Тенденции развития коммерческих СУБД Конференция “Корпоративные базы данных ”, 24 апреля 2008 г Марк Ривкин Российское представ

Как предсказать тенденции
Жесткая конкуренция в большой тройке, нельзя не реализовать осн. функции
IBM и MS догоняют Oracle
Политка лабораторий в Торонто
Функции последних версий MS SQL
Возможно, представители MS и IBM добавят
Поэтому берем за основу Oracle 11g + конкурентов => предсказание на основе анализа рынка СУБД (практической реализации), а не теоретических предложений (Лоуэллский отчет)

Оговорки
Субъективно
Не все, а наиболее важные тенденции
Разные по значимости
Список не полон (чертова дюжина)
Терминология !!!!! – извините
Прогноз только на ближайшие годы (2-3 версии)
2 группы:
тенденции развития СУБД
тенденции развития систем на основе СУБД, влияющие на функции СУБД

Чертова дюжина
Виртуализация ресурсов и GRID-технологии
ILM (Information LifeCycle Management) в СУБД
Самоуправление, самодиагностика, самолечение
Real Application Testing – механизмы промышленного тестирования версий и изменений
Совершенствование архитектур макс доступности (разные режимы Standby, Active standby, Snapshot standby, минимизация времени плановых простоев, модификация приложений и версий СУБД, online redefinition)
Включение измерения времени в СУБД
Новые типы данных (XML, RFID, Semantic Web, геном, медицина, быстрые LOB и т.д.)
Умные механизмы сжатия и устранения избыточности
Совершенствование защиты данных (Data Vault, Audit Vault, Access&Identity)

Тенденции развития систем на основе СУБД, влияющие на функции СУБД
Искажение данных
In-memory СУБД реального времени как кэш для коммерческих СУБД
Интеграция данных, универсальные и специализированные подходы (динамические DW, BDW – Banking Data Warehouse), MDM
Включение баз данных в пространство поиска поисковых систем

1. Виртуализация и Grid Computing
Кластеры серверов приложений
Кластеры баз данных
Сетевые устр. хранения
Storage Grid
Database Grid
Application Grid
Grid Control
Grid Control

GRID
Виртуализация ресурсов и простота управления
Неограниченная мощность на основе дешевых элементов
Добавление/удаление на лету, клонирование, патчирование
Гибкость перераспределения ресурсов
Динамическая адаптация к изменению условий эксплуатации на основе политик
Независимость от места выполнения программ
Надежность
Более эффективное использование ресурсов
Вычислительный ресурс как коммунальная услуга
Без спец программирования
Автоматические балансировка, зеркалирование, перераспределение ресурсов

Подтверждение
Бизнес – привлекательность
Refferences (Аmazon, e-bay Латинской Америки - Mercado Libre, EDS – ABNAMRO … )
Oracle 11.2 (Динам настройка на среду, AS+HTTP+DB+ASM – делят ресурсы (VM), scaledown – VM, виртуализация БД и файлов)
Sybase ASE Cluster Edition
IBM Grid, Globus toolkit

2. Цикл жизни данных
Быстрые
диски
Дешевые
диски
Online
архив
Активные
Менее активные
Исторические
Offline
архив
Цикл жизни данных
Offline архив

Устройства
хранения
Partitioning – идеальное средство для ILM
Классы данных
Области хранения
Политики хранения/удаления /архивирования/сжатия
Понимание бизнес данных
Независимо от Hardware
Прозрачно для приложений
Дешево – Можно использо-вать ASM для управления множеством областей хранения (storage tiers)
Активные
Менее
активные
Исторические

ILM Assistant

3. Самоуправление, самодиагностика, самолечение
Сбор, анализ статистики и проактивное реагирование
Выявляет причины, а не следствия
Память, ввод/вывод, структуры данных
Проблемы с безопасностью, производительностью, пространством в БД, нарушение правил, отклонение от стандартов поведения
Периодическая проверка структур блоков, словаря, контр сумм и т д
Автоматическая реализация опыта и best practice
Автонастройка на меняющиеся условия эксплуатации
Отработка выхода из строя элементов инфраструктуры, советы по восстановлению БД (reparing adviser)
Автоматические backup/restore

