ORACLE EXADATA HCC圧縮方式を理解する

(株)エクセンコンサルティング本部/DBコンサルティングチームキム・チョルファン

概要

時間が経つにつれて、データは急速に増加していきます。

 データが増加するにつれて、DBMSによって管理される情報も急速に増加していきます。

このため、ストレージスペースの不足によるハードウェアコストの増加とデータ処理性能に多くの問題点が現れてきます。

これらの問題を解決するために、ORACLEはEXADATAと呼ばれるシステムを使用してストレージスペースの不足とデータ処理のパフォーマンスを向上させたいと考えています。 EX大容量データベースのディスクストレージシステムからデータベースサーバーに多くのデータを移動させる際に発生する多くの非効率をハードウェアとソフトウェアの組み合わせで解決しようとしたものがEXADATAシステムと呼ばれていますが、HCC（HYBRID COLUMNAR COMPRESSION）という圧縮技術により、このような問題を解決することができます。

この章では、EXADATAシステムのHYBRID COLUMNAR COMPRESSION圧縮を中心に説明します。

データ圧縮の原理を調べて、ディスクスペースの節約とデータ照会のパフォーマンスにどのような影響を与えるかを比較してみます。

HCCとは何で、どのように動作するのかを見てみましょう

データを圧縮すると、ストレージスペースを節約できます。

 さまざまな方法でデータを圧縮することができ、EXADATAシステムではHCCと呼ばれる圧縮方式を通じてより高度な方法で圧縮を行うことができます。

 ＨＣＣ以前の圧縮方式は、ＢＬＯＣＫ内に重複した値を１つの値として持ち、その値を参照するアドレス値を介して冗長データにアクセスする方式であるＲＯＷデータに基づく圧縮方式です。

ROWベースの圧縮から進歩した形式の圧縮がHCC圧縮と呼ばれ、HCC圧縮方式はEXADATAでのみ使用できます。

 HCC（HYBRID COLUMNAR COMPRESSION）とは、列ベースの圧縮方式で同じタイプのデータと同様の列属性を隣接して保存すれば、より効果的な圧縮を行ってストレージスペースを効率的に減らすことができまます。

 カラムとROWの組み合わせでストレージスペースの効率性と良好な性能が期待できるHYBRID圧縮方式です。

HCC圧縮方式は、ROW単位でデータを保存せずにCU（COMPRESSION UNIT）単位で保存されます。

 図1に示すように、1つのCUは通常32Kまたは64Kで構成されています。

 CUには複数のBLOCKがあり、CU内のデータはカラムに再編成されます。

このように構成されたCUの利点は、CUを一度だけ読み取るだけで、ROW全体を読むことができる利点がありますが、カラム全体を読むにはすべてのUNを読む必要があるため、完全なカラムベースの圧縮方式とは言えません。 完全なカラムベースで構成されている場合は、すべてのCUを読み取らずにすべてのカラムを読み取ったはずです。

しかし、HCC圧縮は、カラム型の圧縮のメリットであるディスクの節約と、ROW型の圧縮のメリットである照会性能をすべて満足させることができるHYBRID圧縮と言えます。

HCC圧縮にはどのような種類がありますか？

HCCスキームにはさまざまな種類があり、以下の表から各タイプの特徴を見ることができます。 以下の表を参照して、テストで圧縮タイプの特徴を具体的に調べてみましょう。

圧縮タイプ	説明	予想圧縮率
QUERY LOW	HCCレベル1はLZO圧縮アルゴリズムを使用します。 このレベルは最も低い圧縮率を提供しますが、圧縮および解凍操作には最小限のCPUが必要です。 QUERYLOWアルゴリズムは圧縮よりも速度を最大化できるように最適化されました。  このアルゴリズムの解凍は非常に速いのです。 一部の文書では、このレベルをWAREHOUSE LOWと呼びます。	4X
QUERY HIGH	HCCレベル2はZLlB（gzip）圧縮アルゴリズムを使用します一部の文書では、このレベルをWAREHOUSE HIGHと呼びます。	6X
ARCHIVE LOW	HCCレベル3もZLlB（gzip）アルゴリズムを使用しますが。 QUERYHIGHより高い圧縮レベルです。  ただし、データによっては、圧縮率はQUERY HIGHより高くない場合があります.	7X
ARCHIVE HIGH	HCCレベル4圧縮はBzip2圧縮を使用します。 これは利用可能な最高レベルの圧縮ですが、単に最もCPUを私します。 圧縮時間はしばしばレベル2と3よりも数倍ARCHIVE HIGHが遅いです。  しかし、ターゲットデータによっては、圧縮率はARCHIVELOWよりも高くない場合があります。	12X

