Oracle 19C性能优化新特性Memoptimize Rowstore 之Fast Lookup
发布时间：2019-3-29 浏览次数：2903
Oracle 12C 中引入了In Memory Column Store的新特性，该功能将热表以列的形式存放在独立内存中，以提升聚合类查询的性能。在18C版本中，Oracle推出了Memoptimize Rowstore新功能，该功能极大提升基于主键值表查询的性能，SQL查询可以直接通过主键键值访问到Memoptimize Pool内存中的数据块，减少了buffer cache访问、磁盘IO及相关CPU的消耗，从而提升查询的性能。19C中，Oracle增强了Memoptimize Rowstore的功能，加入Fast Ingest，通过内存来提升主键表的记录插入速度。我们从字面上可以理解，Rowstore指在内存中存放的数据是以行式存储的。与In Memory Column Store记录以列式存储的性能区别在于，行式存储方式更利于对表内整行数据进行的检索。与In Memory类似，Memoptimize Rowstore 配置步骤非常简单，同样无需对应用SQL进行修改。我们只需分配Memoptimize Pool内存空间并指定需要存放在Rowstore内的表就可使用该功能了。
在介绍该功能的使用前，我们先了解一下Memoptimize Rowstore的内部机制。Memoptimize Rowstore使用SGA（图一）中的一块独立内存区域（Memoptimize Pool）来存放相关表的哈希索引（Hash Index）和表的数据块（图二）。Memoptimize Pool中75%的空间分配给Buffer，25%空间分配给哈希索引。Oracle自动为Memoptimize Pool中的表对象创建哈希索引并进行维护，无需人工干预。对于需要进行快速查询的表对象，我们只需要通过CREATE TABLE 或ALTER TABLE语句来指定表的MEMOPTIMIZE FOR READ属性，就能控制表是否通过Memoptimize Rowstore进行优化。需要注意的是，需要存放在Memoptimize Pool内的表只能是heap-organized表，表必须有主键且不能是压缩表。
下面我们简要介绍一下Memoptimize Rowstore快速查询的使用步骤。
1.
启用Memoptimize Rowstore。
数据库版本必须18C或以上。指定实例启动参数MEMOPTIMIZE_POOL_SIZE的大小，该参数不能动态调整，需要重启实例。需要注意Memoptimize Pool是个固定的内存空间，意味着其不受自动内存管理功能（Automatic Memory Management）控制。数据库SGA_TARGET自动管理不会根据数据库压力自动调整Memoptimize Pool的大小。
2.
重启实例，检查Memoptimize Pool是否生效
SQL> SHOW PARAMETER MEMOPTIMIZE_POOL_SIZE
NAME TYPE VALUE
--------------------- ----------- -----
memoptimize_pool_size big integer 10G
3.
使用CREATE TABLE 或ALTER TABLE语句来指定表的MEMOPTIMIZE FOR READ属性
CREATE TABLE flookup (
id NUMBER(5) PRIMARY KEY, --表必须有PK
test_col VARCHAR2(15))
MEMOPTIMIZE FOR READ;
ALTER TABLE sh.sales MEMOPTIMIZE FOR READ;
4.
使用DBMS_MEMOPTIMIZE.POPULATE将表数据加载至Memoptimize Pool内，数据加载完成后，基于Memoptimize Rowstore的快速查询功能立即生效。
execute DBMS_MEMOPTIMIZE.POPULATE('SH','SALES');
5.
关闭表的快速查询功能。使用ALTER TABLE 指定表NO MEMOPTIMIZE FOR READ 属性。
6.
查询表记录。基于Memoptimize Rowstore 的快速查询适用于带主键值的查询语句。
如以下查询：
SELECT * FROM customer WHERE cust_id = 10;
新特性Memoptimize Rowstore快速查询是针对有主键表的行式数据查询的一个优化功能，其配置简单且无需修改应用。该功能特别适用于IoT等有大量数据且频繁基于主键查询的表对象性能优化。
