通过 Oracle Database c 进行内存数据库处理.pptx
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1、用用 Oracle Database 12c 进行内存数据库进行内存数据库处理处理Kevin Jernigan产品管理高级总监Oracle 系统技术部第1页/共33页以下内容旨在概述产品的总体发展方向。该内容仅供参考,不可纳入任何合同。该内容不构成提供任何材料、代码或功能的承诺,并且不应该作为制定购买决策的依据。此处所述有关 Oracle 产品的任何特性或功能的开发、发布以及相应的日程安排均由 Oracle 自行决定。第2页/共33页内存趋势和影响内存趋势和影响现在的内存速度更快、价格更低、容量更多内存容量内存容量 增加增加2002256 MB/DIMM201216 GB/DIMM内存成本内存
2、成本降低降低2002$0.2/MB2012$0.009/MB内存速度内存速度大增大增磁盘5 毫秒响应速度DRAM100 纳秒响应速度容量增加容量增加 64 倍倍价格便宜价格便宜 25 倍倍速度提高速度提高 50,000 倍倍更快的 OLTP 和分析、更多用户、更多数据DRAM:2012$0.0005/MB2012100 GB/DOM闪存0.25 毫秒响应速度容量增加容量增加 400 倍倍价格便宜价格便宜 400 倍倍速度提高速度提高 20 倍倍闪存:闪存:第3页/共33页Oracle 内存内存 SQL 关系数据库关系数据库Oracle TimesTen 和 Oracle DatabaseOra
3、cle TimesTenIMDB 领域的技术领导者纯 IMDB 所有数据必须装入内存IMDB 领域的市场领导者数千个客户Oracle Database数据库和 IMDB 领域的技术领导者30 年数据库创新经验10 年 IMDB 创新经验磁盘与内存混合数据库数据库领域的市场领导者300,000 多个客户应用程序应用程序应用程序内存数据库内存数据库(中间层)(中间层)内存数据库内存数据库 (数据库层)(数据库层)第4页/共33页Oracle TimesTen 内存数据库内存数据库适用于 OLTP 和商务智能的内存数据库针对针对 Exalytics 商务商务智能进行设计智能进行设计内存列式压缩复杂查
4、询针对针对 OLTP 进行优化进行优化微秒级的响应时间完整的事务处理和高可用InfiniBand第5页/共33页内存数据库创新内存数据库创新在在内存内存中中缓存缓存活动数据保存在内存中带宽/socket:30GB/s纵向扩展和横向扩展纵向扩展和横向扩展跨内核、cpu 和集群扩展压缩压缩更多数据装入内存更加高效的 内存带宽列存储列存储高效列式处理第6页/共33页生产环境下的内存功能生产环境下的内存功能在内存中缓存和处理数据运行 OLTP 数据库时,活动数据几乎都保持在内存中内存列存储用与数据仓库内存并行查询可以把数据分布到集群每个节点的内存中在在内存内存中中缓存缓存活动数据保持在内存中带宽/so
5、cket:30GB/s20092010用作数据仓库的内存用作数据仓库的内存列存储列存储(Oracle 11g 第第 2 版版)内存并行查询内存并行查询(Oracle 11g 第第 1 版版)2007OLTP 内存横向扩展:内存横向扩展:RAC,缓存融合,缓存融合2007客户端和服务器上的内存结客户端和服务器上的内存结果集缓存果集缓存 (Oracle 11g 第第 1 版版)2007 年前年前智能内存扫描智能内存扫描 (11g 第第 2 版)版)第7页/共33页Exadata 内存数据库云服务器内存数据库云服务器Oracle Exadata 优化 I 内存、闪存和磁盘磁盘的成本,磁盘的成本,DR
6、AM 的速度的速度 所有数据均存储在磁盘磁盘暖数据缓存在闪存闪存热数据缓存在 DRAM最佳最佳性价比性价比技术技术大小大小容量,容量,10 倍压缩倍压缩成本成本/TB速度速度磁盘磁盘504TB5 PB1 倍18 GB/s闪存闪存22 TB220 TB10 倍75 GB/sDRAM4 TB40 TB100 倍200 GB/s磁盘磁盘闪存闪存D-RAM第8页/共33页生产环境下的内存功能生产环境下的内存功能纵向扩展和横向扩展利用多核和多处理器并行性进行并行查询超过 20 年的数据库优化经验2011 年,利用并行内存关联将速度提高 2 倍利用 RAC 进行横向扩展超过 10 年的数据库优化经验200
