Thë 굽은ㄴr무™

오라클 쿼리 실행 시간

출처 : http://mainia.tistory.com/769

간혹 Stored Procedure 실행시 쿼리의 구간 별 시간을 알고

싶을 때가 있습니다. 전체 SP 수행 시간은 Object 테이블을 뒤져서

보면 되는데 각 단계별로 out print 를 찍으면서 보고 싶을 때

SET TIMING ON 을 사용하면 됩니다.

Set timing on; 후 timing start 로 시작하고 timing stop 로

마무리를 하면 됩니다. 그럼 그 시간이 측정되어 로그에

찍히게 됩니다.

 
Execute as Script (F5) 로 실행

Toad Menu > View > Query Viewer 를 사용해도 된다.
Execute Statement (F9) 로 실행해야 보임

다른 방법은 DBMS_UTILITY.GET_TIME 을 사용하는 방법입니다.

현재시간을 리턴하게 되므로 쿼리 실행후 그 차이 값을 계산하는

방법입니다. 이것이 더 불편할거 같아요.

변수를 선언하고 그 변수에 현재 시간을 저장한 후 마지막에

값을 연산해서 초로 계산하게 되는 것이다. GET_TIME 은

100분의 1초를 리턴하게 됩니다.

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ORACLE서버에서 수행시간이 긴 쿼리 찾기 쿼리


SELECT ROWNUM NO,
       PARSING_SCHEMA_NAME,
       to_char(ELAPSED_TIME/(1000000 * decode(executions,null,1,0,1,executions)),999999.9999 ) 평균실행시간,
       executions 실행횟수,
       SQL_TEXT 쿼리 ,
       SQL_FULLTEXT
  FROM V$SQL
 WHERE  LAST_ACTIVE_TIME > SYSDATE-(1/24*2)
   -- AND LAST_ACTIVE_TIME  BETWEEN  to_Date('20111226163000','YYYYMMDDHH24MISS') AND to_Date('20111226170000','YYYYMMDDHH24MISS')
   -- AND ELAPSED_TIME >= 1 * 1000000 * decode(executions,null,1,0,1,executions)
   and PARSING_SCHEMA_NAME = 'ZIPCODE'
 ORDER BY 평균실행시간 DESC, 실행횟수 DESC;


SELECT TO_CHAR (SID) sid, serial# serialNumber,
       SUBSTR (TO_CHAR (last_call_et), 1, 6) executeSeconds, userName, machine,
       b.sql_text sqlText
  FROM v$session a, v$sqltext b
 WHERE username NOT IN ('SYSTEM', 'SYS')
   AND a.TYPE != 'BACKGROUND'
   AND a.status = 'ACTIVE'
   AND a.sql_address = b.address(+)
   AND a.sql_hash_value = b.hash_value(+)
  ORDER BY a.last_call_et DESC,  a.SID, a.serial#, b.address, b.hash_value, b.piece



현재 실행되고 있는 쿼리 와 실행 시간

SELECT TO_CHAR (SID) sid, serial# serialNumber,
   SUBSTR (TO_CHAR (last_call_et), 1, 6) executeSeconds, userName, machine,
   b.sql_text sqlText
  FROM v$session a, v$sqltext b
  WHERE username NOT IN ('SYSTEM', 'SYS')
   AND a.TYPE != 'BACKGROUND'
   AND a.status = 'ACTIVE'
   AND a.sql_address = b.address(+)
   AND a.sql_hash_value = b.hash_value(+)
  ORDER BY a.last_call_et DESC,
   a.SID,
   a.serial#,
   b.address,
   b.hash_value,
   b.piece

출처 : http://ukja.tistory.com/320

갑자기 퀴즈가 하고 싶어졌습니다. 지난 번 퀴즈가 너무 쉬웠다는 비난이 쏟아져서... @_@

1. 오라클 버전은 11.1.0.6입니다.

TPACK@ukja1106> select * from v$version where rownum = 1;

BANNER
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Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.1.0.6.0 - Production

TPACK@ukja1106> create table t1(c1 number);

Table created.

Elapsed: 00:00:00.03
TPACK@ukja1106> create table t2(c1 number)
  2  partition by hash(c1) partitions 4;

Table created.

Elapsed: 00:00:00.01

TPACK@ukja1106> insert into t1 select level from dual connect by level <= 400000;

400000 rows created.

Elapsed: 00:00:00.56

TPACK@ukja1106> insert into t2 select level from dual connect by level <= 400000;

400000 rows created.

Elapsed: 00:00:06.32

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출처 : http://ukja.tistory.com/321


티팩 (TPACK)

홈페이지 : https://sites.google.com/site/otpack/
설치 : https://sites.google.com/site/otpack/guide/install_guide


이전 포스트 [퀴즈] Partitioned Table과 Insert 성능에서 제가 생각한 답변이 나왔습니다. 이렇게 적어주셨습니다.

