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2015.07.27

既存の概念を覆す!Oracle Database In-Memoryのテクノロジー Vol.6

既存の概念を覆す!Oracle Database In-Memoryのテクノロジー Vol.6

インメモリのデータベースはサーバが落ちたら終わり。そんなふうに考えていた時期が私にもありました。でもOracle Database In-Memoryにはそうならないための構成が用意されているのです。検証シリーズ最終回となる今回は、実際に障害を発生させてその動きを追っていきます。


Vol.6 インメモリはサーバがダウンしたら終わり・・・じゃない

インメモリと聞いて一番気になること


セミナーや勉強会などで、「Oracle Database In-Memoryはメモリ上にデータがあるのだから、サーバがダウンしたら復旧が大変ではないか?」というご質問をいただくことがあります。仕組みを考えればこうした懸念は当然です。サーバがダウンすればもちろんRAMの中身は消えますし、インスタンスがダウンすればデータベースから見たキャッシュは空になってしまいます。データの整合性はどうなるのか、インメモリの状態に復旧するまでどの程度かかるのかといった情報は、採用を検討する上で必ず抑えておかなければいけません。

まず、データの整合性についてですが、Oracle Database In-Memoryでは更新処理にこれまでどおりデータベース・バッファ・キャッシュを使用しています。もしサーバがダウンしたとしてもクラッシュリカバリによってデータの整合性が維持されるため、Oracle Database In-Memoryならではの懸念事項というのはありません。それよりも問題なのは、クラッシュリカバリが終わってもディスクからメモリ上にデータを配置(ポピュレーション)し直さなければ、インメモリの状態には戻らないということです。

これまでの検証でご紹介したように、ポピュレーションは行フォーマットから列フォーマットへの変換と圧縮を行うため、それなりに時間のかかる作業です。ポピュレーションの途中でもクエリを発行できますが、部分的にインメモリになった状態では本来期待する性能を発揮することができません。

図1:可用性構成ではない場合のOracle Database In-Memory

図1:可用性構成ではない場合のOracle Database In-Memory

これはOracle Database In-Memoryに限った話ではなく、インメモリ技術全般に当てはまります。メモリにデータを配置する以上、常に「消える」というリスクと戦わなければいけません。特にクリティカルなシステムの場合は、ダウンタイムを短く抑えるための可用性構成を組めるかどうかが、採用可否を大きく左右します。

Oracle Database In-Memory + RAC


Oracle Databaseの代表的な可用性構成と言えば、Real Application Clusters(RAC)です。RACは全てのサーバ(ノード)で読み取りと書き込みが可能なアクティブ-アクティブ型のクラスタ構成なので、もし1台のノードがダウンしても生き残ったノードに接続すれば処理を継続できます。

Oracle Database In-MemoryはRAC上でも動作しますので、可用性を確保したい場合はRACの構成を選択するのが最も良い方法です。ただし、話はそれほど単純ではなく、各ノードのメモリ上でどのようにデータを保持するか、3つのパターンから選択する必要があります。それが以下の図です。

図2:Oracle Database In-MemoryをRAC上で使う場合の設定

図2:Oracle Database In-MemoryをRAC上で使う場合の設定

「NO DUPLICATE」は、各ノード上のインメモリ・カラムストアにデータを分散します。データの複製を保持しないため、より多くのデータをメモリ上に配置できますが、例えば図のノード1がダウンしてしまうと、P1のデータにはインメモリでのアクセスができなくなってしまいます。

「DUPLICATE」と「ALL DUPLICATE」は、異なるノード上に複製を保持します。「NO DUPLICATE」と比べて使えるメモリ量は減ってしまいますが、いずれか一つのノードがダウンしたとしても別のノードに複製が存在するため可用性に優れています。ただし、この構成がとれるのは、Oracle Exadata Database Machine(Exadata)やOracle Database Applianceなどの、Engineered Systemsのみになっています。機材の選定と可用性のレベルが密接に関わってきますので、特に「DUPLICATE」と「ALL DUPLICATE」を選択する場合は注意が必要です。

障害が発生するとどうなる?


障害発生時の影響がどの程度異なるのか、前述の3つの設定パターンをそれぞれ検証してみます。「NO DUPLICATE」はメモリ上にデータの複製を持たないので、運悪くアクセスしたいデータを持っているノードがダウンしてしまうと、生き残ったノードに接続したとしてもディスクI/Oが発生してしまいます。

図3:NO DUPLICATEで障害が発生した場合の動き

図3:NO DUPLICATEで障害が発生した場合の動き

生き残ったノードではポピュレーションが自動的に始まるので、クエリを実行すると時間の経過とともに緩やかに応答性能が改善していきます。それでもポピュレーションが完了するまでは時間がかかるので、その間の性能劣化は覚悟しなければなりません。ポピュレーションの対象が多い場合は、頻繁にアクセスする表を優先的にポピュレーションするよう設定を行うなどの工夫が必要です。

