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D33:D33:
そのデータベース5年後大丈夫ですか2014年 6月2014年 6月
日本ヒューレット・パッカード株式会社
プリセールス統括本部サーバー技術二部
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後藤 宏
自己紹介 A26: 小幡氏のセッションを思い出していただければ。
Jim Gray を見て、これだ、と感じてはや24年。よもやこんなにデータベースにかかわるとは思いもせず。以前は皆さんと同じどんな障害にも立ち向かうぞと徹夜もい
ただければ。
とわずでしたが、今やコンピューターシステムを信頼し、「ひと」ではなく「もの」に頑張ってもらい、もっとクリエイティブな仕事をしようとしつこく「標準化」を唱える。
1986年 非常勤講師 (統計学など)1986年 非常勤講師 (統計学など)
1990年 日本ディジタルイクイップメント入社
DEC Rdb (現Oracle Rdb) 支援
技 援1992年 ISV 技術支援 (Oracle, Informix, Sybase)
2005年 IPA OSS実証プロジェクト参加
2010年 「国境なき医師団 (Medecins Sans Frontieres=MSF)」へITでボランティア
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現在もサーバーとデータベースに携わる
半世紀のHP1982
EDS : Electronic Data SystemsRoss Perot
1962
CompaqRod CanionJim Harris Bill Murto
1982
1997
Ross Perot
TandemJim Treybig
Bill Murto
1957
1974 1997
1998
DEC : Digital Equipment CorpKen OlsenHarlan Anderson
19391989
2002 HP Now !20082009
ApolloBill Poduska
19891979Hewlett-PackardBill HewlettDave Packard
3Com1979
2009
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3ComRobert M. Metcalfe
1992Palm Jeff Hawkins, Donna Dubinsky
目的とゴール
目的 ゴール
• ITの進化に合わせたデータベ スを考えてみよう
•データベースをシンプルに使うことタベースを考えてみよう
• 5年後の姿を想像してみよう
使うこと•見直すなら今だ !•たとえばNonStop SQLう たとえばNonStop SQL
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本日の課題
未来永劫(とはいえ、5年後)、特定ベンダーのH/WとRDBMSを使い続けますか
アプリケーションの主流は変えないですかアプリケ ションの主流は変えないですか
データベースアクセスは残りそうですね
保守費用保守費用
保守性
開発プラットフォーム
開発エンジニア確保
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アジェンダ
• 2020年の世界を見てみましょう2020年の世界を見てみましょう
• シンプルに書き換えてみましょう
• こんな「データベース」いかがですか、こんな デ タ ス」いかがですか、将来よりよいプラットフォームへ移行できます
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http //seikats soken jp/
博報堂生活総合研究所http://seikatsusoken.jp/
2018年
半導体製造が16ナノメートル製造プロセスで技術的な限界に達し、ムーアの法則が終焉する終焉する
類型:予測
出典: ZDNet USA
資料: 「Limits to Binary Logic Switch Scaling--A Gedanken Model」インテル研究者の
論文(2003年11月)
発表: 2003年12月2日
2020年0 0年
電子の代わりにレーザー光で信号を伝えるシリコン大規模集積回路(LSI)が実用化する(コンピューターの消費電力を1/100に改善)
類型:政策目標
出典:日本経済新聞
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出典:日本経済新聞
資料:東京大学荒川泰彦教授、田辺克明特任助教らの研究
発表: 2010年5月31日
2020年の未来予測 データセンタを支える技術HPの取り組み ~ハードウェアの再定義~ “HP Enterprise 20/20 “ www enterprise2020 com
アプリに最適化され効率を追求したサーバ
チップ統合光子ネットワーク
ユニバーサル・メインメモリー
Today By 2020 By 2020
HPの取り組み ハ ドウェアの再定義 HP Enterprise 20/20 www.enterprise2020.com
電子 光子から
高速インターコネクト (~20TBytes/秒)
• DRAMのように高速、かつ不揮発性
• メモリとHDDの位置づけが変わる
• ソフトウェアのデザインが変わる
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高速インタ コネクト ( 20TBytes/秒)
Moonshot Integrated Photonics Memristor