이 퀴즈에서 예를 들었던 해시 파티션의 경우 매번 Insert가 이루어질 때마다 매번 다른 블록으로 들어갈 활륙이 높습니다(하지만 항상 그런 것은 아닙니다. 해시 파티션의 경우 해시값에 따라 들어갈 파티션을 결정하게 되는데 같은 해시값이 중복해서 나올 수 있기 때문입니다). 같은 원리로 레인지 파티션이나 리스트 파티션에서도 이런 문제가 발생할 수 있습니다.

가령 100개의 로우가 한번에 하나의 블록안에 들어가게 되면 Batch Processing이 이루어집니다. (또는 Array Insert라고도 합니다) Array Insert 효과에 의해서 Logical Reads도 줄어들고 Redo 데이터도 줄어듭니다.

퀴즈에서와 같이 아래와 같이 테이블을 만듭니다.

create table t1(c1 number);
create table t2(c1 number) partition by hash(c1) partitions 4;

-- 가장 성능이 좋음. 
insert into t1 select level from dual connect by level <= 500000;

-- 성능이 안좋아짐
insert into t2 select level from dual connect by level <= 500000;

-- 성능이 가장 안좋음
begin
	for idx in 1 .. 500000 loop
		insert into t1 values(idx);
	end loop;
	commit;
end;
/

-- 가장 성능이 좋음
insert into t2 select level from dual connect by level <= 500000 order by ora_hash(level, 3);

하지만 중요한 것은 답을 맞추고 안맞추고 아니라, 데이터를 통해서 객관적으로 검증할 수 있는가입니다. 이전에 이런 퀴즈가 있었죠.

첫번째 질문에 대한 제 대답은 "V$SESSTAT 뷰에 대해 Snapshot을 만들고, 각 Snapshot간의 Delta값을 비교한다"입니다. 즉 세션의 성능 문제를 분석하는데 있어서 가장 중요한 Snapshot 데이터는 V$SESSTAT 뷰이며, 이 데이터를 비교라는 방법을 이용해서 분석하는 것이 가장 기본적인 방법입니다. 이것이 티팩의 핵심적인 아이디어라는 것도 이미 말씀드렸습니다.

거창하게 말씀드렸는데, 더 간결 솔직하게 말하면 V$SESSTAT 뷰가 제공하는 데이터를 분석해보면 어느 정도 의미있는 분석을 할 수 있다. 요런 이야기입니다.

티팩의 Session Snapshot Report를 이용해서 위의 내용을 분석해보겠습니다.

create table t1(c1 number);
create table t2(c1 number) partition by hash(c1) partitions 4;

-- Session Snapshot 시작
exec tpack.begin_session_snapshot;

-- Case 1
insert into t1 select level from dual connect by level <= 500000;

exec tpack.add_session_snapshot;

-- Case 2
insert into t2 select level from dual connect by level <= 500000;

exec tpack.add_session_snapshot;

-- Case 3
begin
	for idx in 1 .. 500000 loop
		insert into t1 values(idx);
	end loop;
	commit;
end;
/
	
exec tpack.add_session_snapshot;

-- Case 4
insert into t2 select level from dual connect by level <= 500000 order by ora_hash(level, 3);

exec tpack.add_session_snapshot;

-- Session Snapshot Report 보기
set pages 10000
set lines 200
col item format a30
col deltas format a50
select * from table(tpack.session_snapshot_report);

TYPE       ITEM                            START_VAL    END_VAL TOTAL_DELTA DELTAS
---------- ------------------------------ ---------- ---------- ----------- --------------------------------------------------
STAT       redo size                      1343966008 1567241868   223275860 8486656->87223020->119117508->8448676
STAT       undo change vector size         423505332  485865780    62360448 1695312->26462580->32510584->1691972
STAT       session logical reads            14843144   16914592     2071448 15863->1521337->518902->15346
STAT       db block changes                 10655679   12453768     1798089 12623->762448->1010680->12338
STAT       db block gets                    11368998   13058307     1689309 13946->1144031->517777->13555
STAT       db block gets from cache         11368998   13058307     1689309 13946->1144031->517777->13555
STAT       redo entries                      5338577    6240096      901519 7792->381384->504754->7589
STAT       calls to kcmgrs                   5831580    6730131      898551 6973->380346->504279->6953
STAT       HSC Heap Segment Block Changes    4933463    5814688      881225 2827->375425->500125->2848
...
STAT       Heap Segment Array Inserts        2682231    3063258      381027 2785->375297->113->2832
...
STAT       DB time                             26491      31554        5063 162->1280->3406->215
...