表1-1で説明した圧縮タイプを使用して、各機能をテストで確認しましょう。

テストテーブル生成スクリプト

CREATE TABLE HCC_TEST AS SELECT * FROM DBA_OBJECTS; INSERT INTO HCC_TEST AS SELECT * FROM HCC_TEST ; (x 10)

— テストテーブルの SEGMENT SIZE

SELECT SUM(BYTES)/1024/1024 BYTES FROM DBA_SEGMENTS WHERE SEGMENT_NAME=’HCC_TEST’;

BYTES

——— 1600

— HCCレベル1

CREATE TABLE HCC_TEST_HCC1 COMPRESS FOR QUERY LOW AS SELECT * FROM HCC_TEST ;

SQL Execution Time > 00:00:20.031

SQL> SELECT SUM(BYTES)/1024/1024 MBYTES FROM DBA_SEGMENTS WHERE SEGMENT_NAME=’HCC_TEST_HCC1′;

MBYTES

——— 200

— HCCレベル2

CREATE TABLE HCC_TEST_HCC2 COMPRESS FOR QUERY HIGH AS SELECT * FROM HCC_TEST ;

SQL Execution Time > 00:00:40.794

SELECT SUM(BYTES)/1024/1024 MBYTES FROM DBA_SEGMENTS WHERE SEGMENT_NAME=’HCC_TEST_HCC2′;

MBYTES

——— 104

— HCCレベル3

CREATE TABLE HCC_TEST_HCC3 COMPRESS FOR ARCHIVE LOW AS SELECT * FROM HCC_TEST ;

SQL Execution Time > 00:00:40.108

SELECT SUM(BYTES)/1024/1024 MBYTES FROM DBA_SEGMENTS WHERE SEGMENT_NAME=’HCC_TEST_HCC3′;

MBYTES

——— 104

— HCCレベル4

CREATE TABLE HCC_TEST_HCC4 COMPRESS FOR ARCHIVE HIGH AS SELECT * FROM HCC_TEST ;

SQL Execution Time > 00:04:01.146

SELECT SUM(BYTES)/1024/1024 MBYTES FROM DBA_SEGMENTS WHERE SEGMENT_NAME=’HCC_TEST_HCC4′;

MBYTES

——— 72

圧縮タイプによる試験結果

テーブル名	圧縮方法	圧縮率	読み込み時間
HCC_TEST_HCC1	QUERY LOW	8	00:00:20
HCC_TEST_HCC2	QUERY HIGH	15.4	00:00:40
HCC_TEST_HCC3	ARCHIVE LOW	15.4	00:00:40
HCC_TEST_HCC4	ARCHIVE HIGH	22.2	00:04:01

表1圧縮タイプテスト結果を見ると、圧縮方法が高いほど圧縮率が高くなります。

つまり、圧縮レベルが高いほどストレージスペースを節約することができます。

 QUERY HIGHを見ると、QUERY LOWに比べて圧縮率が7倍ほど良くなりましたが、読み込み時間も2倍程度かかっています。 ARCHIVE LOW 見れば QUERY HIGH とほとんど差がありません。 ARCHIVE HIGHを見ると、圧縮率がARCHIVE LOWに比べて7倍ほど良くなりましたが、時間は4倍ほど遅くなってます。

その結果、レベルのステップが高いほど圧縮率は良くなりますが、読み込みはより多くの時間を要しています。 また、圧縮中に時間がかかる場合は、システムリソースも長時間使用する必要があります。.

