Performance-Optimierung mit Memory-Techniken

Performance-Optimierung mit
Memory-Techniken
Buffer Cache, Result Cache, Big Table Caching, Column Store ...
Ulrike Schwinn
E-mail: [email protected]
Business Unit Database
Oracle Deutschland B.V. & Co KG
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Result
Cache
Database Buffer
Default Cache
Keep/Recycle Cache
LRU-Algorithmus
Automatic Big Table
Cache
Shared Pool oder Client
Transparent für Anwendungen
In-Memory
Exadata X4
Hybrid Columnar Compression
Smart Scan
Storage Index
Smart Flash Cache
(Read/Write)
Smart Flash Logging
(Redo-Write)
Techniken der
Flash
Cache
Datenbank
Data Buffer Erweiterung
2nd level Cache
Auch für Datafiles
Memory optimierende
Techniken
Compression
Partitioning
Parallelisierung
OLAP
In-Memory Option 12c
Row und Column In-Memory
Formate auf der selben Tabelle
Simultan und transaktionskonsistent
Column: Analytics & Reporting
Row : OLTP
In-Memory
Techniken der
TimesTen IMDB
Middle-Tier
TimesTen Application-Tier
Database Cache
TimesTen for
Exalytics
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Coherence
Data Grid
Object Cache / Data Grid
für verteilte
Anwendungen
3
Standard System Global Area (SGA) Komponenten
Shared Pool
Buffer Cache
Large Pool
ABTC
Flashback
Redo Log
Java
Pool
Fixed SGA
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Der Buffer Cache
• Manuelle Konfiguration des
(Default) Buffer Cache über Parameter
DB_CACHE_SIZE
– Nutzung der Standard Blockgröße
• Falls SGA_TARGET gesetzt ist, erfolgt automatische Konfiguration
– Setzen von DB_CACHE_SIZE entspricht Minimalwert
• Buffer Cache mit nicht Standard Blockgröße über Parameter
DB_CACHE_nK_SIZE
– Voraussetzung für Tablespaces mit Nicht Standard Blockgrößen
• Beispiele: Erhöhung des Komprimierungsfaktors ...
• Memory Advisor
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Buffer Cache Pools: KEEP und RECYCLE Pools
• Häufig und weniger häufig genutzte Objekte in verschiedenen
Pools
– Über Parameter DB_KEEP_CACHE_SIZE und DB_RECYCLE_CACHE_SIZE
– Alle Buffer-Pools funktionieren gleich - nach LRU Algorithmus!
• Festlegung der Pools und danach Zuordnung der Objekte
– Alle Segmenttypen unterstützt (LOB, INDEX, ...)
• Gedacht für:
– Objekte im KEEP Pool sind HOT und sollen nicht verdrängt werden.
– Objekte im RECYCLE Pool sollen anderen „Hot“ Objekten keinen Platz wegnehmen.
• Monitoring über V$DB_CACHE_ADVICE
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KEEP-Pool: Vorgehensweise
1. Pool-Größe definieren: DB_KEEP_CACHE_SIZE
2. Objekte per Storage-Klausel dem KEEP-Pool zuweisen
ALTER TABLE ... STORAGE (buffer_pool keep)
ALTER INDEX ... STORAGE (buffer_pool keep)
ALTER TABLE ... MODIFY LOB (lobcol) (STORAGE (buffer_pool keep))
3. Bei Bedarf: "Pre-Load" der Objekte in den KEEP-Pool
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Sind die Objekte im Cache?
• Analyse über ...
– Ausführungsplan, spezielle Statistiken , V$ Views ...
• Beispiel: V$BH listet die Blöcke auf, die im Moment im Buffer Cache sind.
SELECT o.object_name, o.object_type, o.owner, COUNT(*) NUMBER_OF_BLOCKS
FROM dba_objects o, v$bh bh
WHERE o.data_object_id = bh.objd
AND o.owner in ('SH')
GROUP BY o.object_name, o.owner, o.object_type
ORDER BY COUNT(*);
OBJECT_NAME
OBJECT_TYPE
OWNER
NUMBER_OF_BLOCKS
------------------------------ --------------- --------------- ---------------CUSTOMERS
TABLE
SH
3
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Pre-Loading der Objekte
• Auslösen eines Objekt-Scans über die Tabelle, den Index, das Lobsegment
• Prinzipiell eine SELECT-Anweisung (u.U mit Hint)
SELECT /*+ FULL(T1) */ sum(numeric_column), min(txt_column) FROM tabelle T1;
SELECT /*+ FULL(T2) */ dbms_lob.getlength(lob_column) FROM tabelle T2;
• Achtung: Optimierungen des Buffer Cache beachten!
