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社区首页 >专栏 >混合列压缩(HCC)在OLAP及OLTP场景中的测试

混合列压缩(HCC)在OLAP及OLTP场景中的测试

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数据和云
发布2019-05-12 12:22:15
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发布2019-05-12 12:22:15
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文章被收录于专栏:数据和云数据和云

作者:李敏,云和恩墨交付工程师。

2019年度 ACOUG活动启动啦!为了感恩和回馈一直支持社区工作的技术爱好者、会员、嘉宾和合作伙伴,2019年度,我们汇集了行业大咖最新的精彩主题跟大家分享,更有惊喜好礼等你拿,点击“我要报名”,立即参与!2019年,我们将探索更多可能。

本次活动我们邀请到了来自Oracle、云和恩墨、Mellanox的专家,议题涵盖故障解析、新架构、新功能。

有理论上的干货知识,更有动手实验室,手把手教你使用Oracle APEX——快速开发应用。

详情:2019 ACOUG China Tour 上海站

Oracle Corp最先在11G R2中引入了EHCC(Exadata Hybrid Columnar Compression),早先限制较多,体现的方式是这里的E,指的是exadata一体机上才可以启用这个特性。作为exadata上众多优秀特性里一个重要部分,和smart scan或者说cell offloading对比,虽然EHCC能带来极大的空间压缩,但是EHCC还是需要DBA额外做一些操作,甚至多个场景的评估来决定是否要采用。

EHCC(或者说后来因使用平台更多,在除了exadata之外,在Oracle corp的zfssa、Pillar Axiom、SuperCluster、ODA上都支持了之后改成了叫做HCC)本质上解决的问题是IO问题,也可以说,是为了在CPU及IO间平衡,拿算力换空间,目前看来在大部分场景下,这个交换是非常超值的,几倍、十几倍甚至几十倍的压缩率都很常见,如果这部分数据是冷数据,这个特性看起来是完美的。

但是有些时候不是这样的。本文从HCC的多个方面选出一两个点来简述这个特性给DBA带来的第一个直观感受。

测试环境的DB版本

存储为模拟的ZFSSA VM,这个是合法的。

首先,准备环境

创建表空间,这里选择多个小文件的方式。

代码语言:javascript
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CREATE SMALLFILE TABLESPACE EHCCTBS
    DATAFILE
        '/ehccfs/ORA19C/ora19pdb1/EHCCTBS_001.DBF' SIZE 10485760 AUTOEXTEND ON NEXT 1048576 MAXSIZE 10737418240 ,
        '/ehccfs/ORA19C/ora19pdb1/EHCCTBS_002.DBF' SIZE 10485760 AUTOEXTEND ON NEXT 1048576 MAXSIZE 10737418240 ,
        '/ehccfs/ORA19C/ora19pdb1/EHCCTBS_003.DBF' SIZE 10485760 AUTOEXTEND ON NEXT 1048576 MAXSIZE 10737418240 ,
        '/ehccfs/ORA19C/ora19pdb1/EHCCTBS_004.DBF' SIZE 10485760 AUTOEXTEND ON NEXT 1048576 MAXSIZE 10737418240
    BLOCKSIZE 8192
    FORCE LOGGING
    DEFAULT COLUMN STORE NO COMPRESS  NO INMEMORY
    ONLINE
    SEGMENT SPACE MANAGEMENT AUTO
    EXTENT MANAGEMENT LOCAL AUTOALLOCATE;(左右滑动,查看完整代码,下同)

这里选择NO Compress方式创建表空间,不把压缩作为表空间的属性,而用CREATE TABLE的方式来指定压缩属性。

第一部分,这个部分看压缩率。看OLAP的表现。(偏重SELECT)

继续准备,测试用户及源表。

代码语言:javascript
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[ora19c@dm01db06 ~]$ sqlplus / as sysdba

SQL*Plus: Release 19.0.0.0.0 - Production on Sun Mar 24 10:07:02 2019
Version 19.2.0.0.0

Copyright (c) 1982, 2018, Oracle.  All rights reserved.


Connected to:
Oracle Database 19c Enterprise Edition Release 19.0.0.0.0 - Production
Version 19.2.0.0.0

SQL> create user hr identified by welcome1 default tablespace ehcctbs;

User created.

SQL> grant dba to hr;

Grant succeeded.

SQL> create table hr.big_table_no_ehcc as select * from dba_objects;

Table created.

