Oracle Datenbanken und SAN-Technologie

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1 Oracle Datenbanken und SAN-Technologie 26. DECUS München e.v. Symposium 2003 Maritim Hotel Bonn Storage in der Datenbank-Praxis 1

2 I/O Performance Basics Storage in der Datenbank-Praxis 2

3 Wozu überhaupt über I/O Performance nachdenken? Relative Performance Memory Größe (10 000x x) CPU Geschwindigkeit ( 500x x) 10 I/O Geschwindigkeit (ca. 5x - 50x) Jahr Storage in der Datenbank-Praxis 3

4 Entwicklung der I/O-Performance Kapazität MB 2003 Faktor 160 GB 500 Formfaktor Waschmaschine 3½ Zoll < 1/1000 Avg Seektime Drehzahl Avg Access Time Data Rate 40 msec 3600 rpm 50 msec 500 KB/sec 7 msec rpm 4 8 msec MB/sec Max. I/O-Rate Storage in der Datenbank-Praxis 4

5 Bandbreite versus I/O-Größe 9,1 GB / rpm IBM-Disk am Adaptec 2940 VW-Controller Sequential Reads, EZ-SCSI Benchmark Bandwidth [MB/sec] Random I/O Full Table Scan 2K 4K 8K 16K 32K 64K 128K 256K 512K I/O Size [KB] Storage in der Datenbank-Praxis 5

6 I/O-Durchsatz RAID5 Array Read I/O Rate Single Disk Read I/O Rate IOs/sec Queue-Tiefe Storage in der Datenbank-Praxis 6

7 Zusammensetzung der Mittleren Zugriffszeit 10 msec 7,5 msec 2,0 msec < 1 msec << 1 msec SEEK Rotational Delay ( rpm) Bus Latency / Data Transfer System Overhead etc. Storage in der Datenbank-Praxis 7

8 Achtung: Die in der Fachpresse verbreiteten I/O Benchmarks prüfen meistens: Maximum Load oder Maximum Bandwidth...aber nur sehr selten Service Time / Response Time Storage in der Datenbank-Praxis 8

9 Dazu Tipps aus der Praxis Bandbreiten [MB/sec] sind in interaktiven Environments meist unerheblich. Disk Drive Response Zeiten [msec] sind meist der wichtigste Performance-Faktor. Ausnahmen: Große LOBs, Full Table Scans, etc. Der Geschwindigkeitsverlust von IO-Serving über Netzwerke (NAS!) wird häufig unterschätzt. Etwa 50% Erhöhung der Drive Response Time bei einwandfreiem Netzwerk können noch normal sein. Drives/Controller mit eingebauten HW-Caches bieten meist erhebliche Performance-Vorteile. Storage in der Datenbank-Praxis 9

10 Caching Storage in der Datenbank-Praxis 10

11 Hardware Caches Write-Through Write-Back Memory Memory READY W Cache READY W Cache Batteriepuffer W (Später) Auch Read Cache genannt Auch Write Cache genannt Storage in der Datenbank-Praxis 11

12 Write Through Hardware Caches Kein Geschwindigkeitsgewinn beim Schreiben Immer konsistente Daten auf der Disk Write Back Writes in 0,1-1 msec!!! Datenkonsistenz nur über Batterie-Pufferung und Spiegelung einigermaßen zu gewährleisten! Besonders geeignet, um das Write Performance Hole bei RAID3 und RAID5 Arrays zu beheben. Storage in der Datenbank-Praxis 12

13 I/O Vermeidung I/O Beschleunigung Einsatzmöglichkeiten Werden wegen fallender Memory-Preise immer interessanter und sind inzwischen (fast) überall im Einsatz Bei Shared Devices sollte auf der Hardware-Ebene gecached werden! Nutzen häufig schwer bezifferbar Storage in der Datenbank-Praxis 13

14 RAID Storage in der Datenbank-Praxis 14

15 RAID 0 Beispiel: Chunk Size = 10 Sectors Track Size = 100 Sectors Physikalisch Logisch Lesemuster etc... Physikalisch 1GB Logisch 4GB Storage in der Datenbank-Praxis 15

