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    在SQL Server中的关系型数据仓库分区策略(1)

    出处：ITJS

    我们推荐本文的读者已经阅读并且理解以下的文章：

    ◆使用一个Microsoft SQL Server 2000数据仓库中的分区- http://msdn.microsoft.com/library/default.asp URL=/library/techart/PartitionsInDW.htm

    分区的好处

    当组织中的数据库向上扩展并且包含了大量的数据时，非常关键的是保持其高可用性并同时适应对小的数据库维护窗口的需要。这些需求使得分区成为对于超大型数据库而言的一个量身定制的技术。分区技术所强调的关键问题是——通过将非常大的表分解成相对较小的分区从而使诸如数据导入，老化以及存档等重要任务的管理更易于进行。Microsoft SQL Server通过在SQL Server 7.0/2000中的分区视图以及在SQL Server 2005中添加的对分区表的支持提供了分区技术。

    在 SQL Server 7.0/2000中的分区技术

    SQL Server 7.0通过分区视图引入了对分区技术的支持。在SQL Server 2000中，这一功能进行了增强支持了可更新的分区视图。当事实表可以被自然的分割或者根据数据范围划分成单独的表时，对于关系型数据仓库而言分区视图技术是再合适不过的了。分区视图的基表可以被UNION来表示成一个统一的数据集。分区视图大大降低成本应用程序的复杂性，原因是物理实现被从应用程序数据访问方式中抽象了出来。

    在SQL Server 2000中，分区视图可以被扩展到包括分布式分区视图，从而启用跨多个服务器/实例的数据库联合。有关分布式分区视图的讨论超出了本文的范围。对此更详细的讨论，请参阅微软开发人员网络（MSDN）上的“分布式分区视图”，地址是：http://www.microsoft.com/sql/evaluation/features/distpart.asp!href(http://www.microsoft.com/sql/evaluation/features/distpart.asp.

    在SQL Server 2005中的分区技术

    在SQL Server 2005中通过使用表和索引的分区，可以降低在使用分区视图管理非常大的数据库时的复杂性。SQL Server 2005提供了用数据行作为最小的分区单位的水平范围分区功能。可以被分区的对象有：

    ◆基表

    从SQL Server 2000的分区视图迁移到 SQL Server 2005 分区表/索引

    一个现存的基于单个巨表或者分区视图的应用程序可以被重构或者迁移到一个基于分区的SQL Server 2005解决方案。要作出是重构还是迁移应用程序的决定，必须详细分析在性能，可管理性，以及可用性方面存在的需求。

    一个将SQL Server 2000的分区视图迁移到SQL Server 2005分区表的简单路径将包括以下步骤：

    ◆创建一个分区函数和架构以确定每个分区的分界点和物理存储位置。分界点应当和分区视图的基表的差不多

    索引

    在把数据导入到一个关系型数据仓库后，一般就要创建索引来为用户查询提供支持。在对关系型数据仓库体系结构造成影响的各个要素中创建和维护索引扮演了主要角色。

    在没有索引时对事实表的查询性能通常比较差。对于使用单个巨大事实表的情况，一个最佳的解决方案是删除所有的索引，导入数据，然后重建索引。这种方法导致可用性的降低并且有一个不断增长的维护窗口，当表的大小增长到一定程度时这种方法可能就不太现实了。

    在SQL Server 2000中当在基表上创建索引时，分区视图有效的处理了这个问题。SQL Server 2005支持在单独的分区上重建和重组索引，因而便于更好的管理分区索引。

    数据老化

    老化的数据被访问的频率比新的数据低一些。与日俱增的法律和规定需要业务保证老化的数据在线并能够被立即访问到。因而，在维护现有的数据的高可用性以及方便快速导入新的数据的同时有效的管理老化的数据对于一个企业是非常关键的。数据老化可以通过一个滑动窗口来有效的处理。假如数据被分区了，一个滑动窗口的实现就成为了可能。要查看更多的细节，请参阅本文后面的“滑动窗口实现”

    数据存档

    对于一个几T规模的数据仓库的成功实现并不以构建一个良好性能以及线性扩展的系统而结束。它也依赖于对一个高度可用的系统的维护。

    假如数据被分区了，在SQL Server中的零散备份就可以实现。在SQL Server中的零散备份以及还原操作为分区的管理提供了更大的灵活性。零散备份备份意味着单个的分区，在被限制到它们自己的文件组时，可以被单独的备份和还原而不会影响整个数据库。在一个简单恢复模型中为了零散备份可以工作文件组必须设置为只读模式。在使用大容量日志恢复模型或者完全恢复模型的情况下，有必要备份事务日志-这样做主要是为了成功的还原文件组。关于这些限制的更多细节，请参阅在SQL Server 联机丛书中的“备份(Transact-SQL)”

    查询性能

    专用的查询是关系型数据仓库解决方案的一个主要部份。应用程序的特点以及查询所产生的结果的性质对于关系型数据仓库的分区有着极大的影响。例如，假如查询中有一个对应到分区键的筛选键，与对单个巨表进行的同样查询相比有更快的响应速度。这是因为对分区的使用促进了并行操作的使用并且在查询中的分区键意味着对数据的剪切更容易了。

