Obtenga Alto Rendimiento con Oracle Database 11g R2

Obtenga Alto Rendimiento con
Oracle Database 11g R2

Valentín Leonard Tabacaru - Presales Technology Consultant
valentin.tabacaru@oracle.com

Agenda
• Introducción
• Automatic Storage Management
• Partitioning
• Advanced Compression
• Data Guard
• Flash Cache
• Ejecución en Paralelo
• Recursos Disponibles
• Preguntas

Doug Dineley
Executive Editor
InfoWorld Test Center

“Nuestro premio para La Mejor Base de Datos ha
ido a la incomparable base de datos Oracle 11g,
un estreno con capacidades – especialmente
Real Application Testing y Active Data Guard
– que los DBAs sólo soñaban por tener.”

http://www.infoworld.com/node/62955

Tony O’Sullivan,
COO,
IBIS, Inc.

“Durante nuestras pruebas, la extracción de
meta-datos DICOM con Oracle 11g Release 2
es 3 veces más rápido."

Lehigh University Benchmark (LUBM)

Oracle 11g Release 2 estrena la más rápida base de
datos semántica del mundo.

Basados en pruebas internas de deducción usando el
Benchmark de Lehigh University (LUBM 8000)*, la
deducción semántica de Oracle en 20% más rápida,
mientras utiliza 1/5 del presupuesto hardware
necesario para nuestra competencia.

http://www.ontotext.com/owlim/OWLIMPres.pdf

Oracle el Primer Vendedor de RDBMS

Microsoft
16.6% Other
Oracle tiene más
12.6%
cuota de
IBM mercado que los
siguientes 6
21.9%
competidores
junto

Oracle
48.9%

Source: Gartner DataQuest July 2009, ba sed on Total Software Revenue

Oracle #1 for Data Warehousing

Source: IDC, July 2009 – “Worldwide Data Warehouse Platforms Software 2008 Vendor Shares”

Oracle el Primer Vendedor de RDBMS
sobre Unix
IBM Sybase
24.3% 5.1% Other
9.2%

Sobre Unix, Oracle
Oracle tiene casi 3 veces
61.4% más cuota de
mercado que UDB

Source: Gartner DataQuest July 2009, ba sed on Total Software Revenue

Best Business Performance
World Record SAP SD 2-tier Benchmark
First Ever Benchmark on
a 256 Core SMP

39,100
40,000 35,400
35,000
30,000
25,000
SD Users

20,000
15,000 10,400
10,000
5,000
0
MSFT DB2 Oracle

These results, as of November 18, 2009, have been certified by SAP AG, www.sap.com/benchmark. Please see notes page for benchmark SAP
certification details for the above results.

Oracle Database 11g Release
Innovaciones ASM
• Ubicación de ficheros en los
•discos basada en políticas para
Gestión mejorada Datos Datos No
obtener un mayorInstalación y
– Asistente de rendimiento Utilizados Utilizados
Configuración de ASM Habitualmente Habitualmente
• Clasificación automática de
(ASMCA)
ficheros en función de su grado
– ASMCMD completo
de utilización (HOT/COLD)
– ASM File Access Control
• Soporte para Oracle Exadata
– ASM Disk Group Rename
Storage Server
– Datafile to Disk Mapping
• •Ahorro de tiempo afinado
Rendimiento de acceso
estimado de hasta un 35%
– Colocación Inteligente de
• Incremento(Intelligent sobre el
Datos estimado Data
Placement)
throughput de hasta un 60%

Oracle Database 11g Release 2
ASM based Cluster File System
HR SALES ERP

Database Files Oracle Binaries Files

• Virtualiza y comparte recursos de almacenamiento
• Data striping avanzado para un rendimiento I/O máximo
• Mirroring integrado, Read-Only Snapshots
• Añadido y migración de volúmenes en línea

ASM based Cluster File System (ACFS)

Databases Applications File Systems

Automatic Storage Management (ASM)

DB Datafiles OCR and Voting Files Oracle Binaries 3rd Party File Systems
rd

• Sistema de archivos escalable de uso general
• Se puede acceder a través de protocolos NAS (NFS, CIFS)
• Multi OS platform (Linux y Windows en la versión inicial)
• Soporta Read Only Snapshots