为了体现压缩率的差距,我创建了一个360M的未压缩表,来对比8种压缩方式下的压缩率。

代码语言:javascript
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[ora19c@dm01db06 ~]$ sqlplus hr/welcome1@ora19pdb1

SQL*Plus: Release 19.0.0.0.0 - Production on Sun Mar 24 10:07:28 2019
Version 19.2.0.0.0

Copyright (c) 1982, 2018, Oracle.  All rights reserved.

Last Successful login time: Sun Mar 24 2019 09:36:33 +08:00

Connected to:
Oracle Database 19c Enterprise Edition Release 19.0.0.0.0 - Production
Version 19.2.0.0.0

SQL>

SQL> insert into BIG_TABLE_NO_EHCC select * from BIG_TABLE_NO_EHCC;

72360 rows created.

SQL> /

144720 rows created.

SQL> /

289440 rows created.

SQL> /

578880 rows created.

SQL> insert into BIG_TABLE_NO_EHCC select * from BIG_TABLE_NO_EHCC;

1157760 rows created.

SQL> commit;

SQL> select count(*) from BIG_TABLE_NO_EHCC;

  COUNT(*)
----------
   2315520

SQL> col OWNER for a15
SQL> col SEGMENT_NAME for a40
SQL> select OWNER,SEGMENT_NAME,BYTES/1048576 SIZE_MB  from dba_segments where SEGMENT_NAME like ('%EHCC%');

OWNER           SEGMENT_NAME                                SIZE_MB
--------------- ---------------------------------------- ----------
HR              BIG_TABLE_NO_EHCC                               360

之后基于这个基础表,创建8个不同HCC压缩方式的表。这里我timing on了,但是只做参考,因为redo是200M的,导致CTAS的时候有一次归档行为,IO受影响,可能有一次的时间受影响。

代码语言:javascript
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SQL> create table EHCC_QUERY_HIGH compress for query high tablespace ehcctbs as select * from big_table_no_ehcc ;

Table created.

Elapsed: 00:00:10.61
SQL> create table EHCC_QUERY_LOW compress for query low tablespace ehcctbs as select * from big_table_no_ehcc ;

Table created.

Elapsed: 00:00:21.33
SQL> create table EHCC_ARCHIVE_HIGH compress for archive high tablespace ehcctbs as select * from big_table_no_ehcc ;

Table created.

Elapsed: 00:00:38.75
SQL> create table EHCC_ARCHIVE_LOW compress for archive low  tablespace ehcctbs as select * from big_table_no_ehcc ;

Table created.

Elapsed: 00:00:11.07
SQL> create table EHCC_QUERY_HIGH_LOCKING compress for query high  row level locking tablespace ehcctbs as select * from big_table_no_ehcc ;

Table created.

Elapsed: 00:00:09.46
SQL> create table EHCC_QUERY_LOW_LOCKING compress for query low row level locking tablespace ehcctbs as select * from big_table_no_ehcc ;

Table created.

Elapsed: 00:00:12.35
SQL> create table EHCC_ARCHIVE_HIGH_LOCKING compress for archive high  row level locking tablespace ehcctbs as select * from big_table_no_ehcc ;

Table created.

Elapsed: 00:00:33.90
SQL> create table EHCC_ARCHIVE_LOW_LOCKING compress for archive low  row level locking tablespace ehcctbs as select * from big_table_no_ehcc ;

Table created.

Elapsed: 00:00:17.50

然后查看这些不同压缩方式下的对象大小。注意这里的LOCKING,指的是row level locking。

除了第一个基础表之外,每两个相邻对象的压缩区别是row level locking方式的区别。

hr.BIG_TABLE_NO_EHCC这个表是基于PDB的dba_objects来创建的一个28列的表,实话说,这个表做HCC跑分测试并不适合,但是依然能在archive high模式下,达到惊人的360/15=24倍的压缩率。

基本符合这个趋势吧?

那么,对未压缩的基础表强制全扫,再对最高压缩的archive high的表做强制全扫的话,哪个快呢?

多次测试,结果出乎意料。16秒跟1秒下的差距,这是没在exadata上的结果,如果集合exadata的cell offloading,可以详见OLAP下,HCC的表现了。

Oracle对自家产品间的协同和优化令人目瞪狗呆。

第二部分,这个部分看DML。看OLTP的表现。(偏重DML测试)

既能压缩几十倍的空间,还能高速query,甚至还能高速DML,还想着让锁的范围尽量小,如何实现呢?

