自从Oracle和HP推出Exadata之后，我就很关注这个产品，之前也写了一篇Oracle database machine介绍它。去年，Oracle和SUN合并后，推出了Oracle Exadata V2，相比较上一代产品有几个变化：第一，使用SUN的硬件;第二，宣称支持OLTP应用;第三，Oracle 11g R2提供了更多的新特性。
Exadata Smart Flash Cache
Exadata V2整体架构并没有太多改变，换用了SUN的硬件，除了采用intel最新的nehalem CPU以外，每台storage cell更是配置了384GB的flash，这也是为什么V2可以支持OLTP应用的关键。
Flash cache完全是自动管理，Oracle会根据数据的访问情况，决定哪些数据放在flash cache中。所有的数据都是先被写到普通磁盘上，再根据访问情况读入flash cache的，所以如果flash card发生故障，数据不会丢失。当然，Oracle提供了方式，可以让用户手动将表或者索引pin在flash cache中。
在自动管理的方式之外，Oracle还允许用户人工创建flash disks，和普通磁盘一样，这些flash disks通过ASM输出给数据库使用，用户可以把一些访问非常频繁的数据文件放在上面。这些flash disks不仅仅是cache了，所以ASM会在cell和cell之间做镜像。如果某块卡发生故障，那么整个storage cell上的flash disks会offline，保证数据不会丢失。
Smart scan
Smart scan是Exadata最重要的一个功能，它的作用就是把SQL放在每个cell上去运行，然后每个cell只返回符合条件的数据给数据库，这样就极大的降低了数据库服务器的负载和网络流量，并充分利用了cell的计算资源和IO资源。
传统方式：所有的数据都需要返回给数据库服务器，网络带宽要求高，所有的计算在数据库服务器上完成。
Smart scan：只返回符合条件的数据，减少网络带宽，并充分利用了cell上的计算和IO资源。
这里有一点要注意，在使用smart scan时，每个cell返回给DB server的是结果集，而不再是传统的block，DB server完成结果集的处理，并返回给客户端。
Smart scan如何处理join?是我一直想要搞清楚的问题。事实上，smart scan只能处理join filtering，而真正join的工作必须在DB Server上完成，而且smart scan仅适合于处理DSS环境的复杂join，对于OLTP类型的简单join，smart scan并不能发挥其优势。设想下面的查询：
select e.ename,d.dname from emp e, dept d where and e.ename=’Jacky’ and e.deptno=d.deptno;
假设采用nested loops join，smart scan只能完成e.ename=’Jacky’这个条件的过滤，然后将符合条件的emp表的数据返回到DB server，然后由DB Server完成join的工作，逐条查询dept表(e.deptno=d.deptno)的数据。所以smart scan并不适合nested loop join(我认为smart scan只有在适合的条件下才会启用)，只有DSS环境的大数据量复杂join才会发挥出优势。而且smart scan只能完成filtering的工作，而不能真正完成join的工作，这个与Greenplum数据库是不同的(有兴趣可以看我的文章，Greenplum技术浅析)。设想下面的查询(emp和dept都是大表)：
select e.ename,d.dname from emp e, dept d where e.deptno=d.deptno;
假设采用hash join，由于没有任何过滤条件，smart scan只能把两个表的数据全部返回到DB Server上进行join操作，不过smart scan也不是一点用都没有，至少还可以进行column的过滤，只返回需要的字段就可以了。
Oracle的文档中，曾经提到对于一个大表和小表join时，smart scan会采用bloom filter来快速定位(可以看我以前的文章，有趣的bloom filter)。方法是把小表build成为bloom filter，然后在每个storage cell上对大表做scan，利用bloom filter快速定位符合条件的结果，并返回给DB Server作join。
Storage index
存储索引，顾名思义是在存储级别建立的索引，简单的说就是为表中的每一列数据建立一个索引，每个index entry记录一段数据区间的最大值，最小值以及它们的物理位置，文档上说1MB数据对应一条index entry，见下图：
如果我们查询B<2，或者B>8的数据，根据存储索引，我们就可以跳过这些不在min和max之间的数据块，极大的提高了扫描的速度，这就是存储索引的意义。
Hybrid Columnar Compressed
首先我们要搞清楚，什么是行压缩，什么叫列压缩。我们熟悉的数据库，如Oracle，MySQL等都是基于行的数据库，就是行的不同字段物理上存放在一起，还有一种是基于列的数据库，就是每个字段的不同行物理上存放在一起。他们的优缺点同样突出：
基于行的数据库，访问一行非常方便，但是由于同一列的数据是分开存放的，如果要针对某一列进行查询时，几乎要扫描整个表才能得到结果。基于行数据库的压缩，称为行压缩。
基于列的数据库，因为同一列的数据物理上放在一起，所以访问一列非常方便，也就是说如果针对某一列进行查询时，不需要扫描整个表，只需要扫描这一列的数据就可以了，但是访问一行的全部字段非常不方便(又是废话)。基于列数据库的压缩，称为列压缩。
Oracle通常说的compress功能(包括11g R2的Advanced compress)，都是行压缩，因为Oracle是个基于行的数据库。大概的方法就是在block头部存放一个symbol table，然后将相同的值放在那里，每行上相同的数据指向symbol table，以此来达到压缩的目的。行压缩的效果通常不好，因为我们知道行与行之间，其实相同的数据并不多。但是列压缩则不同，因为相同列的数据类型相同，很容易达到很好的压缩效果。
行压缩和列压缩都有其优缺点，而Oracle的混合列压缩技术，实际上是融合了列压缩的高压缩比和行数据库的访问特性，将两者的优点结合起来。Oracle提出了CU的概念(compress unit)，在一个CU内，是一个基于列的存储方式，采用列压缩，但是一个CU内保存了行的所有字段信息，所以在CU与CU之间，Oracle还是一个基于行的数据库，访问某一行，总是只在一个CU内。每个CU由一些连续的block组成，CU header中记录了每一行的各个列在CU中的分布情况，在混合列压缩模式下，一行通常是跨多个block的。
所以说混合列压缩，结合了列压缩和行访问的特点，即可以提供非常高的压缩率，又很好的保证了基于行类型的访问。
Exadata的另一个重要功能是IO resource management，如果我们在一个Exadata上部署了很多个数据库，可以用它来管理IO资源，这里就不作阐述了。
目前，我还没有了解到在国内有Exadata的应用，而且资料也是比较少的。希望有机会可以真实的测试一下它的性能，我不怀疑他在DSS环境下的表现，但是对于OLTP类型的应用，是否真的象Oracle说的那么强劲，还有待于验证