2020年の未来予測 データセンタを支える技術HPの取り組み ~ハードウェアの再定義~ “HP Enterprise 20/20 “ www enterprise2020 com
アプリに最適化され効率を追求したサーバ
チップ統合光子ネットワーク
ユニバーサル・メインメモリー
Today By 2020 By 2020
HPの取り組み ハ ドウェアの再定義 HP Enterprise 20/20 www.enterprise2020.com
電子 光子から
高速インターコネクト (~20TBytes/秒)
• DRAMのように高速、かつ不揮発性
• メモリとHDDの位置づけが変わる
• ソフトウェアのデザインが変わる
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高速インタ コネクト ( 20TBytes/秒)
Moonshot Integrated Photonics Memristor2013~ By 2020By 2020
HP 研究所 (htt // h l h / h/)
次に来る技術HP 研究所 (http://www.hpl.hp.com/research/)
Silicon photonic (シリコンフォトニクス)non-volatile memory “Memristor” (不揮発性メモリ)non volatile memory Memristor (不揮発性メモリ)energy-optimized systems-on-chips (SoCs) (エネルギー最適化システムオンチップ)
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HP Memristor
電源供給がなくてもデータを保持できる受動素子 デ タ タが 電源供給がなくてもデータを保持できる受動素子 フラッシュメモリよりも高速・低消費電力・高密度 演算装置としても利用可能
データセンタがアタッシュケースに?
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i t によるユニバ サルメモリ
この階層は過去の物へC21: 石川氏のセッションで「なくなりますよね と言memristorによるユニバーサルメモリ 「なくなりますよね」と言っていたレイヤの話です。
SRAMOn-chip cache
M i ed r bit
DRAM
Flash
Main memorySp
ee
Cost
pe
• Flash
• Hard DiskMass
storage
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Capacity
「コンピュータ」の歴史を変える取り組みHPは60年間不変の基本構造を イノベ ションの力で変革HPは60年間不変の基本構造を、イノベーションの力で変革
揮発性
これまで ちょっと先
揮発性メモリ汎用
CPU汎用CPU
不揮発性メモリ
不揮発性メモリ
磁気
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ディスク
アーカイブ
The Machine 詳細は、A34: インメモリーテクノロジーでクノ ジ で
Photonics
Special purpose cores専⽤コア
フォトニクス
Massive memory pool巨⼤なメモリー群
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専⽤コア 巨⼤なメモリ 群
アジェンダ
• 2020年の世界を見てみましょう2020年の世界を見てみましょう
• シンプルに書き換えてみましょう
• SQL 構文SQL 構文
• PL/SQL (組み込み)• Pro*COBOLPro COBOL
• こんな「データベース」いかがですか、将来よりよいプラットフォームへ移行できます
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皆さんの求めるものは何ですか
さて現在に戻って、と、ある提案で言われました皆さんの求めるものは何ですか
機能 Oracle11g NonStop SQL/MX 3.1
インデックス
B-Treeインデックス ○ ○ク
ビットマップインデックス ○ ×
クラスタードインデックス ○ ×
圧縮型インデックス ○ ×
ハッシュインデックス ○ ×
逆キーインデックス ○ ×逆キ インデックス ○ ×
LookUpインデックス × ×
ビットワイズインデックス × ×
他次元デックス × ×
排他制御
ロックのエスカレーション エスカレーションが発生しない ○ロックのエスカレーション エスカレーションが発生しない ○
リードロックなしの読取一貫性 ○ ×(ANSI準拠のためDirty Read可)
ローカル・デッドロック解消 ○ ×
分散デッドロック解消 ○ ×
独立性レベル 1,3 0,1,2,3
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ロック単位 行、表、ブロック(RAC) 行、複数行(Generic lock)、表
デ タベ スをも とシンプルに使いこなそうデータベースをもっとシンプルに使いこなそう
ンピ タの性能が上が てきている• コンピュータの性能が上がってきている→ S/Wの創意工夫の時代は終わった
• 利用用途ありきのインフラを考えよう• 利用用途ありきのインフラを考えよう
• 遅いストレージを克服しよう
なぜ「標準」が存在するのでしょうか
各RDBMS毎のSQL Statements比較 まずは実態把握
200
250
なぜ「標準」が存在するのでしょうか
150
200
50
100ANSI SQL(標準SQL)約70構文
データベース A約200構文
0
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ここからの話、実は….
