构建Oracle大数据分析体系的KGAS方法（oracle kgas）

构建Oracle大数据分析体系的KGAS方法

在当今的信息时代，数据分析已经成为企业决策中不可或缺的一部分。Oracle数据库一向被企业广泛采用，如何在Oracle数据库中构建一个高效的大数据分析体系，成为了很多企业关心的话题。

Oracle数据库从11g版本开始引入了基于SQL执行计划优化的自适应缓存技术，KGAS（Kernel Generic Adaptive Servicing）是其中的一项重要技术。KGAS技术可以帮助Oracle数据库在保证高性能的前提下，同时根据不同的负荷来自适应的分配内存。在大数据分析中，KGAS技术可以帮助企业快速处理海量数据。

下面讲述如何在Oracle数据库中使用KGAS技术构建大数据分析体系。

1. 确认Oracle版本支持KGAS技术

Oracle数据库11g及以上版本均支持KGAS技术，但在使用前需要确认数据库参数选择。通过以下语句查看Oracle是否开启了KGAS技术。

“`SQL

SELECT PARAMETER, VALUE

FROM V$PARAMETER

WHERE PARAMETER LIKE ‘%pga_aggregate_target%’;

如果VALUE的值大于0，则表示数据库已经开启了KGAS技术。

2. 确认PGA_AGGREGATE_TARGET参数的值

PGA_AGGREGATE_TARGET参数是KGAS技术的关键参数，通过此参数确定单个进程可以使用的PGA内存大小。在大数据分析场景下应该更加关注该参数的大小。以下语句可以查看PGA_AGGREGATE_TARGET参数的值。

```SQL
SELECT NAME, VALUE
FROM V$PGASTAT
WHERE NAME = 'aggregate PGA target parameter';

3. 根据数据负荷调整PGA_AGGREGATE_TARGET参数

在不同的数据负荷下，适当调整PGA_AGGREGATE_TARGET参数的值可以发挥更好的性能。对于大数据分析场景，建议通过以下步骤对PGA_AGGREGATE_TARGET参数进行调整。

a. 使用工具或脚本对数据库进行压力测试并记录最大并发数的PGA内存使用情况。

b. 计算出每个并发的PGA内存使用大小，然后求和即为适合当前数据负荷的PGA_AGGREGATE_TARGET参数值。

例如，一个企业的Oracle数据库在历史数据分析时，最大并发数是30个，其中每个并发需要8GB的PGA内存，那么PGA_AGGREGATE_TARGET参数应该设置为240GB。

4. 在SQL执行计划中使用KGAS

由于KGAS技术是与SQL执行计划优化关联的，因此在大数据分析场景下，应该尽可能让SQL语句复用执行计划。下面列举几个建议。

a. 使用WITH语句优化子查询性能。WITH语句比嵌套子查询效率更高，并能够让SQL语句更容易被执行计划重用。

b. 使用游标重用技术。使用游标可以减少SQL语句的编译时间，并且在打开游标时可以指定SGA内存池的大小，提高SQL执行的效率。

c. 使用绑定变量。绑定变量可以缓存SQL执行计划，减少频繁编译造成的资源开支。

总结

KGAS技术是Oracle数据库自适应缓存技术中的一项，在大数据分析场景下具有广泛的应用价值。通过适当调整PGA_AGGREGATE_TARGET参数的值以及优化SQL执行计划，可以让Oracle数据库在进行大数据分析时更加高效和稳定。