Transportable Tablespaces

Transportable Tablespaces

10g의 transportable tablespace는 서로 다른 플랫폼 간의 데이타 이동을 지원하므로, 데이타 배포 작업을 한층 쉽고 빠르게 수행할 수 있습니다. 또, external table을 이용한 다운로드 기능을 활용하여 데이타 이동 및 변환 작업을 보다 효율적으로 완료할 수 있습니다.

데이타베이스 간의 데이타 이동 작업을 어떻게 처리하십니까? 여러 가지 방법이 있겠지만 그 중에서도 가장 돋보이는 것이 바로 transportable tablespace입니다. Transportable tablespace는 대상 테이블스페이스 집합이 자체적으로 다른 테이블스페이스에 있는 오브젝트를 참조하는 것이 없는 “self-contained”이어야 하며, 테이블스페이스를 읽기전용 상태로 설정한 뒤 메타데이타만을 먼저 익스포트(export)하고, OS 레벨의 카피 작업을 통해 데이타파일을 타겟 플랫폼으로 복사한 다음, 데이타 딕셔너리에 메타데이타를 임포트(이 프로세스를 “plugging”이라 부르기도 합니다.)하는 방식으로 데이타를 전송합니다. .

OS 파일 카피 작업은 SQL*Loader를 이용한 익스포트/임포트 작업과 같은 데이타 이동 방식에 비해 일반적으로 훨씬 빠른 처리 성능을 보입니다. 하지만 Oracle9i Database와 그 이전 버전의 경우, 소스 데이타베이스와 타겟 데이타베이스가 동일 OS플랫폼으로 구성되어야 한다는 제약사항 때문에 그 유용성에 제한을 받았습니다 (예를 들어 Solaris와 HP-UX 간의 테이블스페이스 전송은 불가능했습니다).

Oracle Database 10g에서는 이러한 기능 제약이 사라졌습니다. OS byte order가 동일하기만 하면 서로 다른 플랫폼 간이라도 테이블스페이스 전송이 가능해졌습니다. byte order에 대한 상세한 설명은 이 세션의 범위를 넘어서지만, 간략히 살펴보면 Windows를 포함하는 일부 운영체제의 경우, 멀티-바이트 바이너리 데이타를 저장할 때 least significant byte를 최하위 메모리 주소에 저장하는 방식을 사용합니다. 이러한 시스템을 “little endian”이라 부릅니다. 반면, Solaris를 비롯한 다른 운영체제는 most significant byte를 최하위 메모리 주소에 저장하며, 이러한 시스템을 “big endian”이라 부릅니다. Big-endian 시스템이 little-endian 시스템으로부터 데이타를 읽어 들이려면 변환 프로세스를 거쳐야 합니다. 그렇지 않은 경우, byte order 문제로 데이타가 올바르게 표시되지 않습니다. (Byte order에 대한 상세한 설명은 Embedded Systems Programming 2002년 1월호 기사, "Introduction to Endianness"를 참고하시기 바랍니다.) 하지만 동일한 endian을 갖는 플랫폼 간에 테이블스페이스를 전송하는 경우에는 변환 작업이 필요하지 않습니다.

그렇다면 어떤 운영체제가 어떤 byte order를 사용하는지 어떻게 알 수 있을 까요? 아래와 같은 쿼리를 사용하면 바로 확인할 수 있습니다:
SQL> select * from v$transportable_platform order by platform_id;

PLATFORM_ID PLATFORM_NAME                       ENDIAN_FORMAT
----------- ----------------------------------- --------------
          1 Solaris[tm] OE (32-bit)             Big
          2 Solaris[tm] OE (64-bit)             Big
          3 HP-UX (64-bit)                      Big
          4 HP-UX IA (64-bit)                   Big
          5 HP Tru64 UNIX                       Little
          6 AIX-Based Systems (64-bit)          Big
          7 Microsoft Windows IA (32-bit)       Little
          8 Microsoft Windows IA (64-bit)       Little
          9 IBM zSeries Based Linux             Big
         10 Linux IA (32-bit)                   Little
         11 Linux IA (64-bit)                   Little
         12 Microsoft Windows 64-bit for AMD    Little
         13 Linux 64-bit for AMD                Little
         15 HP Open VMS                         Little
         16 Apple Mac OS                        Big

