Oracle Database未来的发展方向 – Exadata (2)
Kaya 发表于 os2ora.com
下一个问题，Exadata如何解决CPU方面的瓶颈呢？
在Exadata之前，我想无非两种思路，第一在原来节点上用更多更强的CPU，第二采用更多的RAC节点。
不过在Exadata的架构中，CPU的瓶颈已经从基本上得到很大的缓解，这就是存贮节点上CPU处理能力的介入。
还是以一个实际SQL为例:
SELECT t0.id FROM (SELECT id FROM t0 WHERE id LIKE '%54234245%' ) t0, (SELECT id FROM t1 WHERE id LIKE '%54234245%' ) t1, (SELECT id FROM t2 WHERE id LIKE '%54234245%' ) t2, (SELECT id FROM t3 WHERE id LIKE '%54234245%' ) t3, (SELECT id FROM t4 WHERE id LIKE '%54234245%' ) t4, (SELECT id FROM t5 WHERE id LIKE '%54234245%' ) t5, (SELECT id FROM t6 WHERE id LIKE '%54234245%' ) t6 WHERE t0.id=t1.id AND t0.id=t2.id AND t0.id=t3.id AND t0.id=t4.id AND t0.id=t5.id AND t0.id=t6.id ;
下面是一个可能的结果，第一行的数据是没有启用Smart Scan技术的结果，第二行是启用了Smart Scan的结果。
| Type | Elapsed | DB CPU% | IO(MB/s) | Cell CPU% | Network (MB/s) |
| pre-Exadata | 21s | 99 | 400 | 1 | 400 |
| Exadata | 11s | 80 | 700 | 50 | 8 |
第一行比较容易理解，存贮阵列/结点的数据以400 MB/s的速度通过Storage network传输到DB结点进行，DB CPU的利用率达到了99%。
显而易见，这时瓶颈出现在DB结点的CPU上，如果启用了Smart Scan，则Exadata会在存贮结点上首先对数据进行处理(存贮结点的CPU利用率为50%)，然后把其中有效的数据以8 MB/s的速度传输到DB结点进行处理，这时DB结点的CPU利用率下降为80%。SQL的完成时间却变为原来的一半。
Exadata在这里做了哪些事情呢？
1. 只进行有效数据的传输，这里，只传输满足条件id like ‘%54234245%’的7个表的指定列 id 的数据。
2. 解决了原来pre-Exadata可能碰到的网络瓶颈问题
3. 分担了DB 节点的工作负载
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