2. Latar Belakang
Database menjadi bagian integral dari kehidupan kita sehari-hari
(Connolly & Begg, 2005)
On Line Transaction Processing (OLTP) & On Line Analytical
Processing (OLAP)
Virtualisasi -> high availability
Performance and tuning dapat meningkatkan kinerja, salah
satunya pada storage environment (Schiesser, 2010)
BAB I - Pendahuluan
3. Ada dua tipe harddisk, SSD dan HDD
Enterprise storage system yang full SSD masih sangat mahal
Enterprise storage system masih banyak menggunakan HDD
Konfigurasi hybrid storage pada virtualisasi server database
Benchmark -> TPC-C dan TPC-H
Latar Belakang (2)
4. Perumusan Masalah
Bagaimana meningkatkan kinerja server database
dengan melakukan konfigurasi hybrid storage yang
optimal pada level OS di virtualisasi server?
Bagaimana memanfaatkan semua resources yang ada
pada storage tanpa mengorbankan kinerja dari server
database?
5. Tujuan Penelitian
Membuat konfigurasi hybrid storage yang tepat untuk mendukung
kinerja server database pada virtualisasi server
Mendapatkan kinerja yang optimal pada enterprise storage system
dengan menggunakan kombinasi harddisk SSD dan HDD agar cost
effective
6. Ruang Lingkup
Konfigurasi 4 buah SSD dengan RAID10
Konfigurasi 8 buah HDD dengan RAID10
Instalasi virtualisasi server -> VMWare
Instalasi server database -> Windows Server 2012 sebagai
Virtual Machine (VM)
Instalasi ORACLE 11G XE, SQL Server 2012, MySQL 5.6
dan PostgreSQL 9.4
Instalasi HammerDB 2.19
Menghitung Transaction Per Minutes (TPM) pada TPC-C
dan Query Per Hour (QphH) pada TPC-H
7. Ruang Lingkup (2)
Ada empat konfigurasi pada Windows Server :
OS -> HDD, database -> SSD, file temporary -> HDD
OS -> SSD, database -> HDD, file temporary -> HDD
OS -> HDD, database -> SSD, file temporary -> SSD
OS -> SSD, database -> HDD, file temporary -> SSD
11. RAID
RAID mempunyai fitur striping, mirroring dan fault tolerance (LaCie, 2011)
Membagi atau mereplikasi data ke dalam beberapa hard disk
Meningkatkan keandalan data dan/atau meningkatkan kinerja I/O hard disk
(Adaptec, 2005)
12. SSD VS HDD
SSD menyimpan semua data pada chip flash memory
HDD menyimpan datanya pada lapisan-lapisan magnetik
VS
SSD CORSAIR Fource GS 240GB
2.5” Random Read 84 K Random
Write 78K.
HDD Seagate Momentus 500
GB 7.2K RPM 2.5” Random
Read 105 Random Write 97
13. Transaction Processing
Performance Council (TPC)
Organisasi non-profit yang didirikan pada tahun 1988
Proses transaksi dari database benchmark untuk mendapatkan data kinerja
TPC yang sudah diverifikasi
TPC benchmark digunakan untuk mengevaluasi kinerja sistem computer
Pada Penelitian ini menggunakan Software HammerDB
Jenis- Jenis TPC
TPC-C - On-line transaction processing (1992)
TPC-H - Ad-hoc decision support system (1999)
TPC-E - Complex on-line transaction processing (2006)
