فشرده سازی جدول در پایگاه داده اوراکل

مقدمه فشرده سازی جدول در پایگاه داده اوراکل

در پایگاه داده‌های بزرگ مانند اوراکل، فشرده‌سازی جداول یکی از تکنیک‌های مؤثر برای بهینه‌سازی مصرف فضای ذخیره‌سازی و بهبود کارایی است.

فشرده‌سازی جداول به معنی کاهش اندازه فیزیکی داده‌ها است که از طریق کاهش حجم اطلاعات ذخیره‌شده در دیسک انجام می‌شود.

این روش، علاوه بر صرفه‌جویی در فضای دیسک، می‌تواند منجر به بهبود عملکرد در خواندن و نوشتن داده‌ها شود.

این مقاله به بررسی مفاهیم فشرده‌سازی جداول در پایگاه داده اوراکل، انواع روش‌های فشرده‌سازی، مزایا و معایب، و نحوه پیاده‌سازی آن در محیط‌های عملیاتی می‌پردازد.

مفاهیم اولیه فشرده‌سازی جدول در اوراکل

فشرده‌سازی جدول به معنای ذخیره داده‌ها به صورتی است که فضای کمتری در دیسک اشغال شود.

این فرآیند با استفاده از الگوریتم‌های فشرده‌سازی داده‌ها را فشرده کرده و در فرمت بهینه‌تری ذخیره می‌کند.

پایگاه داده اوراکل دارای چندین الگوریتم و روش مختلف برای فشرده‌سازی جداول است که هر کدام ویژگی‌ها و کاربردهای خاص خود را دارند.

اوراکل از فشرده‌سازی جداول به عنوان راهکاری برای ذخیره‌سازی کارآمدتر استفاده می‌کند و این امکان را می‌دهد که حجم جداول بزرگ به شکل چشمگیری کاهش یابد.

این ویژگی به‌خصوص در سیستم‌هایی با حجم بالای داده‌ها یا در محیط‌هایی که ظرفیت ذخیره‌سازی محدود است، کاربرد بسیار مهمی دارد.

روش های فشرده‌سازی در پایگاه داده اوراکل

در اوراکل چندین روش فشرده‌سازی جداول وجود دارد که هر یک مزایای خاص خود را دارند. این انواع شامل موارد زیر است:

•  فشرده‌سازی پایه (Basic Table Compression)

  فشرده‌سازی پایه یا Basic Compression یکی از ساده‌ترین روش‌های فشرده‌سازی در اوراکل است که عمدتاً برای جداولی استفاده می‌شود که داده‌های آن‌ها کمتر تغییر می‌کند.
  در این روش، داده‌ها هنگام بارگذاری به جدول (معمولاً از طریق عملیات بارگذاری گروهی) فشرده می‌شوند.

  • کاربرد

    این نوع فشرده‌سازی برای جداولی مناسب است که عملیات درج و به‌روزرسانی روی آن‌ها کم است، مانند داده‌های آرشیوی.

  • مزیت‌ها

    کاهش فضای ذخیره‌سازی به میزان قابل‌توجه.

  • معایب

    این روش برای جداولی که عملیات به‌روزرسانی زیادی روی آن‌ها انجام می‌شود مناسب نیست، زیرا ممکن است فشرده‌سازی داده‌ها پس از هر به‌روزرسانی غیرفعال شود.

•  فشرده‌سازی پیشرفته (Advanced Row Compression)

  فشرده‌سازی پیشرفته یا Advanced Row Compression یک روش قدرتمندتر برای فشرده‌سازی است که در اوراکل 11g معرفی شده است.
  این روش بهینه‌سازی بهتری برای فشرده‌سازی جداول پویا و فعال انجام می‌دهد که در آن‌ها عملیات درج، به‌روزرسانی و حذف به‌صورت مکرر انجام می‌شود.

  • کاربرد

    مناسب برای جداولی که به‌طور مرتب تغییر می‌کنند و در عین حال بهینه‌سازی فضا ضروری است.

