系统集成
有奖讨论: 如何进行DPF(多分区数据库)数据库的规划与设计？
目前数据库集群模式在 OLAP / OLTP 方面的高性能、高可靠性和可扩展性特点，已越来越多应用在关键性业务系统数据库架构设计中。
DPF 是 Database Partition Feature的简称, 也就是DB2的多分区数据库. 做为 Share nothing 架构的代表 (Oracle RAC Share Disk 架构的代表)，其在数据库的规划和设计需要重点考虑哪些环节和内容？
作为DBA的我们如何去实际操作和问题的及时应对呢？
本期我们就来讨论这个主题，希望大家有的放矢，各抒己见。
活动时间：2012.7.16-2012.7.23
活动奖励：
1：讨论结束后选出五位讨论最积极的会员赠送 200 米
2：选出一位讨论最认真的会员赠送书籍《DB2重点解析-DBA篇》一本
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此次有奖讨论的获奖名单已经出来了，因为此次讨论话题要求参与者对DPF都有一定的了解或者是实际经验，因此限制了一部分人的参与，因此我们从20多项互动中只选出了四位获奖名单。
三位讨论最积极的会员：
fantasygod
kt563
fyhlove
每人获得奖励200大米。
讨论最认真的会员：
飞天
获得《DB2重点解析-DBA篇》一本
后续大家也可以在里面进行互动，继续加分哦。
DPF 是 Database Partition Feature的简称, 也就是DB2的多分区数据库. 做为 Share nothing 架构的代表 (Oracle RAC Share Disk 架构的代表)，其在数据库的规划和设计需要重点考虑哪些环节和内容？
作为DBA的我们如何去实际操作和问题的及时应对呢？
本期我们就来讨论这个主题，希望大家有的放矢，各抒己见。
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此次有奖讨论的获奖名单已经出来了，因为此次讨论话题要求参与者对DPF都有一定的了解或者是实际经验，因此限制了一部分人的参与，因此我们从20多项互动中只选出了四位获奖名单。
三位讨论最积极的会员：
fantasygod
kt563
fyhlove
每人获得奖励200大米。
讨论最认真的会员：
飞天
获得《DB2重点解析-DBA篇》一本
后续大家也可以在里面进行互动，继续加分哦。
28 同行回答
我们原来老大设计的的数据仓库使用的就是DPF，在数据处理上自然比单节点的快了不少。可悲的是我们的存储一直都是瓶颈啊。
而且一直使用的都是循环日志、全量备份。相比归档的省空间，还有那可怜的存储。现在备份一次要十几个小时，不过还好，boss还是比较重视备份的。
就是这个分区键要处理好，我们这边还是有不少的分区间广播，米有办法啊。所以说模型设计十分重要，这个貌似也和数据的结构关系很大，总之不是说改就好改的。
不过一直都是在一个LPAR上的，想想greenpulm之类的也是n多个节点的概念，不晓得dpf搞那么多节点会是个什么情况，没条件试啊:L 收起
而且一直使用的都是循环日志、全量备份。相比归档的省空间，还有那可怜的存储。现在备份一次要十几个小时，不过还好，boss还是比较重视备份的。
就是这个分区键要处理好，我们这边还是有不少的分区间广播，米有办法啊。所以说模型设计十分重要，这个貌似也和数据的结构关系很大，总之不是说改就好改的。
不过一直都是在一个LPAR上的，想想greenpulm之类的也是n多个节点的概念，不晓得dpf搞那么多节点会是个什么情况，没条件试啊:L 收起
有没有 dpf 的运维资料，dpf 运维和非分区数据库有何不同之处freebile 发表于 2012-7-16 17:19
顶，公司还没有使用dpf技术，个人学习dpf始终是纸上谈兵，好想实际用一用啊
dpf这个特性我们只在olap环境中搭建过，一般还是要根据分配给该数据库的硬件资源来考虑的。新建系统的架构设计，硬件资源比较充裕些，设计方案也可以比较好看，(^-^)，估计集成厂商和ibm原厂商也很喜欢的。
734原版资料上面也有相关介绍，实际工作中也可以借鉴下分配原理，切莫照搬。
上次看到一个资料，主要就是bcu和bpu的思想，最基本的一个物理cpu一个分区即可，cpu：mem=1:4【内存充裕的话可以更多点】，io设计保证每10块磁盘【lun】有个1G的带宽【我们是两块4g的hba卡，基本不用太愁】，当然可以更高些，这样分区数基本就定下来了。
