以下の事項は弊社の一般的な製品の方向性に関する概要を説明するものですまた情報提供を唯一の目的とするものでありいかなる契約にも組み込むことはできません以下の事項はマテリアルやコード機能を提供することをコミットメント ( 確約 ) するものではないため購買決定を行う際の判断材料になさらな

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こうじいざわ
5 years ago
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1 実はシンプル!RAC チューニングの考え方日本オラクル株式会社基盤技術部シニアエンジニア佐々木亨

2 以下の事項は弊社の一般的な製品の方向性に関する概要を説明するものですまた情報提供を唯一の目的とするものでありいかなる契約にも組み込むことはできません以下の事項はマテリアルやコード機能を提供することをコミットメント ( 確約 ) するものではないため購買決定を行う際の判断材料になさらないで下さいオラクル製品に関して記載されている機能の開発リリースおよび時期については弊社の裁量により決定されます Oracle と Java は Oracle Corporation 及びその子会社関連会社の米国及びその他の国における登録商標です文中の社名商品名等は各社の商標または登録商標である場合があります 2

3 RAC に対するネガティブなイメージ Cache Fusion が起こってグローバルキャッシュ待機イベントが発生チューニングは RAC 特有のテクニックが必要で複雑なので簡単にはスケールしない 3

4 RAC に対して持っていただきたいイメージ Cache Fusion が起こってグローバルキャッシュ待機イベントが発生してもチューニングはシングルインスタンスと変わらないので同じ手法を用いればスケールする 4

5 Agenda 1. はじめに 2. RAC における考慮ポイントとチューニング例 3. スケールアウトの例 4. まとめ 5

6 はじめに RAC とは共有ディスク / 共有キャッシュ型のクラスタデータベース全ノードが全データに直接アクセス可能複数ノード間でデータの一貫性を Cache Fusion の仕組みによって自動で維持するシングルインスタンスと同じ構造 REDO ログ / UNDO 表領域をインスタンス毎に追加する Instance 1 SGA Instance 2 SGA A B A B 一貫性維持障害ノードを切り離す全自動でリカバリ処理正常ノードで負荷分散 A B 6

7 はじめに RAC のデータアクセスキャッシュヒットした場合キャッシュのデータを使用 SQL 発行キャッシュミスした場合シングルインスタンスの場合ディスクから読み込む RACの場合他ノードのキャッシュから受け取るディスクから読み込む SGA Server Process SGA 7

8 SQL 発行はじめに Cache Fusion の動作ディスクから読み込み該当ブロックの Resource Master 1. request Instance 1 GRD 該当ブロックの Resource Master SQL 発行 1. request 他ノードから受け取る Instance 1 GRD 2. ping Server Process Instance 2 GRD 2. grant Server Process 4. assume Instance 2 GRD Requester Holder Instance 3 GRD Requester 3. transfer 3. read DB ブロック A を必要とするインスタンス (Requester) A のリソースマスタであるインスタンス (Resource Master) A の最新イメージを保持してるインスタンス (Holder) 8

9 Agenda 1. はじめに 2. RAC における考慮ポイントとチューニング例 3. スケールアウトの例 4. まとめ 9

10 CPU 追加による同時実行性向上目的と課題複数の処理を同時実行 ( スループットを向上 ) 1 つの処理を並列実行 ( レスポンスタイムを向上 ) クライアントクライアント処理処理処理処理処理サーバー CPU サーバー CPU ストレージストレージ競合する個所 ( 排他制御など ) がボトルネックになりがち大量のデータを CPU に供給する部分がボトルネックになりがち 10

11 RAC における考慮ポイントリソース競合大量データを扱うという点からの考慮ポイントネットワーク帯域遅延 Transfer Server Process アプリケーション Request CPU I/O 性能データベース設計 11

12 RAC における考慮ポイント I/O 性能ストレージは RAC の全ノードで共有されるので全体の I/O 性能が重要となる RAC で CPU を追加して処理能力を向上 ASM でストレージを追加して I/O 性能を向上 RAC ノード追加 ASM ディスク追加 DB サーバーの処理性能 DB サーバーの処理性能 DB サーバーの処理性能ストレージのIO 性能ストレージのIO 性能ストレージのIO 性能 12

