Andrea Held. Motivation ILM: Definition und Strategien Lösungen für Oracle Datenbanken. Empfehlungen
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- Mathias Scholz
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1 Andrea Held Motivation ILM: Definition und Strategien Lösungen für Oracle Datenbanken Partitionierung Komprimierung ILM Assistant Flashback Data Archive Empfehlungen 1
2 Datenwachstum Wachsende Kosten Schlechtere Performance Schlechtere Wartbarkeit Schwerfälligkeit der Systeme Wachstum der Datenmenge databases will grow 30x during the next decade, or roughly 40% annually. Quelle: Meta Group
3 Database Size 60 (TB) Größe des größten Warehouse der Winter Corporation!!" #!!$ % &$' Quelle: 2005 TopTen Program, November 2005 Winter Corporation, Waltham, MA, USA () Situation ignorieren Kapazität erhöhen Daten löschen Information Lifecycle Management nutzen 3
4 *+ Die Situation ignorieren Es steigen Benutzerzahlen Prozesse Datenmenge Verwaltungskosten Es sinken Performance Wartbarkeit * Kapazität erhöhen Löst (manchmal) einige Probleme Führt zu hohen Kosten 4
5 *" Daten löschen Keine Kosten Stößt oft auf Widerstand der Fachabteilungen Eventuell sind gesetzliche Vorgaben zu beachten, die dem entgegen stehen *& Intelligentes Information Lifecycle Management nutzen Anforderungen ändern sich Zugriffshäufigkeit Zugriffszeit 5
6 Informationslebenszyklusmanagement (ILM, englisch information lifecycle management) sind Strategien, Methoden und Anwendungen um Information automatisiert entsprechend ihrem Wert und ihrer Nutzung optimal auf dem jeweils kostengünstigsten Speichermedium bereitzustellen, zu erschließen und langfristig sicher aufzubewahren. Quelle: Wikipedia Teuer High Performance Storage für wenig genutzte Daten Aktiv Weniger aktiv Historisch Archiv 6
7 Aktiv Weniger aktiv Historisch Archiv Unterteilung in Aktiv => Häufige Datenzugriffe Weniger => Weniger häufige Datenzugriffe Historische Daten => Seltene Datenzugriffe 7
8 ,# - Rerentielle Integrität => Komplexität.# Kostenersparnis! Möglichst hohe Flexibilität Möglichst geringe Komplexität 8
9 Partitionierung Flashback Data Archive ILM Assistant / Logische und physische Segmentierung von Daten Beispiel: Kaufhauskette Partitionierung nach Standorten Sub-Partitionierung nach Zeitbereichen 9
10 / Transparent für die Anwendung Cost Based Optimizer kennt Partitionen Partition Pruning Partitionwise Joins / # All Orders Q1 Orders Q2 Orders Q3 Orders Q4 Orders Previous Orders Active Data Less Active Data Historical Data High Performance Storage Tier Low Cost Storage Tier Historical Storage Tier Datenpartitionen nach Verwendungshäufigkeit einem Storage zuweisen Komprimierung für historische Daten 10
11 / Typen: Range / ab Oracle 11g Interval List Hash Composite (Beispiele): Range-List List-List Range-Hash List-Hash / Range Partitioning Hash Partitioning Composite Partitioning List Partitioning 11
12 # Add Partition Truncate Partition Drop Partition Move Partition Split Partition 0 1 2/ Anlegen einer partitionierten Tabelle: CREATE TABLE t_gespraechsdaten ( kunden_id NUMBER, start_zeit DATE, ) PARTITION BY RANGE (start_zeit) INTERVAL (numtoyminterval(1,'month')) ( PARTITION p VALUES LESS THAN (to_date(' ','yyyy-mm-dd')) ) TABLESPACE high_performance_storage; 12
13 0 1 2.##/ Bei Interval-Partitionen obsolet Bei anderen Partitionierungstypen: ALTER TABLE <table_name> ADD PARTITION <partition_name> VALUES LESS THAN <wert>; ALTER TABLE t_gespraechsdaten ADD PARTITION P2009 VALUES LESS THAN (TO_DATE(' ', 'DD-MM-YYYY')); 0 1 2/ Allgemeine Syntax: ALTER TABLE <table_name> MOVE PARTITION <partition_name> TABLESPACE <tablespace_name>; Beispiel: ALTER TABLE t_gespraechsdaten MOVE PARTITION p TABLESPACE low_cost_storage; 13
