Où la mémoire intégrée est-elle réellement utile ?

En premier lieu, SAP a essayé à grands frais de positionner sa propre base de données en mémoire Hana comme une révolution parmi les bases de données.

Entre-temps, il existe un certain nombre de solutions de bases de données en mémoire pour les applications SAP, mais elles sont toutes différentes. C'est pourquoi, comme toujours, il vaut la peine de jeter un coup d'œil en coulisses avant qu'une entreprise ne choisisse l'une de ces solutions.

Les différences au niveau de la mise en œuvre, de l'utilisation et des avantages réels sont très nettes, outre les coûts d'acquisition du matériel et des logiciels.

Avant qu'une entreprise ne s'intéresse à l'utilisation de la mémoire dans une base de données, la première question qui se pose est la suivante : qu'est-ce que je veux en faire ?

Il est faux de croire qu'une technologie en mémoire, quel que soit son fabricant, peut à elle seule améliorer les performances de tous les processus issus de requêtes analytiques ou de transactions d'écriture dans la base de données. Ce n'est pas le cas.

De nombreuses exigences - In-memory ne les résout pas à lui seul

Une bonne base de données ne se caractérise pas uniquement par la mémoire. Les solutions avec une approche "soit l'un soit l'autre" ne résolvent pas les exigences globales d'un système de gestion de base de données, elles fournissent une solution à des exigences analytiques spécifiques individuelles.

Une voiture de Formule 1 n'a pas encore été vue au Rallye Dakar. Une base de données se distingue par sa capacité à gérer au mieux toutes les exigences en matière de performance, de haute disponibilité, de stabilité et de sécurité, et ce en utilisant de manière très efficace les ressources disponibles en RAM, CPU, stockage et réseau.

Dans les applications de SAP Business Suite, les accès à des enregistrements individuels sont très fréquents. Si le système de base de données est correctement configuré, l'in-memory ne peut guère améliorer la performance de ces transactions.

Au contraire, l'accès à un seul enregistrement avec des liens complexes sur plusieurs tables dans un stockage en mémoire orienté vers les colonnes peut être nettement plus complexe que l'accès à un seul bloc de base de données en mémoire (buffer cache) dans un stockage orienté vers les lignes.

Dans un système SAP BW, les requêtes sont généralement analytiques, c'est pourquoi le traitement des enregistrements individuels est très rare. C'est justement pour ce cas d'application que la technologie in-memory peut apporter une amélioration décisive avec des volumes de données de plus en plus importants.

Quel est l'optimum ?

Soit toutes les données à 100 % en mémoire, soit seulement des objets sélectionnés ? Est-ce que c'est un fabricant de bases de données qui décide avec une base de données purement en mémoire ou est-ce que c'est l'administrateur de la base de données qui décide où il est judicieux d'utiliser la mémoire en ligne ?

Atteindrons-nous l'optimum pour toutes les applications SAP, c'est-à-dire pour SAP BW, SAP ERP, SAP CRM, SAP HR, si nous devons toujours garder toutes les données en mémoire ?

Conserver toutes les données en mémoire est toujours lié à des coûts d'investissement élevés dans un matériel équipé en conséquence avec suffisamment de RAM et de CPU pour l'environnement de production et de protection contre les pannes. Il est plus judicieux d'opter pour une solution qui permette toutes les possibilités d'une exécution performante pour toutes les transactions de lecture et d'écriture.

Par le passé, tous les fabricants de bases de données de renom ont opté pour une approche orientée ligne lors du développement de leurs bases de données, car c'est justement l'approche optimale pour les transactions d'écriture.

Aujourd'hui, nous voyons des bases de données qui se sont énormément développées. Ces données doivent donc d'abord être créées par des transactions d'écriture dans les bases de données. In-memory ne peut guère fournir d'aide dans ce domaine.

Les avantages de la technologie in-memory se situent clairement dans l'environnement analytique pour la lecture et l'agrégation de très grandes quantités de données.

Il s'agit donc de cas d'application spécifiques dans l'environnement analytique, où la technologie en mémoire peut effectivement apporter des avantages significatifs en termes de performance. En conséquence, un mélange de conception de base de données classique avec un stockage conventionnel orienté vers les lignes et la nouvelle technologie in-memory orientée vers les colonnes est une approche optimale.

