Scouter는 오픈소스 apm(Application Performance Management)으로써 성능 요소를 모니터링하고 관리 application이다.
성능 정보는 일반적으로 Process CPU, Heap Memory, GC, Datasource ConnectionPool, ThreadPool, Request Time, Response Time, TPS등 다양한 정보를 본인이 원하는 정보를 선택하여 모니터링 할 수 있습니다.
대량의 데이터가 수집 되고 상세 프로파일링을 수행하여 특정 메소드, 수행 쿼리 지정 구분 하여 모니터링이 가능하다.

참조 자료

youtu.be/iuArTzsD7Ws?t=15

gunsdevlog.blogspot.com/2017/07/scouter-apm-1.html

 

-Scouter 다운로드

이 설치는 서버OSwindows 기준 입니다.

1.Scouter 릴리즈 페이지에서 최신버전을 다운 받는다.

https://github.com/scouter-project/scouter/releases

2. scouter-all-[version].tar.gz 을 받는다.

-Scouter CollectorAgent를 포함하는 압축 파일입니다.

받아서 서버에 C:드라이브에 둡니다.

3. scouter.client.product-[os].tar.gz 을 받는다.

- Client(Viewer) 프로그램입니다. 내가 모니터링할 내컴퓨터 에 둡니다.

 

-Scouter Server 설치 및 가동

1.서버에 scouter-all-[version].tar.gz 의 압축을 풀어줍니다. 압축을 푼 Scouter 폴더만 C: 드라이브 위치에 둡니다.

2.서버에서 CMD 창을 열고 scouter 디렉터리에 server 디렉터리 로 접근해 start.bat 를 쳐서 실행 해주면  scouter server 모듈이 기동 됩니다.

3.CMD창에 netstat -an|find "6100"  치서 아래와 같이 나오면 정상기동 확인 된 것 입니다.

 

 

- Scouter Client 실행

1.내컴퓨터 아무 곳에 scouter.client.product-[os].tar.gz의 압축을 풀고 실행합니다.

2. 접속할 Scouter ServeIP나 도메인을 입력합니다.기본 포트는 6100, IDPassword를 입력합니다

. 기본값 : admin / admin

3. Collector에 접속되면 좌측 상단의 Object-View에서 Collector 서버 하나가 있는 것을 확인할 수 있습니다.

 

-Scouter Agent 실행

1.Host Agent 실행 전에 먼저 Collector 접속 설정이 필요 해당 위치 - [scouter-dir]/agent.host/conf/scouter.conf 파일을 편집기로 열어 net_collector_ip에는 Collector 접속 IP나 도메인을 기입

2.Host Agent를 시작한다. -CMD를 열어 scouter 디렉터리에 agent.host 디렉터리 로 접근해 host.bat 를 쳐서 실행 해주면 Host Agent 수행 됩니다.

3.Host Agent가 잘 실행되었다면, 앞에서 실행한 Scouter Client에서  Object view 에 하위가 뜬다 저기 %CPU점유량이다.

4.Client메뉴중 환경설정(Windows -> Preferences) 메뉴로 들어가서 default ‘Host’ windows default ‘javaEEtomcat으로 설정한다. 그럼 CPU 모니터링이 가능하다.

 

-Java Agent 실행 (이클립스 톰캣실행시)

Java Agent는 단독으로 실행되는 것이 아니라, 모니터링할 Java Program이 실행될 때 attach되어 모니터링을 수행합니다. 따라서 실행하는 Java Program에서 scouter agent를 인식할 수 있도록 명령 행 옵션을 설정해야 합니다.

톰캣시 시작 하는 곳에 자바설정을 잡아 주면 된다.

1.테스트 서버는 이클립스에서 톰캣을 실행 시켜주니 이클립스 서버부분에서 설정 부분을 해준다.

2.Servertomcat부분 더블클릭 하면 페이지가 뜬다. 다음 Open launch configuration 을 클릭해 edit가 뜨면 Arguments탭에 가운데 VM arguments 부분에 해당 자바설정 부분을 넣는다.(경로확인후)

 -javaagent:"C:\scouter\agent.java\conf\scouter.agent.jar" 

-Dscouter.config="C:\scouter\agent.java\conf\scouter.conf"

-Dobj_name=scouterapptestWeb

3. 서버를 재시작 한다. 그럼 view 에 모든 데이터가 보이기 시작한다.

