内存数据库浅谈和演示

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1、甲骨文数据中心云化、性能与安全 高级演示会 内存数据库浅谈和演示内存数据库浅谈和演示 Agenda 存储格式 内存选件的工作原理 内存选件的限制 参数配置和管理 DEMO 1 2 3 4 5 3 Oracle内存选件目标 基于实时数据实现实时数据分析基于实时数据实现实时数据分析 满足任何业务需求 获得实时响应 使用当前数据 同时加速同时加速 OLTP 4 Oracle Database 12c In-Memory 选件的目标 查询速度提高 100 倍倍：实时分析 对 OLTP 数据库或数据仓库执行即时查询 加快混合负载 OLTP 速度 透明：透明：无需更改应用 易于实施 5 直到现在仍必须选择

2、使用一种适合的存储格式，不得不做出取舍直到现在仍必须选择使用一种适合的存储格式，不得不做出取舍 行格式数据库与列格式数据库 优化事务和查询操作 行 行格式上事务事务运行更快 示例：插入或查询销售订单 快速处理几行、多列数据 列 列格式上分析分析运行更快 示例：按区域生成销售总额报表 快速访问几列、多行数据 SALES SALES 6 突破：双格式数据库 同一个表有行和列两种格式 同时处于活动状态且保持事 务一致性 分析和报告使用新的内存中 列格式 OLTP 使用成熟的行格式 内存内存 SALESSALES 行 格式 列 格式 版权所有 2014，Oracle 和/或其关联公司。保留所有权利。7

3、 Oracle 内存中列技术 完全的内存中列格式 不持久，无日志记录 快速更改数据：快速 OLTP 2 倍至 20 倍压缩 在表级或分区级启用 适用于所有硬件平台 SALES 完全的内存中列 版权所有 2014，Oracle 和/或其关联公司。保留所有权利。8 分析数据扫描速度提高数个数量级 每个 CPU 内核都扫描本地的内存 中列 扫描采用超快的 SIMD 向量指令 最初专为图形和科学而设计 每个 CPU 内核每秒可扫描数十亿 行数据 每秒可扫描数十亿 行数据 行格式每秒扫描数百万行数据 向 量 寄 存 器 加载 多个 地区值 向量在 1 个周期 中比较 所有值 CPU 内存 地 区 地 区

4、 CA CA CA CA 例如： 查找 CA 地区的 全部销售记录 速度提高速度提高 100 倍以上倍以上 版权所有 2014，Oracle 和/或其关联公司。保留所有权利。9 联接和合并数据的速度也大大加快 将多个表中的数据联接转换为 快速列扫描 表联接速度提高 10 倍倍 示例：示例：查找直销店的销售总数 销售 门店 门门 店店 ID 金金 额额 类型 = 直销店 门店 ID 有 15、38、64 门门 店店 ID 类类 型型 汇总 版权所有 2014，Oracle 和/或其关联公司。保留所有权利。10 分析索引降低了复杂 OLTP 的速度 复杂 OLTP（如 ERP）数据库中的大 多数索

5、引仅适用于分析查询 在表中插入一行数据需要更新 10- 20 条分析索引：慢！ 索引只能加快可预测的查询和报告 表 1 3 OLTP 索引 10 20 分析索引 版权所有 2014，Oracle 和/或其关联公司。保留所有权利。11 列存储取代分析索引 对任意列执行快速分析 对于不可预测的分析效果更佳 更少的调优和管理 列存储不持久，因此更新成本要低 得多 OLTP 和批处理的运行速度更快 表 1 3 OLTP 索引 内存中 列存储 版权所有 2014，Oracle 和/或其关联公司。保留所有权利。12 Oracle 内存中技术：易于实施 1. 配置内存容量 inmemory_size = X

6、XX GB 2. 配置表或分区，使其在内存中运行 alter table | partition inmemory; 3. 删除分析索引，加快 OLTP 速度 版权所有 2014，Oracle 和/或其关联公司。保留所有权利。13 In-Memory的内存结构 In-Memory Column Store是新引入的SGA组件，叫做In Memory Area In Memory Area是SGA中的静态池，可通过视图V$SGA查看 修改需要重启 不会被自动内存管理 最小设置100MB IM列存储不会替代buffer cache In-Memory Column Store 版权所有 2014，

