Performance-Vergleich zwischen InterSystems Caché und Oracle in einer Data-Mart-Applikation

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Hilko Lehmann
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1 Performance-Vergleich zwischen InterSystems Caché und Oracle in einer Data-Mart-Applikation Kurzfassung Im Rahmen einer simulierten Data-Mart-Applikation testete ein globaler Anbieter von Software für die mobile Telekommunikation die Datenbank- Performance von InterSystems Caché und Oracle. Der Test ergab, dass sich ein Data-Mart mit Caché 41 % schneller als mit Oracle erzeugen lässt. Beim Testen der Reaktionszeit des Data-Marts auf SQL-Abfragen lag die Performance von Caché bis zu 513 Mal höher als bei Oracle. Mark Massias Systems Engineer InterSystems Corporation

2 Performance-Vergleich zwischen InterSystems Caché und Oracle in einer Data-Mart-Applikation Vorwort In der Telekommunikationsbranche werden enorme Datenmengen erzeugt, die es zu analysieren gilt. Das stellt höchste Ansprüche an die genutzten Datenbanken. Um angesichts dieser Herausforderungen brauchbare Business Intelligence-Lösungen zu entwickeln, werden in der Regel wichtige Teile der Rohdaten in ein sogenanntes Data-Mart ausgelagert, dort indiziert, aufbereitet und anschließend für die Analyse freigegeben. Doch selbst diese Data- Marts können Hunderte von Gigabyte groß werden. Eine gute Datenbank- Performance sowohl bei der Erzeugung des Data-Marts als auch hinsichtlich der Reaktionszeit bei Abfragen ist die entscheidende Voraussetzung für die zeitnahe Analyse der Daten und damit letztlich dafür, ob ein Unternehmen in der Lage ist, Änderungen in seiner Geschäftsumgebung zu erkennen und entsprechend auf sie zu reagieren. Dieses White Paper stellt die Ergebnisse der vergleichenden Performance- Tests zwischen InterSystems Caché und Oracle vor. Die Tests fanden bei einem globalen Anbieter von Software für die mobile Telekommunikation statt, der Datenbanktechnologie zur Einbindung in neue Business Intelligence- Applikationen für die Analyse der Nutzung von Mobiltelefonen evaluierte. Der Test Für den Test simulierte man ein typisches Data-Mart-Szenario. Im ersten Teil des Tests wurden große Mengen Mobiltelefondaten geladen, indiziert und aggregiert. Dabei wurde gemessen, wie viel Zeit die einzelnen Schritte beanspruchten und wie groß die erzeugte Datenbank war. Im zweiten Teil des Tests ermittelte man die Reaktionszeiten bei verschiedenen SQL-Abfragen. Alle Tests fanden auf einem dedizierten Server des Typs HP DL380 statt, auf dem Linux Red Hat A.S. 3.0 in der 32-bit-Version lief. Der Server war mit 4 GB RAM und 2 GB Shared Memory sowie einem 3,4-GHz-XEON-Prozessor bestückt. 2

3 Teil 1 Laden, Indizieren und Aggregieren von Daten Das im Test verwendete simulierte Data-Mart bestand aus einer Faktentabelle, die folgende Elemente enthielt: Hersteller Hersteller des Mobiltelefons Modell Mobiltelefonmodell MSISDN (internationale ISDN-Rufnummer der Mobilstation, d. h.: die Telefonnummer) Roaming (Ja/Nein) Nutzt der Teilnehmer Roaming? Wechsel (Ja/Nein) Hat ein Teilnehmer die Region gewechselt? Region In welcher Region befindet sich der Teilnehmer (Anbieter bedienen u. U. mehrere Regionen)? Die Faktentabelle wurde mittels einer Kombination aus Standard- und Bitmap- Indizes indiziert, um die Reaktionszeiten auf Abfragen zu verkürzen. Darüber hinaus wurden mehrere Summentabellen erzeugt, in denen die Daten geordnet nach Hersteller, Modell, Region und Permutationen dieser Elemente aggregiert wurden. Das System wurde mit 10 jeweils 500 MB großen Dateien beschickt also insgesamt 5 GB Daten. Abbildung 1 zeigt, wie viele Sekunden das Laden, Indizieren und Aggregieren dauerte. Caché benötigte für den kompletten Prozess insgesamt Sekunden. Gemessen an den Sekunden, die Oracle benötigte, ist das ein Geschwindigkeitsvorteil von 41 Prozent. Abbildung 1: Zeiten für das Laden, Indizieren und Konsolidieren der Daten Zeit (s) Caché Oracle Laden (s) Indizieren (s) Aggregieren (s) Insgesamt (s)

