存储空间容量优化

存储空间容量优化

存储空间不足？一个严重但普遍存在的问题

在某电力用户营销系统数据库运维的过程中，常常遇到这样的问题，系统运行一段时间之后，基础数据平台数据库存储增速很快，导致营销基础存储已无多余的存储，而存储已经无法扩容，如果不做相应的处理，极有可能由于表空间不足造成业务停运！

问题发生的原因

1、大量的可清理数据

营销基础数据平台数据库存储增速过快，部分表及索引已经超过1T，而大量数据都是从营销相关的系统抽取过来的，经过清理分析后部分数据已经无任何存在的价值。完全可以清理掉。

2、表空间可用率低

一方面大部分营销基础数据平台表空间可用率都低于10%，甚至不足1%；另一方面部分表空间空间使用率不足1%，完全是空闲的表空间，浪费比较多空间，完全可以回收。

3、表碎片严重

部分表的碎片非常严重，例如：某张结果表在etl过程中频繁的被dml语句操作，可能导致整个表的碎片激增，占用的空间放大到10倍以上。

肿么办——多种方式并用，分析+优化

案例：实战中是这样处理的

招数1 数据分析及历史数据清理

运维工程师和系统应用人员对大表的数据讨论、分析和总结，保留了原有表结构，清理2013年以前的数据（约50G）。对2013年前的表分区进行trunc,以达到空间释放的效果。经过清理，部分巨大的表空间使用率大幅度下降，使用率由95%以上下降到了60%以下。大部分1T以上表清理后仅仅剩余不到500G。

招数2 表空间使用情况分析与回收

经过数据清理之后，部分表空间可用率得到显著上升，但仍然存在部分小的表空间可用率比较低，需要扩容，但是ASM磁盘空间并没有回收，空间剩余不足800G，非常紧张。因此resize使用率低于20%的数据文件，回收 ASM磁盘空间。回收完成后，ASM磁盘剩余空间达到5.5 T。足够半年使用率。

招数3 碎片整理分析及重建

一般地，经过以上处理之后，ASM磁盘剩余空间将满足系统使用，如果希望继续优化，可以考虑表move 存储。方法为：先对数据库的碎片严重的表进行分析统计，再用碎片整理脚本进行move处理。处理后预计可获得3-5T空间。

效果：存储空间回来了！

优化前后表空间空间释放情况统计（仅含关键表空间）：

总计释放空间9.3T，占总空间的40%左右！

优化前后ASM磁盘空间释放情况（未进行碎片处理）

价值解读

避免系统停运

首先，对系统使用者来说，系统停运所面临的损失是最严重的。通过优化成功避免了系统停运。

提高性能

在上文的案例中，相当比例的表中存在大量垃圾数据，部分表空间根本没有使用。清理整理优化后，空间释放率40%以上，节约存储10T以上，系统性能得到显著提高。

节约成本

经过优化得到的10T空间。以目前的市场情况估计，硬盘购置费用约15万，存储其他配件约15万，每年的电费等其他维护费用20万。每年节约的费用总计可达50万。

服务创造价值！

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