7、7 年,内存并行查询提供跨集群内存并行处理2011超过超过 10 年的年的 RAC 纵向纵向扩展优化经验扩展优化经验内存并行查询内存并行查询 (11g 第第 1 版)版)纵向扩展和横向扩展纵向扩展和横向扩展多核并行跨集群的资源池超过超过 20 年的纵向扩展年的纵向扩展优化经验优化经验2007 年前年前20072009内存内存 PQ 增强增强 (11g 第第 2 版)版)缓存融合增强缓存融合增强并行内存关联并行内存关联 (11g 第第 2 版)版)第9页/共33页利用内存利用内存 PQ 进行高性能分析进行高性能分析Oracle Database 11g 第 1 版集群范围并行处理大大受益于内存处
8、理前,数据从磁盘读取到内存每个节点拥有一个已处理的数据子集集群范围内存可用于单个并行操作数据存入内存后无需输入/输出表缓存 2缓存 3缓存 1内存列式压缩内存列式压缩第10页/共33页内存中处理内存中处理Exadata 上的并行内存关联X2-8 并行查询的带宽更高粒度分配和分发并行执行消息缓冲分配 NUMA 感知自动 DOP 计算Exadata 上智能内存扫描若内存访问受 CPU 限制,将部分处理动态分流到 Exadata使用 HCC 压缩时,优化系统资源的利用通过使用 Exadata 筛选和预处理,大幅减少内存中的数据Oracle Database 11g 第 2 版第11页/共33页生产环
9、境下的内存功能生产环境下的内存功能内存中压缩数据1997 年开始使用索引压缩索引大小缩减 2 倍1999 年开始使用表压缩表大小缩减 2 倍2002 年至 2007 年使用基本压缩、OLTP 压缩更新后大小缩减 2-4 倍2009 年开始使用混合列式压缩数据仓库扩大 10 倍,归档量增加 15-50 倍19992002200720091997基本表压缩基本表压缩(Oracle 9i 第第 2 版)版)表表(IOT)压缩压缩(Oracle 8i)位图索引压缩位图索引压缩(Oracle 8)OLTP 表压缩表压缩(Oracle 11g 第第 1 版)版)非结构化数据压缩非结构化数据压缩 (Orac
10、le 11g 第第 1 版)版)混合列式压缩混合列式压缩 (Oracle 11g 第第 2 版)版)2010压缩压缩更多数据装入内存更加高效地使用 内存带宽前缀索引压缩前缀索引压缩(Oracle 8i)第12页/共33页生产环境下的内存功能生产环境下的内存功能用作数据仓库的内存列存储2009 年开始使用内存列存储用与数据仓库混合列压缩将内存占用空间减少 10 倍高度优化内存列式数据处理2009 年在闪存缓存和磁盘上实现了列式存储20102011用于数据仓库的磁盘列式存储用于数据仓库的磁盘列式存储用于归档的磁盘列式存储用于归档的磁盘列式存储(11g 第第 2 版)版)针对列式处理的内存优化针对列
11、式处理的内存优化(11g 第第 2 版)版)2009用作数据仓库的内存列存储用作数据仓库的内存列存储列式闪存缓存列式闪存缓存 (11g 第第 2 版)版)列存储列存储高效的列式处理第13页/共33页12c 内存数据库规划内存数据库规划缓存缓存Exadata 写回闪存缓存改进用于数据仓库内存缓存的替换算法内存全局临时表针对非结构化数据的内存缓存和处理压缩压缩压缩优化查询使用自动数据优化的自动压缩宽表压缩列存储列存储行集 内存优化的,set-at-a-time查询处理方式扩展到文本、空间、XML 和 12.1针对 OLTP 的列式存储自动列化EHCC 行级锁纵向扩展和横向扩展纵向扩展和横向扩展内存
12、 PQ 优化缓存融合协议增强Exadata Exafusion第14页/共33页12.1 内存全局临时表内存全局临时表全局临时表(GTT)频繁用于 OLTP 和 DW例如:暂存报表中的中间结果从 12.1 开始,GTT 完全在内存中运行它们不会因redo和undo数据产生 I/O允许在 Active Data Guard 上使用全局临时表GTT 用于 Oracle 应用程序和其他 OLTP 应用程序减小远程备用数据库的 WAN 带宽提高数据库恢复速度 减少要恢复和应用的日志数据用例用例在在 11g 中重做中重做在在 12c 中重做中重做GTT 上上 的的 OLTP 10,000 个事务447M
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- 关 键 词:
- 通过 Oracle Database 进行内存数据库处理 进行 内存 数据库 处理
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