Partitioning

Pessoal,

Abaixo segue um resumo sobre Oracle Partitioning utilizado no Oracle 10gR2.

Este é um material com objetivo de “facilitar” a administração e implementação do Oracle partitioning.

Todos os exemplos foram baseados em tabelas principais de um sistema Fiscal. Este é um procedimento para implementação do Particionamento em um ambiente SINGLE database, sem nenhuma tabela previamente particionada. Os exemplos citados são exclusivos da situação abaixo.

P.S: Pode também ser utilizado no Oracle 11gR2.

Particionamento

Um requisito importante de ambientes de banco de dados de alta disponibilidade e alto desempenho, o particionamento divide tabelas e índices em componentes menores e mais gerenciáveis. O Oracle Database 10g oferece o Oracle Partitioning.com as mais amplas opções de métodos de particionamento disponíveis, incluindo intervalo (range), lista (list) e faixa (hash). Além disso, fornece partições compostos de dois métodos, como data da ordem (faixa) e região (lista) ou região (lista) e tipo de cliente (lista).

Vantagens

  • Desempenho

Diminui tempos de consulta expressivamente;

  • Aumento de Disponibilidade

Acesso 24 horas a informações críticas;

  • Gerenciamento

Gerenciamento em “porções” menores de dados;

  • Gerencia o ciclo de vida das Informações

Manutenção de dados antigos com eficiência e sem impacto para o ambiente;

  • Consumo de Disco

Redução de espaço em disco com a utilização do recurso COMPRESS;

  • Redução de Riscos de Corrupção de Dados

Redução da possibilidade de corrupção de dados em várias partições;

  • Backup / Recover

Otimização de backup e recover;

Pré-Requisitos

Oracle 10gR2 Enterprise Edition – With Partitioning;

Licença para uso da Versão Enterprise Edition com Particionamento;

Particionando Tabelas e Índices
Tabelas particionadas permitem que os dados sejam divididos em pedaços menores, simplificando a administração e acesso aos dados, esses pedaços são chamados partições. O Particionamento também pode melhorar a performance de modo que algumas queries podem simplesmente “ignorar” partições que não contenham os dados pesquisados. Desta maneira, uma consulta atua somente nos dados necessários para pesquisa, sem causar I/O desnecessário.

  • Métodos de Particionamento

Existe alguns métodos de particionamento, abaixo uma breve eplicação:

  • Intervalo (Range Partitioning)

Particionamento por intervalos (Ex: Datas);

  • Faixa (Hash Partitioning)

Particionamento em faixas (Dados que não encaixam em listas ou ranges);

  • Lista (List Partitioning)

Particionamento em listas (Ex: Lista de Estabelecimentos);

  • Composto (Composite Partitioning)

Particionamento Composto por 2 (dois) tipos (Ex: Range-Hash Partitioning);

Exemplo gráfico:

  • Funcionamento e Benefícios

Em todos os métodos as tabelas são divididas em partições, como citado anteriormente. No caso do particionamento Não-Composto (apena 1 forma) as tabelas podem ser divididas em apenas 1 (um) método, o que facilita a administração, porém existem algumas desvantagens.

Conforme análise feita no ambiente, juntamente com o time de AD da Synchro, recomenda-se utilizar o particionamento composto, visando melhora em:

  • I/O

O consumo de I/O para estas tabelas fica distribuído em tablespaces específicas;

  • Performance

Queries passam a usar o particionamento de forma omitizada;

  • Espaço em Disco

Utiliza-se o recurso de compressão de dados afim de reduzir espaço do banco de dados;

Partition Wise-Joins

O Recurso de Partition-Wise Joins consiste em nada mais do que utilizar campos entre 2 tabelas que se relacionam, visando otimizar acesso entre os índices criados para esses campos entre 2 ou mais tabelas.

Mesmo que somente 1 tabela utilize o particionamento, a tabela que “busca” os dados, através de JOINS, utilizará a partição co-relacionada, otimizando assim o acesso.

Exemplos de Implementação

Abaixo as recomendações para particionamento  e compressão de dados em  tabelas relevantes:

  • Opções de Particionamento

As opções recomendadas são:

  • Intervalo-Faixa (Range-Hash Partitioning)

Utilizado em tabelas que possuem apenas 1 tipo de “intervalo” de dados. (Ex: Data).

Neste cenário, recomenda-se incluir todas as tabelas que possuem dados históricos apenas filtrados por data, juntamente com um código PK (composta ou não).