Qui devrait être mieux informé sur les chemins d'accès performants dans sa base de données, si ce n'est la base de données elle-même ? Pourquoi un système de base de données devrait-il stocker toutes les données dans une architecture en mémoire orientée colonnes alors que la base de données détermine, sur la base de ses statistiques, des informations pour un meilleur accès via un bloc de base de données orienté lignes ?

L'introduction de partitions avec le fractionnement physique et la réduction des tables dans le but de maintenir les performances est standard dans SAP-BW, mais très limitée dans les systèmes SAP-ERP et ne peut être mise en œuvre qu'au prix d'efforts considérables.

C'est pourquoi les architectures scale-out avec SAP Hana sont également difficiles à réaliser pour les applications de SAP Business Suite. Les avantages d'un traitement massivement parallèle d'une seule transaction par In-memory via un scale-out ne peuvent guère être utilisés ici.

L'approche de la technologie Oracle Database-In-memory est différente. Celle-ci combine de manière optimale les deux mondes, l'approche classique orientée lignes pour le traitement d'enregistrements individuels et, en parallèle, l'architecture in-memory orientée colonnes pour des requêtes analytiques extrêmement accélérées.

La base de données dispose ainsi d'une option supplémentaire pour l'optimiseur de base de données afin d'exécuter des requêtes à partir du Buffer Cache orienté lignes ou du In-memory Store orienté colonnes avec des performances maximales pour des tables identiques.

Oracle est ainsi le seul fabricant de bases de données qui associe de manière transparente pour l'application les technologies de bases de données conventionnelles à la technologie in-memory la plus moderne.

Il en résulte de nombreux avantages. La base de données a besoin de beaucoup moins de mémoire supplémentaire qu'une base de données 100 % en mémoire, car seules des tables sélectionnées sont définies en plus dans la mémoire avec un stockage orienté vers les colonnes.

Les requêtes analytiques sur de grandes quantités de données peuvent désormais être extrêmement accélérées. Les index créés spécialement pour accélérer les requêtes analytiques peuvent être supprimés, ce qui permet d'ailleurs d'améliorer les performances OLTP sur ces objets.

Il n'est pas nécessaire de migrer les tables vers ce format orienté colonnes. Toutes les fonctionnalités de la base de données Oracle utilisées jusqu'à présent, telles que la compression, le cryptage, les clusters d'applications réelles ou la sauvegarde/restauration, peuvent continuer à être exploitées sans changement.

La base de données Oracle fonctionne sur tous les systèmes d'exploitation courants, la solution en mémoire n'y change rien.

La base de données Oracle ne connaît pas le "ou bien, en mémoire ou pas en mémoire", mais le "aussi bien". Les transactions d'écriture et de lecture sur les mêmes tables dans une seule base de données sont désormais possibles en parallèle avec les méthodes traditionnelles et la technologie moderne en mémoire.

C'est la base de la certification, en 2015, de la technologie in-memory d'Oracle Database pour toutes les applications basées sur SAP NetWeaver. Oracle est ainsi, avec Hana, le seul fabricant à proposer une solution in-memory qui peut être utilisée pour OLTP et OLAP dans SAP.

Un grand nombre d'entreprises ont ainsi pu mettre en œuvre avec succès et en quelques jours les exigences de performance existantes dans SAP BW et SAP CRM. Oracle Database In-memory se distingue également par une position de négociation nettement améliorée pour les futurs investissements en matériel grâce à la diversité des fournisseurs et des systèmes d'exploitation ainsi qu'à la réduction de la RAM nécessaire.

Des développements technologiques supplémentaires basés sur la technologie In-memory de la base de données Oracle sont désormais possibles grâce à la mise en œuvre de "cubes plats" comme nouveau design des InfoCubes dans SAP NetWeaver BW 7.40. Outre une nette amélioration de la performance pour les analyses sans formation préalable d'agrégats, la performance de chargement est nettement améliorée en raison de l'absence d'index et de tables de dimensions. Nous recherchons des clients pilotes pour ce projet.