这个测试起来要考虑的东西有点多,要考虑CU大小,CU内有多少行,CU内锁的范围,insert的位置,update的影响范围,delete影响的范围,以及delete之后的空间的重用和压缩。

CU是HCC里引入的新概念,叫做Compression Unit,压缩单元。

HCC必备图

上文构造的环境有点大,不适合接下来的OLTP的测试,以下dump出来几个块。

拿压缩率最高的EHCC_ARCHIVE_HIGH来吧。

这里插句话,看到有些文档说,HCC下的ROWID不是指的block的ID号,而是指向CU的号,这个部分其实很好理解,不好理解的是,怎么证明哪些block被压在了同一个CU上?

我们查看EHCC_ARCHIVE_HIGH表的extents分布。

Oracle SQLdeveloper查询的结果

按照Oracle DB的分配原则,0区的前面块为一级,二级位图块,eygle曾展示过三级位图块,但是我的环境里没有做这个构造,这里把一级和二级位图块展示出来。就是0区,24号文件的14336和14337块。然后接着往后dump,14338 ,14339,14340,14341,14342,14343,14344(1区第一个块)。

来看一下这些块是什么。

9个块dump到了一个trace里

代码语言:javascript
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14336,一级位图块
*** 2019-03-24T17:14:51.182266+08:00 (ORA19PDB1(3))
Start dump data blocks tsn: 6 file#:24 minblk 14336 maxblk 14336
............................
............................
............................
Dump of Second Level Bitmap Block
   number: 9       nfree: 1       ffree: 8      pdba:     0x06003802
   Inc #: 0 Objd: 72974 Flag: 3
  opcode:0

这里提示到:

代码语言:javascript
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   Second Level Bitmap block DBAs
   --------------------------------------------------------
   DBA 1:   0x06003801二级位图块,正好是一级14336的下一个块:

二级位图块

下面是这个二级位图块的信息:

代码语言:javascript
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Dump of Second Level Bitmap Block
   number: 9       nfree: 1       ffree: 8      pdba:     0x06003802
   Inc #: 0 Objd: 72974 Flag: 3
  opcode:0
 xid:
  L1 Ranges :
  --------------------------------------------------------
   0x06003800  Free: 1 Inst: 1
   0x06003840  Free: 1 Inst: 1
   0x05803400  Free: 1 Inst: 1
   0x06003880  Free: 1 Inst: 1
   0x05803480  Free: 1 Inst: 1
   0x06003900  Free: 1 Inst: 1
   0x05803500  Free: 1 Inst: 1
   0x06003980  Free: 1 Inst: 1
   0x05803580  Free: 7 Inst: 1

  --------------------------------------------------------
End dump data blocks tsn: 6 file#: 24 minblk 14337 maxblk 14337

看样子是没什么东西。似乎是表太小没用到。

14338块信息不多。这里看14339块。

代码语言:javascript
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block_row_dump:
tab 0, row 0, @0x30
tl: 8016 fb: --H-F--N lb: 0x0  cc: 1
nrid:  0x06003804.0
col  0: [8004]
Compression level: 04 (Archive High)
 Length of CU row: 8004
kdzhrh: ------PC- CBLK: 0 Start Slot: 00
 NUMP: 22
 PNUM: 00 POFF: 7774 PRID: 0x06003804.0
 PNUM: 01 POFF: 15790 PRID: 0x06003805.0
 PNUM: 02 POFF: 23806 PRID: 0x06003806.0
 PNUM: 03 POFF: 31822 PRID: 0x06003807.0
 PNUM: 04 POFF: 39838 PRID: 0x06003808.0
 PNUM: 05 POFF: 47854 PRID: 0x06003809.0
 PNUM: 06 POFF: 55870 PRID: 0x0600380a.0
 PNUM: 07 POFF: 63886 PRID: 0x0600380b.0
 PNUM: 08 POFF: 71902 PRID: 0x0600380c.0
 PNUM: 09 POFF: 79918 PRID: 0x0600380d.0
 PNUM: 10 POFF: 87934 PRID: 0x0600380e.0
 PNUM: 11 POFF: 95950 PRID: 0x0600380f.0
 PNUM: 12 POFF: 103966 PRID: 0x06003810.0
 PNUM: 13 POFF: 111982 PRID: 0x06003811.0
 PNUM: 14 POFF: 119998 PRID: 0x06003812.0
 PNUM: 15 POFF: 128014 PRID: 0x06003813.0
 PNUM: 16 POFF: 136030 PRID: 0x06003814.0
 PNUM: 17 POFF: 144046 PRID: 0x06003815.0
 PNUM: 18 POFF: 152062 PRID: 0x06003816.0
 PNUM: 19 POFF: 160078 PRID: 0x06003817.0
 PNUM: 20 POFF: 168094 PRID: 0x06003818.0
 PNUM: 21 POFF: 176110 PRID: 0x06003819.0
*---------
CU header:
CU version: 0   CU magic number: 0x4b445a30
CU checksum: 0xbdbe82d3
CU total length: 180160
CU flags: NC-U-CRD-OP
ncols: 26
nrows: 32759
algo: 0
CU decomp length: 175939   len/value length: 4332401
row pieces per row: 1
num deleted rows: 0
START_CU:

这部分信息较多,我按照个人的理解来说说。

tl: 8016 fb: –H-F–N这里的H是CUhead的意思。fb是flag byte,F是first的意思,P是previous,N是next。此外我没有dump最后一个row piece,按道理来说,最后一个0x06003819块上的fb会显示L的,代表last。(事实上我事后dump了,显示的LP)

nrid: 0x06003804.0这里nrid是next row piece id的意思,这里的数据是nrid: 0x06003804.0,换成10进制是rdba: 0x6003804(100677636) file: 24 ,block : 14340,24号文件14340块。

按照道理来说,14340块上显示的是类似PN,没有H的tag。

Compression level: 04 (Archive High)是HCC压缩格式。

NUMP: 22是代表这个CU里有多少个row piece,这里显示的是22个row piece,而根据这个地址看,一个row piece就是一个block,我理解是代表,这个CU里有22个block。

CU checksum: 0xbdbe82d3是这个CU的校验值。

nrows: 32759,代表这个CU里存了32759行,这是一个非常大的数值。

接下来,我们dump那个第二个CU块,14340块。

代码语言:javascript
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Start dump data blocks tsn: 6 file#:24 minblk 14340 maxblk 14340
..........................
..........................
..........................
block_row_dump:
tab 0, row 0, @0x1f
tl: 8033 fb: ------PN lb: 0x0  cc: 1
nrid:  0x06003805.0
col  0: [8021]
Compression level: 04 (Archive High)
 Length of CU row: 8021
kdzhrh: ---------START_CU:

如上文标识的一样,这是PN。

这里将分别按照insert,update,delete这三个DML来测试在HCC情况下相关的可能的压缩转换情况,ROWID变化情况,锁范围情况来阐述。

在DML场景中,对比两张表,非压缩表和压缩表。压缩表的所有行,都在一个CU的一个块里。

如下是创建的表,有一张普通表,一张archive high的表,以及一张row level locking的archive high表。他们分配的大小是一样的,这不代表在extents内占的空间是一样大,而是因为表初始分配的extents是8个block,每个block是8192 bytes。这个是ASSM的分配规律。

代码语言:javascript
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SQL> create table dml_test_no_ehcc as select * from dba_objects where rownum < 100;

Table created.

SQL> update dml_test_no_ehcc set OBJECT_ID=rownum;

99 rows updated.

SQL> commit;

Commit complete.

SQL> create table DML_TEST_ARCHIVE_HIGH compress for archive high tablespace ehcctbs as select * from dml_test_no_ehcc ;

Table created.

SQL> create table DML_TEST_ARCHIVE_HIGH_LOCKING compress for archive high  row level locking tablespace ehcctbs as select * from dml_test_no_ehcc ;

Table created.

col OWNER for a15
col SEGMENT_NAME for a40

SQL> select s.OWNER,s.SEGMENT_NAME,s.BYTES/1024 SIZE_MB,t.COMPRESS_FOR  from dba_segments s,dba_tables t where s.SEGMENT_NAME like ('DML_TEST_%') and s.owner=t.owner and s.segment_name =  t.table_name order by 2;

OWNER           SEGMENT_NAME                                SIZE_MB COMPRESS_FOR
--------------- ---------------------------------------- ---------- ----------------------------------
SYS             DML_TEST_ARCHIVE_HIGH                            64 ARCHIVE HIGH
SYS             DML_TEST_ARCHIVE_HIGH_LOCKING                    64 ARCHIVE HIGH ROW LEVEL LOCKING
SYS             DML_TEST_NO_EHCC          