Reducir los costes de almacenamiento

• Usando ASM y ACFS para reducir los gastos de
almacenamiento, de gestión de volúmenes, y de
licenciamiento de software para gestionar el
almacenamiento
• Con Partitioning se pueden colocar los datos en
diferentes niveles de almacenamiento para bajar los
costes
• Advance Compression para comprimir los datos
– Datos OLTP activos – factor de compresión 2-4x
– Datos archivados – 15-50x factor de compresión con Exadata
– Data warehousing – 10x factor de compresión con Exadata
ASM 11gR2: How To Upgrade An ASM Instance To Release 11gR2 (11.2.0.1.0)? [ID 950200.1]

Mejoras Particionamiento
ORDERS TABLE (7 years)

2003 2008 2009

Index Lookup
Partition Scan

Large Zero Size Unusable Index Small Usable Index

• Índices no utilizables (Unusable) e Índices de Particiones de tamaño cero
• Ejecución inteligente multi branch que permite queries sobre particiones
indexadas y no indexadas
• Columnas Virtuales en función de la Primary Key o Foreign Key para
Particionamiento por referencia

Columnas Virtuales

Create table t1 (
first_name varchar2,
last_name varchar2,
full_name as (first_name || ‘ ‘ || last_name) virtual)

• ANSI syntax
• Parecidas a las columnas habituales desde el punto de
vista SQL
• Soportan partitioning, índices, restricciones (constraints),
estadísticas, histogramas
• Se utiliza la evaluación de la expresión cuando se
necesitan

Columnas Virtuales - Ejemplo

• A una tabla básica con sus atributos ...

CREATE TABLE accounts
(acc_no number(10) not null,
acc_name varchar2(50) not null, ...

12500 Adams
12507 Blake
12666 King
12875 Smith


• ... se añade una columna virtual

acc_branch number(2) generated always as
(to_number(substr(to_char(acc_no),1,2)))

12500 Adams 12
12507 Blake 12
12666 King 12
12875 Smith 12


• ... se añade una columna virtual
• ... y ésta columna se utiliza como clave de particionamiento
acc_branch number(2) generated always as
(to_number(substr(to_char(acc_no),1,2)))
partition by list (acc_branch) ...

12500 Adams 12 32320 Jones 32
12507 Blake 12 32407 Clark 32
12666 King 12 ... 32758 Hurd 32
12875 Smith 12 32980 Phillips 32

Compression Advisor

• Analiza los objetos para proporcionar una evaluación del
ahorro de espacio en discos, considerando distintos
métodos de compresión
• Ayuda a escoger el nivel de compresión apropiado para
cada aplicación
• Recomienda diferentes estrategias de compresión
– Elige el algoritmo de compresión adecuado para los tipos de
datos considerados
– Ordena en función de una columna para mejorar el factor de
compresión
– Proporciona comparaciones entre distintos algoritmos de
compresión

Hybrid Columnar Compression

• Datos almacenados por columna
y entonces comprimidos
• Muy útil para grandes volúmenes de
datos a cargar o mover
• Query mode para data warehousing
• 10X ratio compresión
• Mejora proporcionalmente los
scans
Up To
• Archival mode para datos antiguos
• Entre un 15X y un 40X ratio
compresión
40X

¿Cómo funciona?

• Nuevo método de organización de datos en un bloque de
la base de datos
• Cambio de organización de datos – por columnas

• Organización por filas
– Cada fila auto-contenida dentro de una “compression unit”
– Mínimo I/O para recuperar una fila completa
– Localización con índices, updates y deletes eficientes
• Organización por columnas
– Organiza y almacena transparentemente las tablas por columnas
– Incrementa considerablemente el factor de compresión
– Mejora el rendimiento de las queries agregadas y analíticas

Compression Unit

Logical Compression Unit

BLOCK HEADER BLOCK HEADER BLOCK HEADER BLOCK HEADER
CU HEADER

C1 C2 C3 C4 C5 C5 C6 C7 C8

• Estructura lógica comprendiendo múltiples bloques de la database
• Tamaño típico de 32k (4 bloques x 8k tamaño del bloque)
• Datos organizados en columnas durante la carga
• Compresión separada columna x columna
• Todos los datos de una columna para un conjunto de filas,
almacenados en una “compression unit”

