GBase 8a 자원 최적화를 통한 대규모 데이터 로드 및 쿼리 성능 극대화

Context

분산 환경의 GBase 8a 운영 중 발생하는 Data Load 병목과 메모리 파편화 문제 해결 필요. 특히 노드 간 Data Skew로 인한 쿼리 실행 시간 불균형과 비효율적인 메모리 할당 구조 개선이 핵심 과제.

Technical Solution

• gload 기반의 대규모 Offline Import 방식을 통해 Single-file 로드 방식의 성능 한계 극복
• CPU Cores/2 기준의 Max Concurrent Threads 설정과 64MB 단위의 Chunk Size 제어를 통한 처리 효율 최적화
• gbase_memory_pct_target을 통한 전체 메모리 점유율 제어 및 Heap Data/Large 영역의 계층적 분할 설계
• Audit Log 기반의 Slow Query 분석과 dql_statistic 테이블을 활용한 Node-level 실행 시간 모니터링으로 Data Skew 식별
• Hot Data Eviction 설정을 통한 메모리 압박 상황 내 캐시 데이터 자동 삭제 메커니즘 구현
• JDBC Connection Timeout과 Socket Timeout의 이중 설정을 통한 네트워크 좀비 세션 방지