接下来,需要证明这两个HCC的表的所有行都在同一个CU里。

DML_TEST_ARCHIVE_HIGH表的所有8个块

DML_TEST_ARCHIVE_HIGH_LOCKING表的所有8个块

这个时候,除去一级和二级位图块,dump每个表的第四个块,就是说DML_TEST_ARCHIVE_HIGH在24号文件的19203块,和DML_TEST_ARCHIVE_HIGH_LOCKING在24号文件的19211块,从dump信息中查看是否所有行在一个CU内。

19203块,信息如下,可以看到fb标识为Head,有F,有L,代表这个CU既是first也是last的CU,并且这个CU里的nrows 是99行。这都跟构造的环境一致。

代码语言:javascript
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data_block_dump,data header at 0x9b95a07c
===============
tsiz: 0x1f80
hsiz: 0x1c
pbl: 0x9b95a07c
     76543210
flag=-0------
ntab=1
nrow=1
frre=-1
fsbo=0x1c
fseo=0x1830
avsp=0x1814
tosp=0x1814
        r0_9ir2=0x0
        mec_kdbh9ir2=0x0
                      76543210
        shcf_kdbh9ir2=----------
                  76543210
        flag_9ir2=--R-----      Archive compression: Y
                fcls_9ir2[0]={ }
0x16:pti[0]     nrow=1  offs=0
0x1a:pri[0]     offs=0x1830
block_row_dump:
tab 0, row 0, @0x1830
tl: 1872 fb: --H-FL-- lb: 0x0  cc: 1
col  0: [1866]
Compression level: 04 (Archive High)
 Length of CU row: 1866
kdzhrh: --------- Start Slot: 00
*---------
CU header:
CU version: 0   CU magic number: 0x4b445a30
CU checksum: 0x24a713c2
CU total length: 1854
CU flags: NC-U-CRD-OP
ncols: 26
nrows: 99
algo: 0
CU decomp length: 1715   len/value length: 10614
row pieces per row: 1
num deleted rows: 0
START_CU:

同样,另外一个表的19211块也是得到一样的构造信息。

代码语言:javascript
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data_block_dump,data header at 0x7fda7a65e07c
===============
tsiz: 0x1f80
hsiz: 0x1c
pbl: 0x7fda7a65e07c
     76543210
flag=-0------
ntab=1
nrow=1
frre=-1
fsbo=0x1c
fseo=0x17c9
avsp=0x17ad
tosp=0x17ad
        r0_9ir2=0x0
        mec_kdbh9ir2=0x0
                      76543210
        shcf_kdbh9ir2=----------
                  76543210
        flag_9ir2=--R-----      Archive compression: Y
                fcls_9ir2[0]={ }
0x16:pti[0]     nrow=1  offs=0
0x1a:pri[0]     offs=0x17c9
block_row_dump:
tab 0, row 0, @0x17c9
tl: 1975 fb: --H-FL-- lb: 0x0  cc: 1
col  0: [1969]
Compression level: 04 (Archive High)
 Length of CU row: 1969
kdzhrh: --------L Start Slot: 00
num lock bits: 8
locked rows:
*---------
CU header:
CU version: 0   CU magic number: 0x4b445a30
CU checksum: 0x24a713c2
CU total length: 1854
CU flags: NC-U-CRD-OP
ncols: 26
nrows: 99
algo: 0
CU decomp length: 1715   len/value length: 10614
row pieces per row: 1
num deleted rows: 0
START_CU:

OLTP下的第一个场景测试,我们暂定为insert测试,这里只针对HCC的表做测试,分别测试append方式和常规插入方式在HCC表及row level locking的HCC表下的表现。

根据文档显示,对已经HCC压缩的表的插入,如果是常规插入,新插入的数据将不会被压缩,只有以append等直接路径的方式插入,才会继续压缩。这里除了需要验证这个事情之外,还需要验证下其他会话的并发插入会不会受影响,如果被阻塞,需要测试row level locking方式的HCC表是否受影响。

代码语言:javascript
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SQL> select distinct(sid) from v$mystat;

       SID
----------
       147

SQL> insert into DML_TEST_ARCHIVE_HIGH select * from DML_TEST_NO_EHCC;

99 rows created.