Queries

• Los datos quedan comprimidos en el buffer caché
• Únicamente se descomprimen las columnas
necesarias para satisfacer las queries
• Los datos se descomprimen en la PGA

DML and Load Operations

• Operaciones directas de carga se transforman en
– Parallel DML, INSERT /*+ APPEND */, Direct Path
SQL*LDR
– Datos transformados en formato columnar y comprimidos
durante la carga
• INSERT convencionales se transforman en OLTP
Table Compression
• Filas modificadas, migradas automáticamente a
OLTP Table Compression

Exadata Hybrid Columnar Compression
Dos Modelos
Query Mode Archival Mode
• 10x ahorro de almacenamiento • 15x ahorro promedio de
promedio almacenamiento
• 10x reducción de Scan IO – Hasta 40x para algunos datos
• Para data warehousing • Un pequeño overhead de acceso
• Para datos históricos

Optimizado para Optimizado para
Velocidad Espacio

Warehouse m ás Pequeño Recupera 93% de los Discos
Alto Rendimiento Mantiene los Datos en Línea

OLTP Compression y Hybrid Columnar Compression pueden convivir en
distintas particiones en caso de ILM

Real-World Compression Ratios
Oracle Production E-Business Suite Tables
52
50 OLTP Compression (avg=3.3)
43
Size Reduction Factor by Table

45 Query Compression (avg=14.6)
40 Archive Compression (avg=22.6)
35 29
30
25 19 19 19 20 21
20 16
15 10 10 10 11
10
5
0

• Columnar compression ratios
• Query mode = 14.6X
• Archive mode = 22.6X
• Vary by application and table

Otras Innovaciones de Compresión

• SecureFiles Compression
– Nivel de compresión LOW
– Algoritmo de compresión optimizado para un alto
rendimiento
– 3x menos CPU utilizado que en el caso del nivel por
defecto (default) de compresión de SecureFiles
– Mantiene un 80% de ahorro de espacio como beneficio
por defecto de SecureFiles Compression
• Data Guard Redo Transport Compression
– Comprima el Redo Log enviado por la red durante
operaciones habituales

Active Data Guard 11g Release 2
Rendimiento de Lectura Escalable

• Soporta hasta 30 bases de datos Standby activas
Queries

Queries
Updates
Queries
Queries

Queries

Production
Database

Innovaciones para el Transporte de Redo
Data Guard 11g Release 2

• Data Guard 11.2 SYNC
• Redo enviado en paralelo,
escribiendo en el online
log file local
• Muy poco, a veces cero,
impacto sobre el tiempo
de respuesta, cuando se
usa el modo SYNC en
redes con ancho de
banda grande
• 40% mejor que 11gR1 en
network latency
LANs de alta velocidad

Network Compression for Gaps
Data Guard 11g
• Para activar la compresión:
seconds – Se configura el Data Guard Broker
80 – Se establece el atributo para el
70 destino del redo transport
60 • Resolución de retrasos 3 veces
50 más rapido
40 – Protección de datos superior
30 • Disponer de suficiente CPU
20 – Impacto insignificante sobre el
10 tiempo de respuesta
0 – Impacto insignificante sobre el
elapsed time to resolve gap rendimiento
uncompressed compressed • Requiere Oracle Advanced
Compression Option 11g

Network Compression for all Transport

• RPO mejor para entornos con ancho de banda limitado
• Soporte para todos los modos de protección y transporte
– Requiere licenciar la opción Advanced Compression

2500 Uncompressed
22 MB/sec
Transport 2000 Compressed
Lag - MB 12 MB/sec
1500

1000 Test Details
• Asynchronous
500 • 12.5MB/sec bandwidth
• 22MB/sec redo rate
0
• >50% compression ratio
Elapsed time - minutes

Data Guard 11g Redo Apply
Recuperación en Paralelo – Simple y Rápida

• MEDIA RECOVERY COORDINATOR (MRP0)
– Gestiona la sesión de recuperación, combina el redo por SCN desde
múltiples instancias, agrupa el redo en mapeos de cambios particionados
por el proceso apply

• Procesos APPLY
– Leen los bloques de datos, reúnen los cambios redo desde los mapeos,
aplican los cambios redo a los bloques de datos

Parallel Media Recovery - 4 CPU server
apply process (pr00)
Media Recovery Coordinator (MRP0)
coordinator & thread merger