티팩이 해주는게 고작 이것이냐고 비난하지 마시기 바랍니다. 티팩이 하고자 하는 것은 성능 트러블슈팅을 위해 필요한 기본적인 데이터를 자동으로 수집하고 적절히 리포트해주는 것일 뿐, 결국 최종 해석은 사람의 몫입니다.

중요한 것은 데이터에 기반한 과학적인 분석을 하느냐 아니면 이거 아니면 저거 다 찔러보는 방식의 분석을 하느냐일 것입니다.

- TPACK 권한 부여

출처 : http://stackoverflow.com/questions/5152686/self-injection-with-spring

@Service
public class UserService implements Service {

    @Autowired
    private ApplicationContext applicationContext;

    private Service self;

    @PostConstruct
    private void init() {
        self = applicationContext.getBean(UserService.class);
    }
}

출처 : http://webdir.tistory.com/102

리눅스 시스템에 로그인했을때, 처음으로 접하게 되는 메세지들을 작성할 수 있습니다. 개성있는 로그인 공지사항들을 구글링하면 많이 찾을 수 있을 겁니다. 아래의 그림도 그 중 하나의 예이죠.

로그인 공지사항

로그인시에 보여줄 메세지를 설정할 수 있다.

설정파일

이를 이용하여 접속시도시에는 "불법적인 접근을 허용하지 않습니다" 라는 메세지들을 출력할 수 있고, 로그인 성공 후에는 각 사용자별 현재 디렉토리 사용량들이나 공지사항을 출력할 수 있다.

간단히 vi 로 편집하자.

vi /etc/issue

  +-------------------+
  | 불법적인 접근 금지 |
  +-------------------+

vi /etc/issue.net

  +-------------------+
  | 불법적인 접근 금지 |
  +-------------------+

vi /etc/motd

  +------------+
  | 환영합니다. |
  +------------+

/etc/issue.net 이나 /etc/issue 의 내용을 작성해도 ssh 를 사용해 로그인 한다면 작동하지 않는데 그럴 경우 /etc/ssh/sshd_config 를 수정해야 한다.

vi /etc/ssh/sshd_config

  # no default banner path
  Banner /etc/issue.net

ssh를 재시작 한다.

/etc/init.d/sshd restart 

Putty 를 이용해 SSH 로 접속시에는 옵션에서 창 > 변환 에서 수신한 데이터를 이 문자셋으로 가정(R): 의 드롭다운 메뉴에서 UTF-8 을 선택해서 접속해야 한글 문자셋이 제대로 출력된다.

오라클 Table/Index Analyze 통계 확인 및 실행방법

출처 : http://jangpd007.tistory.com/248

DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS
참고 : http://blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=tyboss&logNo=70153024309
         http://egloos.zum.com/bosoa/v/1402860
         http://m.blog.daum.net/ryaniya/277

 SQL> SELECT NUM_ROWS
     , BLOCKS
     , EMPTY_BLOCKS
     , AVG_SPACE
     , CHAIN_CNT
     , AVG_ROW_LEN
     , SAMPLE_SIZE
     , LAST_ANALYZED
  FROM USER_TABLES
 WHERE TABLE_NAME = 'CMS_CATEGORY';
 
 SQL> SELECT NUM_DISTINCT
     , DENSITY
     , LOW_VALUE
     , HIGH_VALUE
     , LAST_ANALYZED
     , COLUMN_NAME
  FROM USER_TAB_COL_STATISTICS
 WHERE TABLE_NAME = 'CMS_CATEGORY'; 

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출처 : http://blog.naver.com/vxxv122?Redirect=Log&logNo=130128144052

정의

→ 비용기반 옵티마이저에서 통계정보를 모아주기 위한 튜닝 도구.

    테이블과 인덱스, 클러스터, 컬럼에 대한 통계정보를 수집.

권한

→ Analyze Any 시스템 권한

통계 수집

1 . 테이블

→ Analyze Table 테이블명 Compute Statistics;

* Row수, 사용된 Block수, 사용안된 Block수, 사용가능한 평균공간, 변경된 Row수, 컬럼당 distinct 값수

  컬럼당 두번째로 가장 작은 값, 컬럼당 두번째로 가장 큰 값

   (질문) 왜 두번째로 가장 작은값과 큰값을 ?

2 . 인덱스

→ Analyze Index 인덱스명 Estimate Statistics;

* 인덱스 레벨, 레벨 Block수, distinct Key수, Key당 Leaf와 Data Block수 평균, Clustering Factor, 최소 Key 값

  최대 Key값

3 . 클러스터

→ Analyze Cluster 클러스터명 Delete Statistics;

* Cluster Key당 길이의 평균

4 . 컬럼

→ Analyze Table 테이블명 Compute Statistics For Table;

→ Analyze Table 테이블명 Compute Statistics For Columns 컬럼명 Size 75;

→ Analyze Table 테이블명 Compute Statistics For All Indexed Columns Size 75;

* 디볼트 버켓 수는 75개

  Distinct 한 값의 수, 히스토그램 정보

유효성 검사

→ Analyze Table 테이블명 Validate Structure [Cascade];

* 검사하려는 테이블과 관련된 모든 테이블을 검사하려면 Cascade 옵션 사용.