 

-Java Agent 실행

Java Agent는 단독으로 실행되는 것이 아니라, 모니터링할 Java Program이 실행될 때 attach되어 모니터링을 수행합니다. 따라서 실행하는 Java Program에서 scouter agent를 인식할 수 있도록 명령 행 옵션을 설정해야 합니다.

톰캣시 시작 하는 곳에 자바설정을 잡아 주면 된다.                                                      

-1.설치 톰캣

. Tomcat  bin 경로로 가서 Tomcat8w 클릭하며 Properties 가 뜨면 java 탭에 가운데 Java Options 에 아래   설정을 붙여 넣는다. (경로확인해보고)

-2.비 설치 톰캣

Tomcat  bin 경로로 가서 Catalina.bat 편집하기해 “JAVA_OPTS”부분에 뒤쪽으로 아래   설정을 붙여 넣는다. (경로확인해보고)

 -javaagent:"C:\scouter\agent.java\conf\scouter.agent.jar" 

-Dscouter.config="C:\scouter\agent.java\conf\scouter.conf"

-Dobj_name=scouterapptestWeb

3. 서버를 재시작 한다. 그럼 Client view 에 모든 데이터가 보이기 시작한다.


이렇게 하면 모니터링이 가능하다. 짜잔!!! 

 

이제 scouter 뷰 켜놓고 이상 있으면 확인 하면 된다!! 

 

감사합니다.

■ 에디터에서 세미클론(;)으로 분리된 쿼리 실행

Ctrl + Enter (Ctrl키 +  Enter키)


■ 세미클론(;)으로 분리된 쿼리  다중(여러개) 실행

Ctrl + Shift + Enter (먼저 실행하고자 하는 쿼리들을 마우스로 선택한 다음 Ctrl키 + Shift키 + Enter키)


■ 새로운 쿼리 에디터 열기

Ctrl + T (Ctrl키 + t)


■ 저장된 스크립트파일(*.sql)파일 열기

Ctrl + Shift + O (Ctrl키 + Shift키 + o)


■ 쿼리를 보기 좋게 정렬

Ctrl + B (Ctrl키 + b)


■ Reverse Engineer Database

Ctrl + R (Ctrl키 + r)



안녕하세요 엘체프 입니다. 테이블 분석중 2016 6월 고객의 접속기록을 파악할 수 있는 테이블을 발견 했습니다. 김팀장님이 아래의 결과 처럼 뽑아 내도록 지시 했습니다. 풀어보죠. 답도 아래에 바로 있습니다.

문제

  • [리스트 1] 원본리스트
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    CREATE TABLE PC_BANG
    AS
    SELECT '20160601' dt, 1 id FROM dual
    UNION ALL SELECT '20160601', 2 FROM dual
    UNION ALL SELECT '20160601', 1 FROM dual
    UNION ALL SELECT '20160602', 1 FROM dual
    UNION ALL SELECT '20160602', 2 FROM dual
    UNION ALL SELECT '20160602', 2 FROM dual
    UNION ALL SELECT '20160603', 3 FROM dual
    UNION ALL SELECT '20160604', 4 FROM dual
    UNION ALL SELECT '20160604', 1 FROM dual
    UNION ALL SELECT '20160605', 1 FROM dual;
     
    SELECT * FROM PC_BANG;

  • [표 1] 원본테이블
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    DT                       ID
    ---------------- ----------
    20160601                  1
    20160601                  2
    20160601                  1
    20160602                  1
    20160602                  2
    20160602                  2
    20160603                  3
    20160604                  4
    20160604                  1
    20160605                  1

  • [표 2] 결과테이블
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    DT                 접속건수   접속자수 누적접속건수 누적접속자수
    ---------------- ---------- ---------- ------------ ------------
    20160801                  3          2            3            2
    20160802                  3          2            6            2
    20160803                  1          1            7            3
    20160804                  2          2            9            4
    20160805                  1          1           10            4

문제설명

<리스트 1>은 사용자 접속기록을 관리하는 테이블입니다. 사용자가 접속할 때 마다 기록이 되기 때문에 동일 사용자가 하루에 여러번 기록될 수 있습니다. 이 기록을 토대로 일별 접속 현황 통계자료를 작성해야 합니다. 접속일자 기준으로 다음 네 가지 통계를 한 화면에 보여줘야 합니다.