    滑动窗口实现

    滑动窗口是影响对关系型数据仓库分区的一个关键要素之一因而值得用上一个单独的部份对其具体实现的细节进行讨论。

    滑动窗口的场景包括将新的分区滑动进去以及将老化的分区从分区表或者视图滑动出来。当老化的数据存档时新的数据就可以用来让用户查询了。在滑动分区时的关键是最小化down机时间。

    老化的数据可以被存档并且可以通过还原相应的备份在必要时取回，或者它也可以被移动到一个更低持久性，但更大I/O承受能力的始终可用以进行用户查询的子系统。

    下面的图表展示了一个来自我们的测试场景的滑动窗口具体实现。在我们的测试场景中，从分布在全国的商店那里收集与消费者相关的销售数据。数据被导入，纯化，以及聚合来为商业决策提供支持。在我们的测试场景中，一个分区逻辑的代表了一周的有效数据。当前，八周的有效数据被标识为活动的。活动的数据比老化的数据的查询频率高很多。当有新的数据进来，老化的数据就会移出。这儿有一条业务规则表明老化的数据应当保持在线但是应当存储在一个经济有效的I/O子系统中。

     

    图表2：滑动窗口方案

    在SQL Server 2000中，滑动窗口可以使用分区视图来实现。缺点是分区视图必须被重新绑定来包括进在UNION视图中的新生成的数据。重新绑定需要一个元数据锁并且可能会被任何对现存视图或者基表的访问所阻塞。

    通过对使用Transact-SQL语句将分区交换进和交换出的支持SQL Server 2005提供了一个对滑动窗口方案的更佳实现。交换分区需要在分区表上放置一个架构锁。当没有其它的进程在分区表上获取了一个表级别的锁时分区可以被交换进和交换出。假如分区被其它的进程使用或者假如其它的进程已经在分区表上获取了一个表级别的锁，交换分区的构建进程将会等待直到其它进程已经释放了锁。分区交换是一个对元数据的操作因而非常快速。

    下面的步骤可以用来在SQL Server 2005中使用分区表实现一个滑动窗口方案：

    ◆创建分区函数，架构以及带有适当分界点和关联文件组的表。然后按照下面描述的四个步骤来执行初始导入

    交换分区的最佳实践

    只有当目标表或者分区是空的时滑动窗口方案才工作。例如，假如一个分区“P”属于分区表“PT”，它必须被交换出到表“T”，随后目标表“T”必须被清空。类似的，当将表“T”交换进分区表“PT”的分区“P”，目标分区“P”应当是空的。

    当跨分区的数据移动被最小化时，滑动窗口方案工作最佳。下面的代码定义了分区函数和分区架构。当在这个分区架构上创建一个表时，分区表将会包括三个分区。第一个分区将会包含带有<=200401的键值的数据；第二个带有>200401 且 <=200403的键值；第三个带有>200403的键值。

    CREATE PARTITION FUNCTION SALES_MONTHLY_PARTITION_FUNCTION (INT)
    

    哪个策略更好 
    

    分区可以通过使用这两个策略之一或者将两个策略有效的结合到一起来实现。关于策略 I 和 策略 II可以参考下面的表格，其中解释了这两个策略对影响关系型数据仓库分区因素的作用。
    

    


    


    < xml:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
    		


    策略 I
    		


    策略 II
    

    


    数据导入
    		


    ·         在SELECT/INTO SQL语句中不能明确的指定文件组。由于这一限制，在使用一个SELECT/INTO 语句时无法采用并行方式来完成初始转换
    

    ·         步进的数据导入不会被分区策略所影响
    		


    ·         当所有的分区映射到同一个文件组时转换可以采用并行的方式完成
    

    ·         步进的数据导入不会被分区策略所影响
    

    


    备份/还原
    		


    ·         在文件组和分区之间创建一个一一对应的关系让在分区级别的零散备份和还原操作得以进行
    

    ·         在备份数据库之前确保分区被标记了只读状态。假如没有，当还原数据库时事务日志必须被前滚
    		


    ·         假如所有的分区被映射到了同一个文件组，分区表作为一个整体可以使用单个的命令进行备份和还原
    

    ·         此策略在单个分区的粒度下不提供零散备份的灵活性
    

     
    

    


    


    查询性能
    		


    ·         假如文件组只包含一个文件，并且表会采用一个接一个的串行方式来进行填充，对这样的对象的扩展盘区的分配是连续的。这意味着SQL Server对于一个连续的扫描可以提供多达256 KB的 I/O (4个扩展盘区)速率
    

    ·         因为数据是连续的，因此对于大量的连续扫描可以提供更好的工作负荷
    		


    ·         假如文件组是由多个文件组成的，SQL Server使用按比例填充机制，这样会导致扩展盘区出现碎片
    

    ·         类似的，在并行操作比如并行数据导入操作期间为对象/分区分配的扩展盘区无法保证是连续的 
    

    ·         当为对象分配的扩展盘区不连续时，对于连续扫描SQL Server可以提供差不多64 KB的 I/O（1个扩展盘区）速率
    

    ·         因为数据分布在许多的物理磁盘上，因此它有助于在进行大量的并发随机I/O操作时提供更好的工作负荷性能
    

    作为一个替换的方案，可以在启动SQL Server时加上-E开关。当在启动时指定了-E开关时，SQL Server可以分配4个而不是1个扩展盘区。因而-E开关让SQL Server可以提供多达256 KB 的I/O速率，即使存在因使用了按比例填充机制而产生的扩展盘区碎片
    