13 RAC における考慮ポイント CPU マルチコア化が進んでいる中 CPU がボトルネックとなるケースは少ない通信を行う LMS プロセスは CPU 数をもとに複数起動され CPU スケジューリングの優先度が高くなっているため LMS が処理のボトルネックとなるケースは少ない LMS LMS LMS LMS LMS LMS 13

14 RAC における考慮ポイントネットワーク帯域遅延遅延ネットワーク上の伝搬にかかる時間 ( 数百マイクロ秒 ) は転送全体にかかる時間の数パーセントにも満たない帯域使用するアプリケーション CPU 性能に依存する一般的に OLTP システムでは 1GbE で十分 8KB のデータブロックを 1 秒間で回転送して 1GbE が飽和 DWH システムでは 1GbE 以上の帯域が必要なケースもある必要に応じて NIC Bonding( 負荷分散 ) 10GbE や Infiniband などの技術の使用を検討 14

15 RAC における考慮ポイントアプリケーションデータベース設計アプリケーションやデータベース設計はチューニングにおいて最も考慮すべき点データベースや OS のパラメータチューニングよりもはるかに効果が高いシングルインスタンスのチューニングポイントは RAC でも同じように注目すべきチューニングポイントの例 1. キャッシュヒット率を改善 2. ブロックへのアクセスを分散させる 3. 余分な処理を起こさない 4. SQLを並列化して大量データをうまく扱う 15

16 1. キャッシュヒット率を改善 SQL が実行されるローカルノード上のメモリに必要なデータがあればそのデータブロックを利用メモリ ( 高速 ) へのアクセスで完結 Disk I/O( 低速 ) は起こらないまずはデータベース全体でのキャッシュヒット率を改善する OLTP システムにおける Full Scan を避けるを適切なサイズにする Oracle Database のデータ圧縮機能を使う上記のチューニングはシングルインスタンスと同じ SGA SQL 発行 Server Process SGA 16

2. ブロックへのアクセスを分散させる同一索引ブロックへのアクセスが集中する悪い例 Right Growing Index シーケンスから取得したような単調増加する一意の値を INSERT する処理 ( 例 : 注文番号を INSERT) プライマリキーの索引の特定のリーフブロックに更新が集中する状況同時実行数が増えれば RAC に限らず発生する良くない状況 SQL> create

17 2. ブロックへのアクセスを分散させる同一索引ブロックへのアクセスが集中する悪い例 Right Growing Index シーケンスから取得したような単調増加する一意の値を INSERT する処理 ( 例 : 注文番号を INSERT) プライマリキーの索引の特定のリーフブロックに更新が集中する状況同時実行数が増えれば RAC に限らず発生する良くない状況 SQL> create table orders ( orderid number, customerid number, orderdate date, : constraint orders_pk primary key (orderid) ) SQL> insert into orders values ( seq1.nextval,xxx,xxxxx,); SQL> commit; プライマリキーの索引 INSERT INSERT INSERT INSERT 17

18 2. ブロックへのアクセスを分散させる同一索引ブロックへのアクセスが集中する悪い例特定のリーフブロックのノード間の転送が頻発する他ノードのブロックに対する処理転送を待つというように処理がシリアライズ化される部分が出てくる SQL> create sequence seq1 ; SQL> insert into orders values ( seq1.nextval,..); INSERT 12 INSERT 13 INSERT 14 INSERT 11 INSERT 15 INSERT 16 18

2. ブロックへのアクセスを分散させるシーケンスのキャッシュを増やすシーケンスのキャッシュを増やすことで各ノードからの INSERT 処理が別のリーフブロックに分散されるシーケンスから取得してキャッシュしている値 1-1000 SQL> create sequence

