效率
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ONTAP空间效率功能针对Oracle数据库进行了优化。在几乎所有情况下、最佳方法都是保留默认值并启用所有效率功能。
数据压缩、数据缩减和重复数据删除等空间效率功能旨在增加给定物理存储量所需的逻辑数据量。这样可以降低成本和管理开销。
从较高层面来看、数据压缩是一个数学过程、通过该过程、可以检测数据模式并对其进行编码、从而减少空间需求。相反、重复数据删除会检测实际重复的数据块并删除无关的副本。数据缩减允许多个逻辑数据块共享介质上的同一物理块。
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有关存储效率与预留百分比之间交互的说明、请参见以下有关精简配置的章节。 |
压缩
在全闪存存储系统推出之前、基于阵列的数据压缩的价值有限、因为大多数I/O密集型工作负载都需要大量磁盘轴才能提供可接受的性能。由于驱动器数量众多、存储系统所含容量总是远远超出所需容量。随着固态存储的兴起、这种情况发生了变化。不再需要纯粹为了获得良好的性能而大量过度配置驱动器。存储系统中的驱动器空间可以与实际容量需求相匹配。
与旋转驱动器相比、固态驱动器(SSD)的IOPS功能提高几乎始终可以节省成本、但数据压缩可以通过增加固态介质的有效容量来进一步节省成本。
数据压缩方法有多种。许多数据库都具有自己的数据压缩功能、但在客户环境中很少出现这种情况。原因通常是对压缩数据*进行更改*会对性能造成影响、此外、对于某些应用程序、数据库级数据压缩的许可成本较高。最后、还会对数据库操作产生整体性能影响。为执行数据压缩和解压缩的CPU支付较高的每CPU许可证成本毫无意义、而不是实际的数据库工作。更好的选择是将压缩工作负载分流到存储系统。
自适应数据压缩
自适应数据压缩已针对企业级工作负载进行了全面测试、未观察到对性能的影响、即使在延迟以微秒为单位的全闪存环境中也是如此。一些客户甚至报告说、使用数据压缩后性能会提高、因为数据会在缓存中保持压缩状态、从而有效地增加了控制器中的可用缓存量。
ONTAP以4 KB为单位管理物理块。自适应数据压缩使用默认的压缩块大小8 KB、这意味着数据以8 KB单位进行压缩。这与关系数据库最常使用的8 KB块大小匹配。随着将更多数据作为一个单元进行压缩、数据压缩算法的效率也会提高。32 KB压缩块大小比8 KB压缩块单元更节省空间。这确实意味着、使用默认8 KB块大小的自适应数据压缩确实会使效率率略低、但使用更小的数据压缩块大小也会有显著优势。数据库工作负载包含大量覆盖活动。要覆盖经过压缩的32 KB数据块中的8 KB、需要回读整个32 KB逻辑数据、对其进行解压缩、更新所需的8 KB区域、重新压缩、然后将整个32 KB写入驱动器。这对存储系统来说是一项非常昂贵的操作、因此、某些基于较大压缩块大小的竞争存储阵列也会对数据库工作负载的性能造成严重影响。
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自适应数据压缩使用的块大小最多可以增加到32 KB。这可能会提高存储效率、对于事务日志和备份文件等不活动的文件、如果阵列上存储了大量此类数据、则应考虑使用此方法。在某些情况下、使用16 KB或32 KB块大小的活动数据库也可以通过增加要匹配的自适应数据压缩的块大小来受益。请咨询NetApp或合作伙伴代表、了解这是否适合您的工作负载。 |
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在流式备份目标上、不应同时使用大于8 KB的数据压缩块大小和重复数据删除。原因是、对备份的数据所做的微小更改会影响32 KB数据压缩窗口。如果窗口发生变化、则生成的压缩数据会在整个文件中有所不同。重复数据删除在数据压缩后进行、这意味着重复数据删除引擎对每个压缩备份的看法不同。如果需要对流式备份进行重复数据删除、则只应使用8 KB块自适应数据压缩。最好使用自适应数据压缩、因为它的块大小较小、不会影响重复数据删除的效率。出于类似的原因、主机端压缩也会影响重复数据删除效率。 |
数据压缩对齐
数据库环境中的自适应数据压缩需要在一定程度上考虑数据压缩块对齐问题。对于随机覆盖非常特定的块的数据来说、这样做只是一个问题。这种方法在概念上类似于整体文件系统对齐、即文件系统的起点必须与4 k设备边界对齐、文件系统的块大小必须是4 k的倍数。
例如、只有当8 KB写入文件与文件系统本身内的8 KB边界对齐时、才会对其进行压缩。这一点意味着它必须位于文件的前8 KB、文件的后8 KB、依此类推。要确保正确对齐、最简单的方法是使用正确的LUN类型、创建的任何分区都应与设备起始位置偏移8K的倍数、并使用数据库块大小的倍数作为文件系统块大小。
备份或事务日志等数据是跨多个块按顺序写入的操作、所有这些块都会进行压缩。因此、无需考虑对齐。唯一关注的I/O模式是随机覆盖文件。
数据缩减
数据缩减是一项可提高数据压缩效率的技术。如前文所述、自适应数据压缩本身最多可节省2：1的空间、因为它仅限于在4 KB WAFL块中存储8 KB I/O。块大小越大、压缩方法的效率越高。但是、它们不适用于受到小块覆盖的数据。解压缩32 KB数据单元、更新8 KB部分、重新压缩以及回写驱动器会产生开销。