    结论
    

    本白皮书讨论了影响分区的因素，以及对于设计分区可使用的两个主要策略的正反两面的对比。这里所提供的信息可能会对通过分区更有效的管理你的关系型数据仓库有所帮助。
    

    有关的更多信息，请访问:http://www.microsoft.com/sql/
    

    本文档展示了SQL Server 2005的一些与关系型数据仓库分区的相关特殊的功能。需要更多的信息，请参阅： 
    

    ◆SQL Server 2005联机丛书提供了一些关于这个主题的有价值的信息，并且它可以作为使用SQL Server 2005实现数据分区的一个不错的起点。
    

    转换性能
    

    在我们的测试中，批量导入的过程后面跟着一个转换过程。转换过程包括将源数据和维度表联接在一起，其目的是为了使用提取的维度键值来填充目标仓库。下面是一段在我们的测试场景中使用的示例代码：
    

    


    

    SELECT fact.fact_data_1, 
    8 Emulex LP9002L 2 GB/秒光纤通道主机总线适配卡
    EMC Powerpath v 3.0.5
    


    附录 C: 服务器体系结构
    

    我们使用了一台Unisys ES7000 Orion 130服务器来进行我们的测试。了解你的服务器的体系结构对于确定你的系统的理论上的吞吐量是要素之一。例如，一个100 Mhz PCI总线能够提供800 兆位/秒 的吞吐量。本附录简要的描述了ES7000 Orion的体系结构。
    

    企业服务器ES7000 Orion 130是一个模块化机架固定式系统，它基于一个Intel芯片组以及Intel Itanium 2处理器家族。
    

    在测试中使用的Orion服务器配置了2个服务器模块，16个处理器，以及64 GB内存。每个服务器模块带有一个IOHM（输入/输出集线器模块）。每个IOHM控制了一个由4个PCIAM's (PCI 适配器模块)所组成的I/O子系统。每个PCIAM有两个总线，每个提供2个PCI卡插槽。在每个总线上支持最高到100 Mhz的PCI卡。
    

    那些高亮的槽是当前配置的。在总线BUS 0-0上的槽2以及在PCIAM 0-0/IOHM-0上的总线BUS 0-1是为本地的SCSI磁盘以及网卡配置的，一共给我们留了16个槽。其中的8个使用Powerpath软件映射到了CLARiiON存储阵列。
    

     
    

    图表5：本场景中使用的CASSIN 服务器的I/O配置
    

    附录 D: EMC CLARiiON 存储
    

    我们使用了一个CLARiiON CX600存储阵列用来测试。本附录概况的描述了使用的存储阵列的配置信息。
    

    CLARiiON存储阵列是由一系列的托盘和机架组成的。每个托盘可以放置多达15个磁盘。放在托盘中的大量磁盘被组织到一起来组成一个RAID组。从RAID组中生成的逻辑单元号码（LUN）可以在Microsoft Windows®操作系统中查看到。假如在将来需要添加更多的存储设备，磁盘可以被安装到存储托盘并且组成RAID组，新创建的RAID组可以和任何现存的RAID组联合在一起，形成一个可以在Windows操作系统中显现的Meta -LUN。Meta -LUN将会保持源LUN的LUN号。这些磁盘组成RAID组的形式不会影响性能，原因是CLARiiON存储阵列可以实现跨托盘和物理磁盘的负载均衡。 
    

    在我们的测试中使用的EMC CLARiiON存储阵列有着一个混合了RAID 1+0, RAID 5, 和 RAID 3的配置。RAID 1+0为数据库日志文件所用而RAID 5为数据库文件所用。RAID 3是用来备份和还原数据库分区的。10KB RPM 物理磁盘是 133 GB 的而 5KB RPM 磁盘是344 GB
    

    我们的存储配置包括5个RAID 1 + 0 LUNs。LUNs是一个由8个物理磁盘组成的RAID组所生成的。由于磁盘使用了条带和镜像技术，因此每个LUNs都有大约500 GB ((8*133.680 GB)/2)的存储空间。RAID 1+0 LUNs中的两个被用来放置数据库的日志文件。
    

    12个RAID 5 LUNs用来存储数据文件。5个RAID 5 LUNs是给tempdb数据库用的。这些LUNs中的每一个都有大约500 GB的存储空间。每个LUN源自一个RAID组。RAID 5的RAID组配置的相对于RAID 1 + 0的RAID组所包含的磁盘要少一些。RAID 5的RAID组是由5个133 GB磁盘组成的。
    

    下面描绘的是在一个CLARiiON存储阵列中的RAID组和磁盘安排。来自于托盘2的3个物理磁盘和来自托盘1的两个物理磁盘组成了一个RAID组。下一个RAID组是通过交替来自每个托盘的磁盘的号来实现的。物理磁盘在托盘间交叉使用，作为一个最佳实践，是为了在托盘级别出现了任何的失败后系统仍可维持。
    