인텔 기반 Linux 운영체제를 사용하는 SRC1서버의 USERS 테이블스페이스를, Microsoft Windows 기반 TGT1 서버로 전송하는 경우를 생각해 봅시다. 이 경우 소스 플랫폼과 타겟 플랫폼 모두 little endian type 시스템입니다. USERS 테이블스페이스의 데이타파일은 users_01.dbf입니다. 전송 작업은 아래와 같은 절차를 거쳐 수행됩니다:
테이블을 READ ONLY 상태로 설정합니다:
alter tablespace users read only;
테이블을 익스포트 합니다.. 운영체제 프롬프트에서 다음과 같이 입력합니다:
exp tablespaces=users transport_tablespace=y file=exp_ts_users.dmp
exp_ts_users.dmp 파일은 메타데이타만을 포함하고 있으므로 그 크기가 매우 작습니다.

exp_ts_users.dmp 파일과 users_01.dbf 파일을 TGT1 서버로 복사합니다. FTP를 사용하는 경우에는 binary 옵션을 설정합니다.

데이타베이스에 테이블스페이스를 “플러깅(plugging)” 합니다. 운영체제 프롬프트에서 다음과 같이 입력합니다.
imp tablespaces=users transport_tablespace=y file=exp_ts_users.dmp datafiles='users_01.dbf'
4번째 단계를 마치고 나면 타겟 데이타베이스에 USERS 테이블스페이스가 생성되며, 테이블스페이스의 컨텐트도 사용 가능한 상태가 됩니다.

시스템 SRC1과 TGT1은 각각 Linux, Windows 운영체제를 사용한다는 사실을 명심하시기 바랍니다. 만일 Oracle9i 환경이었다면 TGT1의 데이타베이스가 users_01.dbf 데이타파일을 인식하지 못했을 것이고, 결국 전체 프로세스가 실패로 돌아갔을 것입니다. 이러한 경우라면 일반적인 익스포트/임포트 기능을 이용하거나, 플랫 파일을 생성한 뒤 SQL*Loader로 로드하거나, 데이타베이스 링크를 통해 direct load insert를 실행해야 할 것입니다.

10g에서는 타겟 데이타베이스가 다른 플랫폼으로부터 전송된 데이타파일을 정상적으로 인식하므로, 이러한 대안을 고려할 필요가 없습니다. 위의 예에서는 OS의 byte order 역시 동일하므로 (little endian), 변환 작업을 수행할 필요도 없습니다.

이 기능은 데이타 웨어하우스의 데이타가, 특수한 목적으로 운영되는 소규모 데이타 마트(data mart)에 정기적으로 전송되는 환경에서 특히 유용합니다. 10g 환경으로 구성된 경우, 데이타 웨어하우스는 대형 엔터프라이즈급 서버에, 데이타 마트는 Linux 기반 인텔 머신과 같은 저가형 서버에 구성하는 것이 가능해집니다. 이처럼 transportable tablespace를 사용하여 다양한 하드웨어와 운영체제를 조합한 환경을 구현할 수 있습니다.

서로 다른 endian을 갖는 시스템 간의 데이타 전송

소스 플랫폼과 타겟 플랫폼이 서로 다른 endian을 갖는 경우 어떻게 데이타 전송을 처리할 수 있을까요? 앞에서 설명한 것처럼 타겟 서버와 소스 서버의 byte order가 다르면 전송된 데이타를 올바르게 인식할 수 없으므로, 단순 카피 작업으로 데이타 파일을 이동하는 것이 불가능합니다. 하지만 방법은 있습니다. 바로 Oracle 10g RMAN 유틸리티가 데이타파일을 다른 byte order로 변환하는 기능을 지원하고 있습니다.

위의 예에서, 만일 SRC1 서버가 Linux(little endian)를 기반으로 하고, TGT1 서버가 HP-UX(big endian)을 기반으로 한다면, 3단계와 4단계의 사이에 변환을 위한 별도의 단계를 적용해야 합니다. RMAN을 사용하면 Linux 환경의 데이타파일을 HP-UX 포맷으로 변환할 수 있습니다 (단 테이블스페이스가 읽기전용 상태로 설정되어 있어야 합니다).
RMAN> convert tablespace users
2> to platform 'HP-UX (64-bit)'
3>  format='/home/oracle/rman_bkups/%N_%f';

Starting backup at 14-MAR-04
using channel ORA_DISK_1
channel ORA_DISK_1: starting datafile conversion
input datafile fno=00004 name=/usr/oradata/dw/starz10/users01.dbf
converted datafile=/home/oracle/rman_bkups/USERS_4
channel ORA_DISK_1: datafile conversion complete, elapsed time: 00:00:07
Finished backup at 14-MAR-04

위 과정을 거치면 /home/oracle/rman_bkups 디렉토리에 표준 RMAN 파일 포맷의 파일이 <tablespace_name>_<absolute_datafile_no> 의 파일명으로 생성됩니다. 결국 USERS 테이블스페이스 자체는 전혀 변경되지 않았고, HP-UX 환경을 위한 새로운 파일이 생성되었습니다. 이제 이 파일을 타겟 시스템으로 복사한 뒤 위에서 설명한 것과 같은 처리 과정을 거치면 됩니다.