数据缩减的工作原理是、允许将多个逻辑块存储在物理块中。例如、具有高度可压缩数据(例如文本或部分全满块)的数据库可以从8 KB压缩到1 KB。如果不进行数据缩减、这1 KB的数据仍会占用整个4 KB块。实时数据缩减允许将1 KB的压缩数据与其他压缩数据一起存储在仅1 KB的物理空间中。它不是一种压缩技术；它只是一种在驱动器上分配空间的更高效的方式、因此不会产生任何可检测的性能影响。
节省的资金数额各不相同。已压缩或加密的数据通常无法进一步压缩、因此、数据集无法从数据缩减中受益。相比之下、新初始化的数据文件包含的块元数据和零数据略多、数据压缩率高达80：1。
对温度敏感的存储效率
温度敏感型存储效率(TSSE)可在ONTAP 9 8及更高版本中使用。它依靠块访问热图来识别不常访问的块、并以更高的效率对其进行压缩。
重复数据删除
重复数据删除是指从数据集中删除重复的块大小。例如、如果10个不同文件中存在相同的4 KB块、则重复数据删除会将所有10个文件中的4 KB块重定向到相同的4 KB物理块。结果是、这些数据的效率将提高10：1。
VMware子系统启动LUN等数据的重复数据删除效果通常非常好、因为它们包含同一操作系统文件的多个副本。我们观察到的效率为100：1甚至更高。
某些数据不包含重复数据。例如、Oracle块包含数据库全局唯一的标头和几乎唯一的尾部。因此、对Oracle数据库进行重复数据删除很少能节省超过1%的空间。对MS SQL数据库执行重复数据删除略有改进、但块级别的唯一元数据仍是一个限制。
在少数情况下、使用16 KB和大型块的数据库可节省多达15%的空间。每个块的初始4 KB包含全局唯一标头、而最后4 KB块包含接近唯一的尾部。内部块是重复数据删除的候选数据、但实际上、这几乎完全是由于对置零数据进行重复数据删除。
许多争用资源的阵列都声称可以根据数据库被复制多次的假设对数据库进行重复数据删除。在这方面、也可以使用NetApp重复数据删除、但ONTAP提供了一个更好的选择：NetApp FlexClone技术。最终结果是相同的；系统会为一个数据库创建多个副本、这些副本共享大多数底层物理块。与花时间复制数据库文件并对其进行重复数据删除相比、使用FlexClone的效率要高得多。实际上、它是无重复数据删除、而不是重复数据删除、因为从一开始就不会创建重复数据。
效率和精简配置
效率功能是精简配置的一种形式。例如、占用100 GB卷的100 GB LUN可能会压缩到50 GB。由于卷仍为100 GB、因此尚未实现实际节省。必须先减小卷大小、以便节省的空间可用于系统上的其他位置。如果稍后更改100 GB LUN会导致数据的可压缩性降低、则LUN大小会增大、卷可能会填满。
强烈建议使用精简配置、因为它可以简化管理、同时显著提高可用容量并节省相关成本。原因很简单—数据库环境通常包含大量空空间、大量卷和LUN以及可压缩数据。厚配置会为卷和LUN预留存储空间、以防它们最终达到100%全满并包含100%不可压缩数据。这种情况不大可能发生。通过精简配置、可以回收这些空间并将其用于其他位置、并可以基于存储系统本身进行容量管理、而不是基于许多较小的卷和LUN。
有些客户更喜欢对特定工作负载使用厚配置、或者通常根据既定的运营和采购实践使用厚配置。
*注意：*如果卷配置厚配置、则必须小心操作、以便完全禁用该卷的所有效率功能、包括使用解压缩和删除重复数据删除 sis undo 命令：此卷不应显示在中 volume efficiency show 输出。如果配置了效率功能、则仍会为卷部分配置效率功能。因此、覆盖保证的工作方式有所不同、这会增加配置忽略发生原因卷以意外用尽空间的可能性、从而导致数据库I/O错误。
效率最佳实践
NetApp建议执行以下操作：
AFF默认值
在纯闪存AFF系统上运行的ONTAP上创建的卷经过精简配置、并启用了所有实时效率功能。尽管数据库通常不会从重复数据删除中受益、并且可能包含不可压缩的数据、但默认设置适用于几乎所有工作负载。ONTAP旨在高效处理所有类型的数据和I/O模式、无论它们是否可节省空间。只有在完全了解原因且有优势的情况下、才应更改默认值。
一般建议
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如果卷和(或) LUN未进行精简配置、则必须禁用所有效率设置、因为使用这些功能不会节省空间、而将厚配置与已启用空间效率相结合会发生原因发生意外行为、包括空间不足错误。
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如果数据不会被覆盖(例如使用备份或数据库事务日志)、则可以通过在较低的冷却期启用TSSE来提高效率。
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某些文件可能包含大量不可压缩数据、例如、在应用程序级别已启用数据压缩时、文件已加密。如果出现上述任一情况、请考虑禁用数据压缩、以便在包含可压缩数据的其他卷上执行更高效的操作。
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不要在数据库备份中同时使用32 KB数据压缩和重复数据删除。请参见一节 自适应数据压缩 了解详细信息。