     
    

    图表6：CLARiiON RAID 3/5 以及RAID组配置
    

    拓朴
    

    在我们的测试中，使用了光纤通道技术并实现了一个标准的光纤交换式拓朴结构。光纤通道是一个柔性的区域，在交换机级别使用了全世界通用的名称光纤主机总线适配器(HBAs)。在这个测试场景中LUNs都被盖了起来，只让主机服务器可以看到存储控制器。
    

    图表7描述了在HBA和存储设备端口以及LUNs间的映射。由于在我们的测试场景中，逻辑卷直接映射到了单个的LUN，因此图表也可被看作是到逻辑卷的映射EMC's Powerpath（多路径软件）是用来在所有基于CLARiiON存储阵列的LUN间实现I/O负载均衡的。8个Emulex HBAs分成了区域来查看所有在CLARiiON存储阵列上的LUNS。有关安装Emulex HBAs with EMC storage的全部的详细信息，请访问： http://www.emulex.com/ts/docoem/framemc.htm!href(http://www.emulex.com/ts/docoem/framemc.htm.
    

     
    

    图表7：HBA-存储端口-卷映射
    


    附录 E: 存储隔离
    

    在存储域网络环境中存储隔离扮演了一个重要的角色，特别是当数据在一个或者几个应用程序之间共享时。本附录着重谈到了在对你的关系型数据仓库进行分区时对存储隔离的一些需要考虑的事项。在这个附录中的例子沿用了在我们的测试一开始就使用的EMC Symmetrix存储阵列可以创建来自于多个物理磁盘的逻辑卷。类似的，多个逻辑卷也可以创建在同一个物理磁盘上。并且在某些情况下，多个逻辑卷可以在一组物理磁盘上创建。这种用法在存储域网络中是司空见惯的。在EMC Symmetrix中，物理磁盘被逻辑的分成了hyper卷。来自于多个物理磁盘的hyper卷可以成组创建一个Meta卷。Meta卷可以成组创建一个逻辑卷。在下面的图表中，数字1到32代表了单个的物理磁盘。每个物理磁盘被分成了8 个9-GB 的hyper卷。Hyper卷1.1 到8.1成组创建了一个Meta卷。Meta卷，在这张图中，是编号0001a, 0011a 到0071b的。Meta 卷 0001a 和0001b组成在一起创建了一个逻辑卷。在粗的竖线的右边的物理磁盘代表了镜像对。
    

     
    图表8：Symmetrix 存储阵列磁盘配置逻辑图
    

    例如，我们可以创建两个逻辑卷；一个，叫L1，是通过成组Meta 卷 0001a, 0001b来创建的。假如这些逻辑卷遇到了大量的并发I/O请求，磁盘系统颠簸将会发生，原因是hyper卷是从同样的一组底层物理磁盘那里创建的。为了避免在这种情况下发生的磁盘系统颠簸，需要格外小心的将可能会被并发访问的分区创建在隔离的逻辑卷和物理磁盘上。
    

    在为任何数据仓库设计存储方案时，都存在着一个在物理级别的隔离数据和采用象将硬件资源满负荷使用的设计方案之间的平衡点活动分区以及存档分区的数据可以放置在同一个物理存储设备上，不过为了监视和管理的目的最好分别存储在单独的逻辑卷上——一个活动分区可以在逻辑卷L1上创建，而一个存档分区可以在逻辑卷L2上创建。尽管这两个分区在逻辑上是隔离的，但它们共享了同样的一套物理存储设备。
    

    一个对应的替换的方法是将存档的数据和活动的数据在物理存储的级别就隔离开。这样就可以减少用于活动数据分区的存储设备的数量，不过由于数据的访问频率较低潜在的可能造成对为存档分区提供的存储设备的未充分利用。
    

    现代的存储域网络设备装备了大量的缓存存储以及共享的不可预知的使用方式，最好是在实践时将数据分散到许多的存储设备。这样就最大化了资源的利用率以及依靠硬件提供的合格的性能。
    

    配置你的存储
    

    经过和EMC工程师们的共同工作后，基于我们的场景需要的存储阵列的配置得到了优化。在为一个SQL Server的具体实现配置存储时我们鼓励我们的用户同他们的硬件供应商紧密协作。
    

    附录 F: 脚本
    

    以下的脚本是在本白皮书前面被称为“关系型数据仓库分区策略”的部份中所描述的策略II实现过程中用来创建数据库，分区函数，以及分区架构的。
    

    


    

    CREATE DATABASE [SALES]
     




    我们推荐本文的读者已经阅读并且理解以下的文章：
    

    ◆使用一个Microsoft SQL Server 2000数据仓库中的分区- http://msdn.microsoft.com/library/default.asp URL=/library/techart/PartitionsInDW.htm
    索引
    

    在把数据导入到一个关系型数据仓库后，一般就要创建索引来为用户查询提供支持。在对关系型数据仓库体系结构造成影响的各个要素中创建和维护索引扮演了主要角色。
    

    在没有索引时对事实表的查询性能通常比较差。对于使用单个巨大事实表的情况，一个最佳的解决方案是删除所有的索引，导入数据，然后重建索引。这种方法导致可用性的降低并且有一个不断增长的维护窗口，当表的大小增长到一定程度时这种方法可能就不太现实了。 
    

