Caché と InterSystems IRIS データベースの整合性は、システム障害から完全に保護されてはいますが、物理ストレージデバイスが保管しているデータは、デバイスの障害によって破損してしまいます。 そのため、多くのサイトでは、データベースの整合性チェックを定期的に実行するように選択しており、特に特定のバックアップが災害時に信頼できるかどうかを検証するためにバックアップが行われています。 システム管理者がストレージの破損を伴う災害に対応するために、整合性チェックも緊急に必要となる場合もあります。 整合性チェックはチェックされているグローバルの各ブロック（すでにバッファーにない場合）を、グローバル構造で指示された順序で読み取る必要があります。 これには膨大な時間がかかりますが、整合性チェックは、ストレージサブシステムが維持できる限り高速に読み取ることができます。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

InterSystems IRIS Data Platform（以下IRISと表記）ではマルチモデルのサポートにより、データに対して様々なアクセス手法を使用することができます。

主だったアクセス手法としてダイレクトアクセス、SQLアクセス、オブジェクトアクセスがあります。

ダイレクトアクセス は、IRISのネイティブ構造であるグローバルと呼ばれるキーバリュー型のデータに直接アクセスする方法です。

SQLアクセス は、リレーショナルデータベースシステムにアクセスするための標準言語であるSQLを使用してデータにアクセスする方法です。

この短い記事では、マシンにPythonをセットアップしなくて済むように、dockerコンテナでYapeを実行する方法について説明します。

このシリーズの前回の記事からしばらく時間が経っているため、簡単に振り返ってみましょう。

まず、matplotlibで基本的なグラフを作成する方法について話しました。 そして、bokehを使った動的グラフについて紹介しました。 最後にパート3では、monlblデータを使ったヒートマップの生成について説明しました。

先週のディスカッションでは、1つのファイルのデータ入力に基づく単純なグラフを作成しました。 ご存知のように、解析して相関付けるデータファイルが複数あることがあります。 そこで今週は、perfmonデータを追加して読み込み、それを同じグラフにプロットする方法について学習しましょう。 生成したグラフをレポートやWebページで使用する可能性があるため、生成したグラフのエクスポート方法についても説明します。

Windowsのperfmonデータを読み込む

標準のpButtonsレポートから抽出されたperfmonデータは、少し独特なデータ形式です。 一見すると、かなり単純なCSVファイルで、 最初の行には列のヘッダーがあり、それ以降の行にはデータポイントが含まれています。 ただし、ここでの目的のために、値エントリーを囲む引用符をどうにかする必要があります。 標準的なアプローチを使用してファイルをPythonに解析すると、文字列オブジェクトの列ができてしまい、うまくグラフ化できません。

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。

まずはこの記事で手短にこの疑問に回答します。 この連載のパート2には、pButtonsから抽出されたパフォーマンスデータのグラフを含めました。 pButtonsの.htmlファイルからmgstatなどのメトリックを抽出してExcelで簡単にグラフ作成する方法として、カット＆ペーストよりも素早く行える方法がないか、オフラインで尋ねられました。

参照: パート2: 収集したメトリックを確認する

pButtonsは、収集したデータをWRCに送信して確認しやすくするために、そのデータを1つのhtmlファイルにコンパイルするのですが、 特に24時間などの長い収集時間で実行されるpButtonsの場合は、mgstat、vmstatなどの時間ベースのデータをグラフィック表示にして確認できれば、トレンドやパターンが見やすくなります。

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以下のような情報収集ツールがあります。

1) 性能評価の為のツール

InterSystems および Intel は先日、InterSystems IRIS を「Cascade Late」としても知られる第 2 世代 Intel® Xeon® スケーラブルプロセッサおよび Intel® Optane™ DC パーシステントメモリ（DCPMM）と組み合わせて一連のベンチマークを実施しました。 さまざまなワークロード設定とサーバー構成で、Intel の最新のサーバーテクノロジーを使用した InterSystems IRIS のパフォーマンスとスケーラビリティ機能を実証するのがこのベンチマークの目的です。 このレポートには、さまざまなベンチマークの結果とともに、Intel DCPMM と InterSystems IRIS のユースケースが 3 つ示されています。

*この動画は、2021年2月に開催された「InterSystems Japan Virtual Summit 2021」のアーカイブです。

稼働後のシステムで、お客様から「パフォーマンスが思ったように出ない」と問い合わせを受けることが良くあります。漠然とした「遅い」状況をどのように解決すればいいのでしょう？

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パフォーマンスに困ったときにどこに着目し、どのツールで調べていくか、お客様から日々ご相談をいただくカスタマーサポートから、解決に向かうアプローチの「イロハ」をご紹介します。

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ローカル変数の容量は、プロセスに許可する最大メモリ割り当て容量によって制限されます。

この値は、システム構成パラメータの bbsiz で設定します（設定方法は記事の後半にあります）。

既定値は、1プロセスあたり、262,144 KB です。
※IRIS 2022.1 以降は、既定値が -1(最大値：制限なし) になりました。
※Caché/Ensemble 2012.1以前では 16,384 KB でした。

値は 256KB からスタートし、プロセスがより大きな領域を必要とする場合は、bbsiz で設定した値まで拡張します。
（バージョン2012.1以前では 128KB～49,536KB の範囲で設定できます。）

この値を超えるようなローカル変数の使用があると、 エラーが発生します。

現在のプロセスに残っている使用可能なメモリ量は、$STORAGE 変数で確認できます（バイト単位）。
詳細は以下ドキュメントページをご参照ください。

第2部: インデックス処理

クラスにどのようなインデックスが必要であるのか、それをどのように定義するのかについて理解できたので、 次に、どのように処理するのかについて確認しましょう。

数年ほど前、Caché Foundationsの講座（現「Developing Using InterSystems Objects and SQL」）において、%UnitTestフレームワークの基礎を講義していたことがあります。 その時、ある受講者から、ユニットテストを実行している間に、パフォーマンス統計を収集できるかどうかを尋ねられました。 それから数週間後、この質問に答えるために、%UnitTestの例にコードを追加したのですが、 ようやく、このコミュニティでも共有することにしました。

(1NF/2NF/3NF)^露 からの引用

行と列で特定される位置には、それぞれアプリケーションドメインの値が 1 つだけあります (それ以外は何もない)。
その目的によって、同じ値がアトミックであったり、なかったりします。 例えば、「4286」という値は、

• 「クレジットカードの PIN コード」を意味するのであれば、アトミックとなります (破損している場合や並び替えられている場合は、使用できません)。
• 単に「連続する番号」であれば、非アトミックとなります (いくつかに分割されていたり、並び替えられていても、値は意味を成します)。

この記事では、文字列や日付、($LB 形式の) 単純なリスト、「list of <...>」、「array of <...>」といったフィールドの型を伴う SQL クエリのパフォーマンスを向上させる標準的な方法にして検証します。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

システムのパフォーマンスが低下した場合、OSやインターシステムズ製品の様々なツールを使用して情報収集を行い
　　”通常時と比較して、どこがどの程度変わっているか”
を確認することで、問題のある箇所を特定できます。
（逆に、通常時の状況が不明な場合、パフォーマンス問題点の切り分けが非常に困難となる場合もあります。）

いざ という時に備え、通常時のパフォーマンスを確認することは、大変重要な情報となります。

収集情報詳細は、以下のドキュメントをご参照ください。