《Inix数据压缩和存储优化组件课件》由会员分享，可在线阅读，更多相关《Inix数据压缩和存储优化组件课件（24页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、Informix数据压缩和存储优化组件,大量的历史数据需要保存 不断增加的存储成本 大数据量访问的性能问题,目前存在问题,当前信息技术存储趋势,存储硬件占信息技术预算的百分比正在不断的增加。备份和恢复在花销中处于第二重要的位置。存储问题是使首席信息官们夜不能寐的首要问题,2007年全球的数据中心在电力和冷却上的花费约等于在服务器上的花费,到2008年底全世界一半的数据中心将面临严重的电力短缺,82%在本季度没有存储开销方面的预算 28%看到在数据存储上的电力消耗增加了50% 存储的复合年增长率是两位数的,真实世界里存储费用的例子,假设存储的收费标准是每月每8G字节25美元 假设10T字节的数据
2、被用于数据库、备份、数据复制站点等 每年的数据存储费用= 37.5万美元 如果存储优化特性可以节省40%的存储空间，每年您将节省15万美元,(10TB / 8GB) * 25美元 * 12月 = 37.5万美元每年,什么是Informix的数据压缩和存储优化功能?,行(row)压缩概念,压缩算法在整个数据表(table)中寻找重复的模式(pattern) 当模式被找到时，字符串被一个12比特(bit)的符号替代 符号被存储于一个数据字典中以供快速查找 在数据页(page)中数据是被压缩的 (不管是在硬盘上还是在缓冲池里) 显著的节省了输入输出的带宽 更好的性能 显著地节省了内存空间 更有效的内
3、存使用 一些中央处理器(CPU)的额外开销 行(row)数据被处理前必须先被解压缩,使用压缩数据字典(dictionary)对数据行(row)进行压缩,数据字典包含表里数据行的重复出现的信息 压缩的候选对象可跨越列(column)的边界或在列里,节省存储空间,可被压缩的表格被压缩后通常能节省60%到80%的空间 整个数据库的存储空间将被节省40%到50% 这意味着只要50%的磁盘空间就能够支持IDS11数据库!,81% Smaller,78% Smaller,Sales Table,Product Table,性能上的收益,使用压缩后性能可被改进 有了压缩后很多查询将因为更少的I/O而受益 消
4、耗更多的中央处理器(CPU)资源 绝大多数的用户并不一直消耗100%的CPU资源 实验室测试结果显示输入输出吞吐量改进了30-40% 很多utility (例如备份和恢复) 将变得更快 在一些案例中可达到原来2倍的速度，因为现在数据库只有原来的一半那么大,40% Faster,对数据表进行压缩,未压缩的 数据表,可被重新使用 的数据页,repack (整合空间),当数据未被压缩时，也可使用repack(整合空间)和shrink(归还空间) repack和shrink相互独立 Shrink不隐式的执行repack,多个数据页,shrink (归还空间),已压缩的 数据表,数据,数据,数据字典,压
5、缩操作(1),create_dictionary 创建压缩字典 之后插入或修改的数据行(row)将被压缩 之前已经存在的行(row)不被压缩 compress 如果字典不存在的话将自动执行create_dictionary 压缩所有已经存在的行(row) 在压缩期间数据表可被其它查询使用 estimate_compression 预测一个新的数据字典可以达到的压缩比率 如果已经被压缩了，可预测当前的压缩比率(如未被压缩则为0) 还可以显示使用新的数据字典后压缩比率提高了多少 (第一个预测和第二个预测之差),压缩操作(2),uncompress, uncompress_offline 解压缩数据
6、表(table)和分片(fragment)中的每一行 将压缩字典变得无效 “uncompress” 其它查询可存取数据 “uncompress_offline” 数据表被X锁锁住了，其它查询不能存取数据 purge_dictionary 删除旧的不再使用的数据字典 单独的命令(因为ER、DataMirror可能需要旧的数据字典),存储优化操作,repack, repack_offline 在数据表(table)或分片(fragment)内部移动数据行(row)，从而将未被使用的空间整合到数据表(table)或分片(fragment)的尾部 “repack” 数据表可被存取 “repack_of
7、fline” 数据表被X锁锁定，不能进行存取操作 shrink 将数据表(table)或分片(fragment)尾部未被使用的空间返回给数据库空间(dbspace) 通常在运行repack后运行,不能被压缩的对象,不以行(row)形式存储的数据 (例如blobs) 索引 临时表 Catalog表 Dictionary Partitions 在下列数据库中的表: Sysmaster Sysutils Sysuser Syscdr Syscdcv1,HDR, ER, CDC (DataMirror) 与压缩,HDR、ER、CDC都支持压缩的数据表(table) HDR 在次节点(seconary)
8、上压缩数据表当且仅当这些数据表在主节点(primary)上被压缩 ER 源节点和目标节点的压缩状态是独立的，用户可进行配置 CDC 目标节点的压缩取决于目标节点的数据库支持的特性和用户的配置,Admin API(管理应用编程接口),所有的压缩和存储优化操作都可通过IDS Admin API内建的用户定义例程(UDR)调用 execute function task(); execute function admin(); 示例 execute function task(“table compress repack shrink”, “table_name”, “database_name”,
9、 “owner_name”); OAT提供了用于压缩的图形化界面 OAT支持远程执行(数据库管理员不用直接登录到目标机器上),开放管理工具(Open Admin Tool)的接口,开放管理工具(Open Admin Tool)的接口,开放管理工具(Open Admin Tool)的接口,自动压缩,外部的压缩预测工具,总 结,通过IDS11的压缩功能进行的存储优化可以为您节省40-50%的空间 对于存取大量数据的负载，压缩还改进了性能 不仅在线的数据库使用的存储空间变少了,用于备份和灾难恢复的存储空间被节省了一半 在实际客户案例中，存储空间的节省被实现了，性能上的收益也是明显 特别是数据库备份和恢复时间被节省了一半,
