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* 질문 등록 시 다음의 내용을 꼭 기입하여 주세요.
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Linux 64bit 등
CUBRID Ver.
[cubrid_rel] 수행 결과
CUBRID TOOL Ver.
[도움말]-[버전정보] 확인
응용 환경(API)
java, php, odbc 등 입력

* CUBRID 응용 오류, SQL 오류 또는 SQL 튜닝 관련된 문의는 반드시 다음의 내용을 추가해 주세요. 비밀글이나 비밀 댓글도 가능합니다.
* 저희가 상황을 이해하고, 재현이 가능해야 알 수 있는 문제들이 많습니다. 가능한 정보/정황들을 부탁합니다.
에러 내용 및 재현 방법 재현 가능한 Source와 SQL
관련 테이블(인덱스, 키정보 포함) 정보 CUBRID 홈 디렉토리 아래 log 디렉토리 압축


-------------- 아래에 질문 사항을 기입해 주세요. ------------------------------------------------------------------------

현재 이중화 상태인데요

이중화를 풀고 dml 을 처리했을때와 이중화 상태 했을때 차이가 몇배가 차이가 납니다.

이중화할때 dml : 1초에 1건정도

단일화상태 dml : 1초에 3~5건 정도

처리가 되고 있습니다.

이중화 설정을 잘못 한건지 아니면 옵션이 있는지 방법 문의 드립니다.

기존 질문을 읽어보니 이중화해도 속도 차이가 안 난다고 답변이 달려있는데


현장에서 직접 테스트를 해봤는데 차이가 너무 많이 납니다.

서버 cpu, memory 문제가 있다면 단일화하거나 이중화 했을때 속도가 동일해야하는게 아닌가합니다.

그리고 인덱스 문제라면 동일한 데이터와 조건으로 처리하는데 차이가 날수가 없습니다.


큐브리드에서 실제로 이중화 테스트를 직접 한번 해보시고 결과 답변을 부탁드립니다.







G
M
T
언어를 감지갈리시아어구자라트어그루지야어그리스어네덜란드어네팔어노르웨이어덴마크어독일어라오어라트비아어라틴어러시아어루마니아어리투아니아어마라티어마오리어마케도니아어말레이어말라가시어말라얄람어몰타어몽골어몽어바스크어버마어베트남어벨로루시어벵골의보스니아어불가리아어세르비아어세부아노세소토어소말리아어순다어스와힐리어스웨덴어스페인어슬로바키아어슬로베니아어신할라어아랍어아르메니아어아이슬란드어아이티프랑스말아일랜드어아제르바이잔어아프리칸스어알바니아어에스토니아어에스페란토말영어요루바어우르두어우즈베크어우크라이나어웨일즈어이그보어이디시어이탈리아어인도네시아어일본어자바어줄루어중국어(간체)중국어(번체)체와어체코어카자흐어카탈로니아어칸나다어칸나다어크로아티아어타갈로그어타밀어타직어태국어터키어텔루구어펀자브어페르시아어포르투갈어폴란드어프랑스어핀란드어하우사어한국어헝가리어히브리어힌디어
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음성 기능은 200자로 제한됨
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음성 기능은 200자로 제한됨
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    주현 2018.01.03 14:13

    큐브리드를 이용해주셔서 감사합니다.
    이전 대답에서 동일한 성능이 나온다...라는 답변은 그 DB에 해당 하는 사항일듯 합니다.
    HA의 경우, log기반이므로 대량의 데이터 처리가 발생하는경우 HA풀고 작업하는 것을 권고 하고 있습니다.
    감사합니다.

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    박세훈 2018.01.03 15:12
    단일 구성과 HA 구성시 속도차이가 상당한 경우 아래 사항을 체크 해보시기 바랍니다.

    cubrid_ha.conf
    ha_copy_sync_mode = SYNC, or ASYNC

    SYNC로 설정되어 있다면 ASYNC로 테스트 해보시기 바랍니다.
    개선이 되었다면 HA 구성되어 있는 node간 네트워크 속도 및 slave 서버의 cpu 부하등을 확인해보세요.

    자세한 내용은 아래 링크를 참조하기 바랍니다.
    https://www.cubrid.org/manual/ko/9.3.0/ha.html#id21
  • ?
    오명환 2018.01.09 16:21
    DML 구문(insert)에서 serial 또는 auto increment를 사용할 경우 대량의 데이타를 한꺼번에 넣는 질의(insert into select ...)일 경우 느려지는 경우가 있습니다.
    위와 같은 경우가 아닌 경우에는 좀 더 상황을 정리해주시면 답변드리는데 도움이 될 것 같습니다.

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