옵션

1 . Compute

→ 테이블에 저장되어 있는 모든 행을 대상으로 통계정보 수집

2 . Estimate

→ 오라클 서버의 자동화 알고리즘에 의해 데이터를 추출하여 통계정보를 수집

3 . Delete

→ 수집되어 있는 통계정보를 삭제

* 20,000건 이하의 Row는 Compute 권장, 이상은 Estimate 권장.

확인

1 . User_Tables

2 . User_Tab_Columns

3 . User_Indexes, Index_Stats, Index_histogram

4 . User_Cluster

5 . DBA_Analyze_Objects

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출처 : http://www.oracleclub.com/article/23928

1. 개요
- TABLE, COLUMN, 그리고 INDEX 에 대한 통계 정보를 수집 하게 하는 PROCEDURE
 
2. SYNTAX 
DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS (OWNNAME          VARCHAR2, 
                               TABNAME          VARCHAR2, 
                               PARTNAME         VARCHAR2 DEFAULT NULL,
                               ESTIMATE_PERCENT NUMBER   DEFAULT TO_ESTIMATE_PERCENT_TYPE 
                                                                            (GET_PARAM('ESTIMATE_PERCENT')), 
                               BLOCK_SAMPLE     BOOLEAN  DEFAULT FALSE,
                               METHOD_OPT       VARCHAR2 DEFAULT GET_PARAM('METHOD_OPT'),
                               DEGREE           NUMBER   DEFAULT TO_DEGREE_TYPE(GET_PARAM('DEGREE')),
                               GRANULARITY      VARCHAR2 DEFAULT GET_PARAM('GRANULARITY'), 
                               CASCADE          BOOLEAN  DEFAULT TO_CASCADE_TYPE(GET_PARAM('CASCADE')),
                               STATTAB          VARCHAR2 DEFAULT NULL, 
                               STATID           VARCHAR2 DEFAULT NULL,
                               STATOWN          VARCHAR2 DEFAULT NULL,
                               NO_INVALIDATE    BOOLEAN  DEFAULT  TO_NO_INVALIDATE_TYPE (
                                                                 GET_PARAM('NO_INVALIDATE')),
                               FORCE            BOOLEAN DEFAULT FALSE);

3. PARAMETER 설명
- DBMS_STATS.SET_PARAM 에 의해서 디폴트 파라미터 설정 변경이 가능하다.
- 수동 통계정보 생성 시에 저정을 하지 않았을 때 적용되는 DEFAULT 값에 영향을 미치는 값
    => CASCADE
    => DEGREE
    => ESTIMATE_PERCENT
    => METHOD_OPT
    => NO_INVALIDATE
    => GRANULARITY
- 자동 통계정보(GATHER_STATS_JOB) 시에만 영향을 미친다.
    => AUTOSTATS_TARGET [ AUTO   : ORACLE이 자동으로 대상 OBJECT 결정, 
                          ALL    : 대상 시스템의 모든 OBJECTS
                          ORACLE : SYS/SYSTEM OBJECT 만 ]

1) DEFAULT 값 확인
    SELECT DBMS_STATS.GET_PARAM('METHOD_OPT') FROM DUAL ;

    DBMS_STATS.GET_PARAM('METHOD_OPT')
    ----------------------------------
    FOR ALL COLUMNS SIZE AUTO
 
2) DEFAULT 값 변경 
    EXECUTE DBMS_STATS.SET_PARAM('METHOD_OPT', 'FOR ALL COLUMNS SIZE 1') ;

    PL/SQL PROCEDURE SUCCESSFULLY COMPLETED.
 
3) 변경된 DEFAULT 값 확인

    SELECT DBMS_STATS.GET_PARAM('METHOD_OPT') FROM DUAL ;

    DBMS_STATS.GET_PARAM('METHOD_OPT')
    ---------------------------------- 
    FOR ALL COLUMNS SIZE 1
    

4. Test
1) Mission
    CASCADE => TRUE
        E 인덱스에 대한 통계정보도수집하라.
    
    CASCADE => FALSE
        E 인덱스에 대한 통계정보도수집하라.
    
    METHOD_OPT =>'FOR ALL COLUMNS SIZE 1'
        E 칼럼(HIGH AND LOW COLUMN VALUE)에 대한 통계정보도 수집하라.
    