HCC圧縮とQUERYパフォーマンスとの関係

HCC圧縮とQUERYの性能を調べましょう。 ここで2つのテストをしましょう。 I/O 多用型QUERY パフォーマンステストと CPU多用型 QUERY パフォーマンステストをしてみましょう。

 このようにテストする理由は、クエリに状況によってパフォーマンスに差があるためです。

I/O多用型QUERY

SQL> select sum(OBJECT_ID) from HCC_TEST;

SUM(OBJECT_ID)

————–

7.4e+011

SQL Execution Time > 00:02:51.123

SQL> select sum(OBJECT_ID) from HCC_TEST_HCC1;

SUM(OBJECT_ID)

————–

7.4e+011

SQL Execution Time > 00:01:31.967

SQL> select sum(OBJECT_ID) from HCC_TEST_HCC2;

SUM(OBJECT_ID)

————–

7.4e+011

SQL Execution Time > 00:01:13.045

SQL> select sum(OBJECT_ID) from HCC_TEST_HCC3;

SUM(OBJECT_ID)

————–

7.4e+011

SQL Execution Time > 00:01:14.014

SQL> select sum(OBJECT_ID) from HCC_TEST_HCC4;

SUM(OBJECT_ID)

————–

7.4e+011

SQL Execution Time > 00:01:58.043

CPU多用型QUERY

SQL> EXEC DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(‘BIZMAX’, ‘HCC_TEST’,METHOD_OPT =>’ for all columns

size 1′);  PL/SQL executed.

SQL Execution Time > 00:00:13.054

SQL> EXEC DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(‘BIZMAX’, ‘HCC_TEST_HCC1′, METHOD_OPT =>’ for all

columns size 1′); PL/SQL executed.

SQL Execution Time > 00:00:16.911

SQL> EXEC DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(‘BIZMAX’, ‘HCC_TEST_HCC2′, METHOD_OPT =>’ for all

columns size 1′); PL/SQL executed.

SQL Execution Time > 00:00:19.859

SQL> EXEC DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(‘BIZMAX’, ‘HCC_TEST_HCC3′, METHOD_OPT =>’ for all

columns size 1′); PL/SQL executed.

SQL Execution Time > 00:00:19.891

SQL> EXEC DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS (‘BIZMAX’, ‘HCC_TEST_HCC4′, METHOD_OPT =>’ for all

columns size 1′); PL/SQL executed.

SQL Execution Time > 00:00:33.322

HCC圧縮とQUERY性能テスト結果

テーブル名	I/O多用型	CPU多用型
HCC_TEST	00:02:51	00:00:13
HCC_TEST_HCC1	00:01:31	00:00:16
HCC_TEST_HCC2	00:01:13	00:00:19
HCC_TEST_HCC3	00:01:14	00:00:19
HCC_TEST_HCC4	00:01:58	00:00:33

表 2-2 を参照すると、I/O 多用型 QUERY と CPU 多用型 QUERY のパフォーマンスに違いがあります。 I/O多用型の場合は、HCC圧縮変換後を比較してみると、各HCC圧縮レベルごとに少しの差は見えますが、圧縮する前よりも良好な性能を示したものの、CPU多用型は圧縮する前よりもすべて悪い性能を示しました。

このように QUERY の形式 (I/O 多用型 QUERY と CPU 多用型 QUERY) によって実行結果が変わった理由は、I/O 多用型タスクは QUERY 照会時に解凍による CPU 使用より HCC 圧縮で読み取るべき BLOCK 数 の削減効率が良かったためであり、CPU多用型操作が圧縮前のデータよりも悪い性能を示した理由は、解凍に使用されたCPUリソースの使用と統計情報生成で使用したCPU使用リソースがHCC圧縮で読み取らなければならないBLOCK数 の減少効率より良くなかったからです。したがって、圧縮されたデータは、各QUERY状況によってパフォーマンスが異なります。

DML（INSERT、UPDATE）を使用する場合のHCC圧縮方法と注意点

INSERTでHCCを圧縮する

INSERTでデータ圧縮を行う場合、DIRECT PATH LOADの場合のみHCC形式で圧縮が行われます。

以下のテストで確認してみましょう。

— INSERT HCC 圧縮する

SQL> TRUNCATE TABLE HCC_TEST; ALTER TABLE HCC_TEST NOCOMPRESS;

INSERT INTO HCC_TEST SELECT * FROM HCC_TEST_HCC1; COMMIT;

SQL> SELECT ROUND(SUM(BYTES)/1024/1024) FROM DBA_SEGMENTS WHERE SEGMENT_NAME=’HCC_TEST’;

ROUND(SUM(BYTES)/1024/1024)

————————— 1600

SQL> TRUNCATE TABLE HCC_TEST;

Statement Processed.