16 RAID 1 Shadowing/Mirroring - Daten werden gespiegelt Vorteile: Hohe Sicherheit Performance-Gewinn bei Lesezugriffen Wenig Performance-Verlust beim Schreiben Nachteil: Teuer Storage in der Datenbank-Praxis 16

17 RAID 5 Chunk Size = 1 Track oder größer Rotierende Parity-Information P(1-4) P(5-8) P(9-12) P(13-16) P(17-20) Storage in der Datenbank-Praxis 17

18 Wahrscheinlichkeit gleichzeitiger Read-Operationen 3/3 1 Read 2/3 2 Reads 1/3 3 Reads 6/3 = 2,0 4/4 3/4 2/4 1/4 10/4 = 2,5 1 Read 2 Reads 3 Reads 4 Reads 1 5/6 4/6 3/6 2/6 21/6 = 3,5 1/6 1 Read 2 Reads 3 Reads 4 Reads 5 Reads 6 Reads 5/5 4/5 3/5 2/5 15/5 = 3,0 1/5 1 Read 2 Reads 3 Reads 4 Reads 5 Reads Storage in der Datenbank-Praxis 18

19 Parity RAID: Read - Modify - Write Data Parity W 1 R 1 R 2 W 2 new Data XOR Read: pro Disk: 10 msec beide: ~ 12 msec Modify: keine Zeit (während Warten auf WRITE) Write: Wartet eine volle Umdrehung pro Disk 4,33 msec XFER 0,5 msec Overhd. 0,1 msec total: ~ 5 msec 17ms Storage in der Datenbank-Praxis 19

20 Wahrscheinlichkeit gleichzeitiger Operationen Disks im Array Gleichzeitige R-M-W Zyklen 2 1,0 1,5 3 1,0 2,0 4 1,166 2,5 5 1,30 3,0 6 1,46 3,5 Gleichzeitige Reads Storage in der Datenbank-Praxis 20

21 Performance der RAID Levels Transaktions-I/O Large File I/O Read Write Read Write JBOD OK OK OK OK RAID 0 (Strip) Sehr gut Sehr gut Gut Gut RAID 1 (Shad) Gut OK OK OK RAID 0+1 Exzellent Sehr gut Gut OK RAID 3 Schlecht Schlecht Sehr gut Sehr gut RAID 4 Sehr gut Sehr Schlecht Sehr gut OK RAID 5 Sehr gut Schlecht OK OK RAID 6 Exzellent Sehr Schlecht Sehr gut OK Storage in der Datenbank-Praxis 21

22 Impact of Read and Write Caches XACTION I/O (Small) Large File I/O Read Write Read Write JBOD OK Sehr gut OK RAID 0 (Strip) Sehr gut Exzellent Gut RAID 1 (Shad) Gut Sehr gut OK RAID 0+1 Exzellent Exzellent Gut RAID 3 Schlecht Gut Sehr gut RAID 4 Sehr gut Gut Sehr gut RAID 5 Sehr gut Sehr gut OK RAID 6 Exzellent Sehr gut Sehr gut Gut Sehr gut Gut Sehr gut Exzellent Gut Gut Gut Storage in der Datenbank-Praxis 22

23 Wichtige Faktoren der RAID Performance Parallelität in der Anwendung Mehrere parallele I/Os? Synchrone/Asynchrone I/Os? Read/Write-Rate der Anwendung Read-Update-Zyklen in Anwendung helfen Parity-RAID-Controllern, die READ-MODIFY-WRITE Operationen zu optimieren I/O- Muster Hat die Read-Cache eine ernsthafte Chance, hohe HIT-Raten zu erreichen? Cache-Implementation Storage in der Datenbank-Praxis 23

24 Oracle Storage in der Datenbank-Praxis 24

25 Oracle-Instance Instance DB Buffer Cache LIBR Cache LRU-Liste Dirty-Liste Shared Pool Data Dictionary Cache REDO Log Buffer DBWR SMON PMON CKPT LGWR ARCH Storage in der Datenbank-Praxis 25

