Progress® Datenbank-Wartung und Laufzeit-Optimierung mit smartDBcheck · Index · Part 1 · 2 · 3 · 4 · Expand · Web Feed


Das primäre Einsatzgebiet von smartDBcheck ist die Überwachung und Optimierung von Produktions-Datenbanken


Monitorring der storage areas, rechtzeitiges Erkennen von Engpässen
Die storage areas einer Progress® Datenbank werden über viele Festplatten verteilt, um maximale Ausfallsicherheit und höchstmöglichen Datendurchsatz zu erreichen. In der Regel wird mit fixed extents gearbeitet, also bis zu 1Gb Festplattenspeicher pro extent preallokiert (grössere extents sind möglich, aber nicht zu empfehlen). Variable extents werden nur als overflow extent eingerichtet. Das Progress RDBMS® benutzt sie erst dann, wenn alle fixed extents einer storage area voll sind.
Die alleinige Überwachung von Dateigrössen mittels OS-Werkzeugen macht keinen Sinn, weil die tatsächliche Ausnutzung des preallokierten Speicherplatzes nicht erkennbar und der Zusammenhang von Dateien und Daten nicht offensichtlich ist.

smartDBcheck visualisiert die storage areas / extents, liefert statistische Daten wie z.B. die Auslastung an und hilft bei der Früherkennung von Engpässen durch die Überwachung von Limits. smartDBcheck berechnet die wahrscheinliche Grösse jedes storage objects (Tabelle, Index) einer storage area. So können Expansionsraten einzelner Objekte verfolgt bzw. ermittelt werden, welche logischen Daten für ein unerwartetes Expandieren einer physischen Datei verwantwortlich sind. Weiterhin werden ungünstige Konfigurationen leicht erkannt, wie z.B. die Plazierung vieler häufig aktualisierter Tabellen in storage areas auf der gleichen Festplatte. Das Verschieben von storage objects kann über die Zeitachse geplant werden. Dabei wird die zukünftige Auslastung der betroffenen storage areas prognostiziert, so dass die physische Datenbankstruktur proaktiv gewartet werden kann.

Zyklisches Auswerten von Tabellen- und Indexstatistiken
Erst die Population von Tabellen mit produktiven Daten erlaubt die Analyse und Optimierung ihrer physischen Implementierung. Tests mit maschinell erzeugten Massendaten können zwar Implikationen liefern, eine Vorhersage des Verhaltens unter Produktionsbedingungen ist jedoch unmöglich.

smartDBcheck analysiert und optimiert eine komplette Datenbank in einem Bruchteil der Zeit, die mit konventionellen Methoden von erfahrenen DBAs aufzuwenden wäre. Optimierungsziele werden datenbankspezifisch vorgegeben und können bis auf Tabellenebene hinab definiert werden. Für jede Tabelle wird der optimale Wert records per block (RPB) berechnet. Falls dieser nicht mit der aktuellen storage area harmoniert, wird ein Umzug vorgeschlagen und eine Liste möglicher Ziele angeboten. Nach Planung aller notwendigen table und index moves kann das zu verschiebende Datenvolumen automatisch über die Zeitachse gestreckt werden, um die maximale Transferkapazität der Wartungsfenster nicht zu überschreiten.

smartDBcheck ist ein Instrument zur vorbeugenden Wartung. Regelmässige Analysen aller storage objects erlauben die Früherkennung und Beseitigung von absehbaren Laufzeitproblemen. Die performance einer Tabelle kann sich schleichend verschlechtern, wenn sich das Benutzerverhalten, die Applikationslogik oder die Qualität und Quantität der Daten ändert. smartDBcheck kann nicht alle Ursachen erkennen, z.B. nicht indizierte Zugriffe oder fragmentierte Indexe bleiben unbemerkt. Entspricht aber die tatsächliche record length nicht (mehr) dem ursprünglich angesetzten RPB-Optimierungsfaktor, so dass das RDBMS bei jedem Zugriff mehr Blöcke lesen und schreiben muss als notwendig, oder werden Indexe in data extents gespeichert, kann mit Hilfe von smartDBcheck vorbeugend eingegriffen werden.



smartDBcheck in Entwicklungsumgebungen


Entwickler können die mit smartDBcheck in Produktionsumgebungen ermittelten Daten nutzen, um ein möglichst günstiges physisches Layout vorzubereiten. Wird gegen Kopien von Produktionsdatenbanken entwickelt, können sogar die physischen Auswirkungen veränderter Applikationslogik zumindest grob prognostiziert werden. Weiterhin können Designfehler wie das versehentliche Führen von storage objects in der schema area rechtzeitig vor Auslieferung erkannt werden.



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Author: Sebastian
Last Update: March 2005   Web Feed

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