SQL Execution Time > 00:00:01.982

ALTER TABLE HCC_TEST COMPRESS FOR ARCHIVE LOW ; INSERT INTO HCC_TEST SELECT * FROM HCC_TEST_HCC1; COMMIT;

SQL> SELECT ROUND(SUM(BYTES)/1024/1024) FROM DBA_SEGMENTS WHERE SEGMENT_NAME=’HCC_TEST’;

ROUND(SUM(BYTES)/1024/1024)

————————— 1536

SQL> TRUNCATE TABLE HCC_TEST;

Statement Processed.

SQL Execution Time > 00:00:01.982

ALTER TABLE HCC_TEST COMPRESS FOR ARCHIVE LOW ;

INSERT /*+APPEND*/ INTO HCC_TEST SELECT * FROM HCC_TEST_HCC1; COMMIT;

SQL> SELECT ROUND(SUM(BYTES)/1024/1024) FROM DBA_SEGMENTS WHERE SEGMENT_NAME=’HCC_TEST’;

ROUND(SUM(BYTES)/1024/1024)

————————— 104

CREATE TABLE HCC_TEST_HCC3 COMPRESS FOR ARCHIVE LOW AS SELECT * FROM HCC_TEST ;

SQL Execution Time > 00:00:40.108

SELECT SUM(BYTES)/1024/1024 MBYTES FROM DBA_SEGMENTS WHERE SEGMENT_NAME=’HCC_TEST_HCC3′;

MBYTES

——— 104

テーブルを作成した後、ALTER命令を使用してテーブル形式をARCHIVE LOW形式の圧縮形式にテーブルに変更しました。

テーブルは圧縮形式に変更されましたが、DIRECT PATH LOADは発生しません、

データロードと元のテーブルのSEGMENTの違いはほとんどありません。

 しかし、DIRECT PATHLOADにより 発生したデータ読み込みは、HCC タイプである ARCHIVE LOW 形式の圧縮が行われます。

UPDATEでHCCを圧縮する

HCCが行われたデータに対してUPDATEが発生すると、圧縮は解除されます。

以下のテストを通して学びましょう。

DROP TABLE HCC_TEST_UPDATE PURGE;

CREATE TABLE HCC_TEST_UPDATE NOLOGGING AS SELECT * FROM HCC_TEST_HCC1 WHERE ROWNUM < 200000; SELECT SUM(BYTES)/1024/1024 MBYTES FROM DBA_SEGMENTS WHERE SEGMENT_NAME=’HCC_TEST_UPDATE’;

MBYTES

——— 24

EXEC DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS (‘BIZMAX’, ‘HCC_TEST_UPDATE’, METHOD_OPT =>’ for all

columns size 1′)

SELECT TABLE_NAME,BLOCKS,CHAIN_CNT FROM DBA_TABLES WHERE TABLE_NAME = ‘HCC_TEST_UPDATE’;

TABLE_NAME                       BLOCKS    CHAIN_CNT

—————————— ——— ——— HCC_TEST_UPDATE                       2963          0

ALTER TABLE HCC_TEST_UPDATE MOVE COMPRESS FOR ARCHIVE LOW ;

SELECT SUM(BYTES)/1024/1024 MBYTES FROM DBA_SEGMENTS WHERE SEGMENT_NAME=’HCC_TEST_UPDATE’;

MBYTES

——— 2

EXEC DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS (‘BIZMAX’, ‘HCC_TEST_UPDATE’, METHOD_OPT =>’ for all

columns size 1′)

SELECT TABLE_NAME,BLOCKS,CHAIN_CNT FROM DBA_TABLES WHERE TABLE_NAME = ‘HCC_TEST_UPDATE’; TABLE_NAME                       BLOCKS    CHAIN_CNT

—————————— ——— ——— HCC_TEST_UPDATE                        176        0

SELECT ROWID, OBJECT_ID FROM HCC_TEST_UPDATE WHERE OBJECT_ID =100;

ROWID                OBJECT_ID

——————- ——— AABUaUAAHAABC+4Asp         100

UPDATE HCC_TEST_UPDATE SET TIMESTAMP = SYSDATE ;

199999 rows Updated.