– Parameter _small_table_threshhold setzen (MOS Note: 787373.1)
ALTER SESSION SET "_small_table_threshold"= 2000;
-- wobei Zahl die Blockgröße angibt, die größer als das Segment ist.
-- danach kann der FTS ausgeführt werden
– Beschreibung in DBA Community-Tipp: Pre-Loading von Tabellen in 11g
https://apex.oracle.com/pls/apex/GERMAN_COMMUNITIES.SHOW_RESOURCE_BY_FNAME?P_TIPP_ID=362&P_FILE_NAME=index.html
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Automatic Big Table Cache
• Neu in 12.1.0.2
• Neuer Bereich im Buffer Cache
• Gedacht für Segmente, die parallel oder
seriell ge-scannt werden
ABTC
• Einstellbar im Single Instanz oder RAC
Umfeld
• Temperatur basierende Methode für die
Segment Platzierung
– Beschreibung in DBA Community-Tipp: Automatic Big
Table Caching in 12c
https://apex.oracle.com/pls/apex/GERMAN_COMMUNITIES.SHOW_TIPP?P_ID=3841
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1
Vorher …
SQL> select sum(prod_id) from sh.sales_copy;
Execution Plan
---------------------------------------------------------Plan hash value: 2728018880
--------------------------------------------------------------------------------| Id | Operation
| Name
| Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------------| 0 | SELECT STATEMENT |
| 1
| 4
| 9629 (1)| 00:00:01 |
| 1 | SORT AGGREGATE
|
| 1
| 4
|
|
|
| 2 | TABLE ACCESS FULL| SALES_COPY | 7350K| 28M
| 9629 (1)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------------Statistics
---------------------------------------------------------0 recursive calls
0 db block gets
35346 consistent gets
35341 physical reads
0 redo size
550 bytes sent via SQL*Net to client ….
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2
Automatic Big Table Cache - Setup
• Im laufenden Betrieb
– Im Single Instanz Umfeld
• DB_BIG_TABLE_CACHE_PERCENT_TARGET auf Prozentanteil des Buffer Cache
SQL> ALTER SYSTEM SET db_big_table_cache_percent_target=70;
System altered
– zusätzlich im RAC Umfeld
• PARALLEL_DEGREE_POLICY auf AUTO oder ADAPTIVE (neu ab 12c)
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• Monitoren
2
Automatic Big Table Cache – In Aktion
• Big Table Cache im Überblick
SQL> SELECT bt_cache_alloc, bt_cache_target, object_count, memory_buf_alloc, min_cached_temp
FROM v$bt_scan_cache;
BT_CACHE_ALLOC BT_CACHE_TARGET OBJECT_COUNT MEMORY_BUF_ALLOC
-------------- --------------- ------------ ---------------.700002878
70
3
58009
• Objekte im Cache
SQL> SELECT o.object_name, cached_in_mem, size_in_blks, policy, temperature
FROM v$bt_scan_obj_temps bt, dba_objects o WHERE bt.dataobj#=o.object_id;
OBJECT_NAME
CACHED_IN_MEM SIZE_IN_BLKS POLICY
TEMPERATURE
-------------------- ------------- ------------ ---------- ----------FACT_PP_OUT_ITM_XXX
44878
44878 MEM_ONLY
186000
AB_ELEMENT_RELA
2644
2644 DISK
1000
SALES_COPY
35421
35421 MEM_ONLY
6000
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2
Nachher mit ABTC
SQL> select sum(prod_id) from sh.sales_copy;
Execution Plan
---------------------------------------------------------Plan hash value: 2728018880
-------------------------------------------------------------------------------| Id | Operation
| Name
| Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time
|
-------------------------------------------------------------------------------| 0 | SELECT STATEMENT |
| 1
| 4
| 9629 (1)
| 00:00:01 |
| 1 | SORT AGGREGATE
|
| 1
| 4
|
|
|
| 2 | TABLE ACCESS FULL| SALES_COPY | 7350K| 28M
| 9629 (1)
| 00:00:01 |
-------------------------------------------------------------------------------Statistics
---------------------------------------------------------0 recursive calls
0 db block gets
35354 consistent gets
0 physical reads
0 redo size …
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2
Full Database Caching
• Neu in 12.1.0.2
• Datenbank komplett in der SGA (Buffer Cache) halten
• Force Full Caching Mode
Die Datenbank lädt alle Objekte in den Buffer Cache und hält sie dort (keine Auslagerung mehr). Auch
NOCACHE-Objekte sind betroffen.