  • مزیت‌ها

    فشرده‌سازی به صورت دینامیک و در حین عملیات‌های عادی پایگاه داده انجام می‌شود، بدون نیاز به عملیات‌های خاص.

  • معایب

    این روش نیازمند منابع پردازشی بیشتری نسبت به فشرده‌سازی پایه است.

• فشرده‌سازی هیبریدی (Hybrid Columnar Compression)

  فشرده‌سازی هیبریدی ستونی یا Hybrid Columnar Compression (HCC) یکی از پیچیده‌ترین و مؤثرترین روش‌های فشرده‌سازی در اوراکل است که برای محیط‌های ذخیره‌سازی ابر خصوصی یا ماشین‌های Exadata توسعه یافته است.
  این روش داده‌ها را به‌صورت ستونی فشرده می‌کند و باعث می‌شود که فشرده‌سازی بیشتری نسبت به روش‌های سنتی به دست آید.

  • کاربرد

    HCC به‌طور ویژه برای محیط‌های ذخیره‌سازی داده (Data Warehousing) و پایگاه داده‌های بزرگ با عملیات خواندن زیاد طراحی شده است.

  • مزیت‌ها

    این روش می‌تواند به میزان بسیار بیشتری فضای ذخیره‌سازی را کاهش دهد و در عین حال سرعت جست‌وجوهای داده را نیز افزایش دهد.

  • معایب

    محدود به محیط‌های خاص مانند Exadata و نیازمند پشتیبانی سخت‌افزاری مناسب است.

 

🌟 آیا آماده‌اید تا در دنیای پایگاه داده‌ها بدرخشید؟ 🚀

با دوره آموزش پایگاه داده اوراکل ما، مهارت‌های ضروری را یاد بگیرید و به چالش‌های واقعی صنعت پاسخ دهید.

این دوره با محتوای عملی و آموزش‌های کاربردی به شما کمک می‌کند تا به یک متخصص در این حوزه تبدیل شوید و فرصت‌های شغلی جدیدی را کشف کنید.

برای شروع سفر یادگیری‌تان کلیک کنید!

• فشرده‌سازی در سطح پارتیشن (Partition-Level Compression)

  در اوراکل، جداول می‌توانند به پارتیشن‌های مختلف تقسیم شوند، و فشرده‌سازی نیز می‌تواند به صورت جداگانه بر روی هر پارتیشن اعمال شود. این ویژگی به مدیران پایگاه داده اجازه می‌دهد تا بسته به نیازهای مختلف فشرده‌سازی را برای هر بخش از داده‌ها بهینه کنند.

  • کاربرد

    مناسب برای جداولی که داده‌های قدیمی‌تر در آن‌ها کمتر تغییر می‌کند و داده‌های جدید بیشتر در حال تغییر و به‌روزرسانی هستند.

  • مزیت‌ها

    انعطاف‌پذیری در پیاده‌سازی فشرده‌سازی برای بخش‌های مختلف یک جدول.

  • معایب

    پیچیدگی مدیریت فشرده‌سازی برای پارتیشن‌های مختلف.
    
    
    

نحوه پیاده‌سازی فشرده‌سازی جدول در اوراکل

فشرده‌سازی جداول در اوراکل از طریق دستورات SQL قابل انجام است.

پیاده‌سازی این فرآیند به‌سادگی و با استفاده از دستور CREATE TABLE یا ALTER TABLE انجام می‌شود.

•  فشرده‌سازی در زمان ایجاد جدول

  برای ایجاد یک جدول با فشرده‌سازی پایه، می‌توان از دستور زیر استفاده کرد:

CREATE TABLE employees (
  employee_id NUMBER,
  first_name VARCHAR2(50),
  last_name VARCHAR2(50),
  salary NUMBER
)
COMPRESS;

این دستور یک جدول با فشرده‌سازی پایه ایجاد می‌کند. همچنین می‌توان از گزینه‌های پیشرفته‌تر مانند فشرده‌سازی پیشرفته استفاده کرد:

CREATE TABLE employees (
  employee_id NUMBER,
  first_name VARCHAR2(50),
  last_name VARCHAR2(50),
  salary NUMBER
)
ROW STORE COMPRESS ADVANCED;

• فشرده‌سازی یک جدول موجود

  اگر جدولی از قبل وجود داشته باشد و بخواهیم فشرده‌سازی را به آن اضافه کنیم، می‌توان از دستور ALTER TABLE استفاده کرد. برای مثال:

ALTER TABLE employees COMPRESS FOR OLTP;

این دستور فشرده‌سازی پیشرفته را بر روی یک جدول موجود اعمال می‌کند.

