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パフォーマンスチューナーから見た自律型DBの実力とは__.pdf

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jtakai

May 14, 2019
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  1. 1 Copyright ©2019 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. Autonomous選⼿権

    第3回 パフォーマンスチューナーから⾒た ⾃律型DBの実⼒とは︕︖ ⽇鉄ソリューションズ株式会社 ITインフラソリューション事業本部 クラウドプラットフォーム事業部 オラクル推進部 ⽮⽊ 覚 2019年5⽉14⽇
  2. 2 Copyright ©2019 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. BI

    / BA システムの現状 1
  3. 3 Copyright ©2019 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. 事業部⾨向け

    BIツール 部⾨BI・BA と エンタープライズBI データ量・ユーザー数 インフラ価格・⼯数 表計算 ソフト 分析専⽤ ソフト RDBMS (フリー) RDBMS (アプライアンス) RDBMS (商⽤)
  4. 4 Copyright ©2019 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. 部⾨BI・BA

    と エンタープライズBI データ量・ユーザー数 インフラ価格・⼯数 表計算 ソフト 分析専⽤ ソフト RDBMS (フリー) RDBMS (アプライアンス) RDBMS (商⽤) 部⾨BI エンタープライズBI 事業部⾨向け BIツール
  5. 5 Copyright ©2019 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. BIシステムのボトルネック

    u BIツール側のボトルネック n 複雑なグラフ作成 n BIサーバー側でのオンキャッシュ処理によるCPU⾼等 – ソート処理など n ユーザー接続数の処理限界 u DBMS側のボトルネック n RDBMS処理のボトルネック – I/O処理の性能限界 n ハードウェアのボトルネック – ストレージ装置のIOPSの性能限界 データ量の壁
  6. 6 Copyright ©2019 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. 部⾨BI・BA

    と エンタープライズBI データ量・ユーザー数 インフラ価格・⼯数 表計算 ソフト 分析専⽤ ソフト RDBMS (フリー) RDBMS (アプライアンス) RDBMS (商⽤) 部⾨BI エンタープライズBI 事業部⾨向け BIツール デ ー タ 量 の 壁
  7. 7 Copyright ©2019 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. Tableau

    on Autonomouse Data Warehouse (ADW) 2
  8. 8 Copyright ©2019 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. Tableau

    Desktopのセットアップ(ADW向け) u Oracle Instant Clientを任意の場所($ORACLE_HOME)にダウンロード n 設定例︓$ORACLE_HOME = “C:¥Users¥opc¥Documents¥Oracle¥instantclient_18_5” u “$ORACLE_HOME¥network¥admin”ディレクトリを作成 u ADWのコンソールより、クレデンシャルファイル をダウンロード n cwallet.sso n sqlnet.ora n tnsnames.ora u 上記ファイルを”$ORACLE_HOME¥network¥admin” ディレクトリに配置 ADWの管理コンソール
  9. 9 Copyright ©2019 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. Tableau

    Desktopのセットアップ(ADW向け) u Windows環境変数の設定 n ORACLE_HOME – C:¥Users¥opc¥Documents¥Oracle ¥instantclient_18_5¥ n TNS_ADMIN – C:¥Users¥opc¥Documents¥Oracle ¥instantclient_18_5¥network¥admin¥
  10. 10 Copyright ©2019 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. TableauからADWへの接続

    u Connect画⾯で、 「Oracle」を選択 u ADWコンソールから ダウンロードした tnsnames.oraに記載 されているサービス名を Serverパラメータに指定 u ADWに接続するスキーマの ユーザー名・パスワードを ⼊⼒ u 「Require SSL」にチェック u “Sign In”を実施
  11. 11 Copyright ©2019 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. ADW上のデータを⽤いてTableauで分析を開始

  12. 12 Copyright ©2019 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. 分析イメージ

    : 通常のTableauと同様
  13. 13 Copyright ©2019 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. デモンストレーション

  14. 14 Copyright ©2019 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. ADW

    機能⽐較・性能検証 3
  15. 15 Copyright ©2019 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. ADWを⽀えるExadataの主な⾼速化テクノロジー