19 2. ブロックへのアクセスを分散させるシーケンスのキャッシュを増やすシーケンスのキャッシュを増やすことで各ノードからの INSERT 処理が別のリーフブロックに分散されるシーケンスから取得してキャッシュしている値 SQL> create sequence seq1 cache 1000 ; SQL> insert into orders values ( seq1.nextval,..); INSERT 12 INSERT 13 INSERT 14 INSERT 1012 INSERT 1013 INSERT

.. SQL> create index xxx local ハッシュパーティション化 INSERT 12 INSERT 13 INSERT 14 f(x) ハッシュ関数

20 2. ブロックへのアクセスを分散させるパーティショニングプライマリキーの索引をパーティション化テーブルをハッシュパーティション化してローカル索引を作成アクセス対象のリーフブロックを全体で分散可能シングルインスタンスにおいても有効なチューニング SQL> create table orders (... ) partition by hash (orderid)... SQL> create index xxx local ハッシュパーティション化 INSERT 12 INSERT 13 INSERT 14 f(x) ハッシュ関数 Partition1 Partition3 Partition2 Partition2 Partition3 Partition1 f(x) ハッシュ関数 INSERT 11 INSERT 15 INSERT 16 20

21 2. ブロックへのアクセスを分散させる逆キー索引プライマリキーの索引を逆キー索引化 ( 逆ビット順に格納 ) 大小関係が変化し連続したキーでも異なるブロックに挿入され易くなるシングルインスタンスでも有効なチューニング索引を使った範囲検索ができなくなる点には注意 SQL> create index pk_orders on orders (orderid) reverse; 例 12 = (2 進 ) ( 逆 Bit 順 ) = 48 INSERT 12 INSERT 13 INSERT 14 INSERT 11 INSERT 15 INSERT 16 例 11 = (2 進 ) ( 逆 bit 順 ) =

2. ブロックへのアクセスを分散させるアプリケーションパーティショニング異なるノードから別のブロックにアクセスするようアプリケーションで制御 ( アプリケーションロジック的に可能な場合のみ ) レンジリストパーティションなどと組合せると効果的東日本在住の人の処理西日本在住の人の処理 SQL> create table orders (.

22 2. ブロックへのアクセスを分散させるアプリケーションパーティショニング異なるノードから別のブロックにアクセスするようアプリケーションで制御 ( アプリケーションロジック的に可能な場合のみ ) レンジリストパーティションなどと組合せると効果的東日本在住の人の処理西日本在住の人の処理 SQL> create table orders (... ) partition by list (region) partition order_west ( 東京, 神奈川,.), order_east ( 大阪, 兵庫,.), INSERT ( 東京,12) INSERT ( 千葉,13) INSERT ( 神奈川,14) INSERT ( 大阪,11) INSERT ( 京都,15) INSERT ( 兵庫,16) 22

23 2. ブロックへのアクセスを分散させるセグメントヘッダーブロックの競合 Freelist データ挿入時に探索する空きブロックのリンクリスト多くのプロセスが同時に挿入処理を行うとセグメントヘッダーブロック獲得のための競合が発生 Freelist Group インスタンス毎に Freelist 探索のブロックが割り当てられるためインスタンス間での競合を回避できる INSERT INSERT INSERT 競合 Freelist INSERT INSERT INSERT INSERT Freelist1 Freelist2 Freelist Freelist1 Freelist2 INSERT INSERT INSERT INSERT INSERT 古いバージョンのソフトウェアだと上記のことまで考える必要がある 23

24 2. ブロックへのアクセスを分散させる ASSM(Automatic Segment Space Management) 新しいバージョンのソフトウェアを使えば ASSM の機能が使われるので前ページの内容を意識する必要がないリスト構造ではなくツリー構造になっており空きブロック探索時にセグメントヘッダーブロックの競合が起こりにくいシングルインスタンスでも RAC でも同様 L1 Seg Hdr + L3 L3 L3 L2 L2 L2 L1 L1 L1 L1 L1 24

25 3. 余分な処理を起こさない不要なパースをさせないためバインド変数を使用 RAC 環境では Library Cache はノード間で処理されるインターコネクトを介した通信オペレーションが入る不要なパースを避けるというのはシングルインスタンスでも言えること 25

