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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HealthShare の理想的な Apache HTTPD Web サーバー構成に関するお問い合わせをよくいただいています。 この記事では、真っ先に推奨される HealthShare 製品の Web サーバー構成について概要を説明します。

何よりもまず第一に、Apache HTTPD バージョン 2.4.x(64ビット)を使用することをお勧めします。 2.2.x のような旧バージョンも使用できますが、HealthShare のパフォーマンスとスケーラビリティを確保するにはバージョン 2.2 はお勧めできません。

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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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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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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

<STORE> エラーは サーバ上のプロセスが使用しているプロセス個別メモリ容量が上限に達した場合に発生します。
このメモリはオブジェクトを開いたり、ローカル変数を使用することで消費されるものとなります。
このエラーは サーバ上のプロセスでメモリを大量に使用した場合に発生します。
Caché バージョン2012.2以降、プロセス個別のメモリ容量の最大値が大幅に拡張されました(約2TB)。

この変更により、ローカル変数の使用領域を大幅に増やすことができるようになったため 特別な状況が発生しない限り(プログラムのバグにより大量のローカル変数を作成し続ける等) エラーを回避できるようになりました。

但し、このためのメモリ領域は、プログラムが動作するハードウェアが提供する資源の一つですので物理的な制限は当然あります。
システム全体の資源管理を念頭に置き慎重な使用をお勧めします。

設定値詳細については以下ドキュメントをご参照ください。

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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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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

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。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

InterSystems Data Platformは、データベースキャッシュやルーチンキャッシュなどの共有メモリを、起動時に割り当てます。

バージョン2007.1以降をWindows上で動作させる際、Windows特有の共有メモリに関する問題が生じることが判明しています。

詳細については、以下の技術資料をご参照ください。

Windows上での共有メモリの割り当てについて

また、以下の記事もあわせてご覧ください。

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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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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

データベースキャッシュおよびルーチンキャッシュをモニターし、最適値を調べる方法をご紹介します。

(1) データベースキャッシュ

現状の設定値で問題ないかは、^GLOSTAT ユーティリティ のCache Efficency値(キャッシュ効率)でモニターします。

Cache Efficiency 値は大きければ大きいほど良いですが、目安として100 以上であれば、設定サイズは問題ありません。

実行例)

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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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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。

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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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· 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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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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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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· 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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記事
· 2021年8月30日 2m read
クエリをチューニングする方法

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

InterSystems 製品には、テーブルのコンテンツに関する統計を収集し、クエリの最適化に役立てる「テーブルチューニング機能」があります。

設定方法は、以下のドキュメントをご参照ください。

ターミナルでは次のコマンドを実行します。

Do $system.SQL.TuneTable("<テーブル名>",0,1)

また、以下の資料もご参照ください。

1) パフォーマンス調査の基礎知識として必要なグローバル構造の解説やSQLの動作の仕組みからクエリプランの見方の解説

インターシステムズ・シンポジア2011の資料

2) パフォーマンスチューニングの例(P13~)

インターシステムズ・シンポジア2012の資料

3) ビットマップ・インデックスの圧縮やオプティマイザ・ヒントなど、Caché SQLのパフォーマンスを最大限に引き出すための情報について

インターシステムズ・シンポジア2014の資料

4) 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」をご紹介するビデオ

動画:Performance 101

5) 開発者コミュティのパフォーマンス関連情報(performanceタグ)

performanceタグ

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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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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

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

GLOSTAT グローバルアクセスのカウンター情報
mgstat グローバルアクセスのカウンター情報を連続してファイルに記録する
JOBEXAM 問題のあるプロセスをモニターする
SystemCheck または Buttons

内部情報の収集

使用方法詳細は以下の記事もご参照ください。

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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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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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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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