最近几年明显感觉到数据积累的速度, 或者说是许多行业业务的发展速度, 超出了硬件的发展速度, 就算我们购买了很强劲的IBM小机, 或者遥想大机, 感觉只靠硬件已经不能给我们一片蓝天, 越来越多的人感知到了硬件上的天花板.

    我的主题, 即与这个天花板有关, 很高兴公司的业务发展及数据积累速度远远超出了硬件的发展速度, 在试图去探知硬件的天花板这个偿试上, 让我很劳累和伤神, 但这方面的积累还是我最近两年的一个重要所得, 即使没有完全明白, 也决定放弃AUL数据恢复这个主题, 转而带着容量评估这个问题, 去和大家一起探索. Google能用数据换来公司的利益及社会的进步, 我们越来越多的公司也会, 淘宝推出的数据魔方也正是要发挥长期积累的数据的作用.

    同时我们的自然环境变得越来越差, 沙尘曝已经不是北方独有的了, 南方也开始出现了, 地球的温度越来越高, IT这个行业也贡献了不少, 大老们都提倡低碳生活, DBA也是可以做些极小极小的贡献的, 如何充分利用好机器的硬件资源, 既不浪费机器资源(多碳), 又不能阻挡业务的发展, 就要求我们对系统有充分的认识. 2008年从上海到杭州后, 一直都在做这个事情.

    说了这么多, 其实我的话题非常小《Oracle性能数据分析》, 想通过分析一些数据来搞清白一些事情, 只是成果还非常地少, 可以通过后面的链接查看演讲时的PPT(Oracle性能数据分析).

    在这个方面还有很多不清楚的地方, 欢迎大家一起来畅想一下. 不光是这一点, 任何方面都可以一起勾通一下, 有勾通才是生活.

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    从数据库的角度来的看, 可以先去分析下面几个因素和系统负荷的关系.

1, Execute Count
2, Logical Read
3, Physical Read
4, Physical Write
5, Transactions

    当了解了上面的因素和系统负荷之间的变化关系后, 需要再分析资源和上面这些因素的关系, 以及资源的限制. 有那些方面资源呢?

1, CPU
2, IOPS & IO Time & Storage Space
3, Transaction Process

    再从业务上来分析, 分析一下完成你的一笔交易需要产生多少次数据库的活动, 再根据业务发展的速度就可以初步评价出, 目前的系统可以支持多少的事务量了, 从而知道现有的系统可以再支持多少时间, 有了这些预测, 就可以提前作出一些行动, 进行相关的升级或改造了.

    很想做一个比较好的预测模型, 由于不能用真实的数据去检验一下模型的有效性, 因此永远局限于理论模型, 目前还没有很好的很准的模型, 正在思考中……

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