開発者、DBAにとっては
経営者 と経営者にとっては
でもね
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でもね…..
今一度、アプリケーションの流動性確保
Java Appl.Java Appl. C/C++ Appl.C/C++ Appl.
JVMJVM TUXEDOTUXEDO O lJava Platform
O l JVMJVM TUXEDOTUXEDO
Oracle EEOracle EE
Oracle
OS
RDBMS
Oracle
Oracle
LinuxLinux
MC/MC/ServiceguardServiceguard HP
Linux
OS
HP HP BladeSystemBladeSystem HP
れま れから
サービスが提供される
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これまで これから
SQL要変換項目ある例 含まれる構文や関数を洗い出しある例: 含まれる構文や関数を洗い出し
1. DECODE関数2. TRIM関数
/ 関数
16. ADD_MONTHS関数17. JOIN (+) 外部結合構文
関数3. LTRIM/RTRIM関数4. LPAD関数5. RPAD関数6. REPLACE関数
S G 関数
18. TO_DATE関数19. NEXT_DAY関数20. Select for updte nowait21. ROWNUM関数
文7. SIGN関数8. TO_CHAR関数9. SUBSTR 関数10. NVL関数11 SYSDATE
22. CALL文23. /*+FIRST_ROW*/24. TO_SINGLE_BYTE関数25. MINUS演算子
S R CO C B 構文11. SYSDATE12. INSTR関数13. LEAST/GREATEST関数14. TRUNC関数15 TO NUMBER関数
26. START WITH CONNECT BY構文(階層問い合わせ)
27. DECLARE28. V$SESSION
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15. TO_NUMBER関数
本アセスメントにて洗い出したSQL総数約1 500の内訳
SQLの変更難度による分類結果本アセスメントにて洗い出したSQL総数約1,500の内訳
レベル0 レベル1 レベル2 レベル3 レベル4
変換不要キーワードの変換で移行
可能
キーワード変換後に単純な置換を手動で実施する
必要がある
キーワード変換が不可能でありアプリケーションの
見直しが必要
アプリケーションロジックの見直しが必要
DECODE JOIN ( )DECODETRIMLTRIM / RTRIMLPADRPADREPLACE
NVLSYSDATEINSTRLEAST / GREATESTTRUNC
JOIN (+)TO_DATENEXT_DAYSELECT FOR UPDATE NOWAITROWNUM
TO_SINGLE_BYTEMINUSSTART WITH CONNECT BYDECLAREREPLACE
SIGNTO_CHARSUBSTR
TO_NUMBERADD_MONTHS
ROWNUMCALL文/*+ FIRST_ROW */
DECLAREV$SESSION
出現回数 775 202 324 91 0出現率 55 7% 14 5% 23 3% 6 5% 0%
93 5%
70.2%
55.7%
~手動変換(L2)
~キーワード変換(L1)
変換不要(L0)
6 5%
レベル3は全体の6.5%
レベル4は
出現率 55.7% 14.5% 23.3% 6.5% 0%
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93.5%
0.0% 20.0% 40.0% 60.0% 80.0% 100.0%
~手動変換(L2) 6.5% 未検出
本アセスメントにて洗い出したSQL総数約 300の内訳
SQLの変更難度による分類結果本アセスメントにて洗い出したSQL総数約 300の内訳
レベル0 レベル1 レベル2 レベル3 レベル4
変換不要キーワードの変換で
移行可能
キーワード変換後に単純な置換を手動で実施する必要がある
キーワード変換が不可能でありアプリケーションの見直しが必要
アプリケーションロジックの見直しが必要
実施する必要がある ションの見直しが必要ヒント文NVLLPADTRIMLTRIM
SYSDATESUBSTRB
TO_DATETO_NUMBER時間演算
参考)TO_SINGLE_BYTEMINUSSTART WITH
LTRIMSelect for updateTO_CHAR(,DATE/TIME)
TO_CHAR('xxxxxxxx')時間演算外部結合
CONNECT BYDECLAREV$SESSION
出現回数 173 106 52 0 0
レベル3、4は未+キーワード変換(LV0+1)
変換不要(LV0)
出現回数 173 106 52 0 0
出現率 52.27% 32.02% 15.71% 0% 0%
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検出