SQL> 

SQL> select distinct(sid) from v$mystat;

       SID
----------
       269

SQL> insert into DML_TEST_ARCHIVE_HIGH select * from DML_TEST_NO_EHCC;

99 rows created.

SQL> 

这个测试为了证明没有row level locking属性的HCC表的插入,不会锁定单个CU。

但是,这个测试测下来,有一个问题,就是对于没有使用append方式的插入,如果插入的数据,当前已经压缩的CU可以容下,那么插入的数据是会被压缩的,如果以没有append方式插入的数据,当前CU放置不下,那么在接下来的分配中,超出当前CU的数据是特么的不会被压缩的。

这个又一次出乎意料。

代码语言:javascript
复制
  COUNT(*) COMPRESSION_TYPE
---------- ---------------------------------------------------------------
        10 COMP_NOCOMPRESS
    323126 COMP_FOR_ARCHIVE_HIGH

SQL> 

OLTP下的第二个场景,我们测试DELETE,这个我也不知道测试什么,我暂且对HCC的表,做两个会话的删除测试。

我测试了两次,如果这个表没有被压缩,我分别在两个会话中,删除object_id=1及2的数据,不提交,是互相不会阻塞的。

但是,如果这个表是HCC压缩,并且没有开启row level locking的话,如果在会话1删除object_id=1的条目,在会话2中删除object_id=2的条目,会话2的删除,是会被会话1阻塞的。

这也侧面验证了,普通HCC表,锁的最小单元是CU,而不是像普通表那样,受影响的是被其他会话已经影响到的行。不过仔细一想,道理似乎是一样的。

那么,我前面铺垫了那么多row level locking的HCC特性这个时候就发挥作用了。这个特性是在12c的HCC中引入了。Oracle corp可能发现对整个CU加锁影响的范围太大了,为了对OLTP友好,引入了row level locking的HCC的特性,虽然这可能带来一点点的压缩损耗,在前文能看到压缩损耗的情况。

接下来,对那张创建好的row level locking的表做不同会话的object_id=1和object_id=2的记录的删除。

可以看到添加了row level locking属性的HCC表的同个CU内的删除是互不影响的。

OLTP中,第三个场景测试,我们将测试update,据前文DELETE测试,可以显然的知道,HCC中不带row level locking的压缩是会被其他update阻塞的。带了的话,如果针对同一个CU内不同记录操作,是不会影响的。如果是同一个CU内的相同记录操作,那会是怎么样呢:)。

UPDATE部分,这里重点测试的是rowid变化情况。

重新生成环境:

代码语言:javascript
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SQL> drop table DML_TEST_ARCHIVE_HIGH purge; 

Table dropped.

SQL> drop table DML_TEST_ARCHIVE_HIGH_LOCKING purge;

Table dropped.

SQL> drop table DML_TEST_NO_EHCC purge;

Table dropped.

这次表创建的更小。

代码语言:javascript
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SQL> create table dml_test_no_ehcc as select * from dba_objects where rownum < 10;

Table created.

SQL> create table DML_TEST_ARCHIVE_HIGH compress for archive high tablespace ehcctbs as select * from dml_test_no_ehcc ;

Table created.

SQL> create table DML_TEST_ARCHIVE_HIGH_LOCKING compress for archive high  row level locking tablespace ehcctbs as select * from dml_test_no_ehcc ;

Table created.

SQL> 
SQL> col OWNER for a15
SQL> col SEGMENT_NAME for a40
SQL> select s.OWNER,s.SEGMENT_NAME,s.BYTES/1024 SIZE_MB,t.COMPRESS_FOR  from dba_segments s,dba_tables t where s.SEGMENT_NAME like ('DML_TEST_%') and s.owner=t.owner and s.segment_name =  t.table_name order by 2;

OWNER           SEGMENT_NAME                                SIZE_MB COMPRESS_FOR
--------------- ---------------------------------------- ---------- ------------------------------------------------------------------------------------------
HR              DML_TEST_ARCHIVE_HIGH                            64 ARCHIVE HIGH
HR              DML_TEST_ARCHIVE_HIGH_LOCKING                    64 ARCHIVE HIGH ROW LEVEL LOCKING
HR              DML_TEST_NO_EHCC                                 64

SQL> 

查看其中HCC表的rowid及块号分布情况。

代码语言:javascript
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SQL> select rowid,object_name,dbms_rowid.rowid_block_number(rowid) from DML_TEST_ARCHIVE_HIGH;