• Information in Dictionary View V$DATABASE
SELECT force_full_db_caching FROM V$DATABASE;
FORCE_FULL_DB_CACHING
------------------------NO
• Objekte werden bei Zugriff (Access) geladen, nicht sofort
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Full Database Caching: Vorgehensweise
• Sicherstellen, dass der Buffer Cache tatsächlich groß genug ist
• Empfehlung von Oracle: http://docs.oracle.com/database/121/CNCPT/memory.htm#CNCPT89659
Oracle recommends that you enable force full database caching mode only when the buffer cache
size of each individual instance is greater than the database size. This guideline applies to both
single-instance and Oracle RAC databases. However, when Oracle RAC applications are well
partitioned, you can enable force full database caching mode when the combined buffer cache of all
instances, with extra space to handle duplicate cached blocks between instances, is greater than
the database size.
• Force Full Database Caching aktivieren mit ...
ALTER DATABASE MOUNT;
ALTER DATABASE FORCE FULL DATABASE CACHING;
• Full DB Caching wird auf Ebene der Container-Datenbank eingestellt
– Alle Pluggable Databases betroffen
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Exkurs: Sogar PL/SQL Objekte "In-Memory"
• PL/SQL-Objekte werden bei Nutzung in die SGA (Library Cache) geladen
– Packages, Procedures, Functions, Type Bodys, Trigger; nicht für Tabellen und Views
– Auch hier LRU Algorithmus
– Einfluß auf PL/SQL Performance
• Möglichkeiten, Empfehlungen, Tipps ...
– Packages anstelle von einzelnen Procedures und Functions
– Library Cache groß genug dimensionieren
– Einzelne Objekte/Cursor pinnen mit DBMS_SHARED_POOL.KEEP
execute dbms_shared_pool.keep(name=> 'scott.hispackage', flag => 'P');
execute dbms_shared_pool.keep(name=> '4158E358 2329752635', flag=> 'C');
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Keep/Recycle Cache
LRU-Algorithmus
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Cache
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Transparent für Anwendungen
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Hybrid Columnar Compression
Smart Scan
Storage Index
Smart Flash Cache
(Read/Write)
Smart Flash Logging
(Redo-Write)
Techniken der
Flash
Cache
Datenbank
Data Buffer Erweiterung
2nd level Cache
Auch für Datafiles
Memory optimierende
Techniken
Compression
Partitioning
Parallelisierung
OLAP
In-Memory Option 12c
Row und Column In-Memory
Formate auf der selben Tabelle
Simultan und transaktionskonsistent
Column: Analytics & Reporting
Row : OLTP
In-Memory
Techniken der
TimesTen IMDB
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TimesTen Application-Tier
Database Cache
TimesTen for
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Data Grid
Object Cache / Data Grid
für verteilte
Anwendungen
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Database Smart Flash Cache ("Flash Cache“)
• Ab 11gR2
• Erweiterung des Datenbank Buffer Caches
– SSD ist wie ein Level 2 Cache (SGA ist Level 1)
SGA Memory (Level 1)
Flash Cache (Level 2)
• Schneller als Platte (100x faster for reads)
• Günstiger als Memory
• Größere Kapazität
– Read-only Overflow für DB Block Buffers
Disks (NAS/SAN)
• Flash Disks werden (normalerweise) von einer Instanz exklusiv genutzt
– Ausnahme ODA: „Shared Flash Cache“
• Verfügbar auf Linux und Solaris Plattformen
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Nutzung des Database Flash Cache
• Init-Parameter einstellen
– db_flash_cache_file = {OS-Pfad zur Flash Disk}
– db_flash_cache_size = {Größe der Flash Disk}
Flash Cache (Level 2)
• Strategien zum Pinnen von Objekten im Flash Cache
ALTER TABLE/INDEX name STORAGE (flash_cache KEEP));
• Zusätzlicher SGA-Bedarf für Metadaten-Verwaltung
– Pro Datenbank-Block 100 Byte; auf RAC-Systemen 200 Byte
• Optimizing Oracle Database Performance on Oracle Linux with Flash
http://www.oracle.com/us/technologies/linux/oracle-linux-with-flash-2004731.pdf
• How To Size the Database Smart Flash Cache (Doc ID 1317950.1)
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Cache
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Default Cache
Keep/Recycle Cache
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Hybrid Columnar Compression
Smart Scan
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Smart Flash Cache
(Read/Write)
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Flash
Cache
Datenbank
Data Buffer Erweiterung
2nd level Cache
Auch für Datafiles
Memory optimierende
Techniken
Compression
Partitioning
Parallelisierung
OLAP
In-Memory Option 12c
Row und Column In-Memory
Formate auf der selben Tabelle
Simultan und transaktionskonsistent
Column: Analytics & Reporting
Row : OLTP
In-Memory
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Database Cache
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Exalytics
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Data Grid
Object Cache / Data Grid
für verteilte
Anwendungen
21
Query und PL/SQL Result Caches
• Eigener Cache im Shared Pool
• Einfache Form des Tunings für
– SQL-Abfragen
– PL/SQL-Funktionen
• Gedacht für:
– Vorhersehbare Abfragen/sich wiederholende Abfragen
– Abfragen mit kleinen Ergebnismengen
– Langlaufende Abfragen mit teuren Berechnungen
• Automatischer Refresh bei Daten-Änderungen !
