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Oracle数据库机Exadata自推出以后，因为在减小带宽占用，快速检索等方面的优势而备受业界关注。但是对于具体的技术细节，很多数据库运维人员并不是很了解。 自从 Oracle 和HP 推出Exadata 之后，我就很关注这个产品，之前也写了一篇Oracle Database Machine介绍它。去年，Oracle和SUN合并后，推出了Oracle Exadata V2，相比较上一代产品有几个变化：第一，使用SUN的硬件；第二，宣称支持OLTP应用；第三，Oracle 11g R2 提供了更多的新特性。Exadata Smart Flash Cache Exadata V2整体架构并没有太多改变，换用了SUN的硬件，除了采用Intel最新的Nehalem CPU 以外，每台Storage Cell 更是配置了384GB 的Flash，这也是为什么V2 可以支持OLTP 应用的关键。 Flash Cache 完全是自动管理，Oracle会根据数据的访问情况，决定哪些数据放在 Flash Cache中。所有的数据都是先被写到普通磁盘上，再根据访问情况读入Flash Cache的，所以如果 Flash Card 发生故障，数据不会丢失。当然，Oracle提供了方式，可以让用户手动将表或者索引Pin 在 Flash Cache 中。 在自动管理的方式之外，Oracle还允许用户人工创建flash disks，和普通磁盘一样，这些Flash Disks通过ASM输出给数据库使用，用户可以把一些访问非常频繁的数据文件放在上面。这些 Flash Disks 不仅仅是Cache了，所以 ASM 会在Cell和Cell之间做镜像。如果某块卡发生故障，那么整个Storage Cell上的Flash Disks会offline，保证数据不会丢失。 Smart Scan Smart Scan是 Exadata最重要的一个功能，它的作用就是把SQL 放在每个Cell 上去运行，然后每个Cell只返回符合条件的数据给数据库，这样就极大的降低了数据库服务器的负载和网络流量，并充分利用了Cell的计算资源和IO资源。 传统方式：所有的数据都需要返回给数据库服务器，网络带宽要求高，所有的计算在数据库服务器上完成。 Smart scan：只返回符合条件的数据，减少网络带宽，并充分利用了Cell 上的计算和IO资源。 这里有一点要注意，在使用Smart Scan 时，每个Cell返回给DB Server的是结果集，而不再是传统的Block， DB Server 完成结果集的处理，并返回给客户端。 Smart Scan 如何处理 Join ？ 这是我一直想要搞清楚的问题。事实上， Smart Scan 只能处理Join filtering，而真正Join的工作必须在DB Server上完成，而且Smart Scan 仅适合于处理 DSS 环境的复杂Join，对于 OLTP 类型的简单Join，Smart Scan 并不能发挥其优势。设想下面的查询： select e.ename,d.dname from emp e, dept d where and e.ename='Jacky' and e.deptno=d.deptno; 假设采用nested loops join，Smart Scan 只能完成 e.ename='Jacky' 这个条件的过滤，然后将符合条件的 emp 表的数据返回到 DB server，然后由 DB Server 完成 join 的工作，逐条查询dept表 (e.deptno=d.deptno) 的数据。所以Smart Scan 并不适合nested loop join（我认为 Smart Scan 只有在适合的条件下才会启用），只有 DSS 环境的大数据量复杂join才会发挥出优势。而且 Smart Scan 只能完成filtering的工作，而不能真正完成Join 的工作，这个与Greenplum 数据库是不同的（有兴趣可以看我的文章，Greenplum技术浅析）。设想下面的查询（emp和dept都是大表）： select e.ename,d.dname from emp e, dept d where e.deptno=d.deptno; 假设采用Hash Join ，由于没有任何过滤条件，Smart Scan只能把两个表的数据全部返回到DB Server 上进行join操作，不过Smart Scan也不是一点用都没有，至少还可以进行column 的过滤，只返回需要的字段就可以了。 Oracle的文档中，曾经提到对于一个大表和小表join时，Smart Scan会采用bloom filter来快速定位（可以看我以前的文章，有趣的bloom filter ）。方法是把小表build成为bloom filter，然后在每个storage cell上对大表做scan，利用bloom filter快速定位符合条件的结果，并返回给DB Server 作 join。 Storage Index 存储索引，顾名思义是在存储级别建立的索引，简单的说就是为表中的每一列数据建立一个索引，每个index entry记录一段数据区间的最大值，最小值以及它们的物理位置，文档上说1MB数据对应一条index entry，见下图： 如果我们查询B<2，或者B>8的数据，根据存储索引，我们就可以跳过这些不在min和max之间的数据块，极大的提高了扫描的速度，这就是存储索引的意义。 Hybrid Columnar Compress 首先我们要搞清楚，什么是行压缩，什么叫列压缩。我们熟悉的数据库，如Oracle、MySQL等都是基于行的数据库，就是行的不同字段物理上存放在一起，还有一种是基于列的数据库，就是每个字段的不同行物理上存放在一起。他们的优缺点同样突出： 基于行的数据库，访问一行非常方便，但是由于同一列的数据是分开存放的，如果要针对某一列进行查询时，几乎要扫描整个表才能得到结果。基于行数据库的压缩，称为行压缩。 基于列的数据库，因为同一列的数据物理上放在一起，所以访问一列非常方便，也就是说如果针对某一列进行查询时，不需要扫描整个表，只需要扫描这一列的数据就可以了，但是访问一行的全部字段非常不方便（又是废话）。基于列数据库的压缩，称为列压缩。 Oracle 通常说的 compress 功能（包括11g R2的Advanced compress），都是行压缩，因为Oracle是个基于行的数据库。大概的方法就是在block头部存放一个symbol table，然后将相同的值放在那里，每行上相同的数据指向symbol table，以此来达到压缩的目的。行压缩的效果通常不好，因为我们知道行与行之间，其实相同的数据并不多。但是列压缩则不同，因为相同列的数据类型相同，很容易达到很好的压缩效果。 行压缩和列压缩都有其优缺点，而Oracle的混合列压缩技术，实际上是融合了列压缩的高压缩比和行数据库的访问特性，将两者的优点结合起来。Oracle提出了 CU 的概念（compress unit），在一个 CU 内，是一个基于列的存储方式，采用列压缩，但是一个 CU 内保存了行的所有字段信息，所以在CU与CU之间，Oracle还是一个基于行的数据库，访问某一行，总是只在一个 CU 内（一个CU总是在一个block内）。
更新时间：2012-07-16
