1.Exadata技术演进

V1-v2 和 HP

Exadata 2-2 和 SUN 2011

3-2

4-2

5-2 2014底

2-2 混合运算

2-8 是大数据运算

 
 

 
 

问题1. 随着系统规模增加，传统数据库架构瓶颈凸显

存储层：1.数据量不断增加，带来的IO瓶颈

2.随首数据长时间运行，带来的数据分布不均匀，存在IO热点

网络层：传输带宽不足，无法快速传输大量数据到服务器

服务器层：接收过多数据进行处理， 内存优势无法发挥

 
 

解决思路： 减轻负载，加宽通道 ， 提高并行

传统数据库架构解决思路和：

1.加宽通道，增加通道数量 ->解决网络瓶颈

2.减少需要传送到服务器处理的数据量->提高系统扩展能力

3.增加系统并行处理

 
 

 
 

 
 

 
 

Exadata 设计原则1 :存储层智能化，数据预能力

 
 

Smart scan 数据预能力,storage server 能读懂SQL语法，过虑不必要的数据，降低返回数据量，达到降低服备器计算节点的压力，减少存储和服务器之前的传输

 
 

 
 

问题2：多系统资源相互独立，无法共享

有些资源过剩，有些资源不足，由于生产环境动态变化，无法动态满足

 
 

Exadata 设计原则2: 资源共享 和 资源控制

多个storage server 之间的IO 是全条带化的，即当发出请求时，它的IO是分布到所有存储节点的，所有磁盘上的。并不存在数据热点的问题。

应用可以通过不同级别，设置使用IO资源比例，即通过IO Resource manager 去控制不同应用之间的IO的吞吐量。

 
 

问题3：复杂的数据库系统均衡化配置

HBA它会限制你的传输速率，通道上存在一个瓶颈，当然内存，CPU 也可能是一个瓶颈。即一个复杂的数据据系统，它的负载各个环节是不均衡的。

 
 

Exadata 设计原则3：平衡且优化配置

客户化系统无法达到量佳性能： 组件不平衡，错误配置，瓶颈

Exadata端到端优化： 从磁盘到数据库传输是同倍的GB/sec（利用infinibarid技术）

- 磁盘， 内存，控制器，总裁，HBA，网络，CPU等

数据库从固件，驱动，操作系统，网络的优化

多年的调优经验

没有瓶颈

将IT智能转化成为业务需求： 而不要设计，调优维护 ，硬件配置

 

问题4：系统的维护和扩容过程复杂， 如负载，分发

 
 

Exadata 设计原则4：简化部署

消除了数据库系统部署的复杂性：数据的配置，排错，调优

当天即可完成部署: 经过调试的，可稳定运行的标准配置

连接网线，电源线，加电即可用，

无需更改现有应用程序： you are exadata certified

即可获得极限性能。