[DAP자격증] 5과목 - 히트율(Hit Ratio)에 관하여

히트율(Hit Ratio)이란?

데이터베이스에서 **히트율(Hit Ratio)**은 **메모리에서 원하는 데이터를 찾을 확률(비율)**을 의미합니다.

즉, 데이터베이스가 디스크가 아닌 메모리(버퍼 캐시, 공유 풀 등)에서 데이터를 찾는 비율을 말하며, 높을수록 성능이 좋고, 낮을수록 디스크 I/O가 증가하여 성능이 저하됩니다.

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1. 히트율 공식

히트율(Hit Ratio)은 보통 다음 공식으로 계산됩니다.

히트율(%) = (메모리에서 찾은 횟수 / 전체 요청 횟수) × 100

예를 들어,

• 총 1,000번의 데이터 요청 중 900번을 메모리(버퍼 캐시)에서 찾았다면,
  • 히트율 = (900 / 1,000) × 100 = 90%

이 경우, DBMS가 90%의 데이터를 메모리에서 처리하고, 10%만 디스크에서 가져온다는 의미입니다.

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2. 히트율이 적용되는 주요 메모리 영역

① 데이터베이스 버퍼 캐시(Buffer Cache)

• 데이터 페이지를 저장하는 공간
• 히트율이 높으면 대부분의 데이터를 메모리에서 가져와 디스크 I/O가 줄어듦
• 히트율이 낮으면 디스크에서 데이터를 자주 가져와 성능이 저하됨
• 튜닝 방법: 버퍼 크기 조정, 자주 조회되는 데이터 캐싱

② 공유 풀(Shared Pool)

• SQL 실행 계획, 데이터 딕셔너리, 라이브러리 캐시 등을 저장
• SQL 실행 계획을 반복적으로 재사용하는 경우 히트율이 높아짐
• 튜닝 방법: 공유 풀 크기 조정, 바인드 변수 사용

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3. 히트율이 낮을 때의 문제점

• 디스크 I/O 증가 → 성능 저하 (느린 응답 시간)
• CPU 사용량 증가 (캐시에 없는 데이터를 여러 번 요청해야 함)
• 데이터베이스 성능 튜닝 필요 (메모리 크기 조정, 쿼리 최적화)

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4. 결론

• 히트율이 높을수록 데이터베이스 성능이 향상됨
• 버퍼 캐시, 공유 풀 등의 메모리 영역을 모니터링하여 히트율을 조정해야 함
• 히트율이 낮다면 → 메모리 크기 조정, 자주 조회되는 데이터 캐싱, SQL 튜닝 등을 고려해야 함