Exadata 专辑一：
在我揭开Exadata的神秘面纱之前，先讲一段进现在公司的小趣事. 第一次到CTM公司面试的时候，那位自我介绍叫做Terry的面试官（IT系统架构部门的总经理，后来我的老板）问我一些关于Exadata的问题。当时就一股冷汗冒出来。刚刚还振振有词的自诩我非常热爱 数据库，特别是Oracle。本人一直关注Oracle的新技术和发展。好了，人家就问你这个，听都没有听过。感觉自己有点像樱桃小丸子一样，额头嗖嗖冒出三条冷汗。想起歌词里唱的：“生活还是要继续！”。想想我也是曾今的一代“面霸”，大大小小的面试不下百场。要不是虎落平阳，岂会沦落到这里来面这份薪资平平，公司一般的工作。很快心情自我调节平静下来，淡定！我很淡定的回答：“我对这一块没有非常关注，如果以后工作遇到，我相信自己可以很快胜任的”。话都这样说了，人家当然不好意思再问什么了，不过他也挺雷的，冷不丁的再问我：“对云计算有什么看法？”。还让不让人活了，如果是我几个月前在美国面试也就算了，想我都混到这个南粤小城市，您问我这个。我快晕倒了。我当时就说了一句：“我觉得云计算在安全方面是有陷阱的”。 我也不记得他老人家有什么表情。当时，旁边的HR问了我一个问题，那你对薪资有什么要求。这个问题我喜欢，冷冷的说了一句，美国的什么公司给了我10万美金的工作，咱们不稀罕：“钱不是问题”。哈哈，钱就是那个不是问题的永远的问题。我老婆不喜欢，她喜欢这个小城市。这是真的。自从我放弃自己之后，我收获了家人和现在的生活。以前那个自我奋斗的我没有了，有了现在这个“被富二代”的我。一个月以后，我进了这家公司，开始我玩 Exadata 和云计算的生活。

好了，不废话了，聊聊技术吧。说exdata，那先从测评开始吧。

如下图1是现有系统和Exadata系统架构的对比

下面是选取的一些表和SQL分析

5 long-running SQL from total of 3 tables (GPRS_GGSN, MSC_NEW and MSC) were selected

• 140 million records of GPRS_GGSN were extracted and masked

• 100,000 records of MSC_NEW were extracted, masked and populated to 288 million records

• 100,000 records of MSC were extracted, masked and populated to 1.3 billion records

GPRS_GGSN – 140 Million Records

MSC_NEW – 288 Million Records

MSC – 1.3 Billion Records

 下面是测评的实施细则

• Run all 5 SQLs at the same while loading 10 million records to each of the 3 tables (GPRS_GGSN,

MSC_NEW and MSC)

• Limit CPU resource to 2-core only using instance caging

• Use IORM to control the I/O in 50:50 and 70:30 I/O resource allocation (query:loading)

• Compress the 3 tables using Exadata Hybrid Columnar Compression

• Out-of-the-box Installation and Configuration

• No Change of SQLs

• No additional indexing

• Leverage standard cost-based optimizer (i.e No Hints)

好了，看看双核测评的结果吧。Exadata标准配置是8核的。Exadata 号称自己是可以同时支持OLTP和DATA Warehousing的，先把IORM设成50：50. IORM 就是支持Query和Load，也就是OLTP和DW,的资源配置比例，先来个各一半看看 如下图2:

把IORM设置成70：30看看 如下图3:

再来个猛地，看看24核CPU的看看效果 如下图4:

数据压缩的效果如下, 如下图5

让我们分析一下吧。在不建索引的情况下，Exadata 可以提高几百倍的运行速度，而且可以节约大量的空间。

• Extreme Performance

• Exadata gives 73x – 1200x + performance gain out of the box

• Compression further improves performance from 331x – 7600x +

• Huge Storage Saving

• 10x compression ratio with Exadata compression

• No index is required for 5 POC SQLs

• Effective Resource Management

• IORM effectively manages I/O resource between queries and data loading

• Low Migration Cost

• No changes are required for running all 5 SQLs

• Low Tuning Effort

• Out of the box configuration

• 73x – 1200x performance gain without any tuning

知道了强大，我们来了解一下why。To be continue....

Exdata POC Figure 1.JPG

Exdata POC Figure 2.JPG

Exdata POC Figure 3.JPG

Exdata POC Figure 4.JPG

Exdata POC Figure 5.JPG