記事
Toshihiko Minamoto · 2021年9月28日 3m read
DSTIMEでデータを同期する

Cachéでのデータ同期については、オブジェクトとテーブルを同期させるさまざまな方法があります。
データベースレベルでは、シャドーイングまたはミラーリングを使用できます。 

これは非常によく機能し、データの一部分だけを同期する必要がある場合には、
グローバルマッピングを使用してより小さなピースにデータを分割することができます。
または、クラス/テーブルレベルで双方向の同期が必要な場合には、オブジェクト同期機能を使用することができます。


これらすべての優れた機能には次のような制限があります。
Caché/IRISからCaché/IRISにしか機能しません。

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より産業向けのグローバルストレージスキーム

この連載の第1回では、リレーショナルデータベースにおけるEAV(Entity-Attribute-Value)モデルを取り上げ、テーブルにエンティティ、属性、および値を保存することのメリットとデメリットについて確認しました。 このアプローチには柔軟性という点でメリットがあるにもかかわらず、特にデータの論理構造と物理ストレージの基本的な不一致などによりさまざまな問題が引き起こされるという深刻なデメリットがあります。

こういった問題を解決するために、階層情報の保存向けに最適化されたグローバル変数を、EAVアプローチが通常処理するタスクに使用できるかどうかを確認することにしました。

パート1では、オンラインストア向けのカタログをテーブルを使って作成し、その後で1つのグローバル変数のみで作成しました。 それでは、複数のグローバル変数で同じ構造を実装してみることにしましょう。

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はじめに

この連載の最初の記事では、リレーショナルデータベースのEAV(Entity–Attribute–Value)モデルを見て、それがどのように使用されて、何に役立つのかを確認しましょう。 その上で、EAVモデルの概念とグローバル変数と比較します。

原則として検索する必要のある、フィールド数、または階層的にネストされたフィールドの数が不明なオブジェクトがある場合があります。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

ディスクの空きスペースにもよりますが、ブロック別で最大サイズが異なります。

各バージョン共通で、8KBのブロックサイズを使用した場合は、32TBです。

バージョン2008.1以降のバージョンでは、8KB以外のブロックサイズを指定できるようになったため、最大サイズは以下の通りです。

  • 16KBのブロックサイズを使用した場合、64TB
  • 32KBのブロックサイズを使用した場合、128TB
  • 64KBのブロックサイズを使用した場合、256TB
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目的

このツールは、データベース内からランダム読み出し入力/出力(IO)を生成するために使用されます。 このツールの目的は、目標IOPSを達成し、許容範囲内のディスク応答時間の維持を確保するために、可能な限り多くのジョブを駆動することです。 IOテストから収集された結果は、IOサブシステムに基づいて構成ごとに異なります。 これらのテストを実行する前に、対応するオペレーティングシステムとストレージレベルの監視が、今後の分析のためにIOパフォーマンスの測定データーを保存するように設定されていることを確認してください。

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記事
Toshihiko Minamoto · 2021年6月15日 11m read
MonCaché - MongoDB としての Caché

MonCaché — InterSystems Caché での MongoDB API 実装

免責事項:この記事は筆者の私見を反映したものであり、InterSystemsの公式見解とは関係ありません。

構想

プロジェクトの構想は、クライアント側のコードを変更せずに MongoDB の代わりに InterSystems Caché を使用できるように、ドキュメントを検索、保存、更新、および削除するための基本的な MongoDB(v2.4.9) API 機能を実装するところにあります。

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以下の記事では、DeepSee の中程度の複雑さのアーキテクチャ設計を説明します。 前の例で説明したとおり、この実装には、DeepSee キャッシュや DeepSee の実装と設定用の個別のデータベースが含まれています。 この記事では、同期に必要なグローバルの保存用と、ファクトテーブルとインデックスの保存用に、2 つの新しいデータベースを紹介します。