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
+単純な置き換え(LV0+1+2)
+キ ワ ド変換(LV0+1)
SQL構文書き換えの例
外部結合
A.colx = B.colx(+) → A LEFT JOIN B ON A.colx = B.colxA.colx B.colx( ) → A LEFT JOIN B ON A.colx B.colxA.colx(+) = B.colx → A RIGHT JOIN B ON A.colx = B.colx
文字列検索
INSTR(x,y) → POSITION(y IN x)INSTR(x,’-’,1,2) →
POSITION('-' IN x) + POSITION('-' IN INSERT(x , 1, POSITION('-' IN x), ''))
字 変換文字列変換
TO_CHAR(date1, ‘YYYYMMDD’) →REPLACE(SUBSTRING(CAST(time1 AS VARCHAR(26), 1, 19), ‘-’, ‘/’))
TO CHAR(time1 ‘YYYY/MM/DD HH24:MI:SS’) →
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TO_CHAR(time1, YYYY/MM/DD HH24:MI:SS ) →REPLACE(CAST(date1 AS VARCHAR(10), ‘-’, ‘’))
PL/SQL要変換項目ある例 含まれる構文や関数を洗い出しある例: 含まれる構文や関数を洗い出し
1. %TYPE2. IF then ELSE
/
16. MOD(A,B)17. LENGTH
3. FOR IN/REVERSE LOOP4. DUP_VAL_ON_INDEX5. NO_DATA_FOUND6. APP_ABORT
APP TIMEUP
18. LENGTHB19. LPAD20. TO_CHAR21. TO_NUMBER
7. APP_TIMEUP8. RAISE APP_TIMEUP9. raise_application_error10. SQLCODE11 SQLERRM
22. ADD_MONTH23. REPLACE24. SYSDATE25. DBMS_SQL.PERSE26 DBMS SQL BIND VARIABLE11. SQLERRM
12. 文字結合 ||13. LTRIM14. RTRIM15 SUBSTR(A B)/SUBSTR( b )
26. DBMS_SQL.BIND_VARIABLE27. DBMS_SQL.EXECUTE28. DBMS_SQL.VARIABLE_VALUE29. DBMS_SQL.CLOSE_CURSOR30 DBMS SQL OPEN CURSOR
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15. SUBSTR(A,B)/SUBSTR(a,b,c) 30. DBMS_SQL.OPEN_CURSOR
PL/SQL要変換項目ある例 含まれる構文や関数を洗い出しある例: 含まれる構文や関数を洗い出し
31. %TYPE32. DBMS_SQL.define_column
f h33. DBMS_SQL.fetch_rows34. DBMS_SQL.column_value35. DBMS_SQL.VARCHAR2S36. DBMS_SQL.V73 DBMS OUTPUT PUTLINE37. DBMS_OUTPUT.PUTLINE38. DBMS_OUTPUT.enable39. DBMS_UTILITY.exec_ddl_statement40. UTIL_FILE.FOPEN41 UTIL FILE PUT LINE41. UTIL_FILE.PUT_LINE42. UTIL_FILE.FCLOSE
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アセスメントにて洗い出したPL/SQL パッケ ジ総数80のロジック関数50の内訳
PL/SQLのロジック,関数の出現頻度
%TYPE
IF then EL
FOR
IN/R
ELO
OP
DU
P_VAL_X N
O_D
ATA_
APP_ABOR
APP_TIME
RAISE APP
raise_apprror
SQLCO
DE
SQLER
RM
文字
結合
|| LTRIM
RTR
IM
SUBSTR
MO
D(A,B)
LENG
TH
LENG
THB
LPAD
TO_CH
AR
TO_N
UM
B
ADD
_MO
N
アセスメントにて洗い出したPL/SQL パッケージ総数80のロジック,関数50の内訳
SE
EVERSE
_ON
_IND
E
_FOU
ND
RT
EUP
P_TIMEU
P
plication_e
BER
NTH
出現回数 14 65 55 22 16 1 1 1 13 4 4 30 2 4 19 1 1 10 3 3 4 10
出現率(%) 19 4 90 3 76 4 30 6 22 2 1 4 1 4 1 4 18 1 5 6 5 6 41 7 2 8 5 6 26 4 1 4 1 4 13 9 4 2 4 2 5 6 13 9出現率(%) 19.4 90.3 76.4 30.6 22.2 1.4 1.4 1.4 18.1 5.6 5.6 41.7 2.8 5.6 26.4 1.4 1.4 13.9 4.2 4.2 5.6 13.9