TPC-DS - Complex decisions support system (2011)
TPC-DI - Data integration (2013)
TPCx-HS - Industry's first standard for benchmarking Big Data
(Hadoop) systems (2014)
14. Teknik Hybrid Storage
• Membuat konfigurasi dengan melakukan kombinasi dari dua tipe
harddisk
• Memberdayakan semua resources (cost effective)
Beberapa teknik hybrid virtual storage dari berbagai layer :
Membuat firmware dengan menggunakan framework
sendiri (Kim, Gupta, Urgaonkar, Berman, &
Sivasubramaniam, 2011), (Mao et al., 2012),
Layer OS Storage (Wu & Reddy, 2009),
Layer virtualisasi (Jo et al., 2010)
Layer database (Do et al., 2011)
15. Tinjauan Pustaka
Nama
Peneliti
&
Tahun
Subyek
Penelitian
Kekurangan
&
Kelebihan
Evaluasi
Kinerja
Layer
Jumlah Kapasitas
SSD HDD SSD HDD
(Mao,
Jiang, Wu,
Tian, &
Feng,
2012)
Hybrid Parity-
based Disk Array
Architecture
(HPDA)
Keandalan HPDA,
pada Mean Time To
Data Loss(MTTDL),
lebih tinggi dari
HDD atau SSD
dengan RAID 5
HPDA
melebihi SSD
maupun HDD
dengan RAID 5
Storage 3 2
3 * 120 GB 2 * 500 GB
(Bassil,
2012)
Studi banding
pada kinerja
sistem atas
DBMS
MSSQL Server
2008, Oracle11g,
IBMDB2, MySQL5.5,
dan MS Access
2010
Tidak ada DBMS
yang mempuyai
kinerja paling bagus
Database
Undefi
ned
Undefined Undefined 2 TB
(Kim et al.,
2011)
HybridStore
Ada 2 yang di
provide:
(a) Hybrid-Plan
(b) HybridDyn
Meningkatkan
capacity planning
dan kinerja/lifetime
guarantees
Hybrid Store
mendekati full SSD
tetapi di atas full
HDD
Storage 2+1 2+7
2 * 80 GB +
1 * 32 GB
2 * 750 GB
+
7 * 146 GB
(Bausch et
al., 2011)
Mengamati
kinerja join
algoritma di
PostgreSQL
pada SSD dan
HDD
Konsentrasinya
hanya pada
database
PostgreSQL
Kinerja point query
meningkat
hingga 50 kali.
Range query kurang
bagus pada SSD
Database 1 1 Undefined Undefined
(Do et al.,
2011)
Menganalisa
SSD untuk
meningkatkan
kinerja buffer
manager dari
DBMS
Mengatasi dirty
pages untuk
dikeluarkan dari
buffer pool
Meningkat hingga
9.4x, dan sampai
6.8x lebih dengan
TAC
Storage 1 8 1 * 140 GB 8 * 400 GB
16. Tinjauan Pustaka
Nama
Peneliti
&
Tahun
Subyek
Penelitian
Kekurangan
&
Kelebihan
Evaluasi
Kinerja
Layer
Jumlah Kapasitas
SSD HDD SSD HDD
(Shaull et
al., 2010)
Membuat
analytical tool
untuk menilai
konfigurasi
kombinasi dari
semua jenis
resources
Menganalisa logical
volume statistics
collected yang
dikumpulkan dari 120
large production
system
Kombinasi dari SSD,
SCSI, dan SATA
menjadi konfigurasi
yang lebih baik
daripada hanya
menggunakan SCSI
Storage
Undefi
ned
Undefined Undefined Undefined
(Jo et al.,
2010)
Hybrid Copy-on-
Write (CoW)
storage untuk
consolidate
environment
Membuat kombinasi
yang efisien antara
SSD dan HDD
Kinerja di atas yang full
HDD tetapi di bawah
full SSD
VMWare 1 2
Undefined Undefined
(Wu &
Reddy,
2009)
Framework
Manajemen
hybrid storage
yang
menggunakan SSD
dan HDD
Kombinasi konfigurasi
antara SSD dan HDD.