RMAN 변환 명령은 매우 강력합니다. 위와 같은 명령을 사용하는 경우, RMAN은 순차적으로 데이타파일을 생성합니다. 여러 개의 데이타파일을 포함하는 테이블스페이스를 처리할 때에는 여러 개의 변환 프로세스를 병렬적으로 수행하도록 명령할 수도 있습니다. 그렇게 하려면 위 명령에 아래 구문을 삽입하면 됩니다:
parallelism = 4

위와 같이 하면 네 개의 RMAN 채널이 생성되어 각각 별도의 데이타파일에 대해 변환 작업을 수행합니다. 하지만 parallelism이 정말로 효과를 발휘하는 것은, 많은 수의 테이블스페이스를 한꺼번에 변환할 때입니다. 아래는 두 개의 테이블스페이스(USERS와 MAINTS)를 HP-UX 포맷으로 변경하는 예입니다:
RMAN> convert tablespace users, maints
2> to platform 'HP-UX (64-bit)'
3> format='/home/oracle/rman_bkups/%N_%f'
4> parallelism = 5;

Starting backup at 14-MAR-04
using target database controlfile instead of recovery catalog
allocated channel: ORA_DISK_1
channel ORA_DISK_1: sid=244 devtype=DISK
allocated channel: ORA_DISK_2
channel ORA_DISK_2: sid=243 devtype=DISK
allocated channel: ORA_DISK_3
channel ORA_DISK_3: sid=245 devtype=DISK
allocated channel: ORA_DISK_4
channel ORA_DISK_4: sid=272 devtype=DISK
allocated channel: ORA_DISK_5
channel ORA_DISK_5: sid=253 devtype=DISK
channel ORA_DISK_1: starting datafile conversion
input datafile fno=00004 name=/usr/oradata/dw10/dw10/users01.dbf
channel ORA_DISK_2: starting datafile conversion
input datafile fno=00005 name=/usr/oradata/dw10/dw10/users02.dbf
channel ORA_DISK_3: starting datafile conversion
input datafile fno=00006 name=/usr/oradata/dw10/dw10/maints01.dbf
channel ORA_DISK_4: starting datafile conversion
input datafile fno=00007 name=/usr/oradata/dw10/dw10/maints02.dbf
converted datafile=/home/oracle/rman_bkups/USERS_4
channel ORA_DISK_1: datafile conversion complete, elapsed time: 00:00:03
converted datafile=/home/oracle/rman_bkups/USERS_5
channel ORA_DISK_2: datafile conversion complete, elapsed time: 00:00:00
converted datafile=/home/oracle/rman_bkups/MAINTS_6
channel ORA_DISK_3: datafile conversion complete, elapsed time: 00:00:01
converted datafile=/home/oracle/rman_bkups/MAINTS_7
channel ORA_DISK_4: datafile conversion complete, elapsed time: 00:00:01
Finished backup at 14-MAR-04

위의 실행결과에서, 변환된 파일이 기존 파일명과 무관하고 이해하기도 어려운 파일명을 갖게 되는 것을 볼 수 있습니다 (예를 들어, users01.dbf는 USERS_4로 변환됩니다). 원하는 경우 데이타파일의 naming format을 변경할 수 있습니다. 이 프로세스는 Data Guard에서 사용하는 데이타파일 naming 방식과 유사합니다:
RMAN> convert tablespace users
2> to platform 'HP-UX (64-bit)'
3> db_file_name_convert '/usr/oradata/dw10/dw10','/home/oracle/rman_bkups'
4> ;

Starting backup at 14-MAR-04
using channel ORA_DISK_1
channel ORA_DISK_1: starting datafile conversion
input datafile fno=00004 name=/usr/oradata/dw10/dw10/users01.dbf
converted datafile=/home/oracle/rman_bkups/users01.dbf
channel ORA_DISK_1: datafile conversion complete, elapsed time: 00:00:03
channel ORA_DISK_1: starting datafile conversion
input datafile fno=00005 name=/usr/oradata/dw10/dw10/users02.dbf
converted datafile=/home/oracle/rman_bkups/users02.dbf
channel ORA_DISK_1: datafile conversion complete, elapsed time: 00:00:01
Finished backup at 14-MAR-04