DBMS_SQLDBMS_OUTPUT
DBMS_UTILITY
UTIL_FILE
RE
SY PE BIN
EX VAE CLO
OP
def
fet
col
DB
en DB
CH DB
PU exem
e
FO PU FC
PLACE
SDATE
RSE
ND
_VARIABLE
ECUTE
ARIABLE_VALU
OSE_CU
RSO
R
PEN_CU
RSO
R
fine_column
tch_rows
lumn_value
BMS_O
UTPU
T.able
BMS_SQ
L.VARAR
2S
BMS_SQ
L.V7
UTLIN
E
ec_ddl_stateent
PEN
UT_LIN
E
LOSE
出現回数 6 1 1 1 1 9 1 2 2 2 4 1 1 1 9 1 2 2 2
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出現回数 6 1 1 1 1 9 1 2 2 2 4 1 1 1 9 1 2 2 2
出現率(%) 8.3 1.4 1.4 1.4 1.4 12.5 1.4 2.8 2.8 2.8 5.6 1.4 1.4 1.4 12.5 1.4 2.8 2.8 2.8
※ 各パッケージのロジックはパターン化されている。
次の期待は性能の担保
動作すると、期待する応答時間で動作するは異なる
どのフェーズでどの程度の時間がかかるのか• Enqueueq
• cpu time
• Db file read
• Db file write
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やってみました
CREATE OR REPLACE PROCEDURE SAMPLE_PLSQL(V_LOOPCOUNT IN NUMBER) ISV_APPNAME VARCHAR2(64) DEFAULT 'PROCEDURE';V_FUNCNAME VARCHAR2(64) DEFAULT 'SAMPLE_PLSQL';
V_UPDCNT NUMBER;V_COUNT NUMBER;V_A_ID VARCHAR2(64);V_EXT_A_ID VARCHAR2(64);
プロシ ジャ ADD APPLOG
import java.sql.*;import java.util.*;public class SAMPLE_PLSQL{
public static void spSAMPLE PLSQL(Integer V LOOPCOUNT) throws SQLException Exception-- プロシージャ ADD_APPLOGCURSOR A_CUR ISSELECT A_ID FROM SAM;
PROCEDURE ADD_APPLOG(I_APPNAME IN VARCHAR2 DEFAULT NULL,I_FUNCNAME IN VARCHAR2 DEFAULT NULL,
public static void spSAMPLE_PLSQL(Integer V_LOOPCOUNT) throws SQLException,Exception{
Connection mConn = DriverManager.getConnection("SQLWAYS_EVAL# onnection");Integer ErrorCode = -1;String SqlState = "";boolean FetchStatus = false;
I_COMMENT IN VARCHAR2 DEFAULT NULL,I_ERRORMSG IN BOOLEAN DEFAULT FALSE) IS
V_COMMENT RH_APPLOG.COMMENT_TEXT%TYPE;BEGIN-- エラーの場合の処理IF (I ERRORMSG = TRUE) THEN
try{
/*SQL_EVAL# */String V_APPNAME = "PROCEDURE";String V_FUNCNAME = "SAMPLE_PLSQL";Integer V UPDCNT = null;
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IF (I_ERRORMSG = TRUE) THENV_COMMENT := I_COMMENT || '(' || SQLERRM || ')';
Integer V_UPDCNT null;Integer V_COUNT = null;String V_A_ID = null;String V_EXT_A_ID = null;
ORACLE LICENSE AND SERVICES AGREEMENT V040309
Oracleのベンチマーク結果の開示禁止ORACLE LICENSE AND SERVICES AGREEMENT V040309
D.(権利及び制限)
オラクル及びそのライセンサーは、対象プログラムについて一切の所有権及び知的財産権を保有します。本契約に基づく対象サービスに起因して開発され、納入されたものに関わる全ての所有権及び知的財産権は、オラクルが保有します。お客様は、使用権を許諾された範囲でそれぞれの対象プログラム