ROWID              OBJECT_NAME                              DBMS_ROWID.ROWID_BLOCK_NUMBER(ROWID)
------------------ ---------------------------------------- ------------------------------------
AAAR0vAAWAAAEWLAAA I_FILE#_BLOCK#                                                          17803
AAAR0vAAWAAAEWLAAB I_OBJ3                                                                  17803
AAAR0vAAWAAAEWLAAC I_TS1                                                                   17803
AAAR0vAAWAAAEWLAAD I_CON1                                                                  17803
AAAR0vAAWAAAEWLAAE IND$                                                                    17803
AAAR0vAAWAAAEWLAAF CDEF$                                                                   17803
AAAR0vAAWAAAEWLAAG C_TS#                                                                   17803
AAAR0vAAWAAAEWLAAH I_CCOL2                                                                 17803
AAAR0vAAWAAAEWLAAI I_PROXY_DATA$                                                           17803

9 rows selected.

这里可以通过DBMS_COMPRESSION.GET_COMPRESSION_TYPE来确认某行数据的压缩方式:

代码语言:javascript
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SQL> select DBMS_COMPRESSION.GET_COMPRESSION_TYPE('HR','DML_TEST_ARCHIVE_HIGH','AAAR0vAAWAAAEWLAAA') from dual;

DBMS_COMPRESSION.GET_COMPRESSION_TYPE('HR','DML_TEST_ARCHIVE_HIGH','AAAR0VAAWAAAEWLAAA')
----------------------------------------------------------------------------------------
                                                                                      16

参考如下:

代码语言:javascript
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COMP_NOCOMPRESS CONSTANT NUMBER := 1;
COMP_FOR_OLTP CONSTANT NUMBER := 2;
COMP_FOR_QUERY_HIGH CONSTANT NUMBER := 4;
COMP_FOR_QUERY_LOW CONSTANT NUMBER := 8;
COMP_FOR_ARCHIVE_HIGH CONSTANT NUMBER := 16;
COMP_FOR_ARCHIVE_LOW CONSTANT NUMBER := 32;

COMP_RATIO_MINROWS CONSTANT NUMBER := 1000000;
COMP_RATIO_ALLROWS CONSTANT NUMBER := -1;

可以得知,16就是创建时候的ARCHIVE_HIGH压缩方式。

之后,对这个表,进行更新操作。

代码语言:javascript
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SQL> update DML_TEST_ARCHIVE_HIGH set OBJECT_NAME=OBJECT_NAME||'MINOR';

9 rows updated.

再次查看这个表的rowid及块号:

代码语言:javascript
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SQL> select rowid,object_name,dbms_rowid.rowid_block_number(rowid) from DML_TEST_ARCHIVE_HIGH;

ROWID              OBJECT_NAME                              DBMS_ROWID.ROWID_BLOCK_NUMBER(ROWID)
------------------ ---------------------------------------- ------------------------------------
AAAR0vAAWAAAEWOAAA I_FILE#_BLOCK#MINOR                                                     17806
AAAR0vAAWAAAEWOAAB I_OBJ3MINOR                                                             17806
AAAR0vAAWAAAEWOAAC I_TS1MINOR                                                              17806
AAAR0vAAWAAAEWOAAD I_CON1MINOR                                                             17806
AAAR0vAAWAAAEWOAAE IND$MINOR                                                               17806
AAAR0vAAWAAAEWOAAF CDEF$MINOR                                                              17806
AAAR0vAAWAAAEWOAAG C_TS#MINOR                                                              17806
AAAR0vAAWAAAEWOAAH I_CCOL2MINOR                                                            17806
AAAR0vAAWAAAEWOAAI I_PROXY_DATA$MINOR                                                      17806

9 rows selected.

可以看到,rowid,block id,都发生了变化,所以证明对CU内的数据更新,这里有解压,移动到别的block更新的操作。

那么更新后的数据还是压缩的吗?显然,不是了。

代码语言:javascript
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SQL> select DBMS_COMPRESSION.GET_COMPRESSION_TYPE('HR','DML_TEST_ARCHIVE_HIGH',rowid) from DML_TEST_ARCHIVE_HIGH;

DBMS_COMPRESSION.GET_COMPRESSION_TYPE('HR','DML_TEST_ARCHIVE_HIGH',ROWID)
-------------------------------------------------------------------------
                                                                        1
                                                                        1
                                                                        1
                                                                        1
                                                                        1
                                                                        1
                                                                        1
                                                                        1
                                                                        1

9 rows selected.

