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

by jtakai

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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

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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

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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¥

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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。