プ グを必要なだけ複製することができ、また、それぞれの対象プログラムのメディアを1 部複製することができます。
いくつかのオラクルのプログラムと共に使用するのに適している、又は必要となる第三者のテクノロジー製品は、対象ドキュメントに記載されます。当該第三者のテクノロジー製品は、本契約の条件ではなく、対象ドキュメントで記載される第三者テクノロジー製品のライセンス契約の条件に基づきお客様に使用権が付与されております。
お客様は以下の行為をしてはならないものとします。
(1)対象プログラムの表示又はオラクル若しくはそのライセンサーの財産権に関する注意事項の表示を削除又は変更すること
(2)対象プログラム、又は対象サービスの提供により生じた成果物を、方法の如何に関わらず第三者の業務処理目的で当該第三者の使用に供すること
(ただし、お客様が購入した特定の対象プログラムの使用権、又は対象サービスの提供により生じた成果物について当該使用を明確に認めている場合を除
きます)きます)
(3)対象プログラムのリバース・エンジニアリング(ただし、相互運用性検証のため法律で認められている場合を除きます)、逆アセンブル若しくは逆
コンパイルを自ら行ない、又は第三者にそれらの行為を許可すること(前述の禁止事項はデータ構造又は対象プログラムにより作成された同種のものの検
証を含みますが、この限りではありません)
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(4)オラクルの事前の書面による承諾なく、対象プログラムのベンチマークテストの結果を開示すること
[2012/9/1 以降適用]
試験結果
ごめんなさい、公開はできません。
個別にお問い合わせください。個別にお問い合わせください。
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もう一度、言います
データベースをもっとシンプルに使いこなそう• コンピュータの性能が上がってきている• コンピュ タの性能が上がってきている
→ 実装 (先ほどはS/W) の創意工夫の時代は終わった !! (と、私は思う)• 利用用途ありきのインフラを考えよう• 遅いストレージを克服しよう遅いストレ ジを克服しよう
標準的に記述しよう標準 記 う• 5年後もっといいインフラ (RDBMS、H/W) にいつでも乗り換えられます
→ SQL は担保されます (なんたって標準規格ですから)• 構文でのチューニングはやめよう
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アジェンダ
• 2020年の世界を見てみましょう2020年の世界を見てみましょう
• シンプルに書き換えてみましょう
• SQL 構文SQL 構文
• PL/SQL (組み込み)• Pro*COBOLPro COBOL
• こんな「データベース」いかがですか、将来よりよいプラットフォームへ移行できます
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再び、実は….
開発者、DBAにとっては
経営者 と経営者にとっては
でもね
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でもね…..
データベースに期待すること
「なんか知らんけど動いてくれれば」 経営者、営業
「止まってくれるな」 サーバー管理者
「バッチが終わらん !!」 DBA, 業務責任者
「メンテ、大変」 サーバー管理者、経理
「アプリ追加、めんどう !!」 開発者アプリ追加、めんどう 」 開発者
「導入が大変」 サーバー管理者
まだまだありますよね
なぜ、「動き続けて」と願うのでしょうか
なぜ、メンテナンスが大変なのでしょうか
なぜ アプリ開発に時間とお金がかかるのでしょうか
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なぜ、アプリ開発に時間とお金がかかるのでしょうか
こんな課題からも困 た
データベースに期待することこんな課題からも困った
• DBサーバ乱立でハードやソフトの保守費、光熱費や場所代が増加
• クラスタのスタンバイ機など遊休リソースが多いコスト削減
• 災害対策を行う場合DBサーバが乱立したままではお金と手間かかる
• セキュリティレベルやポリシーがバラバラで、可用性が均一では無いリスク低減
• 台数増加でバックアップやパッチ対応など運用負荷やスタッフが増大
• DBサーバが老朽化して性能や拡張性の限界サービス品質向上
DBサ バ構築時間が長く 負荷に応じた迅速なリソ ス配分も困難• DBサーバ構築時間が長く、負荷に応じた迅速なリソース配分も困難
• データも分断され組織や業務変更などへの迅速な対応が困難俊敏性の向上
• 合併や事業統合への対応コンペリングイベント
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• 保守切れ、リース切れコンペリングイベント
他DBMSとのダウンタイムの比較
データベース可用性に関する実績 やはり止まる !!