EXEMPLO:

Particionar tabela COR_DOF por intervalo de DATA (DT_FATO_GERADOR_IMPOSTO) x CÓDIGO PK  (CODIGO_DO_SITE e DOF_SEQUENCE) onde:

  • Intervalo de Data dividido a cada 1 ano, onde cada ano da tabela possui 4 partições 1 partição por ano.
  • Faixa de CODIGOS PK (CODIGO_DO_SITE e DOF_SEQUENCE) divididos em 6 sub-partições (SP1, SP2, SP3, SP4, SP5, SP6)
  • Faixa (Hash Partitioning)

Utilizado em tabelas que possuem apenas 1 tipo de faixa de dados fixo.

Neste cenário, recomenda-se incluir a tabela COR_IDF, visando otimizar “JOINS” com a tabela COR_DOF, utilizando o recurso de Partition-Wise Joins.

EXEMPLO:

Particionar tabela COR_IDF por faixa de CÓDIGOS PK (CODIGO_DO_SITE e DOF_SEQUENCE):

  • Faixa de CÓDIGOS PK (CODIGO_DO_SITE e DOF_SEQUENCE) divididos em 6 sub-partições (SP1, SP2, SP3, SP4, SP5, SP6)

Exemplo gráfico:

COR_DOF                                                              COR_IDF

** É importante destacar que o método de particionamento implica no tamanho e volume de dados de cada partição

  • Visão Geral do Particionamento

Tabela

Partição

Subpartição

Observação

COR_IDF

P1

Partição 1

P2

Partição 2

P3

Partição 3

P4

Partição 4

P5

Partição 5

P6

Partição 6

  • Tabelas

Abaixo a lista de tabelas onde foi utilizado o particionamento:

Tablespace      Usuario  Nome       Tipo   Tamanho (GB)
--------------- ------- ----------  ----  ------------
DATA_SYNCHRO    FISCAL  COR_DOF     TABLE     33
                        COR_IDF     TABLE     44
                                          ------------
                                             314
  • Tabelas com Restrição

Abaixo a lista de objetos restritos à utilização de particionamento:

TABLE_NAME          COLUMN_NAME            DATA_TYPE
------------------  ---------------------- ----------
COR_DOF_APROVACAO   CRITICA                  LONG
SQLN_EXPLAIN_PLAN   OTHER                    LONG
OBR_GER_PROTOCOLOS  RESUMO                   LONG
ETAX_DOFIDF_DEBUG   CONTEUDO                 LONG
SYN_CUSTOMIZACAO    CODIGO_CUSTOMIZADO       LONG
SYN_HTML_ARQ_ESTILO ESTILO                   LONG
  • Estes objetos não podem ser particionados devido ao fato de possuírem campos com o tipo de dados LONG.
  • Índices Recomendados

Todos os índices das tabelas com particionamento devem ser recriados a fim de otimizar a utilização do particionamento.

Os índices devem ser criados da seguinte maneira:

  • Gerenciamento Local

Na criação, o índice deve ser criado com a mesma estrutura de particionamento da tabela, respeitando partições e sub-partições (CREATE INDEX ….. LOCAL);

  • Tablespace Exclusiva

Deve existir pelo menos 1 (uma) tablespace exclusiva para Índices;

  • Índices com Restrição

Tabelas sem particionamento não suportam índices particionados.

  • Performance

Com a utilização do particionamento, a performance tende a melhorar. De qualquer forma existem algumas observações importantes:

  • Alteração em Código PL/SQL

É importante lembrar que o Oracle inicialmente não necessita de alterações de código SQL (Aplicação) para funcionamento do Partitioning. De qualquer forma, alterações no código podem ajudar expressivamente a performance de consultas. Abaixo exemplo:

SELECT * FROM COR_DOF PARTITION (a2011);

SELECT * FROM COR_IDF PARTITION (p1);

Quando especificado o nome da partição, o banco de dados pode obter melhor performance em consultas.

  • Compressão de Dados

Juntamente com o particionamento, pode ser utilizado a compressão de dados antigos. A Compressão melhora a performance em consultas, porém existe um aumento de mesma proporção no processamento do servidor onde está alocado o banco de dados.

Abaixo um resumo de utilização de compressão de dados:

Tabela

Compressão

Índices

Redução

COR_DOF

A2008

Sem Compressão

de 40GB para 38GB

A2009

A2010

COR_IDF

Completa

Sem Compressão

de 44GB para 30GB

 Ganho final em espaço: 16GB

  • O trabalho de performance deve ser feito diariamente após a implementação do Partitioning, monitorando o banco de dados a fim de encontrar melhorias.

** Para que novos dados sejam inseridos utilizando o recurso de compressão, o hint

/*+ APPEND */ deve ser utilizado nos comandos INSERT, caso contrário os dados serão inseridos SEM o recurso de compressão.

*** Os índices não possuem compressão, pois a performance  degrada com a utilização deste recurso. Os índices serão atualizados sem o recurso de compressão.

**** Caso seja necessário adicionar campos em tabelas que possuem o recurso de particionamento, deve-se utilizar a cláusula UPDATE INDEXES ao final do comando ALTER TABLE. Esta cláusula visa atualizar os índices da tabela alterada.

