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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たみえちゅうか
5 years ago
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1 Oracle Direct Seminar 実践! データ圧縮の効果的な活用テクニック日本オラクル株式会社

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 Agenda マルチコア化とデータベース性能の現状 Advanced Compression Option OLTP 表圧縮の機能概要 OLTP 表圧縮の効果 DWH 系システムに対する圧縮の効果 OLTP 表圧縮のチューニングポイント 3

4 マルチコア化とデータベース性能の現状 4

5 マルチコア化 Intel Xeon プロセッサの場合 5 年間で 17 倍の処理性能の向上参考 5

6 マルチコア化とデータベースの性能 Oracle Direct のパフォーマンスクリニックの現状 CPU を追加すれば性能問題は解決? CPU がボトルネックだったケースはわずか 9%(* 弊社統計 ) マルチコアを使いきることができない性能ボトルネックの原因の傾向 CPU:9% ストレージ I/O: 43% 非効率な SQL 文索引の設計等 :48% * データ :Oracle Direct が直近で実施したパフォーマンスクリニック 6

7 Advanced Compression Option OLTP 表圧縮の機能概要 7

8 Advanced Compression Option 圧縮機能一覧最大限のリソース活用とコスト削減を支援する包括的な圧縮機能 (Oracle Database11g~) 1. 格納データの圧縮 OLTP 表の圧縮非構造化データ (SecureFiles) の圧縮重複除外 3. 通信データの圧縮 Data Guard の REDO 転送 2. バックアップの圧縮 Data Pump の圧縮 RMAN の高速圧縮 8

9 OLTP 表圧縮により期待される効果圧縮率の向上によるパフォーマンス改善 OLTP 表圧縮でデータ量を縮小し検索系処理のパフォーマンスを改善パフォーマンス改善はディスク I/O 性能のボトルネックを解消することで実現その場合 CPU リソースが余っていることが前提圧縮率の向上 OLTP 系パフォーマンス改善より多くのレコードをバッファキャッシュ上に保持可能となりキャッシュヒット率が向上する効果バッチ系ディスクから読込むデータ量が削減されることでディスク I/O 時間 (SQL 処理時間 ) の大幅な短縮効果 9

10 大量データ読込みの高速化ディスク I/O 性能のボトルネックの解消 Oracle Database の圧縮機能は H/W リソースを有効活用 Oracle はサーバー側で展開する仕組みでボトルネックを解消ボトルネック非圧縮 Oracle の圧縮機能 10

11 OLTP 表圧縮データ圧縮のアルゴリズム INSERT 時ブロック空き領域が内部的に定められた閾値以下になると判断された場合サーバープロセスが圧縮閾値 commit/rollback 状況には依存しないシンボル表 5,AAAAAAA 6,CCCCCC 5,AAAAAAA AAAAAAA BBBBBBB 4,BBBBBBB 4,BBBBBBB 3,AAAAAAA 3,AAAAAAA 6,CCCCCC 2,BBBBBBB 2,BBBBBBB 5, 4, 1,AAAAAAA 1,AAAAAAA 1,AAAAAAA 3, 2, 1, 1 行 INSERT 4 行 INSERT 閾値未到達 1 行 INSERT 閾値到達圧縮 11

5,CCC,AAA 4,AAA,BBB 3,AAA,CCC 2,BBB,AAA 1,AAA,BBB 閾値に達し

12 複数カラムでの圧縮別カラムで共通する列データ別のカラムでも共通する列データは圧縮されるシンボル表の列データを共有するにはデータ型が同じである必要有り閾値シンボル表 6,BBB,DDD 5,CCC,AAA 4,AAA,BBB 3,AAA,CCC 2,BBB,AAA 1,AAA,BBB 閾値に達し圧縮 AAA CCC BBB 6,BBB,DDD 2,, 5,, 4,, 3,, 1,, 共通の列データにマトメてシンボル表に格納 12

13 データ型と OLTP 表圧縮 CHAR 型と VARCHAR2 型の違い固定長の CHAR 型と可変長の VARCHAR2 型を含む表での圧縮文字列 CHAR(5) VARCHAR2(5) 圧縮 ABCED ABCDE ABCDE ABC ABC ABC は空白の意 CHAR 型文字列の長さに依存せず一定サイズで格納定義サイズよりも短い値の文字列は固定長に合わせて空白を埋め込む VARCHAR2 型必要最低限のサイズで文字列を格納 13