26 Oracle-Architektur Instance LRU-Liste DB Buffer Cache Dirty-Liste Shared Pool REDO Log Buffer LIBR Cache Data Dictionary Cache DBWR CKPT LGWR ARCH Parameter- Datei Kontroll- Dateien Paßwort- Datei dateien Daten- Dateien Redo Log- Dateien Archivierte Redo Log-Dateien Storage in der Datenbank-Praxis 26

27 I/O-Ströme DB Buffer Cache REDO-Log Buffer SGA ❷ Server Prozesse... ❶ Daten DBWR CKPT ❺ LGWR ARCH ❸ ❹ REDO-Logfiles Offline REDOs RBS Storage in der Datenbank-Praxis 27

28 Es entstehen folgende I/O-Ströme ❶ Viele parallele Server-Prozesse Lesen aus den Datafiles (Zeitkritisch geringere Response Time gefragt) ❷ DBWR - schreibt nahezu kontinuierlich in Datafiles (Daten + RBS-Segmente nicht zeitkritisch) ❸ LGWR - schreibt spätestens bei jedem Commit in die REDO- Logfile SEHR zeitkritisch ❹ ARCH - liest REDO-Log, schreibt archivierte Offline-REDOs nicht zeitkritisch, aber minimaler Durchsatz muß erfüllt sein ❺ CKPT - schreibt gelegentlich zu CTL-Files ( nicht zeitkritisch) Storage in der Datenbank-Praxis 28

29 ❷ Data Files Konfigurationsregeln I/O-Aufkommen hängt von Verhalten der Anwendungen ab Last-Verteilung ist wichtig Häufig werden nicht ausreichend viele Data Files auf getrennten Disks konfiguriert Faustregel: Keine Data File sollte > 50% der maximalen I/O-Last der zugrundeliegenden Hardware "abbekommen" Lösungen: "Fleißiger DBA" oder Striping / RAID5 Storage in der Datenbank-Praxis 29

30 Tablespaces anlegen CREATE TABLESPACE apps_data DATAFILE /DISK1/apps01.dbf SIZE 1000M, /DISK2/apps02.dbf SIZE 1000M, /DISK3/apps03.dbf SIZE 1000M, MINIMUM EXTENT 500K DEFAULT STORAGE (INITIAL 500K NEXT 500K MINEXTENTS 3 MAXEXTENTS 300 PCTINCREASE 0); Storage in der Datenbank-Praxis 30

31 Verteilung der Extents app_data app01.dbf app02.dbf Extents werden ähnlich einem "Striping-Muster" auf Data Files verteilt. Vorteil: Lastbalancierung Gefahr: Fragmentierung Storage in der Datenbank-Praxis 31

32 Verteilung der Extents Aber: CREATE TABLE XYZ (col1 typ1,...) TABLESPACE app_data STORAGE (initial 10M next 10M) Warum? MINEXTENTS = 1 (=default) VORSICHT bei exp/imp mit "COMPRESS" Option Storage in der Datenbank-Praxis 32

33 Generell Beide Methoden (RAID, Oracle-Tablespace-Striping) bewirken bei richtiger Konfiguration und Nutzung eine Lastverteilung I/O Leistung steigt Response Time einzelner I/Os bleibt gleich Es sei denn, wir lösen Queuing Probleme Storage in der Datenbank-Praxis 33

34 Vorteile / Nachteile Beide Striping Methoden bringen Vorteile bei hoher Durchsatz- Anforderung, die Einzeldisk überfordern würde können nur positive Wirkung entfalten, wenn auch wirklich parallele IOs zur Ausführung kommen! (Queue >> 1.0) bringen KEINE Vorteile bei sequent. I/O ( z.b. FULL TABLE SCAN!) Storage in der Datenbank-Praxis 34

35 Unterschiede SAN/RAID -Controller sind "transparent", d.h. auf OS / File System / DB-Ebene ist kein Striping "zu sehen" Kein Management nötig Tablespace Striping unterliegt der vollen Kontrolle des DBA bzw. Entwicklers. Dynamische Erweiterungen möglich Effekte auf TS- oder Objekt-Ebene steuerbar (Storage Klausel) Management-Aufwand Monitoring nötig "Arbeit" liegt in Hardware bzw. Software Somit theoretisch Auswirkungen auf Systemlast Jedoch praktisch kaum nachweisbar Storage in der Datenbank-Praxis 35