26 3. 余分な処理を起こさない読み取り専用のデータは Read-Only 表領域に配置読み取り専用の表領域中のテーブルについては Disk からの読み取りは Global Cache Operation を伴わない余分な通信によるオーバーヘッドを抑えることができる Instance 1 1. request Instance 2 Instance 1 Instance 2 GRD 2. grant GRD GRD GRD 3. read 1. read Read-Write 表領域 Read-Only 表領域 26

27 3. 余分な処理を起こさない Read-Mostly Locking 99% は Read 処理だけど 1% は Write 処理というオブジェクト (Read-Mostly) については Read-Only にはできない Read-Mostly であるオブジェクトについてはマスターに問い合わせることなく直接ディスクから読み出す Read-Only オブジェクトは自動で判断される Instance 1 GRD Instance 2 GRD マスターに問合せることなく直接ディスクから読む 1. read Read-Mostly オブジェクト 27

28 4. SQL を並列化して性能向上並列化をしていない場合 Program SP: サーバープロセス RAC の他ノードの CPU にデータを供給できない SP 28

29 4. SQL を並列化して性能向上プログラムで並列化する悪い例 Program SP: サーバープロセス Program Program Program Program SP SP SP SP 同じ表に対してプログラムを分割した分だけ Full Scan が同時に実行 I/O ボトルネックとなり並列度を挙げてもスケールしない各サーバープロセスは必要な部分を全て読む 29

30 4. SQL を並列化して性能向上 Internode Parallel Query Program QC: クエリコーディネータ PS: パラレルスレーブプロセス QC PS PS PS PS 1 つの SQL が複数ノードで並列化される扱うデータは自動的に分割されスキャン範囲の担当を動的に決定する各スレーブプロセスが異なるブロックを担当するスレーブプロセスの実行時間が均等になるように各スレーブプロセスは分割されたデータ範囲を並列実行 30

31 4. SQL を並列化して性能向上 Program QC PS PS PS PS QC: クエリコーディネータ PS: パラレルスレーブプロセスパーティション表使用時は更に賢くデータを分割同じパーティション方式かつパーティションキー同士の Join ノード毎にパーティションの Join を割り当てる上記のような処理によって大量データ処理が可能となる 31

32 RAC における考慮ポイント I/O 性能ストレージは RAC の全ノードで共有されるので全体の I/O 性能が重要となる RAC で CPU を追加して処理能力を向上 ASM でストレージを追加して I/O 性能を向上 RAC ノード追加 ASM ディスク追加 DB サーバーの処理性能 DB サーバーの処理性能 DB サーバーの処理性能ストレージのIO 性能ストレージのIO 性能ストレージのIO 性能 32

33 小まとめシングルインスタンスで必要なチューニングは RAC でも同じように必要 1. キャッシュヒット率を改善 2. ブロックへのアクセスを分散させる 3. 余分な処理を起こさない競合を減らす大量データを効率よく扱うための自動化機能が提供されている 1. Read-Mostly Lock 2. ASSM 3. Internode Parallel Query 33

34 ADDM for RAC 概要 RAC データベース全体のパフォーマンス診断アドバイス各インスタンスの統計情報の累計をもとに診断 RAC 固有のグローバルリソース ( 共有ディスクへの I/O やインターコネクトのトラフィック ) の診断時に特に有効 1 時間ごとのAWRスナップショット取得と同時にインスタンスレベルとデータベースレベルでのADDMが実行 Database-level ADDM Self-Diagnostic Engine Instance-Level ADDM 34

35 ADDM for RAC アーキテクチャインターコネクトトラフィックに関する統計 OS から見たネットワークデバイスの統計 PING 実行時のレスポンス時間追加インターコネクトトラフィック統計 11gNew SGA PING DBWR PMON MMON 稼動状況を保存起動診断 AWR 手動起動 ADDM 結果作成 DBA 結果参照診断結果 / アドバイス 35