• Automáticamente configura el número de procesos apply igual al
número de CPUs - 1

Rendimiento Data Guard 11g Redo Apply
100% Más Rápido que Oracle Database 10g

120
• Paralelismo superior
100 112
• Menos sincronización
80
• Utilización mejor de
MB/sec 60 recursos I/O y CPU
40 47 48 • Optimizaciones para
cargas Direct-Path
20
24 • Auto-configurable*
0
OLTP Direct Path Load
*para ASYNC I/O
10gR2 11gR1

Rendimiento Redo Apply con Exadata Storage
615 Data Guard 11.2 Redo Apply
700
• Aumento generalizado del
600 Redo Apply
• Las queries pesadas sobre
500 las standby activas no
400 afectan el proceso Apply
MB/sec • Redo Apply está optimizado
200
300 para utilizar el ancho de
banda I/O de Exadata
200 • Estadísticas “Apply Lag”
100 OLTP Batch superiores que permiten una
monitorización más detallada
0 de la evolución de las
Exadata Storage standby

Data Guard 11g Release 1 New Features
Resumen
• Active Data Guard Real-time Query
• RMAN block change tracking soportado con Active standby
• Snapshot Standby
• Fast-Start Failover soporta el modo ASYNC/Maximum Performance
• Mejoras para ASYNC redo transport
• Redo Transport Compression para recuperar los retrasos usando el archive log
• Rendimiento de Redo apply 100% más rápido que Data Guard 10g
• Transient Logical Standby, para actualizar el Physical Standby
• Protección frente a las corrupciones debido a Lost-writes
• Autentificación SSL en vez de password file
• SQL Apply switchovers - no requiere shutdown previo de las instancias RAC
• Soporte SQL Apply para XMLType (almacenado como CLOB), Transparent
Data Encryption (TDE), DBMS_FGA (Fine Grained Auditing), DBMS_RLS
(Virtual Private Database)

Data Guard 11g Release 2 New Features
Resumen
• Active Data Guard Automatic Block Repair y Query SLA
• Primary con hasta 30 Standbys
• Transporte paralelo en modo SYNC, local o remoto
• Recupera el redo pendiente desde la Primary antes de hacer Failover
• Cliente para automatizar el Failover mejorado
– Servicios Role-based
– Soporte Broker para ONS
– Soporte Auto-client Failover para Standby Lógico para JDBC, OCI, ODP.Net
• No necesita parar las instancias RAC en la Standby antigua para hacer
el Switchover
• No requiere shutdown para pasar de Max Availability a Max Protection
• Soporte SQL Apply para OLTP Compression, SecureFiles, XA en RAC,
Online Redefinition y Edition-based Redefinition
• Se puede usar Logical Standby como fuente para Streams

Reducción ancho banda I/O Con Flash Cache

• Una extensión transparente al buffer cache de la database
utilizando tecnología de disco de estado sólido (SSD)
– SSD actua como una cache de nivel 2 (SGA es la de Nivel 1)
– Más rápido que el disco convencional (100x para lecturas)
– Más económico que la memoria ($50 x gigabyte)
– Gran capacidad (cientos de gigabytes por flash disk)
• Menos discos y mayor rendimiento
– Comúnmente se utilizan muchos discos configurados en RAID para
mejorar el rendimiento I/O (throughput)
– La tecnología Flash proporciona los mismos, o mejores,
resultados sin requerir tantos dispositivos
– Los trabajos complejos finalizan antes

Database Smart Flash Cache
• Database Smart Flash Cache
amplia el Buffer Cache
– Hasta 10 veces más grande
– Usa discos sólidos (SSD) o tarjetas
de memoria flash ubicadas en el
Buffer Cache
Buffer Cache servidor de base de datos (PCI-X)
– Elimina casi todos los accesos al
Database disco
Smart
Flash Cache – Disponible para Solaris y OEL
Many
I/O’s Few
I/O’s • Beneficios
– Menos discos necesarios
– Tiempo de respuesta mejor
– Tareas grandes ejecutadas más
fácil
Mid-Range Storage
Few Shelves
– Menos gastos de electricidad
Enterprise Storage
– ROI alto
Multiple Cabinets
Oracle is the First Flash Optimized Database