36 Was sollte man wählen? Fragen Wo liegt unser Know-How? Mehr System / HW Know-How Mehr DBA / DB Know How Wie gut "durchblicken" wir Die Anwendung / Datenbank Analyse unbedingt notwendig!!! RAID TS-Striping Faustregeln HW-Striping ist einfacher, HW ist teurer, man kann weniger falsch machen ("set and forget") TB-Space-Striping muß professionell "gemanaged" werden ( Manpower / kontinuierlicher Zeitaufwand!) Storage in der Datenbank-Praxis 36

37 Ein praktischer Fall DB-Server für ca. 150 (MAC) Clients Oracle DB V8.1.7 SUN / Solaris Datenbankgröße ca. 125 GB Etwa 2/3 der Daten sind LOB s (Bilder) Rest gut indizierte Daten Extrem komplexe Transaktionen, d.h. intensives REDO-Log-Writing Storage in der Datenbank-Praxis 37

38 Argumente pro SAN Ausfallsicherheit erhöhen Dual Ported Storage RAID ( 1, 5, 1+0 ) Flexible Konfigurationen über Plattformen hinweg, z.b. kann SAN-Storage auch für File-Serving (W2k) genutzt werden. Technologische Basis für zukünftige Dual-Site Strategie Storage in der Datenbank-Praxis 38

39 Welche Unterschiede ergeben sich für die Oracle DB? Bandbreite ( MB ) Große WB-Caches ( >> 1 GB ) Geringe Latenzzeit WRITE Zugriffe <<< 1 msec READ Hits <<< 1 msec RAID ( 0, 1, 5, 1+0 ) Dual Host Storage ( andere, flexiblere Standby-Lösungen werden möglich ) Storage in der Datenbank-Praxis 39

40 Erster Ansatz SUN1 SUN2 SAN Storage 4x6 Disks Storage in der Datenbank-Praxis 40

41 Erfahrungen Snapshot-Technik klingt zwar gut - ist aber sehr problematisch bzgl. nahtloser Integration in das DB-Backup. Bestehende Hardware ohne (!!!) Cluster-File- System kaum artgerecht zu nutzen. RAID5 nicht performant genug Massen-Updates erzeugen hohe (random) schreibende Last auf Datafiles. Storage in der Datenbank-Praxis 41

42 Maßnahmen Stripe and Mirror Everything Aber der Platzverbrauch überstieg letztlich das genehmigte Investitionsvolumen Derzeitige, selektive Lösung: Datafiles für normale Daten auf RAID 0+1 Datafiles für LOB s auf RAID5 Datafiles für RBS auf RAID1 CTL- und REDO-Files und RBS-TS auf RAID1 LOG-Archive und Online Backup auf RAID5 Storage in der Datenbank-Praxis 42

43 Konfiguration SUN1 SUN2 SAN RAID5 Storage REDO-Archive BACKUP LOB-TS RAID0+1 normale TS RAID1 CTL REDO RBS-TS Storage in der Datenbank-Praxis 43

44 Maßnahmen (2) HW-spezifische Snapshot Technik als primäres Backup-Werkzeug wieder aufgegeben wg. Schwierigkeiten in der Handhabung Rückzug zu traditionellem Online Backup Einfacheres Scheduling, bessere Status-Kontrolle Aufbau einer normalen Standby-Lösung mit separatem Storage im selben SAN. System Betreuer haben sehr großen Respekt vor Cluster-Lösungen auf Solaris-Basis wegen Fehlschlägen in der Vergangenheit... Storage in der Datenbank-Praxis 44

45 Der Lernfaktor... Gründliche Analyse der Datenbestände hilft Disk Space sparsam einzusetzen, hier: Alles RAID5 vs. Stripe and Mirror Everything vs. Letztlich gewählte Mischlösung Failover-Konzepte müssen in allen Details getestet werden!!! Kulturelle Probleme mußten erst mal überwunden werden, um zu einem tragfähigen Kompromiß zwischen machbar und akzeptabel zu kommen. Storage in der Datenbank-Praxis 45

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