASYNCH_IO=TRUE
DB_BLOCK_CHECKING=FALSE
DB_BLOCK_CHECKSUM=FALSE

次の初期化パラメータには、並列度が最大になる値を指定する必要があります。

PROCESSES
SESSIONS
PARALLEL_MAX_SERVERS

さらに、初期化パラメータSHARED_POOL_SIZEとUNDO_TABLESPACEは、余裕のある大きさにする必要があります。具体的な値は、データベースのサイズによって異なります。

Streams環境でのバッファ・キャッシュ・サイズの設定

Oracle Database 10g リリース2（10.2）では、Streams機能を使用するときにSTREAMS_POOL_SIZE初期化パラメータが定義されていないと、ストリーム・プールのサイズは自動的に共有プール・サイズの10%（デフォルト）になります。

ストリーム・プールが作成されると、バッファ・キャッシュに割り当てられたメモリーから必要なSGAメモリーが確保されるため、キャッシュのサイズは、DB_CACHE_SIZE初期化パラメータで指定したサイズよりも少なくなります。つまり、バッファ・キャッシュが必要最小限のSGAで構成されていた場合、Data Pump操作は正しく動作しません。

参照:
『Oracle Streams概要および管理』