•  فشرده‌سازی در سطح پارتیشن

  برای اعمال فشرده‌سازی بر روی یک پارتیشن خاص، می‌توان از دستور زیر استفاده کرد:

ALTER TABLE employees MODIFY PARTITION part_2023 COMPRESS FOR QUERY HIGH;

این دستور فشرده‌سازی را بر روی یک پارتیشن خاص از جدول اعمال می‌کند.

مزایا  فشرده‌سازی جداول در پایگاه داده اوراکل

• • کاهش فضای ذخیره‌سازی

    مهم‌ترین مزیت فشرده‌سازی جداول در اوراکل، کاهش چشمگیر فضای دیسک مصرفی است.

  • بهبود عملکرد خواندن داده‌ها

    فشرده‌سازی به کاهش تعداد صفحات دیسکی که باید خوانده شوند کمک می‌کند و در نتیجه سرعت عملیات جست‌وجو و بازیابی داده‌ها را افزایش می‌دهد.

  • کاهش هزینه‌های ذخیره‌سازی

    با کاهش حجم داده‌ها، نیاز به ظرفیت‌های بیشتر ذخیره‌سازی کاهش یافته و در نتیجه هزینه‌های مرتبط با آن نیز کمتر می‌شود.

  • افزایش کارایی در بارگذاری داده‌ها

    در محیط‌هایی که حجم زیادی از داده‌ها بارگذاری می‌شود، فشرده‌سازی می‌تواند به کاهش زمان بارگذاری کمک کند.

معایب فشرده‌سازی جداول

• • افزایش مصرف پردازنده

    فرآیند فشرده‌سازی و بازفشرده‌سازی داده‌ها نیازمند پردازش بیشتری است که ممکن است به منابع پردازشی بیشتری نیاز داشته باشد.

  • پیچیدگی مدیریت

    فشرده‌سازی جداول به خصوص در سطح پارتیشن‌ها می‌تواند به پیچیدگی‌های مدیریتی منجر شود.

  • محدودیت‌های عملکردی

    در برخی موارد، به‌ویژه در فشرده‌سازی پیشرفته یا HCC، ممکن است عملکرد برخی عملیات نوشتن مانند درج و به‌روزرسانی کاهش یابد.

 بهترین روش‌ها برای فشرده‌سازی جداول

• انتخاب صحیح نوع فشرده‌سازی

  با توجه به نوع داده‌ها و کاربرد جداول، باید نوع مناسب فشرده‌سازی انتخاب شود.
  برای جداول با عملیات خواندن زیاد، HCC می‌تواند گزینه مناسبی باشد، در حالی که برای جداول پویا، فشرده‌سازی پیشرفته بهتر عمل می‌کند.

•  نظارت بر عملکرد

  استفاده از فشرده‌سازی باید همراه با نظارت مداوم بر عملکرد سیستم باشد.
  در برخی موارد، ممکن است فشرده‌سازی باعث افزایش مصرف پردازنده شود و بنابراین باید اطمینان حاصل کرد که سیستم می‌تواند از منابع موجود به صورت بهینه استفاده کند.

• مدیریت پارتیشن‌ها

  در جداول بزرگ با داده‌های متغیر، استفاده از فشرده‌سازی در سطح پارتیشن‌ها می‌تواند به بهینه‌سازی بهتر فضا و عملکرد کمک کند.
  داده‌های قدیمی‌تر را می‌توان با فشرده‌سازی بیشتری ذخیره کرد و داده‌های جدیدتر را با فشرده‌سازی کمتر.