有条件的话，最好编目分区和数据分区区分开来，鉴于share nothing的架构理念，为各个分区设置单独的日志路径【日志存储设备最好独立于数据存储设备】。缓冲池和表空间设计方面，数据表空间在数据节点均匀分布即可，有些作业控制信息表，维表，等其他可能不需要分区表空间，做成单节点表空间即可。临时表空间基本跟着表空间的页大小和数据节点设计，建议使用文件系统并关闭表空间的文件系统缓存。
由于olap系统的数据量可是很大的，做好hsm的规划。最重要的一点就是这点了，高频访问数据【1年内更新＆＆特殊数据】，一般访问数据【1－3年】，较少访问的数据【3-5年】，基本5年以上的数据就要转出备份上带。各类数据划分上有点主观，各个行业特征和监管不一样，不必一概而论。
在数据库备份方案选择上，要想省事就说服你的boss做db全备吧，开循环日志。不然也可以选择开启归档日志，启用表空间备份，重要且比较小的表空间全备就行了，数据量比较大的表空间可以增备或者差备，不怎么更新的表空间【却要提供数据服务】定期全备即可。不需要提供数据服务的历史数据，说服你的boss，导出上带吧，节约空间。
说了一堆废话，前不久在p595上的一个lpar上部了个4个节点的查询库【资源够少的：4C,32G,4T】，查询速度不算很理想，4块盘并发读也只在250M/s左右，写大概是在120M/s。峰值咱就不说了，存储管理员叫好多次了。大家请评论下，是否还有提升的空间。
该p595上有6个lpar，分配到该lpar的有2个hba卡，四块存储【10000转*3,1500*1】 收起
734原版资料上面也有相关介绍，实际工作中也可以借鉴下分配原理，切莫照搬。
上次看到一个资料，主要就是bcu和bpu的思想，最基本的一个物理cpu一个分区即可，cpu：mem=1:4【内存充裕的话可以更多点】，io设计保证每10块磁盘【lun】有个1G的带宽【我们是两块4g的hba卡，基本不用太愁】，当然可以更高些，这样分区数基本就定下来了。
有条件的话，最好编目分区和数据分区区分开来，鉴于share nothing的架构理念，为各个分区设置单独的日志路径【日志存储设备最好独立于数据存储设备】。缓冲池和表空间设计方面，数据表空间在数据节点均匀分布即可，有些作业控制信息表，维表，等其他可能不需要分区表空间，做成单节点表空间即可。临时表空间基本跟着表空间的页大小和数据节点设计，建议使用文件系统并关闭表空间的文件系统缓存。
由于olap系统的数据量可是很大的，做好hsm的规划。最重要的一点就是这点了，高频访问数据【1年内更新＆＆特殊数据】，一般访问数据【1－3年】，较少访问的数据【3-5年】，基本5年以上的数据就要转出备份上带。各类数据划分上有点主观，各个行业特征和监管不一样，不必一概而论。
在数据库备份方案选择上，要想省事就说服你的boss做db全备吧，开循环日志。不然也可以选择开启归档日志，启用表空间备份，重要且比较小的表空间全备就行了，数据量比较大的表空间可以增备或者差备，不怎么更新的表空间【却要提供数据服务】定期全备即可。不需要提供数据服务的历史数据，说服你的boss，导出上带吧，节约空间。
说了一堆废话，前不久在p595上的一个lpar上部了个4个节点的查询库【资源够少的：4C,32G,4T】，查询速度不算很理想，4块盘并发读也只在250M/s左右，写大概是在120M/s。峰值咱就不说了，存储管理员叫好多次了。大家请评论下，是否还有提升的空间。
该p595上有6个lpar，分配到该lpar的有2个hba卡，四块存储【10000转*3,1500*1】 收起
Instance级别的multi-partition DB2环境分为3种: DB2 SMP, DB2 MPP 和 DB2 SMP ClusterDB2 SMP指的是在一台有多个CPU的机器上, 建立的一个有多个partition（不超过CPU的数量）的DB2 Instance.DB2 MPP指的是在多台单个CPU的机器上,建立的一个有多个partition的DB2 Instance,...Instance级别的multi-partition DB2环境分为3种: DB2 SMP, DB2 MPP 和 DB2 SMP Cluster
DB2 SMP指的是在一台有多个CPU的机器上, 建立的一个有多个partition（不超过CPU的数量）的DB2 Instance.
DB2 MPP指的是在多台单个CPU的机器上,建立的一个有多个partition的DB2 Instance,在其中的每台机器上建立1个Partition.
DB2 SMP Cluster指的是在多台有多个CPU的机器上,建立的一个有多个partition的DB2 Instance,在其中的每台机器上建立多个Partition.
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