Самоуправление, самодиагностика, самолечение
Автонастройка тяжелого SQL
Совершенствование оптимизатора (учет взаимовлияния кардинальности, утверждение планов запроса, profiles, детальное тестирование решений и т д)
Уменьшение числа ручек
Задание бизнес параметров (время простоя, уровень сервиса, время отклика и т д)
Принятие решения с учетом всех элементов инфраструктуры
Контактирует с тех поддержкой при ошибках, критические патчи
Остается и ручное управление для Guru
DBA не умрет

Изменения в ПО и оборудовании факт нашей жизни.
Заказчики хотят оценить влияние изменений прежде, чем их осуществлять.
Полноценное тестирование требует времени и денег.
Результат может оказаться плохим несмотря на дорогое тестирование
Много проблем оказались не выявленными
Изменения негативно сказались на производительности и доступности системы
Основная причина неудачного тестирования -
Неспособность воспроизвести реальную нагрузку
RAT позволяет провести полноценное тестирование с РЕАЛЬНОЙ нагрузкой.
4. RAT – механизмы промышленного тестирования версий и изменений

Захват и воспроизведение нагрузки СУБД - Database Replay
Захват инфо о нагрузке
Записывает информацию о нагрузке СУБД, включая важную информацию об одновременности нагрузки
Database Replay - проигрывание
Воспроизводит нагрузку в реальном времени (workload with actual timing)
Анализ и отчетность
Отчеты об ошибках
Изменение данных
Изменение производительности
Использование ADDM для дальнейшего анализа производительности
Rec
Анализ и отчетность
Запиши и проиграй
Beta

Захват и воспроизведение нагрузки SQL – SQL Replay
Фокус на проблемы с нагрузкой при выполнении SQL операторов
Детальный анализ производительности отдельного SQL оператора
Захват информации про SQL Workload в эксплуатационной системе
Захватывает текст SQL, планы, bind variables, статистику выполнения
За указанный период времени
Можно захватить информацию для SQL в Oracle Database 10g Release 2
Воспроизведение SQL Workload в тестовой среде
Тестовое выполнение SQL в тестовой среде
Выявляет SQL с изменившимися планами выполнения и SQL с ухудшившейся производительностью
Для ухудшившегося SQL можно провести настройку с помощью SQL Tuning Advisor (10g)
Производит анализ и отчеты
Beta

SQL Replay: анализ производительности

Физический
Standby
Эксплуатационная
БД
Логический
Standby
Удобное переключение
(обе)
Пульт управления
(обе)
Отложенные изменения
и изменения без потерь
(обе)
Постоянно
открыта
Применение
SQL
Дополнительные
индексы и Materialized Views
5. Совершенствование архитек-
тур максимальной доступности
Защита от катастрофических сбоев (много разных режимов)

Выполняйте тестирование изменений, печать отчетов, backup, read-only приложения на резервной базе данных
Активная резервная БД разгрузит производственную БД
Запросы
в реальном времени
Standby БД
Производственная
база данных

Совершенствование архитектур макс доступности
минимизация времени плановых простоев
online redefinition структуры БД
Online патчи
Rolling Upgrade SW и HW
Изменение параметров
модификация версий СУБД
модификация приложений СУБД
Версионность таблиц
Версионность процедур, функций, views
Cосуществование старой и новой версии приложений, работающих с одними и теми же данными

6. Включение измерения времени в СУБД
Flashback - Исправление Ошибок человека
Восстановление на всех уровнях к заданному моменту времени
Уровень БД
Flashback Database восстанавливает БД целиком
Использует Flashback Logs
Уровень таблиц
Flashback Table восстанавливает записи в наборе таблиц
Использует UNDO в БД
Flashback Drop восстанавливает удаленные таблицы и индексы
Использует Recycle bin
Уровень записи
Восстановление конкретных записей
Использование Flashback Query
New: Откат транзакций
Order
Database
Customer