Flash Cache
¿Cómo funciona? Extended Buffer Cache

16 GB 120 GB
SGA Memory Flash Cache

Se instala Flash Drive en el Host Server
Se instala Flash Drive en el Host Server
• Se configuran 2 parámetros init.ora ::
• Se configuran 2 parámetros init.ora
• db_flash_cache_file = <filename>
• db_flash_cache_file = <filename>
•• Especifica el path al flash disk
Especifica el path al flash disk

• db_flash_cache_size=<size>
• db_flash_cache_size=<size>
•• Especifica el porcentaje de flash disk a utilizar
Especifica el porcentaje de flash disk a utilizar

360 GB
Magnetic Disks

Flash Cache

Hot Data
16 GB 120 GB
SGA Memory Flash Cache

1. Blocks read 2. Dirty blocks flushed to
into buffer disk
cache

Cold Data
360 GB
Magnetic Disks

Flash Cache

Hot Data Warm Data
16 GB 3. Clean blocks 120 GB
SGA Memory moved to Flash Flash Cache
Cache based on
LRU* (once SGA
is full)

into buffer disk
cache

Cold Data
360 GB
Magnetic Disks * Headers for Flash
Cached blocks kept in
SGA

Flash Cache
4. User Process reads Extended Buffer Cache
blocks from SGA
(copied from Flash
Cache if not in SGA)

Hot Data Warm Data
16 GB 120 GB
SGA Memory 3. Clean blocks Flash Cache
moved to
Flash Cache
based on
LRU*

into buffer disk
cache

Cold Data
360 GB
Magnetic Disks
* Headers for Flash
Cached blocks kept in
SGA

In-Memory Parallel Execution

• Los nuevos servidores baratos de
uso general, disponibles a día de Real Application
hoy, ya tienen bastante memoria Clusters
RAM
• Comprimir los datos también
significa tener más datos en la
memoria
• Algoritmos inteligentes colocan
fragmentos de una tabla en la
memoria de distintos nodos
• Luego ejecutamos In-Memory
Parallel Queries sobre los nodos
correspondientes
• Elimina de esta manera la
obligación de acceder al disco

In-Memory Parallel Execution 11.2

QphH: 1 TB TPC-H • Una sola maquina Database Machine
1,166,976 tiene más de 400GB de memoria
1,018,321
disponible para caching

• La base de datos 11g R2 introduce
parallel query processing sobre los datos
existentes en la caché de la memoria
– Aprovecha la capacidad de memoria de todo el
cluster de base de datos para queries
315,842
– La fundación del record mundial 1TB TPC-H

• Exadata Hybrid Columnar Compression
permite crear caché en la memoria para
ParAccel Exasol Oracle
tablas o particiones multi-terabyte
Faster than in-memory
specialized startups Memoria es 100 veces más rápida que el disco

Source: Transaction Processing Council, as of 9/14/2009: Oracle on HP Bladesystem c-Class 128P RAC, 1,166,976 QphH@1000GB, $5.42/QphH@1000GB, available 12/1/09. Exasol on
PRIMERGY RX300 S4, 1,018,321 QphH@1000GB, $1.18/QphH@1000GB, available 08/01/08.ParAccel on SunFire X4100 315,842 QphH@1000GB, $4.57 /QphH@1000GB, available 10/29/07.

In-Memory Parallel Execution
¿Cómo funciona?

SQL Determine the size of the Table is a good candidate Fragments of Table are
statement table being looked at for In-Memory Parallel read into each node’s
Execution buffer cache

Table is
Table is extremely small extremely Large

Only parallel server on
the same RAC node
Read into the buffer will access each
cache on any node Always use direct read fragment
from disk

Automated Degree of Parallelism

• Actualmente afinar el paralelismo es un proceso manual
– Un grado de paralelismo no sirve para todas la queries
– Demasiado paralelismo puede ahogar el sistema
• Automated Degree of Parallelism decide automáticamente
• Si una sentencia se ejecutará en paralelo o no (la ejecución en
modo serial llevará más que el umbral especificado – 30 seg.)
• Que grado de paralelismo utilizará la sentencia
• El asistente de optimización calcula el DoP para la
sentencia basándose en los requerimientos de recursos
– Utiliza el coste de todas las operaciones scan
– Equilibrado en función de un grado máximo de paralelismo

Automated Degree of Parallelism (DoP)
¿Cómo funciona?