    METHOD_OPT =>'FOR COLUMNS'
        E컬럼에 대한통계정보를 수집하지 마라

2) Test 
2-1) 일반 테이블
    SHOW USER

    USER IS"SYS"

    ① SCOTT의 BIG_TABLE 의 전체 테이블과 모드 인덱스를 가지고, 테이블, 칼럼(HIGHAND LOW COLUMN VALUE), 
       연관 인덱스의 통계정보를 생성한다.( COMPUTE STATISTICS )

       EXEC DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(OWNNAME    => 'SCOTT', 
                                         TABNAME    => 'BIG_TABLE', 
                                         CASCADE    => TRUE,
                                         METHOD_OPT => 'FOR ALL COLUMNS SIZE 1');
 
    ② SCOTT의 BIG_TABLE의 15% ROW를 가지고, 테이블, 칼럼, 연관인덱스의 통계정보를 생성한다.( SAMPLE 15 PERCENT )
       EXEC DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(OWNNAME          => 'SCOTT',
                                         TABNAME          => 'BIG_TABLE', 
                                         CASCADE          => TRUE, 
                                         ESTIMATE_PERCENT => 15);

    ③ SCOTT의 BIG_TABLE의 전체 테이블과 모드 인덱스를 가지고, 테이블의 통계정보를 수집하라. 
       인덱스와 칼럼에 대한 통계정보는 제외
       EXEC DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(OWNNAME    => 'SCOTT',
                                         TABNAME    => 'BIG_TABLE', 
                                         CASCADE    => FALSE, 
                                         METHOD_OPT => 'FOR COLUMNS');
 
    ④ SCOTT의 BIG_TABLE의 전체 테이블과 모드 인덱스를 가지고, 테이블과인덱스에 대한 통계정보를 수집하라. 
       칼럼에 대한 통계정보는 제외
       EXEC DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(OWNNAME    => 'SCOTT',
                                         TABNAME    => 'BIG_TABLE', 
                                         CASCADE    => TRUE, 
                                         METHOD_OPT => 'FOR COLUMNS');

    ⑤ SCOTT의 BIG_TABLE의 전체 테이블과 모드 인덱스를 가지고, 테이블과 컬럼(NO HISTOGRAM),

       그리고 인덱스에 대한 통계정보를 수집하라.
       잠시 후에 인덱스 칼럼들의 HISTOGRAM 통계정보를 수집하라.

       EXEC DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(OWNNAME => 'SCOTT',
                                         TABNAME => 'BIG_TABLE', 
                                         CASCADE => TRUE);

       잠시 후에..

       EXEC DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(OWNNAME    =>'SCOTT',
                                          TABNAME    => 'BIG_TABLE', 
                                          CASCADE    => TRUE,
                                          METHOD_OPT => 'FOR ALL INDEXED COLUMNSSIZE 1');

    ⑥ SCOTT 의 BIG_TABLE 의 전체 테이블과 모드 인덱스를 가지고, 테이블과 인덱스칼럼(ONLY HIGH AND LOW )에

       대한 통계정보를 수집하라. 인덱스에 대한 통계정보는수집하지 마라.
        EXEC DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(OWNNAME    => 'SCOTT',
                                          TABNAME    => 'BIG_TABLE', 
                                          CASCADE    => FALSE,
                                          METHOD_OPT => 'FOR ALL INDEXED COLUMNSSIZE 1');
 
2-2) PARTITIONTABLE 의 경우 
    ① 추가적으로 GRANULARITY 정보를 'ALL', 'AUTO', 'PARITION', 'GLOBAL AND PARTITION', 'GLOBAL', 'SUBPARTITION'을

       통해서 통계수집 대상 TABLE SEGMENT를 선정 가능하다.
 
 
    ② 참고 
        - LOCK VS DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS
            : DML 이 LOCK 이 발생 하여도 GATHER_TABLE_STATS 는 정상적으로 진행된다.

            BEGIN
                FOR I IN 1001 .. 5000 LOOP
                    INSERT INTO CHECK_LOCK VALUES ( I , I , 'LOCK');
                END LOOP ;
            END ;
            /

        - @CHECK_USER_LOCK.SQL
            ENTER VALUE FOR USER_NAME: SCOTT10
            OLD  46: AND B.USERNAME =UPPER('&USER_NAME')
            NEW  46: AND B.USERNAME =UPPER('SCOTT10')
            
            USERNAME    SID LOCK_TYPE       MODE_HELD   MODE_REQUE LOCK_ID1 LOCK_ID2
            ---------- ---- --------------- ----------- ---------- -------- --------
            SCOTT10     151 DML             ROW-X (SX)  NONE       51782    0
            SCOTT10     151 TRANSACTION     EXCLUSIVE   NONE       131077   307

        - EXECUTE DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(OWNNAME =>'SCOTT10',TABNAME => 'CHECK_LOCK');
        
        ==> DML LOCK 과는 무관하게 진행 된다.