14 圧縮表の作成方法 Oracle Database 11g Release 2 以降表領域レベル / 表レベル / パーティションレベルでの設定が可能表領域レベル create tablespace TablespaceName datafile '...' default COMPRESS FOR OLTP; 表レベル create table TableName (column1,column2,..) COMPRESS FOR OLTP; 非圧縮を明示的に指定する場合は NOCOMPRESS Oracle Database 11g R1 の表記方法は非推奨 COMPRESS FOR ALL OPERATIONS => COMPRESS FOR OLTP COMPRESS FOR DIRECT_LOAD OPERATIONS => COMPRESS または COMPRESS BASIC 14

圧縮表の作成方法 Oracle Database 11g Release 2 以降パーティションレベル表全体 / 親パーティション / サブパーティションの単位で設定可能 create table TableName (column1,column2, ) partition by PartitionType (columnm) subpartition by PartitionType

15 圧縮表の作成方法 Oracle Database 11g Release 2 以降パーティションレベル表全体 / 親パーティション / サブパーティションの単位で設定可能 create table TableName (column1,column2, ) partition by PartitionType (columnm) subpartition by PartitionType (columnn) (partition Partition1 values less than (value1) (subpartition SubPartition1 values (value1-1), subpartition SubPartition2 values (value1-2) ), partition Partition2 )); 表全体親パーティションサブパーティション低高優先順位例えば表全体の設定は圧縮にし特定のパーティションだけ非圧縮に設定する場合は表全体で COMPRESS FOR OLTP 特定の親パーティションで NOCOMPRESS を指定する 15

16 圧縮表への変更方法 alter table 文と表のオンライン再定義既存表を圧縮属性に変更する方法は主に 3 種類 1. 既存レコードは非圧縮のままで新規レコードから圧縮する場合 alter table TableName COMPRESS FOR OLTP; 2. 新規レコードだけではなく既存レコードも圧縮する場合ただしこの SQL 終了後索引の Rebuild が必要となる alter table TableName MOVE COMPRESS FOR OLTP; 一定期間の運用後既に圧縮済みの表の圧縮効率を高める為に再圧縮のオペレーションとしても利用可能 3. 表のオンライン再定義を使用システム無停止で既存レコードも圧縮可能 16

17 圧縮表への変更方法表のオンライン再定義のサンプル BEGIN DBMS_REDEFINITION.CAN_REDEF_TABLE('SH','SALES',DBMS_REDEFINITION.CONS_USE_PK); END; / create table SALES_TMP compress for oltp as select * from SALES where 1=2; alter table SALES_TMP add primary key(col1); BEGIN DBMS_REDEFINITION.START_REDEF_TABLE( uname => 'SH', orig_table => 'SALES', int_table => 'SALES_TMP', col_mapping => NULL, options_flag => DBMS_REDEFINITION.CONS_USE_PK); END; / BEGIN DBMS_REDEFINITION.SYNC_INTERIM_TABLE('SH','SALES', 'SALES2'); END; / -- このタイミングで必要に応じて SALES_TMP 側に索引を作成 ( その後再度 SYNC_INTERIM_TABLE の実行を推奨 ) BEGIN DBMS_REDEFINITION.FINISH_REDEF_TABLE('SH','SALES', 'SALES2'); END; / drop table SALES_TMP; 17

18 OLTP 表圧縮制限事項以下のオブジェクトは OLTP 表圧縮の対象外ブロック内でユニークなデータ 256 列以上定義されている表圧縮属性付きでCreate Tableの実行は可能だが圧縮は行われない BasicFile LOBのデータセグメント SecureFilesの圧縮 / 重複排除で対応外部表テキストファイルが圧縮された状態でも外部表として定義し検索可能 18

19 圧縮率に影響する 3 大要素列データ長 Cardinality ブロックサイズ列データ長が長いほど圧縮効果は高いただし 1 ブロック内に重複する列データが 2 つ格納できない場合は例外 Cardinality( 値の種類 ) が小さいほど圧縮効果は高いブロックサイズが大きいほど圧縮効果は高い相対サイズ 100% 列データ長 Cardinality ブロックサイズ短長小大 4k 8k 16k 19

