Performanceoptimierung mit Exadata Verarbeitung extremer Datenmengen mit PL/SQL basierter Datenbewirtschaftung (Erfahrungsbericht)

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1 Performanceoptimierung mit Exadata Verarbeitung extremer Datenmengen mit PL/SQL basierter Datenbewirtschaftung (Erfahrungsbericht) Christian Haag, DATA MART Consulting Consulting Manager Oracle DWH Team

2 Inhalt Thematik (Einordnung des Projektbeispiels) Anforderungen und Ziele Herausforderungen Architektur / Komponenten Facts and Figures Lösungsbeschreibung / Erfahrungen Dos and Don ts Fazit

3 Inhalt Thematik (Einordnung des Projektbeispiels) Anforderungen und Ziele Herausforderungen Architektur / Komponenten Facts and Figures Lösungsbeschreibung / Erfahrungen Dos and Don ts Fazit

4 Thematik Worum geht es? Aufbau eines Data Warehouses Verarbeitung großer Datenmengen aus dem Online Marketing Bereich Massive Parallelverarbeitung Ad-hoc Anfragen auf Tabellen >30 Mrd. Datensätze Auswertung und Analyse von komplexem Kundenverhalten Kundensegmentierung Trendanalysen Produktanalysen

5 Inhalt Thematik (Einordnung des Projektbeispiels) Anforderungen und Ziele Herausforderungen Architektur / Komponenten Facts and Figures Lösungsbeschreibung / Erfahrungen Dos and Don ts Fazit

6 Anforderungen und Ziele Wozu? Single Point of Maintenance (Oracle DB) Zentrale Datenhaltung Konsolidierte Sicht auf die Daten Dynamische Erweiterungsmöglichkeiten

7 Anforderungen und Ziele Wozu? Schnellere Umsetzung von neuen Anforderungen Einfache Wartbarkeit und Übergabe Flexible Kundenanforderungen Kostenminimierung

8 Inhalt Thematik (Einordnung des Projektbeispiels) Anforderungen und Ziele Herausforderungen Architektur / Komponenten Facts and Figures Lösungsbeschreibung / Erfahrungen Dos and Don ts Fazit

9 Herausforderungen Daten tagesaktuell und performant zu verarbeiten Unabhängige Mandantenverarbeitung Automatisierung Ladeprozesse zu standardisieren Daten möglichst nicht redundant zu speichern Datenqualität sicherstellen durch standardisierte Prüfverfahren

10 Inhalt Thematik (Einordnung des Projektbeispiels) Anforderungen und Ziele Herausforderungen Architektur / Komponenten Facts and Figures Lösungsbeschreibung / Erfahrungen Dos and Don ts Fazit

11 Architektur / Komponenten Other Reporting Other Systems X-Data DB Server ETL ETL ETL ETL ETL CSV JSON Other Prozessserver

12 Komponenten Oracle PL/SQL Packages Eigene PL/SQL Packages als Werkzeugkasten Linux Skripte (aus DB erzeugt) JSON Konverter Java

13 Inhalt Thematik (Einordnung des Projektbeispiels) Anforderungen und Ziele Herausforderungen Architektur / Komponenten Facts and Figures Lösungsbeschreibung / Erfahrungen Dos and Don ts Fazit

14 Facts and Figures Hardware / Software Exadata X3-2 Quarter 1 Rack: 2 Datenbank Server, jeder mit: 2 x Eight-Core Intel Xeon E Processors (2.9 GHz) 256 GB Memory 48 TB Datenvolumen (nutzbar) + Expansion Rack Oracle 11g ( ) Database Cluster mit mehreren Instanzen Datawarehouse auf 1 Instanz! Ressourcenteilung 32 Cores 60GB SGA 1 Quelle: Oracle Tech Net

15 Facts and Figures Data Warehouse Gesamtgröße DWH (6 Monate): ~60 Mrd Datensätze ~10TB (EHCC for Query High) ~180Mio. Datensätze / Tag ~24GB Datendateien / Tag Zur Zeit 13 Mandaten die parallel verarbeitet werden Online/Offline Reporting Systeme die bedient werden (AdHoc Reporting, Report Verteilung)

