122Architecture 全面解读 - 第一篇全局解析+ADG+IM模块-低调大师

122Architecture 全面解读 - 第一篇全局解析+ADG+IM模块

2017-07-17 619

上周五早上，风和日丽。小明和小强在上班路上相遇了。

呀不好意思，来晚了，我们已经打烊了。不过呢，看在大家都热爱学习的份上，我们将会分享课程视频给大家。

Oracle自发布12.1之后，就一直声称要全面转云，在之后的三四年里，一直杳无音信，大家都在猜测，Oracle又在憋什么大招，果然，2017阳春三月，大招来了！今年三月份，在广大用户的热切盼望中，Oracle终于发布了12c Release2。

与此同时，云和恩墨专家迅速投入到新特性的研究当中，在12.2发布不到2个月的时间里，并设计出了全球最新版的Oracle 12.2体系架构图。先来一饱眼福吧

很多同学跟我们说，这张图信息量太大看不懂表示很绝望。为了让大家更好地学习，云和恩墨推出系列课程“全面解读Oracle 12.2的体系架构图” ，上周四第一课QQ群火热直播，反响热烈。

接下来我们简要概括一下课时一的内容要点：

体系架构图组成

Oracle 12.2体系架构图基于最基本的Oracle数据库访问模式，延伸出包含Active DataGuard，Sharding，Multitenant，Flex Cluster，Flex ASM等多个解决方案的模块。课时一主要介绍了整个图的内容组成，并展开详细解读了模块一（ADG+IM）的部分。

在第一个模块，我们展开讨论了以下的内容要点：

1、在ADG中，逻辑standby和物理standby的数据同步与应用；

2、12.2中，支持ADG上部署IM列存储，并讨论了三种部署方案；（可参考以下文章：【12.2新特性】在Oracle Active Data Guard上部署列式存储）

3、Oracle的零数据丢失同步方案：Far Sync实例的配置；

4、在12.2中DG上的一些新特性，比如远程AWR，standby上的SQL tuning等，可参考以下文章：Oracle 12.2新特性掌上手册 - 第六卷 ADG的性能与诊断);

5、在12.2中IN-MEMORY的新特性，比如：join group，faststart等。

好了话不多说，想学习的同学请观看视频。原文链接下载。

不少朋友问讲师要ppt，实话实说，讲师（只有脑子）真没有ppt,不过倒有几张经典的参考图送给各位，为大家简单讲解一下。

reference picture1

根据白求恩对中国的Oracle用户使用Oracle数据库现状分析，在10g以前的版本中，有部分用户在使用裸设备作为数据库存储方式，11g以后已经很少见，12c已结没有人使用裸设备了。ASM和文件系统将成为最主要的两种文件存储方式，而ASM则是集群环境下的最佳存储选择。（了解白求恩请点击：Bethune，你最佳的运维小助手。）

reference picture2

在12.2以前，ADG架构中，若有多个节点，则多个节点的RFS进程可以同时接收来自主库的日志，但在日志应用过程中，只有一个MRP进程进行，因此多个节点的日志应用的串行的。

在12.2中，ADG中多节点standby，日志可以并行应用。会在每个节点都启动一个MRP进程。

reference picture3

最简单的Far sync的配置模式：在主库附近（实现同步的距离限制范围内）配置far sync实例，主库与far sync实例之间进行同步传输，far sync与备库之间进行异步传输，这样，即使主备之间的连接出现连接问题，主库的数据都在far sync实例中，实现数据零丢失。

Far Sync的高可用配置：虽然far sync提供零丢失的数据同步，但一切都会出故障，为了避免主库与Far Sync之间的连接出现问题导致数据丢失，在主库上配置两个Far Sync实例，当其中一个连接中断的时候，自动切换到另一个Far Sync实例。

Far Sync的扩展配置：在需要做主备切换的环境中，为了保证切换后的数据传输不受影响，在两个节点上都配置Far Sync实例，当然，在同一时刻，只有一个Far Sync实例处于活动状态，也就是与当前主库靠近的Far Sync实例处于活动状态。

reference picture4

在12.2的IM中，支持三种格式的数据存储：关系型数据，虚拟列和JSON格式。并且可以将JSON对象的虚拟列直接存放在IM的虚拟列，使得针对JSON对象的操作非常方便。

注意，对于JSON的文档，一般要求文件大小不大于32M，否则可能不会带来好的性能提升。

reference picture5

在没有join group的情况下，表的关联查询是如何实现的：

假如vehicles表和sales表需要做关联查询。

1、扫描Vehicles表，并将满足条件的行解压并发送到hash 连接

2、使用vehicles中获取的做连接的列创建hash列表

3、扫描sales表，过滤出符合条件的行

4、解压过滤得到的行，并发送至hash连接

5、使用vehicle表的ID值进行探测，找到匹配的行

使用join group后的连接访问方式如下：

1、扫描vehicles表，将符合条件的以压缩的方式发送至hash 连接

2、对上步中压缩的结果中的不同值创建数组

3、扫描sales表

4、将匹配的行以压缩的方式发至hash 连接

5、对数组中压缩的值做全连接

因此我们看到，没有使用join group的时候，最后在选择行的时候是扫描二维的hash表获得，而使用join group之后只需要扫描一个数组，这样就加快了查询效率。

文章转自数据和云公众号，原文链接

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2017-07-17

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