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ANALYZE 와 DBMS_STATS 의 수집정보 차이

참고 : http://jedah.tistory.com/entry/ANALYZE-%EC%99%80-DBMSSTATS-%EC%9D%98-%EC%88%98%EC%A7%91%EC%A0%95%EB%B3%B4-%EC%B0%A8%EC%9D%B4


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index rebuild 작업

출처 : http://aozjffl.tistory.com/285


질문 :

index에 관해서 공부를 하다가 궁금한 점이 있어 이렇게 질문을 등록합니다.

테이블에 데이터가 자주 들락날락해서 delete된 데이터의 index가 그대로 남아있어, 필요이상으로 많은 공간을 차지할 때 한다는 것을 알고 있습니다.

그런데, 이렇게 필요이상으로 index가 공간을 많이 차지한다는 것을 어떻게 알 수 있을까요?

답변2 :

답변2도 답변 1과 같은 내용이지만 스크립트를 사용함으로써, 한번에 여러개의 rebuild 대상 index를 찾을 수 있다는 장점이 있다.


결과 정보를 휘발성으로 저장하는데, 그 결과를 통해서 rebuild 대상을 체크할 수 있음.
주의할 점은 아래의 쿼리 실행시 Lock이 발생하므로, 업무시간 이외에 할 것을 강추함.

출처 : http://blog.goooood.net/214


VM이 실행되고 있는 운영체제를 확인하는 java 코드

리턴되는 문자열에 대한 문서는 아래 링크
 http://lopica.sourceforge.net/os.html

OS를 구분하기 위한 코드는 아래 링크를 참고하면 된다.
http://www.mkyong.com/java/how-to-detect-os-in-java-systemgetpropertyosname/

- OSValidator.java

PMD Plugin 설치

출처 : http://pmd.sourceforge.net/eclipse/

1. In Eclipse, click on Help -> Install New Software...
2. Click on Add..
3. Enter the following:
   • Name: PMD for Eclipse Update Site
   • URL: http://sourceforge.net/projects/pmd/files/pmd-eclipse/update-site/
   and click OK.
4. You should see PMD for Eclipse 4. Select the checkbox next to it and click Next >.
5. You'll need to accept the license and confirm you want to install a plugin that is not digitally signed. Go ahead and install it anyway.
6. Restart eclipse.

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PMD 룰셋 적용 및 사용

참고 : http://tyboss.tistory.com/entry/Jenkins-PMD-%EC%A0%81%EC%9A%A9%ED%95%98%EA%B8%B0

* 룰셋 다운로드는 참고 사이트에 전자정부에서 사용하는 룰셋 다운로드 가능


[룰셋적용]
1. Window > Preferences 에서 PMD > Rule Configuration
    - Use global rule management 체크
    - 룰 전체 선택 후 삭제
    - Import rule set 버튼 클릭 후 룰셋.xml 선택 후 확인
    - Rule Configuration 화면에서 Check all rules 버튼을 클릭하여 룰 전체 체크
    
[PMD 실행]
1. 검사할 위치 클릭 후 우클릭 PMD > Check Code 클릭
    - 빨강 (High : Blocker) : 심각한 버그가 발생할 수 있는 코드이기 때문에 반드시 Rule 을 준수해야 한다.
    - 하늘 (Medium : High : Critical) : 심각하지는 않지만 버그가 발생할 수 있는 코드이기 때문에 Rule 을 준수해야 한다.
    - 초록 (Medium : Urgent) : 복잡한 코딩, Best Practice 및 보안, 성능 등에 관련 된 내용으로 준수 할 것을 권장한다.
    - 분홍 (Medium Low : Important) : 버그가 아니며 표준, 코딩 스타일, 불필요한 코드 및 미사용 코드에 관련된 내용이다.
    - 파랑 (Low : Warning) : 패키지, 클래스, 필드 등 Naming에 관련된 내용이다.

2. 검사결과 초기화
    - 우클릭 PMD > Clear Violations

3. Report
    - Window > Preferences 에서 PMD > Reports 에서 export 할 report type 선택
    - 프로젝트 선택 후 우클릭 PMD > Generate Reports 클릭
    - 프로젝트/reports 폴더 아래의 파일 확인

ThreadLocal 사용법과 활용

출처 : http://javacan.tistory.com/153

자바 1.2 버전부터 제공되고 있지만 아직 다수의 개발자들이 잘 몰라서 활용을 잘 못하는 기능이 하나 있는데, 그 기능이 바로 쓰레드 단위로 로컬 변수를 할당하는 기능이다. 이 기능은 ThreadLocal 클래스를 통해서 제공되는데, 본 글에서는 ThreadLocal 클래스의 기본적인 사용방법과 활용 방법을 살펴보도록 하겠다.

ThreadLocal이란?

일반 변수의 수명은 특정 코드 블록(예, 메서드 범위, for 블록 범위 등) 범위 내에서만 유효하다.