压缩为1,1代表的是COMP_NOCOMPRESS CONSTANT NUMBER := 1,不压缩。所以,除了insert,update也会带来解压不压缩的情况。在执行update操作时,db会将列压缩的数据,转换为行来操作,并且在操作完成之后,并不会再次压缩。

如果需要重新让这些复苏的数据重新压缩,需要显式的move这些表。

刚才注意到,更新会导致压缩数据的rowid发生变化,那么,能不能不变化?答案是可以的。

隐含参数:

标亮的部分

这居然是一个动态参数

然后我们复现上面的更新操作:

rowid,block id均保持不变

第三部分,上面OLAP及OLTP的这么多测试均是单个场景的测试,那么HCC在实际场景下使用起来跟不带HCC的环境对比起来怎么样?这里想起了swingbench。

swingbench不多介绍。但是有个问题,swingbench的对象是自己程序生成的,不能人工干预创建对象用的参数,除非你逐个去改那些脚本。

其实有个简单的办法,就是创建测试表空间的时候,给表空间加上HCC参数。这里只做query high场景下不带row level locking及带row level locking跟非HCC场景下的压力测试。考虑到客户环境不是会串行的,所以我使用4个会话来测试。测试基准数据量为0.5GB,要测三场。

首先生成三个承载表空间,一个是带了HCC属性,一个是带了HCC的row level locking属性,一个是不带HCC属性。

代码语言:javascript
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SQL> CREATE SMALLFILE TABLESPACE SOE_EHCC_TBS
  2      DATAFILE
  3          '/ehccfs/ORA19C/ora19pdb1/SOE_EHCC_TBS_001.DBF' SIZE 10485760 AUTOEXTEND ON NEXT 1048576 MAXSIZE 10737418240
  4      BLOCKSIZE 8192
  5      FORCE LOGGING
  6      DEFAULT COLUMN STORE COMPRESS FOR query HIGH NO INMEMORY
  7      ONLINE
  8      SEGMENT SPACE MANAGEMENT AUTO
  9      EXTENT MANAGEMENT LOCAL AUTOALLOCATE;

Tablespace created.


SQL> CREATE SMALLFILE TABLESPACE SOE_NO_EHCC_TBS
  2      DATAFILE
  3          '/ehccfs/ORA19C/ora19pdb1/SOE_NO_EHCC_TBS_001.DBF' SIZE 10485760 AUTOEXTEND ON NEXT 1048576 MAXSIZE 10737418240
  4      BLOCKSIZE 8192
  5      FORCE LOGGING
  6      DEFAULT COLUMN STORE COMPRESS FOR query HIGH NO INMEMORY
  7      ONLINE
  8      SEGMENT SPACE MANAGEMENT AUTO
  9      EXTENT MANAGEMENT LOCAL AUTOALLOCATE;

Tablespace created.

SQL> CREATE SMALLFILE TABLESPACE SOE_EHCC_ROW_LOCKING_TBS
  2      DATAFILE
  3          '/ehccfs/ORA19C/ora19pdb1/SOE_EHCC_ROW_LOCKING_TBS_001.DBF' SIZE 10485760 AUTOEXTEND ON NEXT 1048576 MAXSIZE 10737418240
  4      BLOCKSIZE 8192
  5      FORCE LOGGING
  6      DEFAULT COLUMN STORE COMPRESS FOR query HIGH ROW LEVEL LOCKING NO INMEMORY
  7      ONLINE
  8      SEGMENT SPACE MANAGEMENT AUTO
  9      EXTENT MANAGEMENT LOCAL AUTOALLOCATE;

Tablespace created.

生成数据

最终能看到生成的数据如下:

均已为query high的HCC的压缩方式

待数据生成完成之后,开始swingbench的测试。这里停止了测试。因为在swingbench的默认场景中,有大量的DML操作,而跟我上文测试的结果,随着业务时间的推移,大部分表都会因DML而变成非压缩表。所以DML测试的意义不大。唯一可能有测试意义的就是OLAP了。这个修改swingbench配置此处省略。

DML测试中,数据趋于跟非HCC一致了。

End


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原始发表:2019-03-31,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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