Seminar: Aktuelle Themen der Datenbankforschung und -entwicklung (Prof. Dr. K. Küspert, D. Wiese)

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1 Seminar: Aktuelle Themen der Datenbankforschung und -entwicklung (Prof. Dr. K. Küspert, D. Wiese) Vortrag: Autonomiegrad aktueller DBMS Oracle Michael Koch und Sirko Schindler Folie 1

2 Gliederung 1.Einleitung 2.Optimierungskriterien 3.Optimierungsarten 4.Umsetzung in Oracle 5.Fazit und Ausblick Folie 2

3 Einleitung Quelle: IOUG 2001 DBA Survey Folie 3

4 Gliederung 1.Einleitung 2.Optimierungskriterien 3.Optimierungsarten 4.Umsetzung in Oracle 5.Fazit und Ausblick Folie 4

5 2. Optimierungskriterien I. ratio based II.time based i. wait time based ii.system level time based iii.session level time based Folie 5

6 I. ratio based Kennzahl/Verhältnis bezogene Optimierungsmethode Database Block Buffer Cache Hit Ratio (BCHR) durch folgende Formel repräsentiert: BCHR % = 1 physical reads logical reads 100 Folie 6

7 I. ratio based Problem: nur allgemeine Aussage, nicht für einzelne Blöcke selten gelesener Block hat schlechten BCHR häufig gelesener Block hat guten BCHR blockorientierte Kennzahl bietet höhere Optimierungsmöglichkeiten häufig angefragte Blöcke immer im Cache speichern BCHR als Indikator für eine nötige Optimierung Folie 7

8 2. Optimierungskriterien I. ratio based II.time based i. wait time based ii.system level time based iii.session level time based Folie 8

9 II.i wait time based wichtige Zeitbeziehungen: response time=service time wait time service time=cpu Zeit wait time=zeit zum Warten auf ein Ereignis nur ein Teil der Response Time wird betrachtet Folie 9

10 II.i wait time based Beispiel: CPU Zeit mit ca 24% Ausschnitt TRCANLZR Nichtbeachtung läßt großen Anteil außer Acht Folie 10

11 II.i wait time based Problem: Wartezeit auf Systemebene throughput=elapsed time service time workload= elapsed time In Oracle nur Wartezeiten, die entstehen wenn Sitzungen auf Ereignisse warten jede Sitzung nimmt Einfluss auf die berechneten Wartezeiten Folie 11

12 II.i wait time based Wartezeit auf Systemebene(Oracle): wait time= session elapsed times cpu time andere Möglichkeit: Messen der Zeit für nicht sinnvolle Arbeit Folie 12

13 2. Optimierungskriterien I. ratio based II.time based i. wait time based ii.system level time based iii.session level time based Folie 13

14 II.ii system level time based in Oracle durch die Statistik CPU used by this session ermittelbar entspricht der aufsummierten Zeit aller Datenbanksitzungen seit Instanzstart kleinste messbare Zeit 10 ms Statistik wird nur aktualisiert, wenn Oracle eine Benutzeranfrage abschließt Beispiel: eine PL/SQL Anfrage erst nach Abschluss in der Statistik Folie 14

15 II.ii system level time based CPU-Zeit kann geringer sein als erwartet kontrollierbar durch Statistik CPU used when call started nur auf Sitzungsebene nutzbar, weil bei jedem Sitzungsaufruf aktualisiert Weitere Möglichkeiten durch Zusatzinformationen aus dem Betriebssystem Folie 15

16 2. Optimierungskriterien I. ratio based II.time based i. wait time based ii.system level time based iii.session level time based Folie 16

17 II.iii session level time based Spurenverfolgung von Ereignis in den neueren Versionen von Oracle bessere Tools zur Analyse TRCANLZR(trace analyzer) kann ein trace file parsen, in ein Datenbank Schema umwandeln und einen Report erzeugen man erhält die verbrauchte Zeit und die dafür verantwortliche Komponente zusätzlich aufsummierte Wartezeiten eines Typs Folie 17

18 II.iii session level time based Folie 18

19 II.iii session level time based bei TKPROF(ab Version 9i) auch Wartezeitinformationen es fehlt die Gesamtintervallzeit schwieriger Vergleich von response time, wait time und service time TKPROF ignoriert nachfolgende Ereigniswartezeiten bei gleichen SQL- Statements mit mehreren Positionszeigern Folie 19

20 3. Optimierungsarten I. SQL Tuning II.Memory Management III.Parameter Tuning Folie 20

21 I. SQL Tuning Man benötigt drei Schritte für einen Iterationsschritt beim SQL Tuning: SQL-Statements mit großen Ladezeiten und Systemressourcenverbrauch auffinden geschieht durch eine Analyse der SQL execution history Verbessern der Ausführungspläne vom Queryoptimizer Korrigieren der SQL-Statements diese 3 Schritte nun wiederholen bis ausreichender Optimierungsgrad erreicht Folie 21