Perlu pengujian dan
Implementasi lebih
lanjut
50% lebih cepat dari
yang full HDD
Linux 2 1
1 * 16 GB
+
1 * 32 GB
1 *
250 GB
(Lee, 2009)
Mengadakan
penelitian dengan
tiga model SSD
yang berbeda tipe
dari Samsung
Menunjukkan
teknologi SSD
membalikkan trend
pelebaran kesenjangan
kinerja prosesor dan
storage
Single SSD dapat
mengalahkan RAID 0
dengan delapan
enterprise class 15k-
RPM disk drive
Database 1+1+1 1
1 * 32 GB
+
1 * 64 GB+
1 * 128 GB
1 * 73.4 GB
(Park et al.,
2009)
Menyajikan
keandalan dan
teknik pada RAID
sistem baru
dengan SSD
Mengembangkan
metodologi RAID baru
yang diadaptasi dari
storage SSD
Meningkatkan
keandalan SSD 2% dan
meningkatkan I/O
kinerja SSD 28%
Storage 3 1 Undefined Undefined
22. Data & Sumber Data
• Sumber data dari log file yang dihasilkan oleh HammerDB per penelitian
• Dari empat penelitian yang dilakukan, data dimasukkan ke dalam tabel
hasil penelitian dengan dua skema, yaitu TPC-C dan TPC-H
23. TPC-C
User ORACLE SQL Server MySQL PostgreSQL
10 P1DB1U1 P1DB2U1 P1DB3U1 P1DB4U1
50 P1DB1U2 P1DB2U2 P1DB3U2 P1DB4U2
10 P2DB1U1 P2DB2U1 P2DB3U1 P2DB4U1
50 P2DB1U2 P2DB2U2 P2DB3U2 P2DB4U2
10 P3DB1U1 P3DB2U1 P3DB3U1 P3DB4U1
50 P3DB1U2 P3DB2U2 P3DB3U2 P3DB4U2
10 P4DB1U1 P4DB2U1 P4DB3U1 P4DB4U1
50 P4DB1U2 P4DB2U2 P4DB3U2 P4DB4U2
Konfigurasi IV
Konfigurasi I
Konfigurasi II
Konfigurasi II
Metode Analisis
24. TPC-H
Metode Analisis (2)
• Data dari hasil penelitian yang berupa log file mempunyai nilai Power
Query Time dari 22 query yang diuji dari 10 dan 100 virtual user
• PostgreSQL hanya 19 query. Ada 3 query yang di skip, yaitu query
17,20 dan 21. PostgreSQL tidak memiliki paralel query atau column
store features dan karena itu saat ini tidak memberikan kinerja yang
kompetitif untuk beban kerja TPC-H (HammerDB, n.d.-a)
• Data penelitian diolah menggunakan Excel dan diambil average per
masing-masing query
• TPC-H Calculator untuk menghitung Nilai QphHnya
26. Hasil Penelitian TPC-H
User ORACLE SQL Server MySQL PostgreSQL
10 P1DB1U1 P1DB2U1 P1DB3U1 P1DB4U1
100 P1DB1U2 P1DB2U2 P1DB3U2 P1DB4U2
10 P2DB1U1 P2DB2U1 P2DB3U1 P2DB4U1
100 P2DB1U2 P2DB2U2 P2DB3U2 P2DB4U2
10 P3DB1U1 P3DB2U1 P3DB3U1 P3DB4U1
100 P3DB1U2 P3DB2U2 P3DB3U2 P3DB4U2
10 P4DB1U1 P4DB2U1 P4DB3U1 P4DB4U1
100 P4DB1U2 P4DB2U2 P4DB3U2 P4DB4U2
Konfigurasi IV
Konfigurasi I
Konfigurasi II
Konfigurasi II
BAB IV
Hasil & Pembahasan
27. Persiapan Penelitian
• 4 konfigurasi harddisk dengan 4 database dan juga 2 skema yaitu TPC-C
dan TPC-H. Pada setiap skema TPC dilakukan 2 kali percobaan. Total ada
64 percobaan
• TPC-C menggunakan menggunakan metode AWR snapshot driver script
dengan menggunakan 5 record tabel warehouse dan rampup time 30
menit serta durasi 10 menit untuk 10 dan 50 virtual user dengan sejuta
transaksi per user
• TPC-H menggunakan Scale Factor (SF) 1 untuk 10 virtual user dan 100
virtual user untuk 1 warehouse (Scale Factor digunakanan untuk
menentukan jumlah record dari data transaksi, misal SF 10 berarti jumlah
data transaksi standart dari skema TPC-H dikali 10)
38. Pembahasan OLTP
ORACLE,
• 10 virtual user konfigurasi III di peringkat pertama, kemudian
konfigurasi I di peringkat kedua serta konfigurasi II dan IV di peringkat
ketiga dan keempat. Konfigurasi III dapat menaikkan kinerja menjadi
18.87% dibandingkan konfigurasi I
• 50 virtual user urutan kinerja konfigurasi sama dengan 10 virtual user.
Konfigurasi III berhasil menaikkan kinerja 119.04% dari konfigurasi I
SQL Server,
• kinerja konfigurasi III pada 10 virtual user sedikit mengungguli
konfigurasi I, sementara konfigurasi IV dan II di peringkat ketiga dan
keempat
• Untuk 50 virtual user kondisinya sama dengan 10 virtual user. Tidak
terlihat kenaikan kinerja yang signifikan dari konfigurasi III ke I. Untuk
yang 50 virtual user malah terjadi penurunan kinerja 0.14%.