図4:NO DUPLICATEでポピュレーションが完了するまでのクエリ性能

図4:NO DUPLICATEでポピュレーションが完了するまでのクエリ性能

「DUPLICATE」の場合は、生き残ったノード上のインメモリ・カラムストア内にデータの複製があるため、そちらに接続すればディスクI/Oではなくメモリアクセスで処理を行うことができます。

図5:DUPLICATEで障害が発生した場合の動き

図5:DUPLICATEで障害が発生した場合の動き

DUPLICATE をNO DUPLICATEの結果と並べてみると、その違いがはっきりと分かります。DUPLICATEの場合はポピュレーションを実行する必要がなくそのまま欲しいデータにアクセスが可能なので、NO DUPLICATEのように性能が落ちることはありません。以下のとおり、生き残ったノードに接続した直後から安定した性能で推移しています。

図6:NO DUPLICATEとDUPLICATEでのクエリ応答時間の比較

図6:NO DUPLICATEとDUPLICATEでのクエリ応答時間の比較

このように、RACの場合はインメモリ・カラムストアのデータを冗長で持たせるか/持たせないかによって障害発生時の影響度が大きく異なります。ポピュレーションの時間はどの程度か、ダウンしたノードのデータをポピュレーションできるだけのメモリサイズを確保できるかなど、クラスタが縮退することを想定した設計や動作検証をしっかりと行うことが、RAC とOracle Database In-Memoryを組み合わせる際の重要なポイントと言えるでしょう。

Oracle Database In-Memory + Exadata


先ほど検証した「DUPLICATE」の設定は、ExadataやOracle Database ApplianceのEngineered Systemsでのみサポートされているので、Oracle Database In-Memoryの基盤としてExadataやOracle Database Applianceを評価・検討したいというケースが今後増えるかもしれません。ただし、ExadataやOracle Database Applianceには、メモリ以外のレイヤーに様々な高速化技術が備わっているため、それらとOracle Database In-Memory をどう使い分けていくのかを理解しておくことで、より正しく機材が選定できるようになります。

例えばExadataの場合、以下のようにメモリ、PCI Flash、ハードディスクという3つのレイヤーにデータを配置できます。メモリが最も高速なのは言うまでもありませんが、ハードディスクへのアクセスであってもInfiniBandネットワークやストレージ・サーバ上でデータを絞り込むSmart Scanが効果的に働くため、十分な性能が期待できます。さらに、最新のExadata X5-2では、オールフラッシュのストレージ・サーバも提供されています。性能要件を満たすにはExadataの技術で十分なのか、それともOracle Database In-Memoryが必要なのか、それぞれの機能を鑑みて十分に見極める必要があります。

図7:Exadataの高速化技術とOracle Database In-Memoryの棲み分け

図7:Exadataの高速化技術とOracle Database In-Memoryの棲み分け

実際に、Exadataの環境を使ってOracle Database In-Memoryの有無でどの程度性能に差があるのか検証してみましょう。分かりやすいように、Exadataではない汎用的なIAサーバで同じ処理を実行した場合の結果と比較してみます。今回のクエリでは、約100GBのデータを全件検索しており、ExadataはオールフラッシュではないHDD タイプのモデルを利用しています。

図8:Oracle Database In-Memoryの有無による性能差

図8:Oracle Database In-Memoryの有無による性能差

検証の結果を見ると、非Exadataの場合は大きく性能差が出ていますが、Exadataではその差が小さくなっています。今回のクエリではExadataのSmart Scanがよく効いており、ストレージ・サーバ側で処理対象のデータを絞り込むことでI/O量を削減し、応答時間を大幅に短縮しています。この結果はあくまで一例ですが、ExadataはOracle Database In-Memoryがなくても十分速いと捉えることもできます。

もちろん、Oracle Database In-Memoryでなければ実現できない性能要件も存在します。ExadataでOracle Database In-Memoryを使う場合は、頻繁にアクセスされるデータをメモリ上に置き、それ以外はハードディスクに置いてSmart Scanを使うといった棲み分けができます。両者は補完関係にあるので、データ量やコストなどを整理して適切な方法を選択しましょう。

皆さんがOracle Database In-Memoryの検証や評価を進める中で、本連載の内容が少しでもお役に立てば幸いです。


連載記事

既存の概念を覆す!Oracle Database In-Memoryのテクノロジー Vol.1
既存の概念を覆す!Oracle Database In-Memoryのテクノロジー Vol.2
既存の概念を覆す!Oracle Database In-Memoryのテクノロジー Vol.3
既存の概念を覆す!Oracle Database In-Memoryのテクノロジー Vol.4
既存の概念を覆す!Oracle Database In-Memoryのテクノロジー Vol.5


執筆者のご紹介

アシスト関 俊洋

関 俊洋
ビジネスインフラ技術本部

2006年入社。データベース・システムの構築や運用トラブルの解決といった業務を経験し、その後新製品の検証やソリューションの立ち上げを経てエバンジェリストへ。2016年にクラウド事業を立ち上げ、現在はクラウドとデータベースの二足の草鞋を履いている。

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