Miért nem használunk SSD-t az Analysis Services kockák tárolására?


Olvasom az Analysis Services Distinct Count Optimization Using Solid State Devices című cikket és közben azon töröm a fejem, hogy miért nem használunk SSD diszkeket az Analyis Services adatkockák tárolásához. Persze nem biztos, hogy minden esetben jelentősen gyorsabb lenne az SSD mint egy gyors diszken tárolt Analysis Services, de itt inkább a gondolkodásmód a fontos: Ahogy az SSD-re gondolunk ma, egy adattárházas környezetben.

Image001

Az SSD még drága – vágja rá szinte mindenki. Én meg azt mondom számoljunk. Közelítsük meg két oldalról a problémát: Egyszer a lekérdezések gyorsítása szempontjából, másodszor a tárolókapacitás oldaláról. Kezdjük ez utóbbival

Kapacitás

Az SSD tényleg drágább, mint a sima diszk, ha azt nézzük, hogy mennyibe kerül 1 giga kapacitás egyik vagy másik technológián. De most Analysis Services-ben gondolkodunk, ami elég jól tömöríti az adatokat. Az fenti cikkben azt mondják, hogy egy  éles OLAP megoldáson tesztelték az SSD-t, ahol az adattárház 10 tera volt és a ráépülő MOLAP kocka 120 giga. Azaz az Analysis Services kb 1%-a volt a relációs adattárháznak. Én ilyen arányt megmondom őszintén sose tapasztaltam. Saját tapasztalatom szerint az Analysis Services kockák mérete a relációs adattárház méretének kb. 10-20%-a szokott lenni. Vegyünk egy 2-300 gigás adatpiacot. Ebben az esetben az adatpiacra épülő OLAP adatbázist le tudnánk tárolni egy 60 Gigás SSD-n. Mennyibe kerül egy 60 Gigás SSD? Nem tudom. De nem többszázezerebe, az tuti…

Optimalizáció

Megmondom őszintén ez az SSD-s történet akkor fordult meg először a fejemben, amikor egy csomó distinct count mutatót tartalmazó kockát kellett volna optimalizálnom. Persze mint esetünkben kiderült egy if áthelyezése az MDX Script-ben megoldotta a problémát, de itt gondolkodtam el azon először, hogy a megrendelő szempontjából lehet hogy érdemesebb lenne áttenni a kockát egy SSD diszkre, mint 1-2 napig optimalizálni az MDX scriptet…

Összefoglalva: Lehet, hogy drága még az SSD egy adattárház tárolására, de egy Analysis Services alapú BI megoldás tárolásához már érdemes lenne komolyabban elgondolkodni az SDD használatán...

Elválasztó

Már készül a következő cikk. Iratkozzon fel az értesítőre.

|

Kővári Attila
2010. október 04.
Címkék:

Szóljon hozzá!

Szabály: Legyen kedves, segítõkész és vállalja a nevét.
A mező tartalma nem nyilvános.
  • A web és email címek automatikusan linkekké alakulnak.
  • Engedélyezett HTML elemek: <a> <em> <strong> <cite> <code> <ul> <ol> <li> <dl> <dt> <dd>
  • A sorokat és bekezdéseket automatikusan felismeri a rendszer.
ANTI SPAM
A robot regisztrációk elkerülésére.
Image CAPTCHA
Figyeljen a kis és nagybetűk használatára