4 In Abbildung 2 werden die Größen der erzeugten Datenbanken und Indizes verglichen. Caché ist 7,8 Prozent kleiner und belegt damit etwas weniger Speicherplatz. Abbildung 2: Datenbankgrößen Größe (MB) Caché Oracle Tabellengröße (MB) Indexgröße (MB) Gesamtgröße (MB) Teil 2 Reaktionszeit bei Abfragen Fünf verschiedene SQL-Abfragen wurden jeweils an die Caché- und die Oracle- Datenbank geschickt: Abfrage 1: select count(*) from fact_table where MSISDN like %579% Abfrage 2: select count(*) from fact_table where MSISDN like %356% and Manufacturer= Nokia Abfrage 3: select * from fact_table where MSISDN like %59421% Abfrage 4: select * from fact_table where MSISDN like %21%46% and ISRoamer = 0 and ISChanged = 1 Abfrage 5: select * from fact_table where MSISDN = and ISRoamer = 0 Alle Abfragen wurden ohne vorheriges Aufwärmen der Datenbank gestartet. Damit vermied man, dass auf gecachte Daten zurückgegriffen werden konnte, und schuf so eine aussagekräftigere Basis für den Performance-Vergleich. 4

5 Bei der Erzeugung der Oracle-Datenbank wurden mehrere Indizierungsstrategien getestet. Eine von ihnen stellte die von der Caché-Datenbank genutzte Strategie nach. Andere waren speziell auf die Optimierung der Performance der Oracle-Datenbank ausgelegt. Die in der Abbildung aufgeführten Reaktionszeiten stellen die jeweiligen Bestwerte dar, die für die Oracle-Datenbank erzielt wurden. Abbildung 3 zeigt die Reaktionszeiten in Millisekunden für jede der fünf SQL- Abfragen. Caché war bei jeder der Abfragen die schnellere Datenbank. Tabelle 1 zeigt, um wie viel schneller Caché war. Dazu ist für jede Abfrage das Verhältnis zwischen Caché- und Oracle-Reaktionszeit aufgelistet. Abbildung 3: Performance bei Abfragen (in ms) Zeit (ms) Caché Oracle Abfrage 1 Abfrage 2 Abfrage 3 Abfrage 4 Abfrage Abfrage Tabelle 1: Verhältnis der Reaktionszeit von Caché/Oracle Abfrage Caché schneller als Oracle um den Faktor 1 4,7 X 2 1,8 X X 4 6,2 X 5 1,9 X 5

6 Schlussbemerkung Im Rahmen von Tests, bei denen eine Datenanalyse-Applikation simuliert wurde, wie sie für einen Anbieter von TK-Software typisch ist, erwies sich Caché beim Erzeugen eines Data-Marts mit Mobiltelefondaten 41 % schneller als Oracle. Bei SQL-Abfragen am erzeugten Data-Mart waren die Reaktionszeiten von Caché um das 1,8- bis 513-Fache besser. Es zeigte sich eindeutig, dass die einzigartige multidimensionale Data Engine von Caché eine hervorragende Wahl für Applikationen ist, bei denen in kurzer Zeit große Datenmengen analysiert werden müssen. 6

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