7、Oracle 和/或其关联公司。保留所有权利。14 In-Memory Column Store 与纯粹的内存数据库不同，不需要将所有数据都放入到内存中 In-Memory Column Store应该放入影响性能的关键数据，其他数据可 以有选择的放入Flash或磁盘 如果数据库比较小，也可以考虑将所有表放入内存中 装载原则 版权所有 2014，Oracle 和/或其关联公司。保留所有权利。15 In-Memory Column Store 增加了新的属性INMEMORY 用于表空间、表、分区、子分区、物化视图 如果在表空间级别指定，则表空间中新增的表和物化视图都会默认启用INMEMORY A

8、LTER TABLESPACE TS_DATA INMEMORY; 带有INMEMORY属性的对象会被装载内存列存储库中 可以指定 NO INMEMORY属性，排除列 ALTER TABLE SALES INMEMORY NO INMEMORY(PROD_ID); 对于分区表，也可以通过NO INMEMORY指定不放入内存列存储的分区或子分区， 立即从内存中删除 ALTER TABLE SALES MODIFY PARTITION SALES_Q1_1998NO INMEMORY; INMEMORY属性 版权所有 2014，Oracle 和/或其关联公司。保留所有权利。16 In-Memory

9、 Column Store 对象装载到内存中的顺序由PRIORTY控制，共有5级 装载顺序可以调整 ALTER TABLE customers INMEMORY PRIORITY CRITICAL; 优先级 优先级优先级描述描述 CRITICAL数据库打开后对象立即装载到IM列存储库中 HIGH如果在IM列存储库中的空间可用，当CRITICAL装载后装载 MEDIUM如果在IM列存储库中还有空间，当CRITICAL和HIGH装载后装载 LOW如果还有空间，在上述三个装载完后装载 NONE(默认)如果空间可用，对象仅仅在第一次扫描查询后装载 版权所有 2014，Oracle 和/或其关联公司。保

10、留所有权利。17 In-Memory Column Store 一般认为压缩是一种节省空间的方法。装载到IM列存储中的数据使用新的 算法压缩，不仅节省空间，也提高查询效率 全新的内存压缩格式允许直接在压缩列上执行查询，所有查询和过滤的结 果集更小，只有作为结果需要时才会被解压缩 使用MEMCOMPRESS关键字，有6个压缩级别 压缩 压缩级别压缩级别说明说明 NO MEMCOMPRESS数据不用任何压缩装载 MEMCOMPRESS FOR DML考虑DML性能的最小压缩选择 MEMCOMPRESS FOR QUERY LOW(默认) 为查询优化，提供用于查询最好的性能，这个选项使用通用的压缩技

11、术，例如字 典编码，运行长度编码和位打包 MEMCOMPRESS FOR QUERY HIGH为查询优化，节省空间 MEMCOMPRESS FOR CAPACITY LOW 平衡更偏向于空间节省，在FOR QUERY之上使用额外的压缩技术，性能会有明显 影响，WHERE语句过滤前需要解压缩。使用OZIP提供快速解压缩 MEMCOMPRESS FOR CAPACITY HIGH为空间节省优化，使用更高权重的压缩算法，提供更高的压缩率，成本更高 版权所有 2014，Oracle 和/或其关联公司。保留所有权利。18 In-Memory Column Store 要判断INMEMORY在当前查询是否

12、生效，可以通过执行计划判断 执行计划中引入了新的关键字INMEMORY 执行计划 版权所有 2014，Oracle 和/或其关联公司。保留所有权利。19 In-Memory Option管理 引入新的参数和优化器hint 核心初始化参数，6个 版权所有 2014，Oracle 和/或其关联公司。保留所有权利。20 In-Memory Option管理 有2个新的V$视图 V$IM_SEGMENTS V$IM_USER_SEGMENTS 监控和管理 21 无需更改应用 全功能- 对SQL没有限制 易于实现- 无需数据的移植 兼容性强- 所有应用无需更改 适用于多租户适用于多租户- 全面适用云环境

13、 应用无需做任何更改应用无需做任何更改 21 22 总结：Oracle Database In-Memory 助力实时型企业助力实时型企业 极致性能：分析和极致性能：分析和 OLTP 超强的纵向和横向扩展超强的纵向和横向扩展 超高的可用性超高的可用性 极致简洁性极致简洁性 敏捷 高效 数据驱动 23 Safe Harbor Statement The preceding is intended to outline our general product direction. It is intended for information purposes only, and may not b

14、e incorporated into any contract. It is not a commitment to deliver any material, code, or functionality, and should not be relied upon in making purchasing decisions. The development, release, and timing of any features or functionality described for Oracles products remains at the sole discretion of Oracle.