Offloading

Offloading 是指将原来由数据进行的处理过程转移 到 存储层来完成；

在exadata中能够offloading的内容主要包含以下方面

Column projection：

在exadata 的数据库层和存储之间的传递的数据能够只返回相关列的数据；是不是和现在很火的列存储相像啊；这样就可以提升很大的性能；

Predicate Filtering

整个功能是指在返回数据时指返回 相关的行；要知道在普通oracle中查询返回结果时最少是读取一个block的；

Simple Joins (Bloom Filters)

首先说下什么是bloom filters，它是一种算法，简单说就是为了提升查询速率；

在1970由burton H.BLOOM 开发；

Bloom filter 是一种数据结构用来支持成员关系查询，就是用来测试一个元素不是不一个给定集合的成员；

举例如下：

如图所示

K是独立的hash 函数，返回值是1到m之间；R为返回值；

Bloom filter 是一个m bit的数组，初始为0

当r是处于 1到m之间时，就将第R bit 设置为1；否则为0；

Function offloading

在oracle 将单行函数放入了存储层

对于 多行函数，其可能返回一行也可能返回多行；因此它们没有被offload；

但是对于其他函数如decode等是在某些情况下可以offload；

通过视图：V$SQLFN_METADATA 可以查询哪些是可以offload的

压缩与解压缩

Exadata 一个十分引人注意的功能就是 hybrid columnar compression（HCC）；

所有的压缩是在database tier 完成的；

但是当访问数据时：

如果是进行的smart scan，那么在进扫描时会在storage cell 中解压缩，并且解压缩的是需要访问的列，返回的数据全部是需要的数据，而不再需要过滤；

如果进行的是非smart scan，那么数据的解压缩就是在database tier 完成的；

加密与解密

原理和HCC类似，加密总是在database tier完成；

Smart scan 是在存储层解密，否则是在数据库层解密；

虚拟列

类似与伪列，用来存放生成的计算结果，但是这些值并不真正的存放，而是被访问是生成，所以当是 smart can 这些计算offload；

Data Mining Model Scoring

可以查询视图v$sqlfn_metadata；

Smart scan

Smart scan是指oracle会对数据在存储层中进行预过滤从而不必向数据库层返回大量数据，并直接将数据放入 pga中；但是 smart scan 能够选择将整个block 返回到sga中；

Smart scan 并不是对每次查询都生效，如果要进行smart scan就必须满足三个基本条件：

---必须是对一个对象的全部扫描

---必须使用 direct path read 机制

---对象必须存储在exadata storage

以上只是前提，在某些情况下即使满足这些条件也不会执行 smart scan

在如下情况下，oracle将不会执行smart scan：

--- cluster table

--- index organized table

---启用了 rowdependence 的表

同时对于发生了 row chained 的数据也将无法进行smart scan

如何确定发生smart scan

Dbms_explan 并不能够直接显示是否进行了smart scan；通过以下方式可以进行查看：

10046 事件；

性能统计信息，如：V$SESSSTAT 、V$ACTIVE_SESSION_HISTORY.

通过视图 v$sql 的IO_CELL_OFFLOAD_ELIGIBLE_BYTES列；

通过REPORT_SQL_MONITOR 存储过程

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