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# Neptune 조회 캐시의 사용 사례
<a name="feature-overview-lookup-cache-when-to-use"></a>

조회 캐시는 읽기 쿼리가 매우 많은 수의 버텍스 및 엣지 또는 RDF 트리플의 속성을 반환하는 경우에만 유용합니다.

쿼리 성능을 최적화하기 위해 Amazon Neptune은 `R5d` 인스턴스 유형을 사용하여 이러한 속성값 또는 리터럴에 대한 대량 캐시를 생성합니다. 그러면 캐시에서 검색하는 것이 클러스터 스토리지 볼륨에서 검색하는 것보다 훨씬 빠릅니다.

일반적으로 다음 세 조건이 모두 충족되는 경우에만 조회 캐시를 활성화하는 것이 좋습니다.
+ 읽기 쿼리의 지연 시간이 증가하는 경우.
+ 또한 읽기 쿼리를 실행할 때 `BufferCacheHitRatio` [CloudWatch 지표](cw-metrics.md#cw-metrics-available)가 감소하는 경우([Amazon CloudWatch를 사용하여 Neptune 모니터링](cloudwatch.md) 참조).
+ 읽기 쿼리가 결과를 렌더링하기 전에 반환 값을 구체화하는 데 많은 시간을 소비하고 있는 경우(쿼리에 대해 구체화되고 있는 속성값의 수를 확인하는 방법은 아래 Gremlin 프로필 예제 참조).

**참고**  
이 기능은 위에서 설명한 특정 *시나리오에서만* 유용합니다. 예를 들어, 조회 캐시는 집계 쿼리에 전혀 도움이 되지 않습니다. 조회 캐시를 활용할 수 있는 쿼리를 실행하는 경우가 아니라면 동일하고 비용이 저렴한 `R5` 인스턴스 유형 대신 `R5d` 인스턴스 유형을 사용할 이유가 없습니다.

Gremlin을 사용하는 경우 [Gremlin `profile` API](gremlin-profile-api.md)로 쿼리의 구체화 비용을 평가할 수 있습니다. '인덱스 작업'에는 실행 중에 구체화된 용어 수가 표시됩니다.

```
Index Operations
Query execution:
    # of statement index ops: 3
    # of unique statement index ops: 3
    Duplication ratio: 1.0
    {{# of terms materialized: 5273}}
Serialization:
    # of statement index ops: 200
    # of unique statement index ops: 140
    Duplication ratio: 1.43
    {{# of terms materialized: 32693}}
```

구체화된 숫자가 아닌 용어의 수는 Neptune이 수행해야 하는 용어 조회 횟수에 정비례합니다.