SQL Execution Time > 00:00:15.897 COMMIT;

SELECT SUM(BYTES)/1024/1024 MBYTES FROM DBA_SEGMENTS WHERE SEGMENT_NAME=’HCC_TEST_UPDATE’;

MBYTES

——— 9

UPDATE後のテスト結果を見ると、HCC圧縮前と比較して、SEGMENT値とブロック数が増加していることがわかりますが、圧縮前のデータと比較して、SEGMENT値とBLCOK数が減少していることがわかります。

それでは、なぜSEGMENT値とBLCOK数は圧縮前に戻っていないのでしょうか？

より正確には、既存のHCC圧縮形式からOLTP形式の圧縮へのダウングレードです。 OLTP圧縮形式は、DIRECT PATH LOADが発生しなくても圧縮可能であり、HCC操作方法で簡単に説明したROWベースのブロック単位圧縮方法です。 OLTPタイプの圧縮は、HCC圧縮タイプのテーブルでHCC圧縮を実行できない場合（非DIRECT PATH LOAD）のHCC圧縮の安全な圧縮方法です。

テストで詳細を学びましょう.

ALTER TABLE HCC_TEST_UPDATE MOVE COMPRESS FOR ARCHIVE LOW ;

SELECT SUM(BYTES)/1024/1024 MBYTES FROM DBA_SEGMENTS WHERE SEGMENT_NAME=’HCC_TEST_UPDATE’;

MBYTES

——— 2

SELECT ROWID, OBJECT_ID FROM HCC_TEST_UPDATE WHERE OBJECT_ID =100;

ROWID                OBJECT_ID

——————- ——— AABUaUAAHAABC+4Asp         100

UPDATE HCC_TEST_UPDATE SET TIMESTAMP = SYSDATE WHERE OBJECT_ID =100;

1 rows Updated. COMMIT;

SELECT ROWID, OBJECT_ID FROM HCC_TEST_UPDATE WHERE OBJECT_ID =100;

ROWID                OBJECT_ID

——————- ——— AABUaUAAHAAAC/HABS         100

— UPDATE 이전 ROWID 조회

SELECT ROWID, OBJECT_ID FROM HCC_TEST_UPDATE WHERE ROWID = ‘AABUaUAAHAABC+4Asp’

ROWID                OBJECT_ID

——————- ——— AABUaUAAHAABC+4Asp         100

UPDATE後の表のROWID情報を見ると、ROWIDが変更および移行されていることがわかります。 UPDATEの前にROWIDを検索すると、移行されたROWIDと同じOBJECT_IDも存在します。 値は1つだけで、データのロード中に圧縮するのではなく、非圧縮データがロードされ、BLOCKにデータをロードするスペースがなくなると、圧縮が実行されます。 圧縮後、空のスペースがFREE LISTに戻され、圧縮されていないデータが再ロードされます。 BLOCKに再度ロードするスペースがない場合、非圧縮データは圧縮されます。 このプロセスでは、各行の値の一部が圧縮形式で読み込まれ、同じ行の一部のデータが非圧縮データとして存在するため、複数のROWIDが存在します。

つまり、HCC形式の圧縮空間でUPDATEが発生すると、OLTP圧縮にダウングレードされますが、ROWに対してUPDATEされ、変更された値は非圧縮形式で存在するようになります。

高 UPDATE が発生しない ROW は圧縮された形で存在することになり、ROWID が 1 つ以上存在します。

現在、私がサポートしているお客様から、既存のDB2システムで統計関連の一部業務をEXADATAシステムで構築しましたが、HCC圧縮を希望する対象にテーブルに対してUPDATE業務をすべてDELETE後INSERT業務に変更しました。