14 0 1 2 Allgemeine Syntax: ALTER TABLE <table_name> TRUNCATE PARTITION <partition_name>; Beispiel: ALTER TABLE t_gespraechsdaten TRUNCATE PARTITION p200801; / Allgemeine Syntax: ALTER TABLE <table_name> DROP PARTITION <partition_name>; Beispiel: ALTER TABLE t_gespraechsdaten DROP PARTITION p200801; 14
15 0 1 2%1 / Allgemeine Syntax: ALTER TABLE <table_name> SPLIT PARTITION <partition_name> AT <range_definition> INTO (PARTITION <first_partition>, PARTITION <second_partition>) UPDATE GLOBAL INDEXES; Beispiel: ALTER TABLE t_gespraechsdaten SPLIT PARTITION p2008 AT (TO_DATE('30-JUN-2008','DD-MON-YYYY')) INTO (PARTITION p2008_a, PARTITION p2008_b) UPDATE GLOBAL INDEXES; / # 3 Ein Index kann wie eine Tabelle partitioniert werden Globaler Index Lokaler Index Prefixed Index Nonprefixed Index 15
16 / # 3 Anlegen eines Index: CREATE INDEX idx_gespraechsdaten_pos_nr ON gespraechsdaten(pos_nr) LOCAL TABLESPACE high_performance_storage_idx; Move eines Index: ALTER INDEX idx_gespraechsdaten_pos_nr REBUILD PARTITION P2008 TABLESPACE low_cost_storage; / Version Oracle 8 Oracle 8i Oracle 9i Oracle 9i R2 Oracle 10g Oracle 10g R2 Oracle 11g Funktionalität Range Partitioning, Global Range Index Hash und Composite Range-Hash List Partitioning Composite Range-List Partitioning Global Hash Index 1M Partitionen je Tabelle möglich System, Reference, Interval, Virtual Column, Range- Range, List-Range, List-List, List-Hash 16
17 Oracle ab 9i: Komprimierung während Bulk Loads => verwendbar für ILM Oracle 11g komprimiert auch inserts und updates Komprimierungsraten Typisch: Faktor 2 bis 3 bis Faktor 8 möglich Kein Overhead beim Lesen der Daten Strategie: Komprimierung der 10 größten Tabellen Shrink table data by 50%, increase CPU by 5% Kaskadiert zu allen DB-Kopien wie Test, Entwicklung, Abnahme, Spiegelung, Archivierung, Backups. 17
18 . GUI-Tool für die Verwaltung Benötigt Oracle 9i oder höher Oracle Application Express 2.2 (APEX, ehemals HTML DB) Partitionen nach Time Range. Vier Schritte: Definition der Daten-Klassen Erstellen von Storage Tiers für Daten- Klassen Erstellen von Zugriffs- und Migrationsrichtlinien Festlegen von Compliance Policies 18
19 .. 19
20 .. 20
21 . 5-. Archivierung der Satzhistorie Abfrage der Satzhistorie 21
22 5-. create flashback archive kurzeit_archiv tablespace archive_t101 retention 1 month; create flashback archive langzeit_archiv tablespace archive_t102 retention 2 year; alter table scott.emp flashback archive langzeit_archiv; 5-. Versionierung und Historisierung Satzversionen: as of timestamp <zeitpunkt> versions between <zeitpunkt_1> and <zeitpunkt_2> 22
23 5-. Datenbestand zu einem bestimmten Zeitpunkt abfragen select sal from scott.emp as of timestamp to_timestamp(' :30','dd.mm.yyyy hh24:mi') where ename = 'ADAMS'; Datenänderungen über einen Zeitraum select * from scott.emp versions between timestamp to_timestamp(' :00','dd.mm.yyyy hh24:mi') and to_timestamp(' :59','dd.mm.yyyy hh24:mi') where ename = 'ADAMS'; 5-. SELECT * FROM t_verkaufspositionen AS OF Midnight 31-Dec-2007 Archive Änderungen User Tablespaces Flashback Data Archive Oracle 11g Database 23
24 61 Flashback Data Archive für die Archivierung im Lanzeit-Storage Tabellen- und Index-Partitionierung für die Unterteilung in Time Ranges Optional: ILM Assistant für die Hinterlegung von Richtlinien sowie für die Skripterstellung 5#. 24
25 Ihr Kontakt: Informatiker Held & Loof e.p. 25
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