プロシージャ事前に圧縮効果を測定するプロシージャプロシージャ内部で実際に圧縮表と非圧縮表を作成 Enterprise

20 Advanced Compression Advisor Oracle Database 11g Relase 2 以降 DBMS_COMPRESSION パッケージ DBA 権限所有ユーザーでのみ実行可能 GET_COMPRESSION_RATIO プロシージャ事前に圧縮効果を測定するプロシージャプロシージャ内部で実際に圧縮表と非圧縮表を作成 Enterprise Editionでのみ使用可能 GET_COMPRESSION_TYPE ファンクション指定したブロックの圧縮方法を確認できるファンクション 20

GET_COMPRESSION_RATIO プロシージャ構文パーティションを限定する場合は

OWNNAME VARCHAR2 IN TABNAME VARCHAR2 IN PARTNAME

BINARY_INTEGER OUT BLKCNT_UNCMP BINARY_INTEGER OUT

21 GET_COMPRESSION_RATIO プロシージャ構文パーティションを限定する場合は partname にパーティション名を設定見積もる圧縮タイプを設定非圧縮 1 OLTP 表圧縮 2 DBMS_COMPRESSION.GET_COMPRESSION_RATIO ( SCRATCHTBSNAME VARCHAR2 IN OWNNAME VARCHAR2 IN TABNAME VARCHAR2 IN PARTNAME VARCHAR2 IN COMPTYPE NUMBER IN BLKCNT_CMP BINARY_INTEGER OUT BLKCNT_UNCMP BINARY_INTEGER OUT ROW_CMP BINARY_INTEGER OUT ROW_UNCMP BINARY_INTEGER OUT CMP_RATIO NUMBER OUT COMPTYPE_STR VARCHAR2 OUT); 21

GET_COMPRESSION_RATIO プロシージャ構文 set serveroutput on declare SCRATCHTBSNAME VARCHAR2(30) :='USERS'; OWNNAME VARCHAR2(30) :='SH'; TABNAME VARCHAR2(30) :='SALES'; PARTNAME VARCHAR2(30) :='SALES_Q3_2001';

22 GET_COMPRESSION_RATIO プロシージャ構文 set serveroutput on declare SCRATCHTBSNAME VARCHAR2(30) :='USERS'; OWNNAME VARCHAR2(30) :='SH'; TABNAME VARCHAR2(30) :='SALES'; PARTNAME VARCHAR2(30) :='SALES_Q3_2001'; COMPTYPE_FLG NUMBER :=2; SAMPLE_BLKCNT_CMP BINARY_INTEGER; SAMPLE_BLKCNT_UNCMP BINARY_INTEGER; SAMPLE_ROWNUM_PER_BLK_CMP BINARY_INTEGER; SAMPLE_ROWNUM_PER_BLK_UNCMP BINARY_INTEGER; CMP_RATIO NUMBER; COMPTYPE_STR VARCHAR2(100); begin DBMS_COMPRESSION.GET_COMPRESSION_RATIO (SCRATCHTBSNAME,OWNNAME,TABNAME,PARTNAME,COMPTYPE_FLG, SAMPLE_BLKCNT_CMP,SAMPLE_BLKCNT_UNCMP,SAMPLE_ROWNUM_PER_BLK_CMP, SAMPLE_ROWNUM_PER_BLK_UNCMP,CMP_RATIO,COMPTYPE_STR); dbms_output.put_line(' '); dbms_output.put_line('object_name => ' OWNNAME '.' TABNAME ' (PARTITION=' PARTNAME ')'); dbms_output.put_line('compress_ratio => ' CMP_RATIO); dbms_output.put_line(' '); dbms_output.put_line('compressed_type = ' COMPTYPE_STR); dbms_output.put_line('sample_uncompressed_blocks = ' SAMPLE_BLKCNT_UNCMP); dbms_output.put_line('sample_compressed_blocks = ' SAMPLE_BLKCNT_CMP); dbms_output.put_line('sample_uncompressed_rows_per_blk = ' SAMPLE_ROWNUM_PER_BLK_UNCMP); end; / dbms_output.put_line('sample_compressed_rows_per_blk = ' SAMPLE_ROWNUM_PER_BLK_CMP); 22

GET_COMPRESSION_RATIO プロシージャ実行結果 -------------------------------------------------------- OBJECT_NAME => SH.SALES (PARTITION=SALES_Q3_2001) COMPRESS_RATIO => 2.