22 I. SQL Tuning Queryoptimizer Statistikinformationen sammeln und zum Beispiel ein Histogramm auf verzerrten Daten erstellen Verhalten des Optimizers beeinflussen Manuelles Neuschreiben Erzeugen/Löschen einer Datenzugriffsstruktur Lösung zur Zeit häufig ein Vorschlag zur Veränderung am Quelltext Folie 22

23 3. Optimierungsarten I. SQL Tuning II.Memory Management III.Parameter Tuning Folie 23

24 II. Memory Management Optimierung des Speichers anhand von workload-informationen und Speicherverbrauchsinformationen je nach Bedarf wird Speicher für die entsprechenden Bereiche zugeteilt Speicherbeispiele sind Buffer Cache, Log Buffer und Shared Memory Optimierungsprozess wiederum iterativ Folie 24

25 II. Memory Management Beispiel (Oracle System, Bezug auf Speicher für das Datenbanksystem): Folie 25

26 3. Optimierungsarten I. SQL Tuning II.Memory Management III.Parameter Tuning Folie 26

27 III. Parameter Tuning Parameterveränderungen am System möglich durch Statistikanalyse bestimmte Parameter dienen als Sollwerte sollten auf Optimierung Einfluss nehmen in den meisten Fällen zur Zeit manuell, zum Beispiel in Form einer zeitabhängigen Parameterkonfiguration Folie 27

28 4. Oracle I. ASM II. AWR III. ADDM IV. Server Generated Alerts V. ASMM VI. Advisors VII. EM Folie 28

29 I. ASM Automatic Storage Management Filesystem- und Volume- Manager von Oracle Key-Features: Automatisches Rebalancing Redundanz Online Änderungen am Diskbestand Folie 29

30 I. ASM Struktur eines ASM - Filesystems Mind. eine Kopie jeder Datei in einer anderen Failure Group Ein Tablespace gehört immer zu einer Disk Group Verteilung auf einzelne Disks erfolgt automatisch Folie 30

31 I. ASM Ausfall einer Failure Group Aus Oracle Magazine: Add Storage, Not Projects ( Jonathan Gennick, May 2004 ) Folie 31

32 4. Oracle I. ASM II. AWR III. ADDM IV. Server Generated Alerts V. ASMM VI. Advisors VII. EM Folie 32

33 II. AWR Automatic Workload Repository Zentrale Sammelstelle für Statistiken Jede Stunde wird ein Snapshot gemacht Speicherung für 7 Tage Zugriff auf Daten über diverse Views: V$METRIC DBA_HIST_ACTIVE_SESS_HISTORY... Folie 33

34 II. AWR Welche "Statistiken" werden gesammelt? Time Model Statistics ( V$SYS_TIME_MODEL,...) System Statistics ( V$SYSSTAT,... ) OS Statistics ( V$OSSTAT,... ) Wait Class Statistics ( V$SYSTEM_EVENT,... ) SQL Statistics ( V$SQL,... ) Folie 34

35 II. AWR Wozu werden Statistiken gesammelt? Viele Tools abhängig von guten Statistiken ( ADDM, SQL Tuning Advisor, usw. ) Je mehr Statistiken verfügbar, desto bessere Ergebnisse Aber: Speicherbedarf! Folie 35

36 4. Oracle I. ASM II. AWR III. ADDM IV. Server Generated Alerts V. ASMM VI. Advisors VII. EM Folie 36

37 III. ADDM Automatic Database Diagnostic Monitor Blickpunkt auf die Systemperformance und nicht auf die Ausführungszeiten einzelner SQL-Statements Benötigt mind. 2 Snapshots des AWR Top-down Ansatz: Von den Symptomen zu den eigentlichen Gründen Folie 37

38 III. ADDM Erfasste Problemklassen CPU-Engpässe Speicherprobleme I/O-Probleme Resourcenintensive SQL-Statements Configurations-Probleme... Folie 38

39 III. ADDM Mögliche Lösungsvorschläge Änderungen an der Hardware Änderung der Konfigurationsparameter Änderungen an der Tabellenstruktur Änderungen von Anwendungen Verweise auf andere Advisors Folie 39

40 III. ADDM Beispiel für ein Finding: ( aus der Oracle Dokumentation ) FINDING 1: 31% impact (7798 seconds) SQL statements were not shared due to the usage of literals. This resulted in additional hard parses which were consuming significant database time. RECOMMENDATION 1: Application Analysis, 31% benefit (7798 seconds) ACTION: Investigate application logic for possible use of bind variables instead of literals. Alternatively, you may set the parameter "cursor_sharing" to "force". RATIONALE: SQL statements with PLAN_HASH_VALUE were found to be using literals. Look in V$SQL for examples of such SQL statements. Folie 40

41 4. Oracle I. ASM II. AWR III. ADDM IV. Server Generated Alerts V. ASMM VI. Advisors VII. EM Folie 41

42 IV. Server Generated Alerts Probleme bestehender Monitoring-Systeme: Monitoring selbst beeinflusst Performance Anpassung an das bestehende System ( Scripte, Einstellungen,... ) Kein direkter Weg von Problemerkennung über Diagnose zum Beheben des eigentlichen Problems Folie 42

