拡張を重ねることでパフォーマンス(速度)の低下が問題になっています。これまで高速な
CPUへの置き換えや並列化、メモリの拡張など主にハード面の強化が行われてきましたが、
その運用コストは年々上昇傾向にあります。
一方、コスト面で優位なDBのチューニングも行われてきましたが、設計当初では想定して
いない機能追加や、当初の設計者の退職により設計思想が引き継がれないなど、DBの熟練
技術者でないと効果的なチューニングができない状況でした。SQLのボトルネックとなる
場所を視覚的に提示することで、熟練者でなくてもDB性能の最大化をはかることができるのが
今回の特許技術です。
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SQL個別分析の限界を解消
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DBチューニングというと一般的には、遅いSQLや問題のあるSQLを特定し、個々のSQLの
実行計画を専門家が分析し、SQL個別の対策を行う方法が一般的に行われている方法です。
しかし専門家の人手に頼らざるを得ないこの方法では、システムの中で数万から数十万単位で
数多く発行されるSQLのすべての動きを分析し把握することは不可能でした。特に性能対策で
重要なインデックスチューニングにおいては、一つのインデックスが数多くのSQLで
利用されるためインデックスとSQLの相互関係を全体的に把握したうえでチューニング
すべきですが、その全貌を見る方法が無かったために客観的な判断ができず、対象の
システムをよくわかっている専門家の感と経験に頼らざるを得ないのが現状で、
これがDBチューニングを難しくする課題でした。
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SQL全体を分析・可視化
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一方特許技術であるアクセスパターン分析は、SQLの命令を個別に分析するのではなく、
全てのSQLをテーブルへのアクセスでパターン化し、同一パターン毎にグループ分けして
分析を行います。
パターン毎に評点化するため、SQLの書き方や実行プランなど、詳細情報が分からなくても
対象のアクセスパターンの効率を判断できるため、問題点の把握やチューニングが行えます。
また、インテリジェンス機能として、最適なINDEXの自動ガイドを備えているため、
インデックスチューニングに際しても適切な支援が行われます。
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DB本番運用における予兆を管理
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アクセスパターン分析は、本番運用でデータの増加や機能の追加によって変わるSQLの実行
計画の変化を管理して、不測の事態を避けるための安定運用にも効果を発揮します。
実行計画の変化を新規のアクセスパターンとしてインシデント管理し、定期的に悪い影響を
及ぼす可能性のあるインシデントをメンテナンスすることにより、安定運用を実現します。
結果として、無駄なリソースの消費を無くし、システムの寿命を延ばすことで投資を抑える
効果も期待できます。
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