  • 1. 접속건수 : 접속 기록을 일별로 카운트합니다.
  • 2. 접속자수 : 동일 유저는 한번만 카운트 합니다.
  • 3. 누적접속건수 : 현재일자까지의 누적 건수입니다.
  • 4. 누적접속자수 : 현재일자까지의 누적 접속자수입니다.












정답

문제를 스스로 해결해 보셨나요? 이제 정답을 알아보겠습니다.

  • [리스트 2] 정답 리스트
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SELECT dt
     , COUNT(*) 접속건수
     , COUNT(DISTINCT id) 접속자수
     , SUM(COUNT(*)) OVER(ORDER BY dt) 누적접속건수
     , SUM(COUNT(x)) OVER(ORDER BY dt) 누적접속자수
  FROM (SELECT dt, id
             , DECODE(
               ROW_NUMBER() OVER(
               PARTITION BY id ORDER BY dt)
               , 1, 1) x
          FROM PC_BANG
        )
 GROUP BY dt
 ORDER BY dt
;


해설

이번 문제는 네 가지 서로 다른 통계를 하나로 보여주는 문제입니다. 각각의 건수를 집계하는 방법을 살펴보고 이를 하나로 묵어보도록 하겠습니다. 우선 접속건수부터 살펴볼까요?

  • [리스트 3] 접속건수
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    SELECT dt
         , COUNT(*) 접속건수
      FROM PC_BANG
     GROUP BY dt
     ORDER BY dt
    ;

  • [표 3] 접속건수
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    DT                 접속건수
    ---------------- ----------
    20160601                  3
    20160602                  3
    20160603                  1
    20160604                  2
    20160605                  1

<리스트 3>은 GROUP BY를 사용한 집계 쿼리의 가장 기본적인 구문입니다. 설명이 필요 없죠. 다음은 접속자수입니다. 접속자 수를 구할 때 중요한 것은 중복 접속자의 제거입니다. 중복제거 키워드인 DISTINCT를 사용해 볼까요?

  • [리스트 4] 접속자수
  • 1
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    SELECT dt
         , COUNT(*) 접속자수
      FROM (SELECT DISTINCT dt, id
              FROM PC_BANG
            )
     GROUP BY dt
     ORDER BY dt
    ;

  • [표 4] 접속자수
  • 1
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    7
    DT                 접속자수
    ---------------- ----------
    20160601                  2
    20160602                  2
    20160603                  1
    20160604                  2
    20160605                  1

<리스트 4>은 인라인 뷰에서 DISTINCT를 이용해 동일일자 동일 ID 중복을 제거한 뒤 집계하는 형식입니다. <리스트 3>과 <리스트 4>를 어떻게 합쳐야 할지 난감합니다.

  • [리스트 5] 접속자수
  • 1
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    SELECT dt
         , COUNT(DISTINCT id) 접속자수
      FROM PC_BANG
     GROUP BY dt
     ORDER BY dt
    ;

  • [표 5] 접속자수
  • 1
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    6
    7
    DT                 접속자수
    ---------------- ----------
    20160601                  2
    20160602                  2
    20160603                  1
    20160604                  2
    20160605                  1

<리스트 5>는 <리스트 4>의 인라인뷰를 없애고, DISTINCT를 집계함수인 COUNT 안에서 사용했습니다. 이렇게 함으로써 SQL 도 간결해지고, <리스트 3>과 자연스럽게 연결이 가능해 졌습니다. 이번에는 누적접속건수를 구해보겠습니다.

  • [리스트 6] 누적접속건수
  • 1
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    SELECT dt
         , SUM(접속건수) OVER(ORDER BY dt) 누적접속건수
      FROM (SELECT dt
                 , COUNT(*) 접속건수
              FROM PC_BANG
             GROUP BY dt
            )
    ;

  • [표 6] 누적접속건수
  • 1
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    DT               누적접속건수
    ---------------- ------------
    20160601                    3
    20160602                    6
    20160603                    7
    20160604                    9
    20160605                   10

<리스트 6>에서는 <리스트 3>의 쿼리를 인라인뷰로 하여 바깥쪽에서 분석함수를 사용해 누적건수를 구하고 있습니다.

