新しい投稿

#パフォーマンス

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パフォーマンスタグは、ソフトウェアのパフォーマンスの問題と、パフォーマンスの問題を解決および監視するためのベストプラクティスに関する投稿をグループ化します。

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· 2020年12月17日 1m read
選択性の数値について

これはInterSystems FAQ サイトの記事です。

選択性（または Selectivity）の数値とは、カラムに対するユニークデータの割合を示す数値です。

例） Person テーブルの個別値である PID カラム、住所のうち都道府県名が入る Pref カラム
　Pref カラムの選択性 = 約 2%
　PID カラム（ユニーク属性のカラム）の選択性 = 1

InterSystems製品のクエリオプティマイザは、クエリ実行経路（プラン）とインデックスの選択を決定するため、エクステントサイズ（テーブル内のレコード数）と選択性の数値を使用します。

詳細は下記ドキュメントページをご参照ください。

テーブルの最適化【IRIS】

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優れた執筆者は、題名で読者を引き込み、答えを記事のどこかに隠すべきだと考えられています。 だとすると、私は出来の悪い執筆者ということになってしまいます。私の自尊心は見知らぬインターネットユーザーの皆さんのご意見にかかっていますので、お手柔らかにお願いします。

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これまでさまざまなストレージ技術とそのパフォーマンス特性の例を紹介してきましたが、今回は新しい HPE Cloudline 3150 Gen10（AMD プロセッサベースのシングルソケットサーバーで 3.2TB の Samsung PM1725a NVMe ドライブを 2 台搭載）など、内部コモディティベースのサーバーストレージの活用が増加傾向にあることを確認しました。

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· 2020年10月19日 5m read
SQL パフォーマンスリソース

SQL パフォーマンスリソース

SQL のパフォーマンスについて語るとき、最も重要なトピックとして取り上げられるのが「Indices」、「TuneTable」、「Show Plan」の 3 つです。 添付の PDF にはこれらのトピックに関する過去のプレゼン資料が含まれていますので、それぞれの基礎を一度に確認していただけます。 当社のドキュメンテーションでは、これらのトピックの詳細に加え、SQL パフォーマンスの他のトピックについてもカバーしておりますので、下のリンクからお読みください。 eラーニングをご利用いただくと、これらのトピックをもっと深く理解していただけます。 また、開発者コミュニティによる記事の中にも SQL パフォーマンスについて書かれたものが複数ありますので、関連するリンクを下に記載しております。

下に記載する情報には同じ内容が多く含まれています。 SQL パフォーマンスにおける最も重要な要素を以下に紹介します。

  • 利用可能なインデックスの種類
  • あるインデックスの種類を他の種類の代わりに使用する
  • TuneTable がテーブルに集める情報とそれが Optimizer に対して意味する内容
  • Show Plan を読んでクエリの善し悪しを深く理解する方法
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    これはInterSystems FAQ サイトの記事です。

    コンソールログ(message.log/cconsole.log)に、以下のようなログが出力される場合があります。

    MM/DD/YY-hh:mm:ss:sss (pid) 2 CP: Pausing users because the Write Daemon has not shown
    signs of activity for xxx seconds. Users will resume if Write Daemon completes a
    pass or writes to disk (wdpass=yyyy).


    このメッセージは、コントロールプロセスが出力しています。
    このプロセスは、ライトデーモン(WriteDaemon)等の主要なシステムプロセスを監視しています。

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    · 2020年9月17日 17m read
    SQLクエリパフォーマンスの監視

    Caché 2017以降のSQLエンジンには新しい統計一式が含まれています。 これらの統計は、クエリの実行回数とその実行所要時間を記録します。

    これは、多くのSQLステートメントを含むアプリケーションのパフォーマンスを監視する人や最適化を試みる人にとっては宝物のような機能ですが、一部の人々が望むほどデータにアクセスするのは簡単ではありません。

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    皆さん、こんにちは。

    InterSystems System Alerting and Monitoring (SAM)をご存知でしょうか。InterSystems IRIS 2020.1以降に対応し、IRISやそのアプリケーションの監視を行うソリューションです。といってもシステム監視を行うPrometheus、アラートを管理するAlertManager、ダッシュボードとしてグラフ等を表示させるGrafanaなどを組み合わせたものですが、IRISの利用者に合わせて設定しやすくなっています。

    なお、これらのコンポーネントはDockerコンテナを使用しますので、Docker(19.3.098以降)ならびにDocker compose(1.25以降)をインストールいただく必要があります。

    IRISの監視APIについてはこちらをご覧ください。

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    本稿について

    本稿では、InterSystems IRISを使用してSQLベースのベンチマークを行う際に、実施していただきたい項目をご紹介します。
    Linuxを念頭においていますが、Windowsでも考慮すべき点は同じです。

    メモリ自動設定をやめる

    パフォーマンスに直結する、データベースバッファサイズの自動設定はデフォルトで有効になっています。自動設定は、実メモリの搭載量にかかわらず、データベースバッファを最大で1GBしか確保しません。