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以下の記事は、DeepSee の基本的なアーキテクチャを実装するためのガイドです。 この実装には、DeepSee キャッシュ用のデータベースと DeepSee 実装と設定用のデータベースが含まれています。


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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

このエラーが発生する原因としては、アプリケーションの中で既に他のプロセスからロック対象リソースがロックされていて、何らかの理由でそのロックが解放されていないケースが考えられます。

他のプロセスがロックしている兆候がない場合は、ロックテーブルの空き領域が不足しているケースが想定されます。
その場合は、メッセージログ(コンソールログ)に LOCK TABLE FULL のメッセージが出力されます。

トランザクション処理を行なっている場合には、ロック解放の延期が影響しているケースも考えられます。
トランザクションとロック解放の延期については、以下のドキュメントをご参照下さい。

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InterSystems IRIS では、情報を格納する「グローバル」というユニークなデータ構造をサポートしています。 基本的に、グローバルとは、マルチレベルのインデックスを持つ永続配列であり、トランザクションの実行やツリー構造のスピーディなトラバーサルといった機能が備えられているほか、ObjectScript として知られるプログラミング言語にも対応しています。

ここから先、少なくともコードサンプルについては、グローバルの基礎を理解されているという想定のもとに話しを進めていきます。

グローバルはデータを保存するための魔法の剣です パート1
グローバルはデータを保存するための魔法の剣ですパート2 - ツリー
グローバルはデータを保存するための魔法の剣です パート3 - 疎な配列

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。


管理ポータル:システムオペレーション > データベース にあるオプションボタンラジオボタン)「空き容量ビュー」で表示される内容は、システムクラス SYS.Database のFreeSpace クエリで取得可能です。

    

 

次のようなコードでクエリを実行します。

例:
(%SYSネームスペースにて作成、実行します)

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これで 3 記事目になります (パート 1パート 2 をご覧ください) が、引き続き Caché データベースの内部構造をご紹介いたします。 今回は、興味深い内容をいくつかご紹介し、私の Caché Blocks Explorer プロジェクトを使って作業の生産性をアップさせる方法について説明します。

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この記事は Caché データベースの内部構造を説明したこちらの記事の続編です。 そちらの記事では、様々なブロックタイプ、それぞれのつながりやグローバルとの関係について説明しました。 純粋に理論を述べた記事でした。 ブロックツリーを視覚化するのに役立つプロジェクトを作成しましたので、この記事ではその仕組みを詳しく説明します。

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2019年 10月 17日

Anton Umnikov
InterSystems シニアクラウドソリューションアーキテクト
AWS CSAA、GCP CACE

 

AWS Glue は、完全に管理された ETL (抽出、変換、読み込み) サービスです。データの分類、クリーンアップ、強化、そして様々なデータストア間でデータを確実に移動させるという作業を簡単にかつコスト効率の良いかたちで行えるようにするものです。

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InterSystems Caché のグローバルは、デベロッパーにとって非常に便利な機能を提供します。 しかし、グローバルが高速な上に効率が良いのはなぜでしょう?

理論

基本的に、Caché データベースとは、データベースと同じ名前を持ち、CACHE.DAT ファイルを含んだカタログのことです。 Unix システムでは、このデータベースを普通のディスクパーティションにすることもできます。

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インスタンスのデータに基づくビジネスインテリジェンスを実装しようと計画中です。 DeepSee を使うには、データベースと環境をどのようにセットアップするのがベストですか?

 

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Mirroring 101 

Cachéミラーリングは、CachéおよびEnsembleベースのアプリケーションに適した信頼性が高く、安価で実装しやすい高可用性および災害復旧ソリューションです。 ミラーリングは幅広い計画停止シナリオや計画外停止シナリオで自動フェイルオーバーを提供するもので、通常はアプリケーションの回復時間を数秒に抑制します。 論理的にデータが複製されるため、単一障害点およびデータ破損の原因となるストレージが排除されます。 ほとんど、またはダウンタイムなしでアップグレードを実行できます。 

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