    在SQL Server 2000中当在基表上创建索引时，分区视图有效的处理了这个问题。SQL Server 2005支持在单独的分区上重建和重组索引，因而便于更好的管理分区索引。
    

    数据老化
    

    老化的数据被访问的频率比新的数据低一些。与日俱增的法律和规定需要业务保证老化的数据在线并能够被立即访问到。因而，在维护现有的数据的高可用性以及方便快速导入新的数据的同时有效的管理老化的数据对于一个企业是非常关键的。数据老化可以通过一个滑动窗口来有效的处理。假如数据被分区了，一个滑动窗口的实现就成为了可能。要查看更多的细节，请参阅本文后面的“滑动窗口实现”
    

    数据存档
    

    对于一个几T规模的数据仓库的成功实现并不以构建一个良好性能以及线性扩展的系统而结束。它也依赖于对一个高度可用的系统的维护。
    

    假如数据被分区了，在SQL Server中的零散备份就可以实现。在SQL Server中的零散备份以及还原操作为分区的管理提供了更大的灵活性。零散备份备份意味着单个的分区，在被限制到它们自己的文件组时，可以被单独的备份和还原而不会影响整个数据库。在一个简单恢复模型中为了零散备份可以工作文件组必须设置为只读模式。在使用大容量日志恢复模型或者完全恢复模型的情况下，有必要备份事务日志-这样做主要是为了成功的还原文件组。关于这些限制的更多细节，请参阅在SQL Server 联机丛书中的“备份(Transact-SQL)”
    

    查询性能
    

    专用的查询是关系型数据仓库解决方案的一个主要部份。应用程序的特点以及查询所产生的结果的性质对于关系型数据仓库的分区有着极大的影响。例如，假如查询中有一个对应到分区键的筛选键，与对单个巨表进行的同样查询相比有更快的响应速度。这是因为对分区的使用促进了并行操作的使用并且在查询中的分区键意味着对数据的剪切更容易了。
    


    滑动窗口实现
    

    滑动窗口是影响对关系型数据仓库分区的一个关键要素之一因而值得用上一个单独的部份对其具体实现的细节进行讨论。
    

    滑动窗口的场景包括将新的分区滑动进去以及将老化的分区从分区表或者视图滑动出来。当老化的数据存档时新的数据就可以用来让用户查询了。在滑动分区时的关键是最小化down机时间。
    

    老化的数据可以被存档并且可以通过还原相应的备份在必要时取回，或者它也可以被移动到一个更低持久性，但更大I/O承受能力的始终可用以进行用户查询的子系统。
    

    下面的图表展示了一个来自我们的测试场景的滑动窗口具体实现。在我们的测试场景中，从分布在全国的商店那里收集与消费者相关的销售数据。数据被导入，纯化，以及聚合来为商业决策提供支持。在我们的测试场景中，一个分区逻辑的代表了一周的有效数据。当前，八周的有效数据被标识为活动的。活动的数据比老化的数据的查询频率高很多。当有新的数据进来，老化的数据就会移出。这儿有一条业务规则表明老化的数据应当保持在线但是应当存储在一个经济有效的I/O子系统中。
    

     
    

    图表2：滑动窗口方案
    

    在SQL Server 2000中，滑动窗口可以使用分区视图来实现。缺点是分区视图必须被重新绑定来包括进在UNION视图中的新生成的数据。重新绑定需要一个元数据锁并且可能会被任何对现存视图或者基表的访问所阻塞。
    

    通过对使用Transact-SQL语句将分区交换进和交换出的支持SQL Server 2005提供了一个对滑动窗口方案的更佳实现。交换分区需要在分区表上放置一个架构锁。当没有其它的进程在分区表上获取了一个表级别的锁时分区可以被交换进和交换出。假如分区被其它的进程使用或者假如其它的进程已经在分区表上获取了一个表级别的锁，交换分区的构建进程将会等待直到其它进程已经释放了锁。分区交换是一个对元数据的操作因而非常快速。
    

    下面的步骤可以用来在SQL Server 2005中使用分区表实现一个滑动窗口方案：
    

    ◆创建分区函数，架构以及带有适当分界点和关联文件组的表。然后按照下面描述的四个步骤来执行初始导入
    8 Emulex LP9002L 2 GB/秒光纤通道主机总线适配卡
    EMC Powerpath v 3.0.5
    


    附录 C: 服务器体系结构
    

    我们使用了一台Unisys ES7000 Orion 130服务器来进行我们的测试。了解你的服务器的体系结构对于确定你的系统的理论上的吞吐量是要素之一。例如，一个100 Mhz PCI总线能够提供800 兆位/秒 的吞吐量。本附录简要的描述了ES7000 Orion的体系结构。
    

    企业服务器ES7000 Orion 130是一个模块化机架固定式系统，它基于一个Intel芯片组以及Intel Itanium 2处理器家族。
    

    在测试中使用的Orion服务器配置了2个服务器模块，16个处理器，以及64 GB内存。每个服务器模块带有一个IOHM（输入/输出集线器模块）。每个IOHM控制了一个由4个PCIAM's (PCI 适配器模块)所组成的I/O子系统。每个PCIAM有两个总线，每个提供2个PCI卡插槽。在每个总线上支持最高到100 Mhz的PCI卡。
    