    更新: 2020年11月20日 バージョン2020.3から、確保を試みるデータベースバッファが実メモリの25%に変更されました。

    搭載実メモリ64GB未満の場合は実メモリの50%程度、搭載実メモリ64GB以上の場合は実メモリの70%を目途に、明示的に設定を行ってください。

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    ここ数年の間、ハイパーコンバージドインフラストラクチャ（HCI）ソリューションが勢いを増しており、導入件数が急速に増加しています。 IT部門の意思決定者は、VMware上ですでに仮想化されているアプリケーションなどに対し、新規導入やハードウェアの更新を検討する際にHCIを考慮に入れています。 HCIを選択する理由は、単一ベンダーと取引できること、すべてのハードウェアおよびソフトウェアコンポーネント間の相互運用性が検証済みであること、IO面を中心とした高いパフォーマンス、単純にホストを追加するだけで拡張できること、導入や管理の手順が単純であることが挙げられます。

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    前回の記事では、pButtonsを使って履歴パフォーマンスメトリックを収集する方法を説明しました。 すべてのデータプラットフォームインスタンス（Ensemble、Cachéなど）にはpButtonsがインストールされていることがわかっているため、私はpButtonsを使用する傾向にありますが、 Cachéパフォーマンスメトリックをリアルタイムで収集、処理、表示する方法はほかにもあり、単純な監視や、それよりもさらに重要な、より高度な運用分析とキャパシティプランニングに使用することができます。 データ収集の最も一般的な方法の1つは、SNMP（簡易ネットワーク管理プロトコル）を使用することです。

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    この記事では、InterSystemsデータプラットフォームで実行するデータベースアプリケーションにおけるグローバルバッファ、ルーチンバッファ、gmheap、locksizeなどの共有メモリ要件のサイジングアプローチを説明し、サーバー構成時およびCachéアプリケーションの仮想化時に検討すべきパフォーマンスのヒントをいくつか紹介します。 これまでと同じように、Cachéについて話すときは、すべてのデータプラットフォーム（Ensemble、HealthShare、iKnow、Caché）を指しています。

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    今週は、ハードウェアの主な”食品群” (^_^) の1つであるCPUに注目します。お客様から、次のようなシナリオについてのアドバイスを求められました。お客様の本番サーバーはサポート終了に近づいており、ハードウェアを交換する時期が来ています。 また、仮想化によってサーバーを一元的に管理できるようにし、ベアメタルか仮想化によりキャパシティを適正化したいとも考えています。 今日はCPUに焦点を当てますが、後日の記事では、メモリやIOといったほかの主要食品群を適正化するアプローチについて説明したいと思います。

    では、質問を整理しましょう。

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    前回の投稿では、pButtonsを使用してパフォーマンスメトリックを24時間収集する処理をスケジュールしました。 この投稿では、収集対象の主なメトリックのいくつかと、それらの土台となるシステムハードウェアがどのように関連しているかを見ていきます。 また、Caché（または任意のInterSystemsデータプラットフォーム）メトリックとシステムメトリックの関係についても調べます。 さらに、これらのメトリックを使用してシステムの毎日の健全性を把握し、パフォーマンスの問題を診断する方法もご紹介します。

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    アプリケーションがデプロイされ、すべてが問題なく動作しています。 素晴らしいですね！ しかし、その後突然電話が鳴り止まなくなりました。アプリケーションが時々「遅くなる」というユーザーからの苦情の電話です。 これは一体どういうことなのでしょうか？ なぜ時々遅くなるのでしょうか？ このような速度低下を検出し、解決するにはどのようなツールと統計情報に注目すべきなのでしょうか？ お使いのシステムのインフラはユーザーの負荷に対応できていますか？ 本番環境を調べる前に、どのようなインフラ設計上の問題を問うべきなのでしょうか？ 新しいハードウェアのキャパシティプランニングを、必要以上の設備投資を行うことなく自信を持って行うにはどうすればよいのでしょうか？ どうすれば電話がかかってこなくなるのでしょうか？ そもそも電話がかかってこないようにするには、どうすればよかったのでしょうか？

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    次の手順で、/api/monitor サービスから利用可能なメトリックのサンプル一覧を表示することができます。

    前回の投稿では、IRISのメトリックをPrometheus形式で公開するサービスの概要を説明しました。 この投稿では、コンテナにIRISプレビューリリース2019.4 をセットアップして実行し、メトリックを一覧表示する方法をお伝えします。

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    私や他のテクノロジアーキテクトは、Caché IOの要件と、Cachéアプリケーションがストレージシステムを使用する方法を顧客とベンダーに説明しなければならないことがよくあります。以下の表は、一般的なCaché IOプロファイルと、トランザクションデータベースアプリケーションの要件を顧客やベンダーに説明するときに役立ちます。 オリジナルの表は、マーク・ボリンスキーが作成しました。

    今後の投稿ではストレージIOについて詳しく説明する予定なので、今後の記事の参考資料として、今回これらの表も公開します。

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