SQL Statement is hard parsed
And optimizer determines If estimated time Optimizer determines
statement greater than threshold ideal DoP
the execution plan

Actual DoP = MIN(default DoP, ideal DoP)
If estimated time less
than threshold
PARALLEL_MIN_TIME_THRESHOLD

Statement
executes in parallel
Statement
executes serially

Parallel Statement Queuing

• Automatic Degree of Parallelism significa
– Se pueden ejecutar más sentencias paralelas concurrentes
– Evitar paralizar el sistema debido a demasiados procesos
• Parallel Statement Queuing automáticamente decide
si una sentencia entra en ejecución en seguida o no
• Cuando comienza una sentencia en paralelo, se
averigua si hay disponibles suficientes servidores
paralelos (Parallel Query Slaves)
– Si no, la sentencia entra en queue (espera)
– En cuanto tenga disponible los servidores paralelos
necesarios, la sentencia se extrae del queue (de-queue) y se
ejecuta

¿Cómo funciona?

SQL Statement is parsed If not enough parallel
statements and Oracle automatically servers available queue
determines DoP

64 64
32 32
16 128
16

FIFO Queue

When the required
number of parallel servers
If enough parallel become available the first
servers available stmt on the queue is
execute immediately dequeued and executed

8
128

Monitorización en Enterprise Manager

Click on the
SQL ID for
more info

Awaiting screen
shot from EM

Clock
symbol
indicated a
queued
statement

Monitoring in Enterprise Manager

Wait event indicates stmt i s at the head of the queue

Database Resource Manager
Parallel Queries

• Para los sistemas que ejecutan queries paralelas, la
mejor manera de controlarlo es al nivel del las
sentencias SQL, y no al nivel de procesos individuales
como es el caso de OLTP
• Con una sola transacción capaz de consumir todos los
recursos CPU, I/O, de memoria y espacio TEMP,
tenemos de considerar las capacidades de poner las
queries en espera (queue)
• Esto se puede conseguir usando el Resource Manager
para configurar las directivas ACTIVE_SESS_POOL_P1
y PARALLEL_DEGREE_LIMIT_P1 en el resource plan

Database Resource Manager
Parallel Queries
begin
dbms_resource_manager.create_pending_area();
dbms_resource_manager.update_plan_directive(
Esto limita el
plan => 'MIXED_WORKLOAD_PLAN',
número de
group_or_sub_plan => 'BATCH_GROUP', queries
new_active_sess_pool_p1 => 4); concurrentes
dbms_resource_manager.update_plan_directive( a4
plan => 'MIXED_WORKLOAD_PLAN',
group_or_sub_plan => 'BATCH_GROUP', Esto limita el
new_parallel_degree_limit_p1 => 32); grado de
dbms_resource_manager.submit_pending_area();
paralelismo a
end;
32
/

¿Qué trayecto hay para actualizar?
Rendimiento Previsto Después del Upgrade

9.2.0.8
9.2.0.8

10.1.0.5
10.1.0.5

≥ 10.2.0.2
≥ 10.2.0.2
11.2
11.2

SQL Plan Management
Real Application Testing
≥ 11.1.0.6
≥ 11.1.0.6

Upgrade Webpage on OTN
• http://www.oracle.com/technology/products/database/oracle11g/upgrade/index.html

Oracle 11gR2 Upgrade Companion

• Guía para actualizar la base de datos de Oracle 9i
Release 2 o 10g a Oracle Database 11gR2
• Proporciona asistencia antes, durante y después de
la actualización
• Constantemente actualizado para encontrar más fácil
información necesaria durante el proceso de
actualización

Recursos Técnicos de Oracle
• El primer paso es Upgrade Path
– http://www.oracle.com/support/upgrade-path
• Oracle 11gR2 Upgrade Companion
– Note 785351.1
• SQL Plan Management
– http://www.oracle.com/technology/products/manageability/database/pdf/o
w07/spm_white_paper_ow07.pdf
• SQL Performance Analyzer
w07/spa_white_paper_ow07.pdf
• Database Replay
w07/db_replay_white_paper_ow07_1.pdf
• Key RDBMS Install Differences in 11gR2
– Note 881063.1
• Different Upgrade Methods For Upgrading Your Database
– Note 419550.1

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