HCC圧縮時の注意

システムの初期には多くのデータがありません。 時間の経過とともにデータが増加し、変更されていない履歴の性質を持つテーブルは、HCC圧縮でストレージスペースを節約できます。 しかし、トランザクションが多くのオンライン時間にHCC圧縮を行うと、HCC圧縮を行う間、DMLトランザクションはテーブルLOCK（enq：TM – contention）が発生し、システムに悪影響を及ぼすからです。

上記の状況をテストで確認してみましょう。

— SESSION 1

CREATE TABLE HCC_LOCK_TEST NOLOGGING AS SELECT * FROM HCC_TEST_HCC1 ; ALTER TABLE HCC_LOCK_TEST MOVE COMPRESS FOR ARCHIVE HIGH ;

— SESSION 2 (DML 수행)

SELECT OWNER,OBJECT_NAME,OBJECT_ID,DATA_OBJECT_ID,OBJECT_TYPE FROM HCC_LOCK_TEST WHERE ROWNUM =1 ;

OWNER                 OBJECT_NAME               OBJECT_ID DATA_OBJECT_ID OBJECT_TYPE

——————– ———————— ——— ————– ———– SYS                   WARNING_SETTINGS$                254           254 TABLE

UPDATE HCC_LOCK_TEST SET TIMESTAMP=SYSDATE WHERE ROWNUM < 1000;

— SESSION 3 ( TM LOCK 발생)

SQL> SELECT SID,SERIAL#,USERNAME,MACHINE,EVENT FROM V$SESSION WHERE STATUS=’ACTIVE’ AND USERNAME=’BIZMAX’;

SID      SERIAL#   USERNAME    MACHINE                    EVENT

——— ——— ——— ———————– ——————— 4726           1017 BIZMAX     WORKGROUP\PARADISE-PC     Enq: TM – contention

しかし、HCC圧縮したい大容量テーブルは、日付に基づいて月または日ごとの圧縮を試みます。 もしそうなら、過去の月に対してHCC圧縮をするならば、上記のような問題は発生しないと考えられますが、まだHCC圧縮をするには多くの困難が存在します。

過去のパーティションに対してALTER MOVE命令でHCC圧縮を行うと、ROWID値が変更され、既存のインデックスが使用できなくなります。

 HCC圧縮後にINDEX REBUILDを行う必要があります。

 インデックスのREBUILD時間中、HCCは1つのパーティションがFULL SCANになり、それによって多くのシステムに負荷がかかります。

これらの問題を解決するために、パーティションEXCHANGEを使用してHCC圧縮を適用できます。

 ただし、変更が発生しない過去のパーティションテーブルでのみ可能です。

テストを通して学びましょう。

— テストデータの生成

drop table HCC_PART_EXCH purge; create table HCC_PART_EXCH PARTITION BY RANGE (LAST_DDL_TIME)

( PARTITION HCC_PART_EXCH_201309 VALUES LESS THAN (TO_DATE(‘2013-10-01′,’yyyy-mm-dd’))

, PARTITION HCC_PART_EXCH_201310 VALUES LESS THAN (TO_DATE(‘2013-11-01′,’yyyy-mm-dd’))

, PARTITION HCC_PART_EXCH_201311 VALUES LESS THAN (TO_DATE(‘2013-12-01′,’yyyy-mm-dd’))

)

as select * from DBA_OBJECTS where LAST_DDL_TIME is not null UNION ALL

select * from DBA_OBJECTS where LAST_DDL_TIME is not null;

CREATE INDEX HCC_PART_EXCH_IX1 ON HCC_PART_EXCH (OWNER,OBJECT_NAME) LOCAL;

ALTER TABLE HCC_PART_EXCH MOVE PARTITION HCC_PART_EXCH_201309 COMPRESS FOR ARCHIVE LOW ;

— ALTER MOVE 命令によるHCCの一部のパーティションの圧縮

SELECT TABLE_OWNER,TABLE_NAME,PARTITION_NAME,COMPRESSION,COMPRESS_FOR FROM DBA_TAB_PARTITIONS WHERE TABLE_NAME=’HCC_PART_EXCH’;