• 2 - A.a() 메서드에서 현재 쓰레드의 로컬 변수에 Date 객체를 저장한다.
• 4 - B.b() 메서드에서 현재 쓰레드의 로컬 변수에 저장된 Date 객체를 읽어와 사용한다.
• 6 - C.c() 메서드에서 현재 쓰레드의 로컬 변수에 저장된 Date 객체를 읽어와 사용한다.
• 9 - A.a() 메서드에서 현재 쓰레드의 로컬 변수를 삭제한다.

• 사용자 인증정보 전파 - Spring Security에서는 ThreadLocal을 이용해서 사용자 인증 정보를 전파한다.
• 트랜잭션 컨텍스트 전파 - 트랜잭션 매니저는 트랜잭션 컨텍스트를 전파하는 데 ThreadLocal을 사용한다.
• 쓰레드에 안전해야 하는 데이터 보관

출처 : http://woongsanta.tistory.com/25

1. jakarta Project BeanUtils 소개

요즘 자주 사용하는 스트럿츠, 스프링 등의 프레임워크를 보면 BeanUtils를 자주 사용하는 걸 볼 수 있습니다. 
자바 객체의 속성들을 동적으로 파악해서 필요한 처리를 해야 하는 경우가 점차 증가하고 있는것입니다.

기존의 Reflection와 Introspection API를 이용해서 구현할 수 있지만  API를 이해하고 활용하기가 매우 복잡하고 까다롭기도 합니다. 좀 더 쉽고 편하게 
이용할 수 없을까 하는 needs에 의해 만들어 진게 BeanUtils 컴포넌트입니다.

이 컴포넌트를 처음 본다고 하시는 분도 계시겠지만 실제 우리 소스에서 검색해보면 사용 페이지가 제법 나오기도 하며 스프링 프레임워크가 적용되지 않은 페이지에서 쉽고 편하게 사용할 수 있는 모듈이기도 합니다. 
이클립스에서 BeanConverterUtils, BeanUtils로 검색해보세요^^

일단 우리가 현재 이 모듈을 어떻게 사용하고 있는지 보겠습니다. 
검색을 보면 request로 넘기는 무수히 많을 값을 ReqPrdSearch 객체에 값을 자동으로 
넣어 주는 걸 볼 수 있습니다.

검색을 하면 get 방식으로 다음처럼 값이 넘어 갑니다.
fld=&so=0&mfr=&attr_1=&attr_2=&attr_3=&attr_4=&attr_5=&attr_6=&am1=&am2=&am3=&am4=&am5=&am6=&mfm=&cm=&sn=41&pg=20&rq=&price1=-1&price2=-1&searchColl=ALL&tq=mp3&cat0=&cat1=&cat2=&catdepth=-1&searchListType=A

이 값들을 어떻게 처리할까요?
그냥 useBean 쓰면 안되나요? 안됩니다.^^ 
jsp가 아닌 bean에서 처리할려 하니 쓸 수가 없습니다. 
물론 스프링에서 아래처럼하면 됩니다.
bind(request, ReqPrdSearch);

하지만 스프링를 사용하지 않은 경우 어떻게 하나요?
beanUtils를 이용하시면 됩니다.

request를 객체에 담는거 이외에 또 어디에서 사용하고 있을까요?

DB로 부터 가져온 값을 처리할 때 이용하고 있습니다. 
spring jdbc를 이용해서 DB로부터 값을 가져와서 Map(GSData)에 넣고 이용하는데
그 값을 객체에 넣고 사용할 때가 있습니다. 소스를 추적하다 보면 값넣어 주는 
부분이 안보이는데 잘 작동이 되는 걸 볼 수 있습니다.

알게 모르게 이미 우리 안에서 사용되고 있으며 
알면 편하고 쉽게 쓸 수 있어서 간단하게 BeanUtils를 소개합니다.

2. reference 
http://jakarta.apache.org/commons/beanutils/
이곳에 가시면 각종 guide문서와 최신 jar파일을 다운 받으실수 있습니다.

http://jakarta.apache-korea.org/commons/beanutils.html
영어에 거부 반응이 있으신분은 여기 가보시면 번역된 내용을 접하실 수 있습니다.

http://www.jakartaproject.com/
자카르타프로젝트라는 책을 쓴 최범균씨 홈페이지인데 좋은 정보를 얻을 수 있습니다.

3. 주요 클래스
3-1. BeanUtils
     객제의 정보, 속성 값 읽기, 속성 값 쓰기 등의 기능을 제공하고 있으며
     PropertyUtils와 차이점은 value를 convert 해준다는 겁니다. 
3-2. PropertyUtils
     BeanUtils와 기능은 거의 흡사합니다. 
3-3. ConvertUtils
     타입에 따라 convet 하는 기능을 수행합니다. 
     
