IBM Informix Simplemente poderoso IBM Corporation

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1 IBM Informix Simplemente poderoso IBM Corporation

2 Informix Warehouse Accelerator 12.1 Vicente Salvador DEISTER Gracias a Fred Ho porsudocu

3 Qué es IWA? Informix Warehouse Accelerator (IWA) es un sistema de tratamiento de datos optimizado que actua como una caja negra o un complemento y que permite el análisis de información y la integración de los aspectos de negocio en los procesos operativos para impulsar estrategias ganadoras. Acelera las consultas con tiempos de respuesta sin precedentes. Características Clave: Rendimiento: Tiempos de respuesta sin precedentes que permiten realizar análisis de información que normalmenteno son posiblesdados los elevados tiempos de respuesta Integración: Se conectaa Informix de forma totalmenteintegrada, permitiendo ser utilizado por todas las aplicaciones sin cambios Autogestionado: Las consultasson siempre ejecutadas de la forma más eficiente Transparente: Las aplicacionesse conecta a Informix y no necesitan conocer nada acerca de IWA Administraciónsimplificada: Es un complemento que no requiere de tareas administrativas para su mantenimiento

4 Cómo funciona IWA? Consultas SQL Informix SQL TCP/IP Query Router Resultados (via DRDA) Informix Warehouse Accelerator Query Processor Compressed DB partition Base de datos Cargador datos Informix: Enruta las consultas No necesitacambiarsql ni aplicaciones Siemprese puedeejecutarel SQL en el motor IDS Informix Warehouse Accelerator: Conectaa Informix via Analiza, comprime y carga ProcesalassentenciasSQL y retorna los resultados a Informix

5 Administración Simplificada No Query Tuning & Optimizer Hints No Ajustes de la base de datos No Creación o actualización de índices No Update Statistics No Particionamiento/Fragmentación No Gestión de discos o configuración de tamaños de página No Cambios en la BB.DD o en el esquema No Cambios en las aplicaciones No Tablas de agregación/materialized Views No Compra de hardware más caro No Cambios en las espectativas

6 Tecnologías de vanguardia Compresión Extrema Necesaria porque la memoria impone el limite AlgoritmosMulti-core & Vector Optimized Eliminando bloqueos o sincronización Evaluación de predicados en datos comprimidos Permite búsquedas con/sin decompresión Row & Columnar Database Formato en filas en Informix para operacionestransaccionesy accesovia culunas para consultas OLAP 2 3 Paralelismo masivo Se utilizan simultáneamente todos los cores para las consultas Base de datosen memoria Tecnologíade base de datosde 3 ª generaciónqueeliminala necesidadde I/O. Las bases de datosse mantienen completamente en memoria Particionamiento por frecuencia Acceso en paralelo a los datos comprimidos parael escaneode datos. Eliminaciónde particiones Vertical y Horizontal.

7 Otras tecnologías clave 64-bit processor RAM in TB Number of Occurrences Common Values Particionamiento por frecuencia Rare values = = 0 & Evaluación de predicados comprimidos A 1 D 1 G 1 A 2 D 2 G 2 A 3 D 3 G 3 A 4 D 4 G 4 SIMD

8 Evaluación de predicados CPU opera en bloquesde 128b Muchoscamposcabenen 128b Aplicael filtroa todaslascolumnas simultáneamente! State== CA && Quarter == 4T State==01001 && Quarter==1110 Transformael valor de la consultaen códigos internos State Trimestre & = Fila Máscara Resultado