23 GET_COMPRESSION_RATIO プロシージャ実行結果 OBJECT_NAME => SH.SALES (PARTITION=SALES_Q3_2001) COMPRESS_RATIO => COMPRESSED_TYPE = "Compress For OLTP" SAMPLE_UNCOMPRESSED_BLOCKS = 318 SAMPLE_COMPRESSED_BLOCKS = 123 SAMPLE_UNCOMPRESSED_ROWS_PER_BLK = 206 SAMPLE_COMPRESSED_ROWS_PER_BLK = 535 SH.SALES テーブルの SALES_Q3_2001 パーティションに対して OLTP 表圧縮を適用した場合約 2.6 倍圧縮される見込みであることを確認約 2.6 倍圧縮データ量が約 38%(=100/2.6) まで縮小 SAMPLE_UNCOMPRESSED_BLOCKS : サンプリングしたブロック数 SAMPLE_COMPRESSED_BLOCKS : サンプリングしたブロック数を圧縮後のブロック数 SAMPLE_UNCOMPRESSED_ROWS_PER_BLK : サンプリングした 1 ブロックあたりの行数 SAMPLE_COMPRESSED_BLOCKS : サンプリングデータを圧縮後の 1 ブロックあたりの行数 23

24 GET_COMPRESSION_TYPE ファンクション構文 DBMS_COMPRESSION.GET_COMPRESSION_TYPE ( ownname IN VARCHAR2, tabname IN VARCHAR2, row_id IN ROWID) RETURN NUMBER; 指定した ROWID を持つレコードが含まれるブロックの圧縮タイプを確認 comptype の値が出力される 24

25 GET_COMPRESSION_TYPE ファンクション実行例 SCOTT ユーザーの TEST テーブルに格納されている COL1=100 のレコードの圧縮タイプを確認 desc SCOTT.TEST Name Null? Type COL1 NUMBER COL2 VARCHAR2(100) select COL1, case DBMS_COMPRESSION.GET_COMPRESSION_TYPE('SCOTT', 'TEST',rowid) when 1 then 'No Compression' when 2 then 'OLTP Compression' end from TEST where COL1=100; COL1 CASEDBMS_COMPRES OLTP Compression 25

26 OLTP 表圧縮 Oracle Advanced Compression Advisor (9i R2 ~11g R1) アップグレード前に DBMS_COMPRESSION パッケージを使用してどの程度圧縮されるのかを見積もることが可能以下のサイトから Create package 文をダウンロード + 適用注意 :Enterprise Edition のみに対応ダウンロード /compression/compression-advisor.html 26

OLTP 表圧縮 Oracle Advanced Compression Advisor (9i R2 ~11g R1) 実行例 SQL> set serveroutput on SQL> exec DBMS_COMPRESSION.getratio('SH','SALES','OLTP',10); Sampling table: SH.

27 OLTP 表圧縮 Oracle Advanced Compression Advisor (9i R2 ~11g R1) 実行例 SQL> set serveroutput on SQL> exec DBMS_COMPRESSION.getratio('SH','SALES','OLTP',10); Sampling table: SH.SALES Sampling percentage: 10% Compression Type: OLTP Expected Compression ratio with Advanced Compression Option: 2.96 プロシージャ内部で実際に圧縮表と非圧縮表を作成して各セグメントのサイズを比較する為 Enterprise Edition でしか使用できない既に圧縮済みの表に対して実行することで圧縮の効果の確認も可能 27

28 Oracle GRID Center 検証結果 OLTP 表圧縮の効果 28

OLTP 表圧縮の性能検証検証で使用したトランザクション (SQL) カスタムJavaアプリケーションを使用して

Search Products SELECT FROM category SELECT FROM product 3.

Check Inventory SELECT FROM inventory 5.