Исследование проблем с помощью движения по времени
Flashback Query
Запросить все данные на определенный момент времени
Tx 1
Tx 2
Tx 3
select * from Emp AS OF ‘2:00 P.M.’ where …
select * from Emp VERSIONS BETWEEN
‘2:00 PM’ and ‘3:00 PM’ where …
select * from FLASHBACK_TRANSACTION_QUERY
where xid = ‘000200030000002D’;
Flashback Transaction Query
Посмотреть все изменения, сделанные транзакцией
Flashback Version Query
Посмотреть все версии строк в заданном интервале времени
Посмотреть транзакции, которые изменили строку

Flashback Data Archive – опция RECALL
Измерение времени в БД
Долговременное хранение - годы
Автоматически сохраняет все изменения для выбранных таблиц в Flashback Data Archive
Архив не может быть изменен
Старые данные удаляются в соответствии с политикой сохранения
Можно посмотреть содержимое таблицы на любой момент времени с помощью Flashback SQL
Используется для
Отслеживания изменений
ILM
Долговременной истории изменений
Аудита
Соответствия законадательству (Compliance)
ORDERS
User Tablespaces
Flashback Data Archive
Archive
Tables
Oracle Database
Изменения
Полный возврат
Select * from orders
AS OF
‘Midnight 31-Dec-2004’

7. Новые типы данных
RFID
Semantic Web,
геном
Life Science (медицина, биология, химия, биохимия, иммунология, генетика, экология ....), алгоритм BLAST
быстрые LOB
XML
и т д
Специальные способы хранения, индексирования, оптимизации
Набор стандартных операций

Семантические сети
Oracle Database 11g – первая промышленная открытая, масштабируемая, безопасная и надежная СЕМАНТИЧЕСКАЯ СУБД со встроенной поддержкой стандартов RDF и OWL.
Она может работать с наборами данных, превышающими по размеру в десятки раз объемы данных специализированных RDF и OWL СУБД.
Oracle обеспечивает более продвинутые и точные средства запроса и позволяет легко расширить функционал существующих SQL приложений за счет подключения семантического поиска и семантических запросов.

Богатый набор механизмов сжатия
Сжатие структурированных/реляционных данных
Сжатие неструктурированных данных
Сжатие для backup
Сжатие сетевого трафика
Сжатие для Data Pump (на 75%)
Сжатие для Data Guard (gap resolution в 2 раза быстрее)
Мин влияние на производительность
OLTP и DSS
Разные алгоритмы для разных данных
Redo logs
Backups
Standby
8. Умные механизмы сжатия и устранения избыточности

Автоматически определяет, что SecureFile можно сжать
Не выполняет сжатие для уже сжатых данных
Не выполняет сжатие, если экономия места будет минимальной или нулевой
Два уровня сжатия
Уровни сжатия: MEDIUM (default), HIGH
Чем выше степень сжатия, тем больше задержка и нагрузка на CPU
Сжатие SecureFiles независимо от сжатия таблиц и индексов
Сжатие выполняется на сервере
При работе с частями файлов, разжимаются только необходимые блоки
Может быть задано на уровне partition
SecureFiles - Cжатие

OLTP Table Compression
Overhead
Free Space
Uncompressed
Compressed
Inserts are uncompressed
Block usage reaches PCTFREE – triggers Compression
Inserts are again uncompressed
Block usage reaches PCTFREE – triggers Compression
Адаптивное, непрерывное сжатие
Сжатие запускается автоматически, когда достигается % заполнения блока PCTFREE
Сжатие исключает дырки, возникающие при удалении записей и максимизирует размер непрерывного свободного пространства в блоке

9. Совершенствование защиты данных
Audit Vault – DW всей аудит информации предприятия
Много источников
Защищено, не удаляется
Стандартные отчеты, DataMining
Access&Identity Management – вынесение механизмов аутентификации, авторизации, управления привилегиями и контроля доступа из СУБД
Более строгие механизмы
Workflow
Гибкие политики
Single Sign On
LDAP Directory
Централизация
Data Vault

