12c中提出了In-Memory Option,虽然在12.1.0.1中还未引入该特性,12c in-memory database cache的灵魂是 in memory in compressed columnar 简称IMCC ,在数据库中所有启用了IMCC 的表 将被加载在 in-memory snapshot store. 中。这个 in-memory snapshot store要通过 transaction journal 来更新。
该In-Memory Option特性致力于使用内存中的列存处理来实现以下4个主要目标:
- 显著增快SQL的全表扫描处理速度, 全表扫描将增快10~100倍,基于CPU的最大数据处理速度,对于简单扫描可以每秒扫描10亿行数据; 对于简单的连接过滤谓词最终选出少量数据行的达到每秒1亿条每秒。 与今日ORACLE数据库中对于内存在的大表访问最多处理2000万行每秒对比,将有巨大的进步。对于长向量CPU处理和压缩 积极使用有效内存
- 显著增快复杂SQL的处理,在绝大多数场景中连接处理将变快10倍或者更多。聚集,排序,分组也将随之变快。 积极使用内存、物化的连接键合以及压缩将使用in-memory算法大大得益,比之将临时数据溢出到磁盘的效益多出不可以道里计。
- 显著增快事务处理,DML操作-单行DML和批量DML都将运行地更快; 单行的处理收益主要来源于降低10倍的索引维护。
- 100%的应用程序透明。类似于OLTP压缩,主要的优势在于对于应用而言完全透明。所有的其他ORACLE特性均将可以与in-memory option一起工作,包括partitioning, indexes, text indexes,而没有明确的数据类型或者存储类型限制。
in-memory columnar & compression简称 (IMCC)项目, 会在ORACLE数据库内核中修改指定的层面来提供增强的性能,并保持数据库组件的接口不变; ORACLE在开发这一重量级特性的时候,反复强调该特性要与其他每一个数据库特性互通,类似于当初设计Exadata Hybrid Columnar Compression混合列压缩项目时的原则, 虽然IMCC的影响会更深,它会深植于SQL处理的关键区域。
IMCC项目包含了一个新的 数据引擎(就像MYSQL那样 ,ORACLE开始给自己添加引擎了) ,即IN-MEMORY Data Engine (IMCC-DE)组件,用以将表以压缩的列格式存放在内存中,并启用各种表的访问方法,包括扫描,行查找,lock,插入等等。 这个IMCC-DE组件由几个子组件构成:
- IMCC-DE-VetctorScanEngine: 这是一个矢量处理引擎,让in-memory columnar列存格式来提供额外的快速谓词评估和位操作
- IMCC-DE-SnapshotStore: 一个新的in-memory的矢量数据存储
- IMCC-DE-TransactionManager:一个高效的in-memory 事务管理器,会跟踪在内存中的行变化并针对上面的Snapshot Store启用CR一致性读。 它同时也提供快速CR以便有效扫描长的列矢量,同时也管理事务提交,回滚。 这个组件也要管理集群同步以便扩展RAC并发查询
- IMCC-DE-OverlayStore: 是一个存储组件 用来延迟对磁盘上数据结构的修改,并在in-memory中存放覆盖的变化以便快速查询处理。 这将包含一个索引的列差存储,由此常规的OLTP操作才能跳过大量的索维护操作。 第二,它将包含一个覆盖存储即将批量修改和删除延迟应用到表上,这样可以不消耗大量的CPU,redo和解压/重压缩代价。 这个overlay结构将在事务周期内被保存到磁盘上。
- 为了管理数TB的内存,为几十万个数据库对象分配和消费内存,一个新的空间管理组件要被引入,这是IMCC-Space。 这个组件用来在内存盘区中追踪,即为元数据提供一致性机制且将元数据映射到磁盘上的盘区。此外,DDL操作和直接路径加载将执行盘区创建和删除,同时也将执行对应的IN-MEMORY操作。
- Evaluation Engine (IMCC-EE)帮助加速谓词表达式的评估和聚集
- in-memory Temp module (IMCC-TP)更积极使用内存,来优化HASH JOIN,排序和分组
Leave a Reply