AWR: ডেটাবেস কতটা অতিরঞ্জিত?

এই সংক্ষিপ্ত পোস্টের মাধ্যমে আমি ওরাকল এক্সডাটাতে চলমান AWR ডাটাবেসের বিশ্লেষণ সম্পর্কিত একটি ভুল বোঝাবুঝি দূর করতে চাই। প্রায় 10 বছর ধরে, আমি ক্রমাগত প্রশ্নের মুখোমুখি হয়েছি: উৎপাদনশীলতায় এক্সডাটা সফটওয়্যারের অবদান কী? অথবা নতুন তৈরি শব্দ ব্যবহার করে: একটি নির্দিষ্ট ডাটাবেসের কাজ কতটা "বিশেষজ্ঞ"?

প্রায়শই এই সঠিক প্রশ্নের, আমার মতে, AWR পরিসংখ্যানের সাথে ভুলভাবে উত্তর দেওয়া হয়। এটি সিস্টেম অপেক্ষা পদ্ধতি উপস্থাপন করে, যা প্রতিক্রিয়া সময়কে প্রসেসরের অপারেটিং সময়ের সমষ্টি (DB CPUs) এবং বিভিন্ন শ্রেণীর অপেক্ষার সময় হিসাবে বিবেচনা করে।

Exadata এর আবির্ভাবের সাথে, Exadata সফ্টওয়্যার পরিচালনার সাথে সম্পর্কিত নির্দিষ্ট সিস্টেমের প্রত্যাশা AWR পরিসংখ্যানে উপস্থিত হয়েছিল। একটি নিয়ম হিসাবে, এই ধরনের অপেক্ষার নাম "সেল" শব্দ দিয়ে শুরু হয় (এক্সাডাটা স্টোরেজ সার্ভারকে একটি সেল বলা হয়), যার মধ্যে সবচেয়ে সাধারণ স্ব-ব্যাখ্যামূলক নাম "সেল স্মার্ট টেবিল স্ক্যান", "সেল মাল্টিব্লক" দিয়ে অপেক্ষা করা হয়। ফিজিক্যাল রিড" এবং "সেল সিঙ্গেল ব্লক ফিজিক্যাল রিড"।

বেশিরভাগ ক্ষেত্রে, এই ধরনের Exadata-এর অংশ মোট প্রতিক্রিয়া সময়ের মধ্যে অপেক্ষা করে, এবং সেইজন্য তারা মোট ওয়েট টাইম বিভাগে শীর্ষ 10 ফোরগ্রাউন্ড ইভেন্টের মধ্যেও পড়ে না (এই ক্ষেত্রে, আপনাকে সেগুলি ফোরগ্রাউন্ড ওয়েট-এ খুঁজতে হবে ইভেন্ট বিভাগ)। অনেক কষ্টে, আমরা আমাদের গ্রাহকদের কাছ থেকে দৈনিক AWR-এর একটি উদাহরণ খুঁজে পেয়েছি, যেখানে Exadata প্রত্যাশা Top10 বিভাগে অন্তর্ভুক্ত ছিল এবং মোট পরিমাণ ছিল প্রায় 5%:

ঘটনা

অপেক্ষা

মোট অপেক্ষার সময় (সেকেন্ড)

গড় অপেক্ষা করুন

%DB সময়

ক্লাস অপেক্ষা করুন

ডিবি সিপিইউ

115.2K

70.4

SQL*dblink থেকে নেট আরো ডেটা

670,196

5471.5

8.16ms

3.3

নেটওয়ার্ক

সেল একক ব্লক শারীরিক পড়া

5,661,452

3827.6

676.07us

2.3

ব্যবহারকারী I/O

ASM রিব্যালেন্স সিঙ্ক করুন

4,350,012

3481.3

800.30us

2.1

অন্যান্য

সেল মাল্টিব্লক ফিজিক্যাল রিড

759,885

2252

2.96ms

1.4

ব্যবহারকারী I/O

সরাসরি পথ পড়া

374,368

1811.3

4.84ms

1.1

ব্যবহারকারী I/O

dblink থেকে SQL*নেট বার্তা

7,983

1725

216.08ms

1.1

নেটওয়ার্ক

সেল স্মার্ট টেবিল স্ক্যান

1,007,520

1260.7

1.25ms

0.8

ব্যবহারকারী I/O

ডাইরেক্ট পাথ রিড টেম্প

520,211

808.4

1.55ms

0.5

ব্যবহারকারী I/O

enq: TM - বিতর্ক

652

795.8

1220.55ms

0.5

আবেদন

নিম্নলিখিত উপসংহারগুলি প্রায়ই এই ধরনের AWR পরিসংখ্যান থেকে আঁকা হয়:

1. ডাটাবেসের কর্মক্ষমতাতে Exadata ম্যাজিকের অবদান বেশি নয় - এটি 5% এর বেশি নয়, এবং ডাটাবেস খারাপভাবে "এক্সাডাটাইজ" করে।

2. যদি এই ধরনের একটি ডাটাবেস Exadata থেকে ক্লাসিক "সার্ভার + অ্যারে" আর্কিটেকচারে স্থানান্তর করা হয়, তাহলে কর্মক্ষমতা খুব বেশি পরিবর্তন হবে না। কারণ এমনকি যদি এই অ্যারেটি Exadata স্টোরেজ সিস্টেমের চেয়ে তিনগুণ ধীরগতিতে পরিণত হয় (যা আধুনিক অল ফ্ল্যাশ অ্যারেগুলির জন্য খুব কমই সম্ভব), তাহলে 5%কে তিন দ্বারা গুণ করলে আমরা I/O-এর শেয়ার 15%-এ বৃদ্ধি পেতে পারি - ডাটাবেস অবশ্যই এই বেঁচে থাকবে!

এই দুটি উপসংহারই ভুল, অধিকন্তু, তারা Exadata সফ্টওয়্যারের পিছনের ধারণাটিকে বিকৃত করে। Exadata শুধুমাত্র দ্রুত I/O প্রদান করে না, এটি ক্লাসিক সার্ভার + অ্যারে আর্কিটেকচারের তুলনায় মৌলিকভাবে ভিন্নভাবে কাজ করে। যদি ডাটাবেস অপারেশন সত্যিই "এক্সাডাপ্টেড" হয়, তাহলে SQL লজিক স্টোরেজ সিস্টেমে স্থানান্তরিত হয়। স্টোরেজ সার্ভারগুলি, অনেকগুলি বিশেষ প্রক্রিয়ার জন্য ধন্যবাদ (প্রাথমিকভাবে এক্সডাটা স্টোরেজ ইনডেক্স, তবে শুধুমাত্র নয়), প্রয়োজনীয় ডেটা নিজেরাই খুঁজে বের করে এবং সার্ভারগুলিতে ডিবি পাঠায়। তারা এটি বেশ দক্ষতার সাথে করে, তাই সাধারণ এক্সাডাটার অংশটি মোট প্রতিক্রিয়ার সময় অপেক্ষা করে কম। 

Exadata এর বাইরে এই শেয়ার কিভাবে পরিবর্তন হবে? কিভাবে এটি সম্পূর্ণরূপে ডাটাবেসের কর্মক্ষমতা প্রভাবিত করবে? পরীক্ষা এই প্রশ্নের সবচেয়ে ভালো উত্তর দেবে। উদাহরণস্বরূপ, Exadata এর বাইরে একটি "সেল স্মার্ট টেবিল স্ক্যান" এর জন্য অপেক্ষা করা এমন একটি ভারী টেবিল ফুল স্ক্যানে পরিণত হতে পারে যে I/O সম্পূর্ণ প্রতিক্রিয়ার সময় নেয় এবং কর্মক্ষমতা নাটকীয়ভাবে হ্রাস পায়। এই কারণেই, AWR বিশ্লেষণ করার সময়, Exadata প্রত্যাশার মোট শতাংশকে পারফরম্যান্সে এর যাদুটির অবদান হিসাবে বিবেচনা করা এবং আরও বেশি করে Exadata-এর বাইরে পারফরম্যান্সের পূর্বাভাস দিতে এই শতাংশ ব্যবহার করা ভুল। ডাটাবেসের কাজটি কতটা "সঠিক" তা বোঝার জন্য, আপনাকে "ইনস্ট্যান্স অ্যাক্টিভিটি পরিসংখ্যান" বিভাগের AWR পরিসংখ্যান অধ্যয়ন করতে হবে (এখানে স্ব-ব্যাখ্যামূলক নাম সহ প্রচুর পরিসংখ্যান রয়েছে) এবং তাদের একে অপরের সাথে তুলনা করতে হবে।

এবং Exadata-এর বাইরের একটি ডাটাবেস কেমন অনুভব করবে তা বোঝার জন্য, টার্গেট আর্কিটেকচারের ব্যাকআপ থেকে একটি ডাটাবেস ক্লোন তৈরি করা এবং লোডের অধীনে এই ক্লোনটির কার্যকারিতা বিশ্লেষণ করা ভাল। একটি নিয়ম হিসাবে, Exadata মালিকদের এই সুযোগ আছে.

লেখক: অ্যালেক্সি স্ট্রুচেঙ্কো, জেট ইনফোসিস্টেম ডাটাবেস বিভাগের প্রধান

উত্স: www.habr.com