9 Paralelismo SIMD Accede solo a los bancos utilizados en la consulta: SELECT SUM (T.G) FROM T WHERE T.A > 5 GROUP BY T.D Empaqueta múltiples filas del mismo banco en un registro de 128 bits Permiteotro mecanismo de paralelismo: SIMD (Single-Instruction, Multiple-Data)! A 1 D 1 G 1 B 1 E 1 F 1 C 1 H 1 Operand Operand Operand Operand A 2 D 2 G 2 B 2 E 2 F 2 C 2 H 2 32 bits 32 bits 32 bits 32 bits A 3 D 3 G 3 A 4 D 4 G 4 Bank β1 (32 bits) B 3 E 3 F 3 Vector Operation B 4 E 4 F 4 Bank β2 (32 bits) C 3 H 3 C 4 H 4 Result 1 Result bits Result 3 Result 4 Bank β3 (16 bits) Cell Block

10 Cómo funciona? Si unasentenciasql puedeser accelerada, IDS transformael SQL y lo envíaa IWA Cada procesador recorre su segmento de memoria, realiza las operacionesy devuelvelos datosal coordinador El coordinador, recivelos datosy realiza las operaciones de fusionado y ordenación: OPNQRY operations. IWA devuelveel resultadoal servidor Informix IDS envíalos resultadosdel SQL a la aplicación cliente como un resultset.

11 Cómo se utiliza la memoria? Los datosse comprimeny se reparten entre cada coprocesador Los ratios de compresión suelen estaren tornoa relaciones4 a 1 o 5 a 1 Existe un proceso coordinador quese engargade recogerlos resultadosescaneadosporlos coprocesadoresy construirel resultado final.

12 Resumen de características Tecnología revolucionaria que permite realizar consultas analíticas a la velocidad del pensamiento Tecnologíade primer nivelqueutilizaun sistemade almacenamiento columnar en memoria EliminalasoperacionesE/S y lasoperacionesde mantenimientocomoindexación, particionamiento, ajustesde SQL, update statistics, etc. Puedeejecutarseen equiposintel convencionalescapacesde almacenar varios Terabytes de memoria IWA se ejecuta como un accelerador de las instalaciones Informix existentes, permitiendoel usosimultáneaode operaciones analíticas y de OLTP

13 Nuevas características IWA Trickle Feed y mejorasen refrescode datos Permiteel usode operadoresolap en sentenciassql Evaluación de sentencias concatenadas mediante UNION Mejora en los algoritmos de ordenación Aceleración de Timeseries mediante IWA

14 Ejemplo real de funcionamiento

15 Carga inicial de datos El conjuntototal de datosquecomponenel datamartocupa550 Gbytes(tablasde hechos+ tablas de dimensiones) 585 millonesde registrosen lastablasde hechos Unavezcargadoslos datosen IWA ocupan115 Gbytes de RAM El procesoinicialde cargatarda2 H 2 entornos distintos de test: 16 core Intel E5 512 GB RAM 16 core Intel E5 512 GB RAM (Virtualizado)

16 Proceso de cliente Proceso de cliente de generación de reportes que utilizacursoresde datosy realizaconsultassql complejas Sin IWA: 3 H 56 min (Utilizandoaggtables) Entorno1: 4 min 40 sec (Usandotablade hechos) Entorno2: 5 min 10 sec (Usandotablade hechos) IWA en x-series (40 CPU 2T RAM): 4 min: 15 sec (test done on IBM San Francisco Labs) Impactoen el rendimientodel # CPUs

17 Datamart completo Se ejecutan 746 operaciones SQL que consideran todas las posibles combinaciones entre las dimensiones y las tablas de hechos Sin IWA: las primeras 14 sentencias estubieron ejecutandose durante 24 h Entorno1: 12 h 25 m Entorno2: 15 h 05 m En el peorde los casosse obtieneuna aceleraciónde los procesosde 100 a 1

18 Estadísticas sticas de bajo nivel En cualquierade lasoperacionessobrelos 585 millonesde registros, la operaciónde escaneoy filtradotardasiempre53 segundos. Las operaciones de agrupación y ordenación tienen un tiempo de respuesta variable que oscilaentre 0 y 40 segundos Puede obtenerseel resultadode cualquierconsulta en menosde 1 minuto 30 segundos

19 Gracias por su atención Preguntas? Vicente Salvador

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