TABLE_OWNER        TABLE_NAME       PARTITION_NAME           COMPRESSION COMPRESS_FOR

————– —————– ————————- ———– ———-

BIZMAX	HCC_PART_EXCH	HCC_PART_EXCH_201309	ENABLED     ARCHIVE LOW
BIZMAX	HCC_PART_EXCH	HCC_PART_EXCH_201310	DISABLED
BIZMAX	HCC_PART_EXCH	HCC_PART_EXCH_201311	DISABLED

— インデックス UNUSABLE 状態

SELECT INDEX_NAME,PARTITION_NAME,STATUS FROM DBA_IND_PARTITIONS WHERE INDEX_NAME=’HCC_PART_EXCH_IX1′;

INDEX_NAME                   PARTITION_NAME                  STATUS

————————- ————————-      ——–

HCC_PART_EXCH_IX1	HCC_PART_EXCH_201309	UNUSABLE
HCC_PART_EXCH_IX1	HCC_PART_EXCH_201310	USABLE
HCC_PART_EXCH_IX1	HCC_PART_EXCH_201311	USABLE

— パーティションTEMPテーブルの作成

CREATE TABLE HCC_PART_EXCH_201310_TMP NOLOGGING COMPRESS FOR ARCHIVE LOW AS SELECT * FROM HCC_PART_EXCH PARTITION(HCC_PART_EXCH_201310);

SQL Execution Time > 00:00:01.560

CREATE INDEX HCC_PART_EXCH_201310_TMP_IX ON HCC_PART_EXCH_201310_TMP (OWNER,OBJECT_NAME);

SQL Execution Time > 00:00:00.015

— パーティション EXCHANGE

ALTER TABLE HCC_PART_EXCH EXCHANGE PARTITION HCC_PART_EXCH_201310

WITH TABLE HCC_PART_EXCH_201310_TMP INCLUDING INDEXES

WITHOUT VALIDATION;

SQL Execution Time > 00:00:00.015

SQL> SELECT TABLE_OWNER,TABLE_NAME,PARTITION_NAME,COMPRESSION,COMPRESS_FOR FROM DBA_TAB_PARTITIONS WHERE TABLE_NAME=’HCC_PART_EXCH’;

TABLE_OWNER       TABLE_NAME         PARTITION_NAME                   COMPRESSION COMPRESS_FOR

—————- —————– —————————— ———– ————

BIZMAX	HCC_PART_EXCH	HCC_PART_EXCH_201309	ENABLED	ARCHIVE LOW
BIZMAX	HCC_PART_EXCH	HCC_PART_EXCH_201310	ENABLED	ARCHIVE LOW
BIZMAX	HCC_PART_EXCH	HCC_PART_EXCH_201311	DISABLED

SQL> SELECT INDEX_NAME,PARTITION_NAME,STATUS FROM DBA_IND_PARTITIONS WHERE INDEX_NAME=’HCC_PART_EXCH_IX1′;

INDEX_NAME                       PARTITION_NAME                   STATUS

—————————— —————————— ——–

HCC_PART_EXCH_IX1	HCC_PART_EXCH_201309	UNUSABLE
HCC_PART_EXCH_IX1	HCC_PART_EXCH_201310	USABLE
HCC_PART_EXCH_IX1	HCC_PART_EXCH_201311	USABLE

結論

時間が経つにつれて、データがますます増えてきているため、DBMSシステムの照会パフォーマンスの問題とストレージスペースの増大に多くのコストが発生しています。

これらの問題を解決するための代替案の1つは、すぐにデータを圧縮することです。

 特にEXADATAシステムでは、HCCと呼ばれる進化した圧縮方法でストレージ節約と照会性能を最適化することができます。

しかし、これらの圧縮方法をよく理解しておらず、使用すると、システムにはいくつかの問題が発生する可能性があります。

 また、圧縮したい対象もよく選別しなければならない。 更新が多いテーブルにHCC圧縮を適用すると、ストレージスペースの節約に最大の効果は見られません。

 したがって、更新があまり起こらないデータを圧縮対象に選定するのが良いです。

 頻繁に更新されるデータ以外の変化が少ないデータに対してHCC圧縮技術を使用する場合、BIG DATA時代にハードウェアコストの削減とデータ処理性能に対して様々なシナジー効果を得ることができます。