36 ADDM for RAC インターコネクト待機時間 36

37 Agenda 1. はじめに 2. RAC における考慮ポイントとチューニング例 3. スケールアウトの例 4. まとめ 37

38 DNS サーバスケールアウトの例ハードウェア構成内蔵 L2SW DB サーバ 16 台内蔵 L2SW 内蔵 L2SW 内蔵 L2SW FCSW スイッチ : Catalyst2960G DB サーバー (1 台あたり ) クライアント (1 台あたり ) ストレージ本体 : Express5800/B120a-d (N ) CPU: インテル Xeon プロセッサー X5550 4Core * 2 スレッド * 2CPU メモリ :48GB 本体 : ECOCENTER(NE ) CPU: 8Core メモリ :16GB 本体 : istorage S4900 キャッシュメモリ : 100GB AP サーバ 16 台ストレージ :istorage S

39 スケールアウトの例アプリケーション Web ショッピングサイトを模したアプリケーションを想定 1. ユーザーサインオン SELECT... FROM account, profile, signon, bannerdata 商品検索 SELECT... FROM category... SELECT... FROM product 商品選択 SELECT... FROM item, product 在庫数チェック SELECT... FROM inventory 注文 ( SELECT ordernum.nextval FROM dual ) INSERT INTO orders... INSERT INTO orderstatus... INSERT INTO lineitem... UPDATE inventory... COMMIT TX1 ( 更新あり ) 更新処理 TX2 ( 検索のみ ) 1. ユーザーサインオン SELECT... FROM account, profile, signon, bannerdata 商品検索 SELECT... FROM category... SELECT... FROM product 商品選択 SELECT... FROM item, product 在庫数チェック SELECT... FROM inventory... TX1 と TX2 をそれぞれ 1 トランザクションとするアプリケーションパーティショニングは実施しない商品検索は平均 100 件程度がヒットする 39

40 スケールアウトの例チューニング使用したチューニングポイントの例キャッシュヒット率を改善ブロックへのアクセスを分散させるシーケンスのキャッシュパーティショニング逆キー索引 ASSM 余分な処理を起こさないバインド変数を使用読み取り専用のテーブルを Read-Only Read Mostly Lock SQL を並列化して性能向上 40

41 スケールアウトの例 Tx1:Tx2=1:9 1=>16 ノードで倍 41

42 スケールアウトの例 Tx1:Tx2=5:5 1=>16 ノードで倍 42

43 Agenda 1. はじめに 2. RAC における考慮ポイントとチューニング例 3. スケールアウトの例 4. まとめ 43

44 まとめ本セッションを終えて RAC に対して持っていただけたイメージ Cache Fusion が起こってグローバルキャッシュ待機イベントが発生してもチューニングはシングルインスタンスと変わらないので同じ手法を用いればスケールする 44

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49 あなたにいちばん近いオラクル Oracle Direct まずはお問合せください Oracle Direct システムの検討構築から運用まで IT プロジェクト全般の相談窓口としてご支援いたしますステム構成やライセンス / 購入方法などお気軽にお問い合わせ下さい Web 問い合わせフォーム専用お問い合わせフォームにてご相談内容を承りますフリーダイヤルフォームの入力にはログインが必要となりますこちらから詳細確認のお電話を差し上げる場合がありますのでご登録の連絡先が最新のものになっているかご確認下さい月曜 ~ 金曜 9:00~12:00 13:00~18:00 ( 祝日および年末年始除く ) 49

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以下の事項は弊社の一般的な製品の方向性に関する概要を説明するものですまた情報提供を唯一の目的とするものでありいかなる契約にも組み込むことはできません以下の事項はマテリアルやコード機能を提供することをコミットメント ( 確約 ) するものではないため購買決定を行う際の判断材料になさらな 20 分で理解する Oracle GoldenGate 日本オラクル株式会社以下の事項は弊社の一般的な製品の方向性に関する概要を説明するものですまた情報提供を唯一の目的とするものでありいかなる契約にも組み込むことはできません以下の事項はマテリアルやコード機能を提供することをコミットメント ( 確約 ) するものではないため購買決定を行う際の判断材料になさらないで下さい