29 OLTP 表圧縮の性能検証検証で使用したトランザクション (SQL) カスタムJavaアプリケーションを使用して以下のJPetStoreのトランザクションを実行 1. Signon SELECT FROM account 2. Search Products SELECT FROM category SELECT FROM product 3. Select One Product SELECT FROM item,product 4. Check Inventory SELECT FROM inventory 5. Order process INSERT INTO orders INSERT INTO orderstatus INSERT INTO lineitem UPDATE inventory COMMIT Transaction2 Transaction1 トランザクションの比率 Tx1 : Tx2 = 1 : 9 29

30 OLTP 表圧縮の性能検証検証環境 DELL PowerEdge R710 EMC CX4-240 DB Server Storage DELL PowerEdge R710 Intel Xeon E5540(4 Core) x 2 (16Thread) 36GB Memory EMC CX

31 TPS(Normal-MaxTPS=>100) OLTP 表圧縮の性能検証検証結果 TPS Normal TPS Compress Small <-- Normal Data Size --> Large 31

32 CPU-Usage(usr+sys) OLTP 表圧縮の性能検証 CPU オーバーヘッド Normal Compress Time 32

33 OLTP 表圧縮の性能検証まとめ OLTP 表圧縮の効果ディスク容量の削減が可能本検証では表の合計サイズが 1/2 へ縮小キャッシュヒット率の向上によりスループット向上圧縮により 1 つのブロックに格納されるレコード数が増加バッファキャッシュ上に圧縮状態でブロックをキャッシュディスクから読み込む必要のあるブロック数が大幅に減少オーバーヘッドデータの圧縮に若干のオーバーヘッドがあるが検索中心の処理でディスク I/O 性能がボトルネックの環境ではスループットの向上が期待できる 33

34 Oracle GRID Center 検証結果 DWH 系システムに対する圧縮の効果 34

クエリ性能の向上も期待できる約 2 倍圧縮約 2 倍高速化参考 In-Memory Parallel Query による NEC

35 DWH 系システムに対する圧縮の効果大量データの全表検索 (Table Full Scan) の高速化 DWH 系クエリのレスポンスタイムの大幅削減が可能同じ行数をストレージから読み込む場合でも物理的なデータ移動量が減少した効果データの総容量の削減だけではなくクエリ性能の向上も期待できる約 2 倍圧縮約 2 倍高速化参考 In-Memory Parallel Query による NEC Express5800/A1160 上での Data Warehouse システム全体の性能向上 35

36 相対レスポンスタイム DWH 系システムに対する圧縮の効果 In-Memory Parallel Execution の適用範囲の拡大圧縮によりメモリ上にキャッシュ可能なレコード数が増加することで In-Memory Parallel Executionの適用範囲が拡大大非圧縮時のデータサイズ (GB) 約 2 倍非圧縮 Direct Path Read 非圧縮 In-Memory PQ 設定圧縮 In-Memory PQ 設定 36

37 OLTP 表圧縮のチューニングポイント 37

38 圧縮に伴うオーバーヘッド各処理におけるメリットデメリット圧縮ブロックを読む際はオーバーヘッド無しブロック単位での圧縮が行われる為それ以外のブロックへのアクセスは不要展開は行わず圧縮されたままバッファキャッシュ上にキャッシュ SELECT DELETE は高速化が期待されるブロックの圧縮が成功する度 UNDO と Redo を生成読み取り一貫性やトランザクションのロールバックの為に圧縮前のブロックイメージ (UNDO) を保持する必要有り大部分の INSERT UPDATE では追加のオーバーヘッドは発生しないがブロックを圧縮する際 CPU 使用率の増加や UNDO や Redo を生成チューニングポイントは? 38

39 チューニングポイント圧縮率の向上 1 ブロック内により多くの冗長なデータを格納することより大きなデータブロックサイズの採用データをソートしてからINSERT パーティション分割非冗長カラムの外出し ( 特にカラム長が長いもの ) アプリケーションの改修が必要となる為要検討その他 Direct Path Loadの採用 ( 次頁参照 ) 通常 INSERTよりも Direct Path Loadの方が圧縮率が若干高くなる傾向バッチ処理のように 1つのSQLで大量データを挿入するINSERT OLTP 処理の1 行 INSERTに対しては適用しないこと 39