43 IV. Server Generated Alerts Typen von Alerts Threshold ( warning / crititcal ) SQL Service Response Time Zugriffe auf Speichermedien (pro Sekunde)... Non Threshold Speicherprobleme der Recovery Area Snapshot zu alt... Folie 43

44 IV. Server Generated Alerts Adaptive Thresholds Nur für 15 metrics möglich Basierend auf den Statistiken eines Zeitraums Statischer Zeitraum Beweglicher Zeitraum ( letzten 7 / 21 / 35 / 90 Tage ) Aggregation möglich ( Wochentage, Tageszeit,... ) Ausgelöst durch Significance Level: Anzahl der Abweichungen von der Norm Prozentsatz des aufgetretenen Maximums Folie 44

45 IV. Server Generated Alerts Berechnung der Metrics jede Minute durch MMON Bei Überschreiten eines Thresholds: Eintrag in ALERT_QUE Ggf. Benachrichtigung eines Administrators ( , Pager,...) ALERT_QUE einsehbar via Enterprise- Manager Folie 45

46 4. Oracle I. ASM II. AWR III. ADDM IV. Server Generated Alerts V. ASMM VI. Advisors VII. EM Folie 46

47 V. ASMM Automatic Shared Memory Management Verwaltet automatisch die Größe der Pools in Abhängigkeit vom aktuellen Bedarf Shared Pool Large Pool Java Pool DB Cache Folie 47

48 V. ASMM Beispiel: ( aus Oracle Magazine: Oracle Database 10g: The Top 20 Features for DBAs (Week 17) ) Folie 48

49 4. Oracle I. ASM II. AWR III. ADDM IV. Server Generated Alerts V. ASMM VI. Advisors VII. EM Folie 49

50 VI. Advisors SQL Tuning Advisor SQL Access Advisor ADDM Undo Advisor Memory Advisor Segment Advisor... Folie 50

51 VI. Advisors SQL Tuning Advisor Normal mode Execution Plan wird generiert Enges Zeitlimit ( <1s ) Tuning mode Analyse der zugrunde liegenden Statistiken Erstellen eines SQL-Profile Analyse der Zugriffs-Pfade ( SQLAccess Advisor ) Analyse der SQL Struktur Aber: Kann mehrere Minuten in Anspruch nehmen! Folie 51

52 4. Oracle I. ASM II. AWR III. ADDM IV. Server Generated Alerts V. ASMM VI. Advisors VII. EM Folie 52

53 VII. EM Enterprise Manager Web-GUI Zugriff auf die Advisor Ermöglicht Steuerung aller Funktionen der Datenbank Bietet Übersicht über den aktuellen Status der Datenbank Folie 53

54 VII. EM Beispiel Problemlösung mit dem EM ( aus Oracle Magazine: Oracle Database 10g: The Top 20 Features for DBAs (Week 18) ) Folie 54

55 VII. EM Folie 55

56 VII. EM Folie 56

57 VII. EM Folie 57

58 VII. EM Folie 58

59 VII. EM Folie 59

60 VII. EM Folie 60

61 VII. EM Folie 61

62 VII. EM Folie 62

63 Gliederung 1.Einleitung 2.Optimierungskriterien 3.Optimierungsarten 4.Umsetzung in Oracle 5.Fazit und Ausblick Folie 63

64 Fazit Automatisierung weitgehend erreicht: Speicherverwaltung ( ASM, ASMM ) Statistikerfassung Semiautomatisch: Problemerkennung und -lösung Folie 64

65 Ausblick weitere Verbesserungsmöglichkeiten Online Parameteränderungen Eigenständiges Analysieren der Auslastungsverteilung Standardinterfaces unabhängig vom DBMS weitere Analysemöglichkeiten (nicht nur regelbasiert und heuristisch) Folie 65

66 Fragen? Q & A Q U E S T I O N S A N S W E R S Folie 66

67 Literatur (1)Andy Rivenes: Oracle Workload Management Using Time Based - Optimization Techniques, 2003 (2)Karl Dias, Mark Ramacher, Uri Shaft, Venkateshwaran Venkataramani, Graham Wood: Automatic Performance Diagnosis and Tuning in Oracle, 2003 (3)Automatic SQL Tuning in Oracle 10g, 2003 (4)Arun Kumar R., Cingular Wireless: SIMPLIFY YOUR DATABASE AND APPLICATION SERVER ADMINISTRATION CHAOS WITH ORACLE 10G, Oracle OpenWorld, 2005 (5)Oracle Database 10g Release 2: The Self-Managing Database, An Oracle White Paper, May 2005 (6)The Self-Managing Database: Guided Application & SQL Tuning, An Oracle White Paper, Nov (7)The Self-Managing Database: Automatic Performance Diagnosis, An Oracle White Paper, Nov (8)Daniela Hansell, Gaja Krishna Vaidyanatha: THE SELF-MANAGING DATABASE: AUTOMATIC HEALTH MONITORING AND ALERTING (9)Said Elnaffar, Wendy Powley, Darcy Benoit, and Pat Martin:Today s DBMSs: How autonomic are they?, 2003 (10)Arup Nanda: Oracle Database 10g: The Top 20 Features for DBAs Folie 67

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