• Einfaches Setup und Monitoring der Cache-Nutzung
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Das Setup – ganz einfach
• Initialisierungsparameter
RESULT_CACHE_MAX_RESULT
RESULT_CACHE_MAX_SIZE
RESULT_CACHE_MODE
RESULT_CACHE_REMOTE_EXPIRATION
5 (%)
abh. von O/S
MANUAL/FORCE
0 (min)
• Session Parameter RESULT_CACHE_MODE
• Einstellung RESULT_CACHE in der Tabellendefinition
ALTER TABLE tabelle RESULT_CACHE (MODE FORCE);
• Über Hint RESULT_CACHE
SELECT /*+ RESULT_CACHE*/ * FROM tabelle;
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Query Result Cache: Ein Beispiel
SELECT
a.department_id
"Department",
a.num_emp/b.total_count "%_Employees",
a.sal_sum/b.total_sal
"%_Salary"
FROM (
SELECT department_id,
COUNT(*)
num_emp,
SUM(salary)
sal_sum
FROM employees
GROUP BY department_id
) a, (
SELECT
COUNT(*)
total_count,
SUM(salary) total_sal
FROM employees
) b
ORDER BY a.department_id;
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Result Cache-Informationen in den Statistiken
Statistiken
---------------------------------------------------------0 recursive calls
0 db block gets
0 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
1304 bytes sent via SQL*Net to client
491 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
14 rows processed
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Result Cache: Query Hints
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Result Cache-Informationen im Ausführungsplan
Result Cache Information (identified by operation id):
-----------------------------------------------------1 - column-count=3; dependencies=(HR.EMPLOYEES);
name="SELECT /*+ result_cache */ a.department_id "Department",a.num_emp/b.total_count
"%_Employees",
a.sal_sum/b.total_sal "%_S"
5 - column-count=2; dependencies=(HR.EMPLOYEES); attributes=(single-row); name="SELECT
/*+ result_cache */ COUNT(*) total_count, SUM(salary) total_sal FROM employees"
9 - column-count=3; dependencies=(HR.EMPLOYEES); name="SELECT /*+ result_cache */
department_id, COUNT(*) num_emp, SUM(salary) sal_sum FROM employees
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PL/SQL Result Cache
• Result Cache für PL/SQL Function Results
– Aktiv, wenn PL/SQL-Funktionen von PL/SQL aus aufgerufen werden
CREATE OR REPLACE FUNCTION get_datum (
p_id NUMBER, p_format VARCHAR2
) RETURN VARCHAR2
RESULT_CACHE
IS
v_datum DATE;
BEGIN
select hiredate into v_datum
from emp where empno = p_id;
RETURN TO_CHAR(v_datum, p_format);
END;
http://www.oracle.com/global/de/community/tipps/resultcache/index.html
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Result
Cache
Database Buffer
Default Cache
Keep/Recycle Cache
LRU-Algorithmus
Automatic Big Table
Cache
Shared Pool oder Client
Transparent für Anwendungen
In-Memory
Exadata X4
Hybrid Columnar Compression
Smart Scan
Storage Index
Smart Flash Cache
(Read/Write)
Smart Flash Logging
(Redo-Write)
Techniken der
Flash
Cache
Datenbank
Data Buffer Erweiterung
2nd level Cache
Auch für Datafiles
Memory optimierende
Techniken
Compression
Partitioning
Parallelisierung
OLAP
In-Memory Option 12c
Row und Column In-Memory
Formate auf der selben Tabelle
Simultan und transaktionskonsistent
Column: Analytics & Reporting
Row : OLTP
In-Memory
Techniken der
TimesTen IMDB
Middle-Tier
TimesTen Application-Tier
Database Cache
TimesTen for
Exalytics
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Coherence
Data Grid
Object Cache / Data Grid
für verteilte
Anwendungen
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Neue SGA Komponente: In-Memory Area
Shared Pool
Buffer Cache
Large Pool
ABTC
In-Memory Area
Flashback
Redo Log
Java
Pool
Fixed SGA
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In-Memory Column Store – Kurzbeschreibung
Pure In-Memory Columnar
•
Reines In-Memory Format
•
Nutzung unterschiedlicher
Komprimierungsarten (2x - 20x)
• Einschaltbar auf Objektebene
• Verfügbar auf allen Plattformen
• Voraussetzungen
SALES
– Datenbank Release 12.1.0.2
– Manuelle Aktivierung
– Gebunden an In-Memory Option
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Buffer Cache versus In-Memory Column Store?