  • [리스트 7] 누적접속건수
  • 1
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    5
    6
    SELECT dt
         , SUM(COUNT(*)) OVER(ORDER BY dt) 누적접속건수
      FROM PC_BANG
     GROUP BY dt
     ORDER BY dt
    ;

  • [표 7] 누적접속건수
  • 1
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    6
    7
    DT               누적접속건수
    ---------------- ------------
    20160601                    3
    20160602                    6
    20160603                    7
    20160604                    9
    20160605                   10

<리스트 7>에서는 인라인뷰 없이 GROUP BY와 분석함수를 동시에 사용합니다. 분석함수는 SQL구문에서 ORDER BY구문을 제외하고는 가장 마지막 단계에 적용이 되기 때문에 그룹바이의 집계 결과를 그대로 적용 할 수 있는 것입니다. 누적접속자수도 같은 방법으로 구해볼까요.

  • [리스트 8] 잘못된 누적접속자수
  • 1
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    SELECT dt
         , COUNT(DISTINCT id) 접속자수
         , SUM(COUNT(DISTINCT id))
           OVER(ORDER BY dt) 누적접속자수
      FROM PC_BANG
     GROUP BY dt
     ORDER BY dt
    ;

  • [표 8] 잘못된 누적접속자수
  • 1
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    6
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    DT                 접속자수 누적접속자수
    ---------------- ---------- ------------
    20160601                  2            2
    20160602                  2            4
    20160603                  1            5
    20160604                  2            7
    20160605                  1            8

<리스트 8>에서 마찬가지로 접속자수인 COUNT(DISTINCT id)를 분석함수를 통해 누적집계 했습니다. 하지만 <표 8>의 결과를 보면 원하는 결과가 아닙니다. <리스트 7>에서 단순 건수를 구할 때는 누적 결과가 맞았지만, 중복을 제거한 건수를 구할 때는 결과가 틀립니다. 중복 제거된 건수가 그대로 누적된 결과죠.

결과가 틀린 이유는 일별로만 중복제거가 되었기 때문이죠. 다른 일자에 동인 ID가 있어도 그대로 카운트가 되는 것입니다. 즉, 전체 일자에서 ID는 오직 한번만 카운트 해야 합니다. COUNT(DISTINCT id)를 이용할 수 는 없습니다.

  • [리스트 9] ID 별 카운트 대상 확인
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    SELECT dt
         , id
         , DECODE(
           ROW_NUMBER() OVER(
           PARTITION BY id ORDER BY dt)
           , 1, 1) x
      FROM PC_BANG
    ;

  • [표 9] ID 별 카운트 대상 확인
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    DT                       ID          X
    ---------------- ---------- ----------
    20160601                  1          1
    20160601                  1
    20160602                  1
    20160604                  1
    20160605                  1
    20160601                  2          1
    20160602                  2
    20160602                  2
    20160603                  3          1
    20160604                  4          1

<리스트 9>에서는 ROW_NUMBER 분석함수를 이용해 ID별로 순번을 부여했습니다. 그리고 순번이 1인 경우만 1을 표시하도록 했습니다. <표 9>의 결과를 보면 ID별 최초 한건만 1이 표시됩니다. 이 값을 누적하여 카운트 한다면 원하는 결과를 얻을 수 있겠지요.

  • [리스트 10] 누적접속자수
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    SELECT dt
         , SUM(COUNT(x)) OVER(ORDER BY dt) 누적접속자수
      FROM (SELECT dt, id
                 , DECODE(
                   ROW_NUMBER() OVER(
                   PARTITION BY id ORDER BY dt)
                   , 1, 1) x
              FROM PC_BANG
            )
     GROUP BY dt
     ORDER BY dt
    ;

  • [표 10] 누적접속자수
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    DT               누적접속자수
    ---------------- ------------
    20160601                    2
    20160602                    2
    20160603                    3
    20160604                    4
    20160605                    4

<리스트 10>에서는 ID별 최초 한건을 표시해주는 X값을 카운트하고 이결과를 다시 분석함수로 누적 합산 했습니다. <표 10>의 누적접속자수가 완성되었네요.