4. 상세 내용
   BeanUtils를 사용하기 위해서는 몇가지 규칙이 있습니다. 
   관련 부분은 필요시 사이트나 책을 찾아 보시면 나옵니다.

   BeanUtils, PropertyUtils, ConvertUtils는 모두 static한 메소드를 가지고 있으며
   BeanUtilsBean, PropertyUtilsBeanUtilsBean, ConvertUtilsBeanUtilsBean 이라는 
   싱글톤으로 구현된 객체와 wrapping되어 있는걸 볼 수 있습니다. 
   ...
   public static Object cloneBean(Object bean)
           throws IllegalAccessException, InstantiationException,
           InvocationTargetException, NoSuchMethodException {
       return BeanUtilsBean.getInstance().cloneBean(bean);
   }
   ...
   나름대로 참고할 만한 구조 같습니다. ^^ 
   
4-1. BeanUtils

describe메소드를 이용해서 객체의 property와 value, type등을 쉽게 알아낼 수 있습니다.

Map map = BeanUtils.describe(bean);
Set set = map.keySet();
Iterator it = set.iterator();
while (it.hasNext()) {
    String key = (String)it.next();

    if ("class".equals(key)) {
        continue;
    }
    Object value = map.get(key);
    properties.put(key, value);
}
             
4-2. PropertyUtils 
     BeanUtils와 거의 동일합니다. 
     BeanUtils가 bean를 다루기위한거라면 PropertyUtils는 map을 처리한다고 보시면
     됩니다.

4-3. ConvertUtils
     이 utils은 싱글톤으로 구현된 ConvertUtilsBean에서 맵에 각종 컨버터를 
     등록해 놓고 lookup(Class clazz)해서 converter 얻고 그걸로 값을 처리하고 
     있습니다.
     조금만 수정하면 아주 잘 써먹을 수 있는 util이길래 언급합니다.

5. example & test

배열, 기본형, 객체를 property로 하는 dto들을 만들어 잘 처리가 되는지 확인합니다.

Person.java : dto안에 또 다른 dto를 넣어서 잘 처리되는지 확인하기 위해 만들었습니다.

Employee.java : 기본형, 배열, 객체 등을 property로 생성합니다.

BeanConvertUtils.java

TestBeanConvertUtils : 테스트 케이스

6. 마무리

   map에 있는 값을 bean에 넣거나
   bean에 있는 값을 map에 넣거나
   request에 있는 값을 bean에 넣거나
   동적으로 변하는 bean을 분석해야 할때 정말 편하고 쉽게 쓸 수 있는 모듈입니다. 

   한번 소스를 뜯어 보시면 좋은 내용을 접하실 기회가 되실 거라 믿습니다.

7. 참고

   eclipse에서 테스트 하실때는 commons-beanutils.jar, commons-beanutils-bean-collections.jar,  commons-beanutils-core.jar, commons-logging-1.1.jar, junit-3.8.1.jar 등을 빌드패스에 넣어 주세요 

  * request의 값을 빈에 넣는 예)
  BeanUtils.populate(객체, request.getParameterMap());
  * request.getParameterMap() 이렇게 하면 map에 key, value로 값이 return 됩니다. 

참고 : http://stackoverflow.com/questions/160970/how-do-i-invoke-a-java-method-when-given-the-method-name-as-a-string

Dog class:

package com.mypackage.bean;

public class Dog {
    private String name;
    private int age;

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    public int getAge() {
        return age;
    }

    public void setAge(int age) {
        this.age = age;
    }

    public void printDog(String name, int age) {
        System.out.println(name + " is " + age + " year(s) old.");
    }
}

ReflectionDemo class:

package com.mypackage.reflection;

import java.lang.reflect.Method;

public class ReflectionDemo {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String dogClassName = "com.mypackage.bean.Dog";
        Class<?> dogClass = Class.forName(dogClassName); // convert string classname to class
        Object dog = dogClass.newInstance(); // instantiate object of class

        String methodName = "";

        // with single parameter, return void
        methodName = "setName";
        Method setNameMethod = dog.getClass().getMethod(methodName, String.class);
        setNameMethod.invoke(dog, "Mishka"); // pass arg

        // without parameters, return string
        methodName = "getName";
        Method getNameMethod = dog.getClass().getMethod(methodName);
        String name = (String) getNameMethod.invoke(dog); // explicit cast

        // with multiple parameters
        methodName = "printDog";
        Class<?>[] paramTypes = new Class[2];
        paramTypes[0] = String.class;
        paramTypes[1] = int.class;      
        Method printDogMethod = dog.getClass().getMethod(methodName, paramTypes);
        printDogMethod.invoke(dog, name, 3); // pass args       
    }
}

Output: Mishka is 3 year(s) old.