16 Inhalt Thematik (Einordnung des Projektbeispiels) Anforderungen und Ziele Herausforderungen Architektur / Komponenten Facts and Figures Lösungsbeschreibung / Erfahrungen Dos and Don ts Fazit

17 Lösungsbeschreibung Wie wurde es gemacht? Herausforderung Daten tagesaktuell und performant zu verarbeiten Unabhängige Mandantenverarbeitung Automatisierung Ladeprozesse zu standardisieren Daten möglichst nicht redundant zu speichern Datenqualität sicherstellen durch standardisierte Prüfverfahren Lösung Parallelisierung, Partitionierung, Komprimierung Logische Parallelisierung durch Jobs Scheduler Jobs Metadaten Repository mit notwendigen Parametern (Dateiverzeichnisse, API Parameter, Prozessketten, etc.) Anreicherung bereits auf Staging Ebene danach nur noch Aggregation und Harmonisierung Allgemeine Prüfverfahren (Statistiken, Grenzwerte, Plausibilität)

18 Lösungsbeschreibung - Erfahrungen Gutes Partitionierungskonzept zwingend notwendig Möglichst viele Bulk Operationen (CTAS, INSERT APPEND, PARALLEL INSERTS auch wegen Komprimierung) Index NUR wenn Spalten häufig abgefragt werden (Cell Server Smart Scans sehr schnell) oder auf häufige Join Spalten Partition Exchange Loads (Wenn komplette Partitionen ersetzt werden können)!

19 Lösungsbeschreibung - Erfahrungen Intelligentes SQL (immer Partitionskriterien verwenden, Hints verwenden da Optimizier nicht immer beste Lösung findet) Regelmäßige Datenbankstatistiken fahren Hash-Partitionen nur benutzen wenn kein anderes sinnvolleres Kriterium für Partitionierung vorhanden Die Ressourcen sollten im Auge behalten werden, da Teilung mit anderen Nodes (ähnlich Cloud-Ansatz 12c) Grundregeln des Data Warehousing gelten auch für Exadata

20 Inhalt Thematik (Einordnung des Projektbeispiels) Anforderungen und Ziele Herausforderungen Architektur / Komponenten Facts and Figures Lösungsbeschreibung / Erfahrungen Dos and Don ts Fazit

21 DOs Lessons Learned Sinnvolle Verteilung der Tabellen und Partitionen damit die Cell Server ausgelastet sind Parallele Abfragen erzeugen Datenmengen durch Selects so einschränken das temporärer Speicherplatz nicht zu groß wird (evtl. Bulk Operationen) Unbedingt Komprimierung verwenden (Performance für Abfragen, Reduktion des Speicherplatzes) => Performance beim Laden nur marginal langsamer Große Textdateien komprimiert anliefern lassen und während dem Ladeprozess entpacken (Spart unnötige Zeit beim entpacken)

22 Don ts - Lessons Learned Keine unnötigen Indizes anlegen (Maintenance und Speicherplatz) Hash-Partitionierung nur wenn keine andere Partitionierung sinnvoll Einzelne Updates auf komprimierte Tabellen/Partitionen Parallel DML durch verschiedene Jobs auf selbe Tabelle (Locks) Automatisches Parallelisieren kann zu Konflikten führen immer gezieltes Parallelisieren aktivieren/deaktivieren

23 Inhalt Thematik (Einordnung des Projektbeispiels) Anforderungen und Ziele Herausforderungen Architektur / Komponenten Facts and Figures Lösungsbeschreibung / Erfahrungen Dos and Don ts Fazit

24 Fazit Exadata ist eine extrem performante Oracle DWH Appliance, die: die Performance optimiert eine Oracle DB darstellt mit ein paar Besonderheiten: SMART Scans Spezielle Architektur ist bei allen Prozessen zu berücksichtigen Standardisierbar ist Beliebig skalierbar ist Intelligentes Storage Management bietet Kosten sparen kann (im Vergleich zu hohen Kosten in Data Centern) Einfach wartbar ist, da alles auf einer Maschine

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