Oracle® Database Vault
Функциональные элементы
Отчеты
Защищенные области
Многофакторная
авторизация
Разграничение
по служебным обязанностям
Динамическая
настройка правил безопасности
Аудит

10. Искажение данных
При выдаче результата – подмена данных (военные, медицина ....)
Передача БД для тестирования и разработки в другую компанию
Data Masking Pack
Замена на случайные значения, константы, перемешивание, значения из списка, использование пользовательских процедур
Маски, проверка и сохранение формата и ограничений
Ссылочная целостность базы и логики приложений
Библиотека стандартных форматов (имена, телефоны ....)
Уникальность
Быстро, в пакетном режиме

11. In-memory СУБД реального времени как кэш для коммерческих СУБД
Подтверждение – IBM купил Solid
TimesTen – in-Memory СУБД
Быстрый КЭШ над дисковой СУБД
Обработка данных в режиме реального времени
Без сброса на диск, надежность за счет репликации
Можно отключить журналирование

Основные достоинства TimesTen
In Memory Database (> 1 Tb)
Время ответа – микросекунды (вместо миллисекунд)!
Специальная архитектура и способы индексации
Предсказуемое и постоянное время ответа
Пропускная способность 100,000 TPS и выше
Знакомая реляционная модель – разработчикам не нужно переучиваться (ODBC API)
Вмешательство DBA - минимально

Кэширование данных Oracle Database
Cache groups
Независимые или связанные таблицы
Вся таблица или подмножество строк и колонок
Поддержка отношения таблиц parent-child
Read-only or updatable
Двунаправленные обновления
Из TimesTen в Oracle
Из Oracle вTimesTen
Несколько кэшей для одной Oracle DB

Почему TimesTen быстрее: Дисковая СУБД
Buffer Pool
Приложение
SQL
Копирование записей в Private Buffer
Data Page
Предположим, что страница уже в памяти...
Пересылка буфера в приложение (via IPC)
Table#Page#
Query
Optimiser /Executor
Определение адреса искомой страницы на диске
Вычисление указателя на адрес страницы (Page Pointer) с использованием хэширования и линейного поиска
IPC

Почему TimesTen быстрее: TimesTen
Memory-Resident Database
Приложение
SQL
Вся БД загружена с диска в память до начала работы
Memory Address
Query Optimiser / Executor
Data Store
Вычисление прямого адреса в памяти для искомой записи
Копирование данных в буфера приложения

12. Интеграция данных, модели данных
DW, Виртуальный DW, смешанная модель, RT DW
Когда это лучше чем DW?
Нужна свежая информация
Небольшую часть данных лучше брать из online систем, нужны редко
Real Time Decision, IBM Dynamic DW, Sibel Server
Структурированная и неструктурированная информация в DW
Политики безопасности запрещают перемещать данные
Единая интегрированная модель данных с точки зрения приложений
Запросы преобразуются в запросы к источникам
Это накладывает доп требования на СУБД, реализующую такой подход (IBM II)
Оптимизация с учетом источников, хар-к сети
Выполнение функций, не поддерживаемых источником, выталкивание обработки
Кэширование, федеративная СУБД
Единый язык запросов
Преобразование запросов и данных
Wrappers
Отображение нереляционных объектов в реляционную модель и т д

Модели данных для DW
Универсальные индустриальные модели, как заготовка для модели данных DW (BDW, TDW, RDW, Sibel и т д
Best practice, многое учтено, правильные структуры, постепенное наращивание, упрощен GAP анализ
Нужны простые средства бизнес-редактирования и генерации оптимальных структур для конкретной СУБД
Другое направление – MDM (Meta Data Modelling) – единые справочники (пользователи, продукты и т д)

13. Включение баз данных в пространство поиска поисковых систем
Большинство поисковых систем ищет по сайтам и текстам
Над искать и по БД
С учетом прав доступа к информации
Единый поисковый запрос к разнородной информации (архив док, СУБД, mail, Web …) mapping полей
Свои правила определения релевантности
Удобно реализовать в виде Web Service со стандартным интерфейсом

Вопросы