RAC更适合跑OLTP还是OLAP？

blue_prince

目前世界上成功的RAC案例几乎都是基于OLAP方案的，AMAZON，YAHOO等等，这也说明RAC在OLAP系统上确实有其独到之处，这个我上面我说了很多。

anlinew

原帖由 blue_prince 于 2008-11-20 10:11 发表
OLAP里面的确IO是主要的瓶颈，但是单机的话你要扩展IO能力，除了主机的CPU、内存配置要高以外，你可能要装很多很多的HBA卡来提升IO能力，因为HBA卡也有瓶颈。像HP和ORACLE联合创造单机的DW记录，后端接了1000台HP MSA 1000存储，为了处理这么多存储的IO能力，那么主机上需要配置非常多的HBA卡才能达到效果。当然为了测试创造纪录这个你想怎么整都可以怎么整，但是实际使用你总得考虑成本吧，这些可是用钱堆起来的。
RAC的话我可以弄一大批PC SERVER堆积起来，现在PC SERVER的处理能力非常强劲，已经不逊色于P550，P570之类的小型机了，但是成本都是低得多。而且PC SERVER的配件也比小型机便宜得多，我可以在PC SERVER上配置足够的CPU、内存、HBA卡来提升运算能力和IO处理能力，这样无论从水平扩展和垂直扩展的角度来说都是比单机更适合。

ok
就是说确认了IO是主要瓶颈
假设HBA卡是IO瓶颈的瓶颈了怎么办：
1、主机增加HBA
2、RAC增加node

选哪个？

biti_rainy

原帖由 anlinew 于 2008-11-20 10:08 发表

以你的经验来看对12个node的RAC所能达到的计算性能与用其投入的一半或1/3所能买到的高性能node的计算性能相比情况会如何？

不管你使用哪种主机，存储大家可以都是一样的，所以只探讨 主机问题：

一台顶级pc server价格在12万左右，但是相同io和处理能力的小型机可能需要接近100万。

biti_rainy

原帖由 anlinew 于 2008-11-20 10:18 发表

ok
就是说确认了IO是主要瓶颈
假设HBA卡是IO瓶颈的瓶颈了怎么办：
1、主机增加HBA
2、RAC增加node

选哪个？

当一个节点的io足够大，并行sql一跑里面稍微有点计算（比如一些函数计算）的时候 cpu可能就满了。
由于一台主机的 插槽是受限的，要满足网卡和hba卡的共同需求，以及考虑io能力问题，所以对于pc server来说hba卡一般在4块就可以了。

anlinew

原帖由 biti_rainy 于 2008-11-20 10:23 发表


不管你使用哪种主机，存储大家可以都是一样的，所以只探讨 主机问题：

一台顶级pc server价格在12万左右，但是相同io和处理能力的小型机可能需要接近100万。

12万的PC server 所能处理的IO 指标能到多少？

biti_rainy

原帖由 anlinew 于 2008-11-20 10:28 发表

12万的PC server 所能处理的IO 指标能到多少？

对于 4hba（4Gb）卡的io能力，我们的测试中是   1.4GB/S
实际工作场景下，我们的期望是每台能分担到 600MB/S

anlinew

原帖由 biti_rainy 于 2008-11-20 10:27 发表


当一个节点的io足够大，并行sql一跑里面稍微有点计算（比如一些函数计算）的时候 cpu可能就满了。
由于一台主机的 插槽是受限的，要满足网卡和hba卡的共同需求，以及考虑io能力问题，所以对于pc server来说hba卡一般在4块就可以了。

我上面并行测试的iostat信息里
并行为3的时候可以看到user%要更高一些
实际上是因为有两个笛卡尔级的计算，这样的计算量不算小吧，而cpu仍然是很空闲

anlinew

原帖由 biti_rainy 于 2008-11-20 10:31 发表


对于 4hba（4Gb）卡的io能力，我们的测试中是   1.4GB/S
实际工作场景下，我们的期望是每台能分担到 600MB/S

假设4node，你们的存储能到2400MB/s？

hz_wm

希望有更多的大牛来讨论这个帖子，使偶们受到多方经验的教诲。

biti_rainy

原帖由 anlinew 于 2008-11-20 10:32 发表

我上面并行测试的iostat信息里
并行为3的时候可以看到user%要更高一些
实际上是因为有两个笛卡尔级的计算，这样的计算量不算小吧，而cpu仍然是很空闲

4c 4core 的 server，并行我们可以尽量开到足够高，比如8，根据具体情况来决定。如果是测试，100多MB的io和1GB以上的io差异是很大的。我们p590  16cpu，一个并发64的sql，有like存在的时候可以将cpu跑到接近100%。


同时一台机器也可能不会只跑一个任务，可能多个任务在跑的，有一些是pl/sql的计算

当然，真实场景下，总是io更容易成为瓶颈，但这不足以支撑   小型机性能的不断提升可以解决问题  和  小型机性能的不断提升价格更便宜