SELECT column4 FROM mytable;
RESULT
RESULT
Mit
Buffer Cache
Buffer Cache
Mit
Column Store
IM Column Store
X
X
X
X
X
Row Format
Column Format
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Prinzipielle Unterschiede zum (traditionellen) Buffer Cache
• Der Column Store ist statisch und folgt nicht LRU (Least Recently Used) A.
• Der Column Store ist geeignet für einheitliche Zugriffe (alle Zeilen einer
Tabelle) => typisch für analytische Abfragen
– Scannen von vielen Zeilen und Anwendung von Filtern wie z.B. =, <, >, und IN etc.
– Abfragen einer Teilmenge von Spalten einer Tabelle (5 von 100 Spalten)
– Joins von kleinen Tabellen mit einer großen Tabelle mit Filterung von vielen Zeilen
– Abfragen mit Operationen wie min, max und sum, group by, distinct etc.
• Der Buffer Cache hingegen ist vorgesehen für nicht einheitliche Zugriffe
(z.B. einige Zeilen einer Tabelle) => typisch für OLTP
• Der Column Store ist mit zusätzlichen neuen Optimizerzugriffen und
Komprimierungsalgorithmen ausgestattet
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Das duale Format in der Datenbank
Memory
Memory
SALES
SALES
Row
Format
Column
Format
• Beides - Row und Column
In-Memory Formate - für
die gleiche Tabelle
• Real Time Analysen nutzen
das neue Column Format
• OLTP Applikationen nutzen
das Row Format
• Erhalt der
Transaktionskonsistenz
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Konfiguration in 2 Schritten
1. Memory Allokation in der SGA über neuen Initialisierungsparameter
–
INMEMORY_SIZE
2. Auswahl der Objekte (Spalten, Tabellen/Partitionen, Materialized
Views, Tablespace) und Festlegung von Komprimierung und Priorität
CREATE TABLE
PARTITION BY
(PARTITION
(PARTITION
customers …
LIST
p1 … INMEMORY FOR QUERY LOW,
p2 … NO INMEMORY);
Hinweise:
- u.U. überflüssige analytische Indizes löschen!
- Nicht alle Objekte müssen im Column Store vorliegen!
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Monitoring von In-Memory Scans im Ausführungsplan
• Beispiel: Schlüsselwort INMEMORY FULL
SQL> select * from table(dbms_xplan.display_cursor(format=>'BASIC'));
PLAN_TABLE_OUTPUT
-------------------------------------------------------------------------EXPLAINED SQL STATEMENT:
-----------------------select count(*) from customers_mem where cust_gender='F'
Plan hash value: 1973973873
----------------------------------------------------| Id | Operation
| Name
|
----------------------------------------------------|
0 | SELECT STATEMENT
|
|
|
1 | SORT AGGREGATE
|
|
|
2 |
TABLE ACCESS INMEMORY FULL| CUSTOMERS_MEM |
-----------------------------------------------------
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Public
In-Memory Heat Map im Enterprise Manager
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Fazit
• Verschiedene Memory Technologien und Caches der Oracle-Datenbank
– Buffer Cache: KEEP und RECYCLE, Flash Cache, Result Cache, Column Store
• Mehrwert liegt in der Kombination der Technologien
– Aggregate auf normale, relationale Tabellen: In-Memory DB
– LOBs, JSON, XML, Geodaten: Buffer Cache KEEP Pool
– Query Result Cache
• Unbedingt auch weitere Tuning Techniken mitberücksichtigen
– Partitionierung, Statistikmanagement, Plan Baseline, Result Cache etc.
Alles mit minimalem Einfluß auf die Applikation!
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