IDS 11 数据压缩和存储优化

 

IDS 11 数据压缩和存储优化

* 从11.50.xC4版本开始IDS具有该特性

概述

IDS通过对表及分片表进行数据压缩来减少磁盘存储空间，在进行压缩操作前，可以对压缩率进行提前估算，从而做到有针对性的有效压缩。同时支持对表的数据空间进行归并整理，可以实现对通过数据压缩和归并整理优化出来的空间进行释放到dbspace，从而实现最大限度的存储优化能力。

为什么要进行数据压缩？

日益信息化的世界里，充满着各种各样的数据，人们通过大量的存储设备来存储自己需要的各种数据信息，在实现世界中，信息的增长速度越来越快，存储设备开销占信息化管理成本比重越来越大，同时存储设备需要大量的电力来冷却存储设备及设备的运行。在如今激烈竞争的商业时代，如何为企业降低运行成本；在如今能源紧缺的今天，节约用电已是我们每个人都需要努力的目标。数据库存储了大部分企业的数据，因此对数据库的数据进行压缩，无疑能为企业节省一笔不菲的开支。有相关调查统计数据表明，一个10T的数据库一年运行成本为200万人民币。如果采用数据库压缩技术，把数据压缩40%，这样我们就能从中节省80万人民币。

IDS数据压缩技术

A.IDS数据库在数据压缩后的好处

  -极大地节省了磁盘存储空间

  -极大地减少了逻辑日志的使用，有效地防止高负载OLTP系统逻辑日志瓶颈问题

  -更少的page读，因为更多的数据行可以存储在同一个page上

  -更少的buffer pool

  -更少的I/O

  -对时间较的数据进行压缩，对近期频繁访问的数据不进行压缩

  -释放出压缩后不在使用的空间

  -更少的备份空间，更短的数据库备份与恢复时间

B.行(row)压缩算法概念
压缩算法在整个数据表(table)中寻找重复的模式(pattern)，当模式被找到时，字符串被一个12比特(bit)的符号替代.符号被存储于一个数据字典中以供快速查找，在数据页(page)中数据是被压缩的 (不管是在硬盘上还是在缓冲池里)
显著的节省了输入输出的带宽– 更好的性能
显著地节省了内存空间– 更有效的内存使用
一些中央处理器(CPU)的额外开销
行(row)数据被处理前必须先被解压缩

可被压缩的表格被压缩后通常能节省60%到80%的空间
整个数据库的存储空间将被节省40%到50%
这意味着只要50%的磁盘空间就能够支持IDS11数据库!

C.压缩操作

  IDS压缩操作，对表、或者对分片表的某一个分片进行压缩操作。

  压缩过程包括几个步骤，每个步骤详细说明如下：

  * 每个操作在sysadmin数据库中运行，对于分片表，我们可以对整个表或者表的某一个分片进行压缩操作

  (1).压缩率评估

   IDS采用row压缩技术，通过替代位来代表重复的模式（pattern）,和我们正常的文件压缩技术类似，如果数据重复率低，则压缩率较低，这种情况下，我们对表进行压缩会带来负面的影响。所以我们要对压缩率较高的表进行压缩。

   对整个表

   EXECUTE FUNCTION task("table estimate_compression","table_name", "database_name", "owner_name");

   对分片表的某一个分片

   EXECUTE FUNCTION task("fragment estimate_compression","partnum_list");

  (2). 创建压缩字典

   由于IDS压缩技术通过搜索重复模式（pattern）来实现压缩，所以在压缩前需要创建压缩字典表，该表存放表中已有重复的模式，所以要求表中至少有2K记录才可以进行压缩操作。对于记录数较大的表，通过sample抽取重复模式。当创建完成压缩字典后，后来insert的记录将采用此模式进行压缩，我们可以重新创建字典，然后再进行新的压缩。所以一般情况下，我们建议对新增记录较少情况下的表或者分片进行压缩比较合理。

   对整个表

   EXECUTE FUNCTION task("table create_dictionary", "table_name","database_name", "owner_name");

   对分片表的某一个分片

   EXECUTE FUNCTION task("fragment create_dictionary", "partnum_list");

  (3). 压缩数据

   如果没有进行上一步创建压缩字典，该操作在做前将自动触发创建压缩字典操作

   对整个表

   EXECUTE FUNCTION task("table compress", "table_name","database_name", "owner_name");

   对分片表的某一个分片

   EXECUTE FUNCTION task("fragment compress", "partnum_list");

  (4). 整理存储空间

   对于压缩后释放的空间进行空间整理，对于非压缩表也可以进行该操作，可以简单的理解为我磁盘碎片整理操作

   对整个表
   EXECUTE FUNCTION task("table repack", "table_name","database_name", "owner_name");

   对分片表的某一个分片

   EXECUTE FUNCTION task("fragment repack_offline", "partnum_list");

  

  (5). 释放存储空间

   对于表占用但尚未存放数据的空间，通过上一步后，可以把该空间释放出来到dbspace

   对整个表

   EXECUTE FUNCTION admin("table shrink", "table_name","database_name", "owner_name");

   对分片表的某一个分片

   EXECUTE FUNCTION task("fragment shrink", "partnum_list");

  

  (6). 解压

   如果我们需要把已经压缩的表不在压缩，我们就需要进行解压操作。解压操作可以进行online和offline操作，当采用online模式，将不影响表的正常访问，但采用offline模式解压速度较快

   对整个表
   EXECUTE FUNCTION task("table uncompress", "table_name","database_name", "owner_name");
   或者offline

   EXECUTE FUNCTION admin("table uncompress_offline","table_name", "database_name", "owner_name");

   对分片表的某一个分片

   EXECUTE FUNCTION task("fragment uncompress", "partnum_list");
   或者offline

   EXECUTE FUNCTION task("fragment uncompress_offline", "partnum_list");

 D.压缩操作举例

   IDS除了提供如上所示的API方式，同时提供了OAT可视化操作界面，操作起来更加便捷。详细情况请查阅OAT相关说明问题。

   正常情况下，我们对一个表进行压缩操作，不需要严格按照上面所描述的压缩操作的顺序来进行，其中创建压缩字典表包含在压缩操作中，在进行压缩操作时，数据库发现没有对应的压缩字典表，立即进行创建压缩字典，然后进行数据压缩操作。一个一般的压缩操作流程如下：

   (1). 压缩评估

        EXECUTE FUNCTION task("table estimate_compression","table_name", "database_name", "owner_name");

   (2). 压缩

        EXECUTE FUNCTION task("table compress", "table_name","database_name", "owner_name");

   (3). 空间整理与释放

        EXECUTE FUNCTION task("table repack", "table_name","database_name", "owner_name");

         若要释放空间情况

         EXECUTE FUNCTION admin("table shrink", "table_name","database_name", "owner_name");

  

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了解更多信息请查看：

IDS在线文档

http://publib.boulder.ibm.com/infocenter/idshelp/v115/index.jsp

Informix Dynamic Server 数据压缩和存储优化

http://www.ibm.com/developerworks/cn/data/library/techarticles/dm-0904idsoptimization/?S_TACT=105AGX52&S_CMP=tec-csdn