39. Pembahasan OLTP (2)
MySQL,
• 10 virtual user konfigurasi I mengungguli konfigurasi III dengan
perbedaan kinerja 16.44% disusul kemudian konfigurasi II dan IV di
urutan ketiga dan keempat
• 50 virtual user, konfigurasi III lebih unggul 5.55% dibandingkan dengan
konfigurasi I. Kemudian disusul oleh konfigurasi IV dan II.
PostgreSQL,
• 10 virtual user, konfigurasi III di peringkat pertama dengan kenaikan
kinerja 18.43% dibandingkan konfigurasi I. Konfigurasi IV dan II di
peringkat ketiga dan keempat
• 50 virtual user konfigurasi III lebih unggul 21.36% dari konfigurasi I.
Selanjutnya konfigurasi II dan IV di peringkat ketiga dan keempat
41. Pembahasan OLAP
ORACLE,
• 10 virtual user konfigurasi III di peringkat pertama dengan peningkatan
kinerja 5.64% dari konfigurasi I. Konfigurasi IV dan II di peringkat
ketiga dan keempat
• 100 virtual user urutan kinerja konfigurasi adalah konfigurasi III di
peringkat pertama dengan peningkatan kinerja 14.02% dari
konfigurasi I. Konfigurasi IV dan II di peringkat ketiga dan keempat.
SQL Server,
• Kinerja konfigurasi I pada 10 virtual user sedikit mengungguli
konfigurasi III dengan perbedaan kinerja 2.59%, sementara konfigurasi
II dan IV di peringkat ketiga dan keempat
• 100 virtual user konfigurasi I mengungguli konfigurasi III dengan
perbedaan kinerja 4.87%, konfigurasi II mengungguli konfigurasi IV di
peringkat ketiga dan keempat.
42. Pembahasan OLAP (2)
MySQL,
• 10 virtual user konfigurasi III mengungguli konfigurasi I dengan
perbedaan kinerja sangat tipis sebesar 1.73% disusul kemudian
konfigurasi IV dan II di urutan ketiga dan keempat.
• 100 virtual user, konfigurasi I lebih unggul dibandingkan dengan
konfigurasi III. Kemudian disusul oleh konfigurasi IV dan II.
PostgreSQL,
• 10 virtual user, konfigurasi III di peringkat pertama kemudian disusul
konfigurasi I di peringkat kedua dan konfigurasi IV dan II di peringkat
ketiga dan keempat.
• 100 virtual user konfigurasi I lebih unggul 3.18% dari konfigurasi III.
Selanjutnya konfigurasi IV dan II di peringkat ketiga dan keempat
44. • OLTP mendapatkan kinerja yang terbaik pada konfigurasi III
• Pada ORACLE terjadi peningkatan 119.04% untuk 50 virtual user konfigurasi
III dibandingkan dengan konfigurasi I
• OLAP, konfigurasi harddisk yang terbaik cukup berimbang antara konfigurasi I
dan III. Memerlukan pengujian lebih lanjut untuk mengetahui kinerja yang
lebih baik antara konfigurasi I dan III
• Konfigurasi II dan IV tidak disarankan sebagai server database OLTP & OLAP
• SQL Server pada OLAP mendapatkan performa yang paling tinggi, parameter
konfigurasi standart dari SQL Server membuat utilisasi penggunaan storage,
memory dan processor secara optimal
BAB IV
Kesimpulan & Saran
45. Kesimpulan & Saran (2)
• PostgreSQL tidak disarankan digunakan sebagai OLAP karena ada keterbatasan
pada engine databasenya
• Untuk OLAP Perlu dilakukan pengujian lebih lanjut untuk Scale Factor (SF) 10
atau lebih dengan jumlah virtual user lebih banyak
• Rasio harddisk yang digunakan pada penelitian ini adalah 1:2. Dengan rasio 1:1
maka konfigurasi III akan mendapatkan kinerja yang lebih baik terhadap
konfigurasi I dibandingkan penelitian ini
• Hasil penelitian ini tidak akan relevan bila digunakan untuk rasio yang
dinaikkan menjadi 1:3 atau 1:4 dan seterusnya