위와 같이 하면 기존의 파일명을 그대로 유지할 수 있습니다. /home/oracle/rman_bkups 디렉토리에 가 보면, users01.dbf와 users02.dbf가 생성된 것을 확인할 수 있습니다. 위 예제의 경우, 파일의 변환 작업은 소스 플랫폼에서 수행되었습니다. 필요한 경우 타겟 플랫폼에서 변환을 수행할 수도 있습니다. 예를 들어, users01.dbf를 HP-UX 기반의 TGT1 서버로 카피한 후 아래와 같이 HP-UX 포맷으로 변환할 수 있습니다:

In the above cases, we converted the files on the source platform. However, you can do that on the target platform as well. For example, you can copy file users01.dbf to host TGT1 running HP-UX and then convert the file to HP-UX format with:
RMAN> convert
2> datafile '/usr/oradata/dw10/dw10/users01.dbf'
3> format '/home/oracle/rman_bkups/%N_%f'
4> ;

이렇게 함으로써 해당 디렉토리에 지정된 포맷의 파일을 생성할 수 있습니다.

그렇다면 데이타파일을 굳이 타겟 플랫폼에서 변환하는 이유가 무엇일까요? 첫 번째로, 소스 플랫폼의 테이블스페이스를 READ ONLY 상태로 두는 기간이 짧아지므로 다운타임을 줄일 수 있다는 점을 들 수 있습니다. 데이타파일을 3중 미러 형태로 구성하고 테이블스페이스를 읽기 전용으로 설정한 다음, 3번째 미러를 분리한 후 곧바로 테이블스페이스를 읽기/쓰기 모드로 변경할 수도 있습니다. 분리된 3번째 미러는 타겟 시스템에 마운트된 후 변환됩니다. 이렇게 하면 테이블스페이스가 읽기 전용 상태에 있는 기간을 최소화할 수 있습니다.

또 다른 이유로 성능을 들 수 있습니다. 지속적으로 부하가 발생하는 OLTP 데이타베이스에서 RMAN 변환 작업을 수행함으로써 시스템에 불필요한 부담을 주게 될 수 있습니다. 그 대신, 병렬 작업에 최적화된 데이타 웨어하우스 서버에서 오프라인 형태로 변환 작업을 처리하는 것이 바람직할 수 있습니다.

External Table을 데이타 전송 매개체로 활용하기

Oracle9i Database에서 처음 소개된 external table은 일정한 형식을 갖춘 일반 텍스트 파일을 테이블처럼 보이게 하고 SQL 구문을 통해 접근할 수 있게 하는 기능입니다. OLTP 데이타베이스에서 운영 중인 TRANS 테이블의 컨텐트를, external table을 사용하여 데이타 웨어하우스 데이타베이스로 이동해야 하는 경우를 생각해 봅시다. 그 과정이 아래와 같습니다:
OLTP 데이타베이스에서, TRANS 테이블의 컨텐트를 포함하는 텍스트 파일을 생성합니다. 생성된 텍스트 파일을 /home/oracle/dump_dir 디렉토리에 trans_flat.txt라는 이름으로 저장합니다. (SQL 구문을 이용하여 텍스트 파일의 생성이 가능합니다.)
spool trans_flat.txt
select <column_1> ||','|| <column_2> ||','|| ...
from trans;
spool off
ftp, rcp 등의 전송 메커니즘을 사용하여 파일을 데이타 웨어하우스 서버에 복사합니다. (파일은 /home/oracle/dump_dir 디렉토리에 위치하고 있습니다.) 데이타 웨어하우스 데이타베이스에서 dump_dir 디렉토리를 생성합니다:

On the data warehouse database, create a directory object named dump_dir as:
create directory dump_dir as '/home/oracle/dump_dir';
external table을 생성합니다:
create table trans_ext
(
   ... <columns of the table> ...
)
organization external
(
   type oracle_loader
   default directory admin
   access parameters
   (
      records delimited by newline
      badfile 'trans_ext.bad'
      discardfile 'trans_ext.dis'
      logfile 'trans_ext.log'
      fields terminated by ","  optionally enclosed by '"'
      (
          ... <columns> ...
      )
   )
   location ('trans_flat.txt')
)
reject limit unlimited;
Direct load insert, merge 등의 일반적인 방법을 사용하여 external table을 일반 테이블로 로드합니다.
위 에서 텍스트 파일을 생성하는 첫 번째 단계는 가장 많은 시간을 소요합니다. SQL 구문을 사용하여 텍스트를 생성하고 파일에 스풀링하는 과정은 절차 상으로는 간단하지만 실행 시간이 오래 걸립니다. SQL*Plus 대신 Pro*C 또는 OCI 프로그램을 사용하여 처리 시간을 어느 정도 단축할 수 있지만 그래도 꽤 오랜 시간이 필요합니다. 컬럼을 수작업으로 지정하는 것도 작업을 지체시키는 요인이 됩니다.

이 두 가지 문제는 10g에서 완전히 해결되었습니다. 이제 external table 생성 프로세스를 사용하여 테이블을 포터블 포맷으로 신속하게 언로드할 수 있습니다. 위 예의 첫 번째 단계는 아래와 같은 간단한 SQL 구문으로 대치됩니다:
create directory dump_dir as '/home/oracle/dump_dir';

create table trans_dump
organization external
(
   type oracle_datapump
   default directory dump_dir
   location ('trans_dump.dmp')
)
as
select * from trans
/

위 명령은 /home/oracle/dump_dir 디렉토리에 trans_dump.dmp라는 이름의 파일을 생성합니다. 이 파일은 ASCII 텍스트 파일이 아닙니다. 메타데이타는 일반 텍스트이지만, 실제 데이타는 raw 포맷을 사용하고 있습니다. 하지만, 이 파일은 export dump 파일과 마찬가지로 모든 운영체제에서 호환 가능하며, 데이타의 다운로드가 매우 빠르게 수행된다는 점에서 export와 차별화됩니다. 이 파일을 데이타 웨어하우스 서버에 카피하고 위에서 설명한 것과 동일한 방법으로 external table을 생성할 수 있습니다.

그렇다면 지금까지 설명한 방법이 기존에 사용되어 오던 데이타 전송 메커니즘과 어떤 차이가 있는 것일까요? 첫 번째로, 복잡한SQL 구문을 작성하지 않고도 포터블 파일을 매우 빠르게 생성할 수 있습니다. 두 번째로, 이 파일을 external table의 input으로 적용해서 일반적인 테이블을 다루듯 다른 테이블로의 데이타 로드 작업을 간단하게 완료할 수 있습니다. 또 아래와 같은 구문을 사용하면 external table로의 데이타 다운로드 성능을 향상시킬 수 있습니다:
create table trans_dump
organization external
(
   type oracle_datapump
   default directory dump_dir
   location ('trans_dump.dmp')
)
parallel 2
as
select * from trans
/
위 명령은 병렬적인 형태로 파일 생성 작업을 수행하도록 합니다. 이 방법은 멀티-CPU 환경에서 유용합니다. 이와 별도로, 동시에 여러 개의 external table을 생성하도록 할 수도 있습니다:
create table trans_dump
organization external
(
   type oracle_datapump
   default directory dump_dir
   location ('trans_dump_1.dmp','trans_dump_2.dmp')
)
parallel 4
as
select * from trans
/

위 명령은 trans_dump_1.dmp와 trans_dump_2.dmp라는 두 개의 파일을 생성합니다. 이 방법은 파일을 여러 개의 물리적 디바이스 또는 컨트롤러로 분산하고 I/O 성능을 향상시키는데 유용합니다.

결론

10g의 transportable tablespace를 적극적으로 활용함으로써, 분석된 데이타가 더 신속하게, 그리고 더 높은 빈도로 사용자에게 제공되는 환경을 구현할 수 있습니다. 또 이 기능은 오프라인 미디어를 통해 이기종 시스템의 데이타베이스로 데이타를 배포하는 데에도 이용됩니다. External table을 이용한 다운로드 기능은 대용량 데이타 처리를 위한 ETL 툴로써 손색이 없습니다.

Furthermore, by making transportable tablespaces viable, 10g makes data refreshes quicker and more frequent so that analyzed data is available to end users sooner. This capability can also be used to publish data via offline media to different databases, regardless of their host systems. Using external table downloads the utility to move large quantities of data as an ETL tool is finally available to the end user.

10g의 테이블스페이스 전송 기능에 대한 자세한 설명은 Oracle Database Administrator's Guide의 Chapter 8, "Transporting Tablespaces Between Databases" 섹션을 참고하시기 바랍니다.