    那些高亮的槽是当前配置的。在总线BUS 0-0上的槽2以及在PCIAM 0-0/IOHM-0上的总线BUS 0-1是为本地的SCSI磁盘以及网卡配置的，一共给我们留了16个槽。其中的8个使用Powerpath软件映射到了CLARiiON存储阵列。
    

     
    

    图表5：本场景中使用的CASSIN 服务器的I/O配置
    

    附录 D: EMC CLARiiON 存储
    

    我们使用了一个CLARiiON CX600存储阵列用来测试。本附录概况的描述了使用的存储阵列的配置信息。
    

    CLARiiON存储阵列是由一系列的托盘和机架组成的。每个托盘可以放置多达15个磁盘。放在托盘中的大量磁盘被组织到一起来组成一个RAID组。从RAID组中生成的逻辑单元号码（LUN）可以在Microsoft Windows®操作系统中查看到。假如在将来需要添加更多的存储设备，磁盘可以被安装到存储托盘并且组成RAID组，新创建的RAID组可以和任何现存的RAID组联合在一起，形成一个可以在Windows操作系统中显现的Meta -LUN。Meta -LUN将会保持源LUN的LUN号。这些磁盘组成RAID组的形式不会影响性能，原因是CLARiiON存储阵列可以实现跨托盘和物理磁盘的负载均衡。 
    

    在我们的测试中使用的EMC CLARiiON存储阵列有着一个混合了RAID 1+0, RAID 5, 和 RAID 3的配置。RAID 1+0为数据库日志文件所用而RAID 5为数据库文件所用。RAID 3是用来备份和还原数据库分区的。10KB RPM 物理磁盘是 133 GB 的而 5KB RPM 磁盘是344 GB
    

    我们的存储配置包括5个RAID 1 + 0 LUNs。LUNs是一个由8个物理磁盘组成的RAID组所生成的。由于磁盘使用了条带和镜像技术，因此每个LUNs都有大约500 GB ((8*133.680 GB)/2)的存储空间。RAID 1+0 LUNs中的两个被用来放置数据库的日志文件。
    

    12个RAID 5 LUNs用来存储数据文件。5个RAID 5 LUNs是给tempdb数据库用的。这些LUNs中的每一个都有大约500 GB的存储空间。每个LUN源自一个RAID组。RAID 5的RAID组配置的相对于RAID 1 + 0的RAID组所包含的磁盘要少一些。RAID 5的RAID组是由5个133 GB磁盘组成的。
    

    下面描绘的是在一个CLARiiON存储阵列中的RAID组和磁盘安排。来自于托盘2的3个物理磁盘和来自托盘1的两个物理磁盘组成了一个RAID组。下一个RAID组是通过交替来自每个托盘的磁盘的号来实现的。物理磁盘在托盘间交叉使用，作为一个最佳实践，是为了在托盘级别出现了任何的失败后系统仍可维持。
    

     
    

    图表6：CLARiiON RAID 3/5 以及RAID组配置
    

    拓朴
    

    在我们的测试中，使用了光纤通道技术并实现了一个标准的光纤交换式拓朴结构。光纤通道是一个柔性的区域，在交换机级别使用了全世界通用的名称光纤主机总线适配器(HBAs)。在这个测试场景中LUNs都被盖了起来，只让主机服务器可以看到存储控制器。
    

    图表7描述了在HBA和存储设备端口以及LUNs间的映射。由于在我们的测试场景中，逻辑卷直接映射到了单个的LUN，因此图表也可被看作是到逻辑卷的映射EMC's Powerpath（多路径软件）是用来在所有基于CLARiiON存储阵列的LUN间实现I/O负载均衡的。8个Emulex HBAs分成了区域来查看所有在CLARiiON存储阵列上的LUNS。有关安装Emulex HBAs with EMC storage的全部的详细信息，请访问： http://www.emulex.com/ts/docoem/framemc.htm!href(http://www.emulex.com/ts/docoem/framemc.htm.
    

     
    

    图表7：HBA-存储端口-卷映射
    


    附录 E: 存储隔离
    

    在存储域网络环境中存储隔离扮演了一个重要的角色，特别是当数据在一个或者几个应用程序之间共享时。本附录着重谈到了在对你的关系型数据仓库进行分区时对存储隔离的一些需要考虑的事项。在这个附录中的例子沿用了在我们的测试一开始就使用的EMC Symmetrix存储阵列可以创建来自于多个物理磁盘的逻辑卷。类似的，多个逻辑卷也可以创建在同一个物理磁盘上。并且在某些情况下，多个逻辑卷可以在一组物理磁盘上创建。这种用法在存储域网络中是司空见惯的。在EMC Symmetrix中，物理磁盘被逻辑的分成了hyper卷。来自于多个物理磁盘的hyper卷可以成组创建一个Meta卷。Meta卷可以成组创建一个逻辑卷。在下面的图表中，数字1到32代表了单个的物理磁盘。每个物理磁盘被分成了8 个9-GB 的hyper卷。Hyper卷1.1 到8.1成组创建了一个Meta卷。Meta卷，在这张图中，是编号0001a, 0011a 到0071b的。Meta 卷 0001a 和0001b组成在一起创建了一个逻辑卷。在粗的竖线的右边的物理磁盘代表了镜像对。
    