チューニングポイント性能の向上 (1) 大量データを扱う処理は Parallel 実行複数のCPUコアを効率的に活用圧縮によるCPUオーバーヘッドの分散化 Alter session [enable force] parallel [ddl dml query] parallel n; 11g R2~ : 自動パラレルチューニング

40 チューニングポイント性能の向上 (1) 大量データを扱う処理は Parallel 実行複数のCPUコアを効率的に活用圧縮によるCPUオーバーヘッドの分散化 Alter session [enable force] parallel [ddl dml query] parallel n; 11g R2~ : 自動パラレルチューニング (parallel_degree_policy=auto) 大量データを INSERT する際は Direct Path Load UNDO と Redo の生成量を大幅に抑制可能 INSERT 文に /*+ APPEND */ ヒント句を追加テキストファイルのデータをロードする場合は外部表を活用データベース内の表と同じようにパラレル化も可能テキストファイルを圧縮したまま SELECT 可能 40

03 and TAX_DATE > '01-May-10'; Commit; create table SALES_NEW nologging parallel compress for oltp as select..., case TAX_PCT=0.

41 チューニングポイント性能の向上 (2) 大量データの UPDATE 文を CREATE TABLE as SELECT + CASE 文へ既存 UPDATEの実行計画がTable Full Scanの場合に効果が高い傾向ただし索引を再作成する必要有り大量データのDELETEでも流用可能 update SALES set TAX_PCT = 0.05 where TAX_PCT = 0.03 and TAX_DATE > '01-May-10'; Commit; create table SALES_NEW nologging parallel compress for oltp as select..., case TAX_PCT=0.03 and TAX_DATE >'01-May-10' then 0.05 else TAX_PCT end,...,from SALES; -- 索引や制約の作成 (DBMS_METADATA.GET_DDL 等を活用 ) alter table SALES rename to SALES_OLD; alter table SALES_NEW to SALES; 41

42 チューニングポイント同時並行性 1 ブロック内に格納される行数が増加することによる同時並行性の低下 Cache Buffer Chain ラッチ待ちある 1 つのデータブロックに対して複数ユーザーからのアクセスが集中した場合 Cache Buffer Chain ラッチ待ちが発生することが有り元々データ量が少ない表は圧縮しない ITL 競合同時トランザクション数が多い表や索引においてブロックのトランザクションリストに十分な領域がない場合 ITL の競合が発生することが有りあらかじめ INITRANS の値を大きく設定 42

43 圧縮対象表の選定方法以下の手順に従い圧縮対象表を選定することを推奨列以上の圧縮されない表を除外 2. データ量が多い上位 20% の表を選定全体の数値の大部分 (80%) は全体を構成する内の一部 (20%) の要素が生み出しているという一般論 ( パレートの法則 ) に基づく 3. 選定された各表に対して Compress Advisor を実行し圧縮効果を測定 4. テスト環境において負荷検証を実施 Real Application Testing(RAT) 等の負荷生成ツールで性能への影響と表サイズの成長率を確認 5. システム全体のパフォーマンスを考慮し本番環境で圧縮を設定バッチ処理で大量にデータを UPDATE する表は別途検討 43

44 OLTP 表圧縮の適用ケースディスク I/O がボトルネック OLTP 表圧縮によりディスク I/O のボトルネックを解消可能 CPU 使用率は若干上昇するので CPU ボトルネックの環境には不適切検索処理の比率が高い SELECT や DELETE で圧縮の効果を得やすい傾向 INSERT や UPDATE が多い場合はリソース消費の増加に注意データ量が大きい表数 GB や数 MB の表を数多く圧縮するよりも数百 GB や数十 GB の表を数個だけ圧縮する方がストレージ削減効果は高い 44

45 Oracle GRID Center テクニカルホワイトペーパー公開中 GRID Center 検索 45

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PowerPoint プレゼンテーション

PowerPoint プレゼンテーション Oracle Direct Seminar ストレージを削減してシステム高速化データ圧縮の達人になる! 日本オラクル株式会社 Agenda データベース性能の現状 Advanced Compression Option OLTP 表圧縮参考 DWH 系処理における圧縮の効果 SecureFiles( 非構造化データ ) の圧縮重複除外通信データの圧縮バックアップの圧縮まとめ無償技術サービス