    • Smart Scan(DB処理のオフロード) – データ・スキャン/フィルタのDB処理をストレージにオフロード – レポート、クエリー、バッチ・ジョブなどを高速化(10倍以上) • Smart Flash Cache / ストレージの階層化 – アクティブ・データはストレージ上のフラッシュに自動キャッシュ • In-Memory Columnar Formats in Flash Cache – フラッシュ上にキャッシュする際にIn-Memory Columnar Formatを 利用することで集計処理を大幅高速化 • Hybrid Columnar Compression(HCC) – 業界最高のデータ圧縮率(平均で10倍) – データはフラッシュ、メモリ、バックアップ、スタンバイ内 でも圧縮された状態で処理 HCC 10:1 S Q L データベース・サーバー ストレージ・サーバー In-Flash Columnar scans
  16. 16 Copyright ©2019 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. 性能検証︓ワークロード概要

    u 実DWHプロジェクト(Oracle BIEEベース)のデータモデル(スタースキーマ)・クエリパターンを元にした性能テストを実施 n 同等のテストをOracle12c Database In-Memory(オンプレミス) 上で同等の条件で性能⽐較 u クエリパターン・データベースサービス(LOW, MEDIUM, HIGH)ごとに性能値を測定 u ADWCの場合、ファクト表がHCC圧縮されているので各テーブルのセグメントサイズが、⾮常に⼩さくなる n 約8億件のデータが2.2GB程度に圧縮された (⾮圧縮の場合は、120GB程度のデータ) ⾃由分析 ファクト テーブル チャネル軸 テーブル 商品軸 テーブル 商品カテゴリ テーブル 時間軸 テーブル 区分 テーブル 約8億件(約2.2GB) 348件(1MB以下) 550件(1MB以下) 約6万件(約8MB) 約43万5000件(約54MB) 120件(1MB以下) 4パターンの 負荷が異なるクエリ 負荷 集計前件数 結果件 数 低 約1,000 10 中 約10万 10 ⾼ 約800万 10 特⼤ 約2億 120 データ クエリ
  17. 17 Copyright ©2019 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. 性能検証︓スケールアウト性能

    u ADWCの性能はクエリーの並列度に応じて⾼速化される n Exadata Storage Server Softwareスマート・スキャン機能の特性 u Resource Managerによるリソース制御(データベースサービスの種類)と、 使⽤リソース量(OCPU数)のバランスを考慮することで、クエリーの同時実⾏性能と費⽤バランスを制御可能 n 使⽤リソース量(OCPU数)は、ADWのコンソール画⾯から任意に変更可能 1 2 4 6 12 早← 応答時間 →遅 OCPU数の変更 (※データベースサービス︓High) OCPUの設定ごとのクエリーのパフォーマンス⽐較
  18. 18 Copyright ©2019 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. (参考)

    ADWのスケールアウトに関する優位性 u スケールアウトについて n ADW – GUI画⾯からオンラインでスケールアウトが出来るため、システム停⽌が必要ない n Oracle 12c (オンプレミス) – ⼿動によるRAC(Real Application Clusters)のノード追加作業が必要になり、⼀時的なシステム停⽌ が発⽣する ADWのリソース利⽤量(OCPU数)の変更
  19. 19 Copyright ©2019 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. 性能検証︓チューニング済のオンプレミス環境との⽐較

    u 同程度スペックのハードウェアを⽤いて、Oracle Database 12c Database In-memoryをオンプレミスで実装し、 DB技術者がSQLチューニングを⾏った場合の性能値と⽐較 n Oracle12c Database In-Memoryはベクター処理演算を⾏うようSQLチューニングし、性能値を調整 n ADWは、Oracle Database 18cエンジンの改善により、⾃動的にベクター処理演算を実施 低 中 ⾼ 特⼤ 早← 応答時間 →遅 クエリーサイズ Oracle12c Database In-Memory(SQLチューニング済) vs ADW(データベースサービス:High) Oracle12c Database In-Memory(クエリチューニング済) ADWC
  20. 20 Copyright ©2019 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. デモンストレーション

  21. 21 Copyright ©2019 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. データ量・ユーザー数

    インフラ価格・⼯数 分析専⽤ ソフト 部⾨BI エンタープライズBI ADWによりデータ量の壁を突破︕ Autonomous 1 OCPU Autonomous 128 OCPU 拡⼤・縮⼩が⾃由⾃在 事業部⾨向け BIツール
  22. 22 Copyright ©2019 NS Solutions Corporation. All Rights Reserved. ・OracleとJavaは、Oracle

    Corporation 及びその⼦会社、関連会社の⽶国及びその他の国における登録商標です。 ・Tableau、記載されているすべてのTableau製品は、Tableau Software Inc.の商標または登録商標です。 ・⽂中の社名、商品名等は各社の商標または登録商標である場合があります。