이제 개별로 집계했던 <리스트 3>, <리스트 5>, <리스트 7>, <리스트 10>을 하나의 쿼리로 통합시키면 정답리스트가 완성됩니다.

  • [리스트 11] 통합 리스트
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    SELECT dt
         , COUNT(*) 접속건수
         , COUNT(DISTINCT id) 접속자수
         , SUM(COUNT(*)) OVER(ORDER BY dt) 누적접속건수
         , SUM(COUNT(x)) OVER(ORDER BY dt) 누적접속자수
      FROM (SELECT dt, id
                 , DECODE(
                   ROW_NUMBER() OVER(
                   PARTITION BY id ORDER BY dt)
                   , 1, 1) x
              FROM PC_BANG
            )
     GROUP BY dt
     ORDER BY dt
    ;

출처 : http://www.gurubee.net/lecture/2955

안녕하세요 엘체프 GG 임돠

프로젝트 끝나고 회사에서 컴터 포맷하고 다시 셋팅 하고 팀장님이 쿼리 풀어 보라길래 머리 아프게 풀었네요.

오라클 문제지에 나와있는 문제 입니다. 답인지는 모르겠으나 문제랑 답이랑 올릴께요

문제문제.

--1. EMP 테이블에서 Blake와 같은 부서에 있는 모든 사원의 이름과 입사일자를 출력하는 SELECT문을 작성하시오.


--2. EMP 테이블에서 평균 급여 이상을 받는 모든 종업원에 대해서 종업원 번호와 이름을 출력하는 SELECT문을 작성하시오. 단 급여가 많은 순으로 출력하여라.


--3. EMP 테이블에서 이름에 “T”가 있는 사원이 근무하는 부서에서 근무하는 모든 종업원에 대해 사원 번호,이름,급여를 출력하는 SELECT문을 작성하시오. 단 사원번호 순으로 출력하여라.


--4. EMP 테이블에서 부서 위치가 Dallas인 모든 종업원에 대해 이름,업무,급여를 출력하는 SELECT문을 작성하시오.


--5. EMP 테이블에서 King에게 보고하는 모든 사원의 이름과 급여를 출력하는 SELECT문을 작성하시오.


--6. EMP 테이블에서 SALES부서 사원의 이름,업무를 출력하는 SELECT문을 작성하시오.


--7. EMP 테이블에서 월급이 부서 30의 최저 월급보다 높은 사원을 출력하는 SELECT문을 작성하시오.


--8. EMP 테이블에서 부서 10에서 부서 30의 사원과 같은 업무를 맡고 있는 사원의 이름과 업무를 출력하는 SELECT문을 작성하시오.


--9. EMP 테이블에서 FORD와 업무도 월급도 같은 사원의 모든 정보를 출력하는 SELECT문을 작성하시오.

 

제가 만든 답안

 

select * from emp;
select * from dept;
--1번
select e.ename 사원이름,e.hiredate 입사일자 from emp e, emp m  where e.deptno = m.deptno and e.ename = 'BLAKE';

--2번
select empno 종업원번호, ename 사원이름,sal 급여 from emp where sal> (select avg(sal)from emp) order by sal ;

--3번
select e.JOB 근무부서,e.ename 사원이름,e.deptno 사원번호 from emp e, emp m  where e.deptno = m.DEPTNO and e.ename like '%T%' order by e.DEPTNO;
select JOB 근무부서,ename 사원이름,deptno 사원번호 from emp where deptno in (select deptno from emp where ename like '%T%');

--4번
select * from emp where deptno in (select deptno from dept where loc ='DALAS');

--5번
select  ename 사원이름,  sal 급여 from emp where ename in (select e.ename from emp e , emp m where e.mgr = m.empno and m.ename='KING');

--6번
select ename 사원이름, job 업무,deptno from emp where deptno in (select deptno from dept where dname ='SALES');

--7번
select * from emp where sal> (select min(sal) from emp where deptno = 30)  ;

--8번
select ename 이름, job 업무,deptno from emp where deptno between '10' and '30';

--9번

select * from emp where job in (select job from emp where ename = 'FORD')and sal in (select sal from emp where ename = 'FORD');

 


 

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