     
    图表8：Symmetrix 存储阵列磁盘配置逻辑图
    

    例如，我们可以创建两个逻辑卷；一个，叫L1，是通过成组Meta 卷 0001a, 0001b来创建的。假如这些逻辑卷遇到了大量的并发I/O请求，磁盘系统颠簸将会发生，原因是hyper卷是从同样的一组底层物理磁盘那里创建的。为了避免在这种情况下发生的磁盘系统颠簸，需要格外小心的将可能会被并发访问的分区创建在隔离的逻辑卷和物理磁盘上。
    

    在为任何数据仓库设计存储方案时，都存在着一个在物理级别的隔离数据和采用象将硬件资源满负荷使用的设计方案之间的平衡点活动分区以及存档分区的数据可以放置在同一个物理存储设备上，不过为了监视和管理的目的最好分别存储在单独的逻辑卷上——一个活动分区可以在逻辑卷L1上创建，而一个存档分区可以在逻辑卷L2上创建。尽管这两个分区在逻辑上是隔离的，但它们共享了同样的一套物理存储设备。
    

    一个对应的替换的方法是将存档的数据和活动的数据在物理存储的级别就隔离开。这样就可以减少用于活动数据分区的存储设备的数量，不过由于数据的访问频率较低潜在的可能造成对为存档分区提供的存储设备的未充分利用。
    

    现代的存储域网络设备装备了大量的缓存存储以及共享的不可预知的使用方式，最好是在实践时将数据分散到许多的存储设备。这样就最大化了资源的利用率以及依靠硬件提供的合格的性能。
    

    配置你的存储
    

    经过和EMC工程师们的共同工作后，基于我们的场景需要的存储阵列的配置得到了优化。在为一个SQL Server的具体实现配置存储时我们鼓励我们的用户同他们的硬件供应商紧密协作。
    

    附录 F: 脚本
    

    以下的脚本是在本白皮书前面被称为“关系型数据仓库分区策略”的部份中所描述的策略II实现过程中用来创建数据库，分区函数，以及分区架构的。
    

    


    

    CREATE DATABASE [SALES]
    ON PRIMARY
    (
    NAME = N'SALES_PRIMARY', FILENAME = N'D:SALESPrimarySALES_PRIMARY.MDF', 
    SIZE = 100MB, FILEGROWTH = 0),
    FILEGROUP SALES_ActivePartition1
    (NAME = N'SALES_ACTIVE_PARTITION_1', FILENAME = 
    N'F:RAID5DATA1SALES_ACTIVE_PARTITION_1.NDF', SIZE = 100GB, FILEGROWTH = 0),
    FILEGROUP SALES_ActivePartition2
    (NAME = N'SALES_ACTIVE_PARTITION_2', FILENAME = 
    N'F:RAID5DATA2SALES_ACTIVE_PARTITION_2.NDF', SIZE = 100GB, FILEGROWTH = 0), 
    FILEGROUP SALES_ActivePartition3
    (NAME = N'SALES_ACTIVE_PARTITION_3', FILENAME = 
    N'F:RAID5DATA3SALES_ACTIVE_PARTITION_3.NDF', SIZE = 100GB, FILEGROWTH = 0),
    FILEGROUP SALES_ActivePartition4
    (NAME = N'SALES_ACTIVE_PARTITION_4', FILENAME = 
    N'F:RAID5DATA4SALES_ACTIVE_PARTITION_4.NDF', SIZE = 100GB, FILEGROWTH = 0),
    FILEGROUP SALES_ActivePartition5
    (NAME = N'SALES_ACTIVE_PARTITION_5', FILENAME = 
    N'F:RAID5DATA5SALES_ACTIVE_PARTITION_5.NDF', SIZE = 100GB, FILEGROWTH = 0),
    FILEGROUP SALES_ActivePartition6
    (NAME = N'SALES_ACTIVE_PARTITION_6', FILENAME = 
    N'F:RAID5DATA6SALES_ACTIVE_PARTITION_6.NDF', SIZE = 100GB, FILEGROWTH = 0),
    FILEGROUP SALES_ActivePartition7
    (NAME = N'SALES_ACTIVE_PARTITION_7', FILENAME = 
    N'F:RAID5DATA7SALES_ACTIVE_PARTITION_7.NDF', SIZE = 100GB, FILEGROWTH = 0),
    FILEGROUP SALES_ActivePartition8
    (NAME = N'SALES_ACTIVE_PARTITION_8', FILENAME = 
    N'F:RAID5DATA8SALES_ACTIVE_PARTITION_8.NDF', SIZE = 100GB, FILEGROWTH = 0),
    FILEGROUP SALES_ActivePartition9
    (NAME = N'SALES_ACTIVE_PARTITION_9', FILENAME = 
    N'F:RAID5DATA9SALES_ACTIVE_PARTITION_9.NDF', SIZE = 100GB, FILEGROWTH = 0),
    FILEGROUP SALES_ActivePartition10
    (NAME = N'SALES_ACTIVE_PARTITION_10', FILENAME = 
    N'F:RAID5DATA10SALES_ACTIVE_PARTITION_10.NDF', SIZE = 100GB, FILEGROWTH = 0),
    FILEGROUP SALES_DIMENSIONS
    (NAME = N'SALES_DIMENSIONS_1', FILENAME = 
    N'F:RAID5DATA11SALES_DIMENSIONS_1.NDF', SIZE = 450GB, FILEGROWTH = 0),
    (NAME = N'SALES_DIMENSIONS_2', FILENAME = 
    N'F:RAID5DATA12SALES_DIMENSIONS_2.NDF', SIZE = 450GB, FILEGROWTH = 0)
    LOG ON  
    (NAME = N'SALES_LOG', FILENAME = N'F:SQLPath8SALES_LOG.LDF', 
    SIZE = 120GB, FILEGROWTH = 0)
    GO
    CREATE PARTITION FUNCTION SALES_WEEK_PARTITION_FUNCTION (INT)
    AS RANGE RIGHT FOR VALUES ( 129, 130, 131, 132, 133, 134, 135, 136 )
    GO
    CREATE PARTITION SCHEME SALES_WEEK_PARTITION_SCHEME AS 
    PARTITION SALES_WEEK_PARTITION_FUNCTION 
    TO 
    (
    SALES_ActivePartition1, SALES_ActivePartition2, 
    SALES_ActivePartition3, SALES_ActivePartition4, SALES_ActivePartition5, 
    SALES_ActivePartition6, SALES_ActivePartition7, 
    SALES_ActivePartition8, SALES_ActivePartition9, SALES_ActivePartition10
    )
    GO
    