Testes de Performance

Abaixo estão relacionadas algumas consultas e processos com seus respectivos tempos de execução sem particionamento e com particionamento:

  • É importante observer que em alguns casos, a performance não se altera, mantendo o mesmo tempo de execução de uma determinada query.

TABELAS: COR_DOF / COR_IDF

SELECT d.dof_sequence
  FROM FISCAL.COR_DOF D, FISCAL.coR_idf idf
 WHERE D.CODIGO_DO_SITE(+) = IDF.CODIGO_DO_SITE
 AND D.DOF_SEQUENCE = IDF.DOF_SEQUENCE
 AND d.informante_est_codigo like '1075%'
 AND IDF.DOF_SEQUENCE IS NULL --77984
/

TEMPO DE EXECUÇÃO SEM PARTITIONING: 24min

 -----------------------------------------------------------------------------------------
 | Id  | Operation                     | Name    | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
 -----------------------------------------------------------------------------------------
 |   0 | SELECT STATEMENT              |         |     1 |    33 |     0   (0)|          |
 |*  1 |  FILTER                       |         |       |       |            |          |
 |   2 |   NESTED LOOPS                |         |  6863K|   215M|   121K  (4)| 00:24:22 |
 |   3 |    INDEX FULL SCAN            | IDF_PK  |    49M|   421M| 21200   (1)| 00:04:15 |
 |*  4 |    TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| COR_DOF |     1 |    24 |     1   (0)| 00:00:01 |
 |*  5 |     INDEX UNIQUE SCAN         | DOF_PK  |     1 |       |     1   (0)| 00:00:01 |
 ----------------------------------------------------------------------------------------

TEMPO DE EXECUÇÃO COM PARTITIONING + COMPRESSÃO: 1:26min

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 | Id  | Operation                             | Name       | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     | Pstart| Pstop |
 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 |   0 | SELECT STATEMENT                      |            |     1 |    33 |     0   (0)|          |       |       |
 |*  1 |  FILTER                               |            |       |       |            |          |       |       |
 |   2 |   NESTED LOOPS                        |            | 41524 |  1338K|  7159   (1)| 00:01:26 |       |       |
 |   3 |    PARTITION RANGE ALL                |            | 32343 |   758K|   687   (0)| 00:00:09 |     1 |     8 |
 |   4 |     PARTITION HASH ALL                |            | 32343 |   758K|   687   (0)| 00:00:09 |     1 |     6 |
 |   5 |      TABLE ACCESS BY LOCAL INDEX ROWID| COR_DOF    | 32343 |   758K|   687   (0)| 00:00:09 |     1 |    48 |
 |*  6 |       INDEX SKIP SCAN                 | DOF_DT_EXT | 32343 |       |    14   (0)| 00:00:01 |     1 |    48 |
 |   7 |    PARTITION HASH ITERATOR            |            |     1 |     9 |     1   (0)| 00:00:01 |   KEY |   KEY |
 |*  8 |     INDEX RANGE SCAN                  | IDF_CS_DS  |     1 |     9 |     1   (0)| 00:00:01 |   KEY |   KEY |
 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Crescimento Organizado
Uma das maiores vantagens da utilização do particionamento neste cenário é o crescimento organizado para futuras cargas no banco de dados, otimizando espaço em disco e visando performance para situações futuras onde o volume de dados será maior.

Implementação

A implementação do Oracle Partitioning impacta de forma completa a utilização dos objetos envolvidos. A estrutura de tabelas de índices é alterada completamente gerando indisponibilidade total de acesso aos mesmos.

É necessário uma janela de manutenção para a implementação destes recursos.

Para implementação é fundamental alguns itens, que devem ser previamente atendidos:

  • Backup Completo

Backup completo do Ambiente de Banco de Dados;

  • Implementação Partitioning

Alteração da estrutura de tabelas envolvidas;

  • Validação do Ambiente

Validação do ambiente de Banco de Dados após a implementação do particionamento ;

  • Testes por Usuáros

Validação do Sistema pelos usuários;

Conclusão
Após todos os itens anteriormente descritos, podemos concluir sobre a utilização da Feature Partitioning :

  • É um recurso que traz benefícios ao ambiente de Banco de Dados;
  • Visa o crescimento dos dados de forma organizada / otimizada;
  • Otimiza tempos de pesquisa e acesso à dados;
  • Permite o particionamento de objetos melhorando a performance;

Referências

http://metalink.oracle.com

http://download.oracle.com/docs/cd/B19306_01/server.102/b14220/partconc.htm#i462869

http://download.oracle.com/docs/cd/B19306_01/server.102/b14231/partiti.htm#ADMIN017

http://www.oracle.com/br/products/database/options/partitioning/index.html

 

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