    以下的脚本是在本白皮书前面部份描述的策略II实现过程中用来创建数据库，分区函数，以及分区架构的。
    

    


    

    CREATE DATABASE [SALES]
    ON PRIMARY
    (NAME = N'SALES_PRIMARY', FILENAME = N'D:SALESPrimarySALES_PRIMARY.MDF', 
    SIZE = 100MB, FILEGROWTH = 0),
    FILEGROUP SALES_ActivePartition
    (NAME = N'SALES_ACTIVE_PARTITION_1', FILENAME = 
    N'F:SQLPath21SALES_ACTIVE_PARTITION_1.NDF', SIZE = 100GB, FILEGROWTH = 0),
    (NAME = N'SALES_ACTIVE_PARTITION_2', FILENAME = 
    N'F:SQLPath22SALES_ACTIVE_PARTITION_2.NDF', SIZE = 100GB, FILEGROWTH = 0), 
    (NAME = N'SALES_ACTIVE_PARTITION_3', FILENAME = 
    N'F:SQLPath31SALES_ACTIVE_PARTITION_3.NDF', SIZE = 100GB, FILEGROWTH = 0),
    (NAME = N'SALES_ACTIVE_PARTITION_4', FILENAME = 
    N'F:SQLPath32SALES_ACTIVE_PARTITION_4.NDF', SIZE = 100GB, FILEGROWTH = 0),
    (NAME = N'SALES_ACTIVE_PARTITION_5', FILENAME = 
    N'F:SQLPath41SALES_ACTIVE_PARTITION_5.NDF', SIZE = 100GB, FILEGROWTH = 0),
    (NAME = N'SALES_ACTIVE_PARTITION_6', FILENAME = 
    N'F:SQLPath42SALES_ACTIVE_PARTITION_6.NDF', SIZE = 100GB, FILEGROWTH = 0),
    (NAME = N'SALES_ACTIVE_PARTITION_7', FILENAME = 
    N'F:SQLPath51SALES_ACTIVE_PARTITION_7.NDF', SIZE = 100GB, FILEGROWTH = 0),
    (NAME = N'SALES_ACTIVE_PARTITION_8', FILENAME = 
    N'F:SQLPath61SALES_ACTIVE_PARTITION_8.NDF', SIZE = 100GB, FILEGROWTH = 0),
    FILEGROUP SALES_DIMENSIONS
    (NAME = N'SALES_DIMENSIONS_1', FILENAME = 
    N'F:RAID5DATA11SALES_DIMENSIONS_1.NDF', SIZE = 450GB, FILEGROWTH = 0),
    (NAME = N'SALES_DIMENSIONS_2', FILENAME = 
    N'F:RAID5DATA12SALES_DIMENSIONS_2.NDF', SIZE = 450GB, FILEGROWTH = 0),
    LOG ON  
    (NAME = N'SALES_LOG', FILENAME = 
    N'F:SQLPath8SALES_LOG.LDF', SIZE = 120GB, FILEGROWTH = 0)
    GO
    CREATE PARTITION FUNCTION SALES_WEEK_PARTITION_FUNCTION (INT)
    AS RANGE RIGHT FOR VALUES ( 129, 130, 131, 132, 133, 134, 135, 136 )
    GO
    CREATE PARTITION SCHEME SALES_WEEK_PARTITION_SCHEME AS 
    PARTITION SALES_WEEK_PARTITION_FUNCTION 
    ALL TO (SALES_ActivePartition)
    GO
    
 
 
 
 


	
	

	
	
    
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