<あるDBMSの User Groupの調査結果>
他DBMSとのダウンタイムの比較 止まる !!
• 1年間のうちに、ユーザーの 90% はシステムダウンを経験• そのうち、25% は10時間以上復旧せず
部 24時間以上 渡 ダウ た事例もあ
<N St サ バ 継続性>
• 一部では24時間以上に渡りシステムダウンしていた事例もあり
<NonStop サーバー継続性>• NonStop SQL のシステムダウンタイム発生率(実績)は、年間 0.026%上記DBの約 3500倍の可用性
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H/Wへの回帰が始まる
「止めない努力」人手でがんばるか、H/Wに任せるかH/Wへの回帰が始まる
• サーバーの連続稼働はサービス提供の一部
• サーバーの連続稼働を人手で維持するか、H/Wに頼るか
コスト
H/WH/W
人件費品質を下げて
革新を求めて
品質を下げて
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時間
ビジネスリスクを極小化するHP I t it N St S
安心できるミッションクリティカルシステムをビジネスリスクを極小化するHP Integrity NonStop Server
■ビジネスチャンスを逃さない!いかなる状況にも NonStop• 35年以上の実績を誇る「NonStop」なアーキテクチャーで無停止を実現p
• ハードウェアの障害やメンテナンス、ソフトウェア障害などでも止まらない
■将来への備えも万全!必要な時に、ほぼ無限に拡張可能• 増設が必要な際に、随時オンラインでシステムを拡張可能
• 最大4,080プロセッサ構成まで直線的な性能向上。DB もオンラインで拡張可能
■使って安心!数多くのミッションクリティカルシステム事例• クレジットカード決済、携帯電話メッセージインフラ、企業間EDIなど数多くの実績
• 国内に20年間一度もシステム停止を経験していない顧客もあり
■誰でも簡単!オープン環境での容易なシステム開発・運用• 無停止の仕組みは、プラットフォームで吸収 (クラスタ等の設計や作り込みが不要)
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• POSIX や ANSI 準拠のAPI、 Java の開発フレームワークもサポート
• クラスタとは異なり、1台で無停止を実現するため、運用管理もシンプル
HP Integrity NonStopNBシリーズ
1) すべてのH/Wパ ツが標準で2重化以上の構成
NonStop Server 無停止実現のアーキテクチャー1) すべてのH/Wパーツが標準で2重化以上の構成
HWパーツの冗長構成+障害箇所を局所化できる構成
CPU#0
Core
Takwila
CPU#1
Core
Takwila
CPU#2
Core
Takwila
CPU#3
Core
TakwilaPOWER
POWERPOWER
POWERPOWER
POWER
CPUの多重化
電源の多重化
• 全てのHWは標準構成で2重化もしくは多重化されている。
• プロセッサ、 I/Oコントローラ、I/Oデバイスは互いに電気的に独立してお MEM
Core
Core
Core
MEM
Core
Core
Core
MEM
Core
Core
Core
MEM
Core
Core
Core
POWER
FANFANFANFANFANFANFANFAN
FANの多重化
バイスは互いに電気的に独立しており、ServerNetという高速システム内ネットワークに接続されている。
• I/Oはディスクストレージ、ネットワークそれぞれ専用のコントロ ラを疎
MEM
ServerNet ServerNet
SvNet
ServerNet
MEM
SvNet
MEM
SvNet
MEM
SvNet
FANFANFANFAN
システムバスの2重化
クそれぞれ専用のコントローラを疎結合で配置。
• NonStop OS はプロセッサごとにコピーが分散稼働。メッセージング連携によりシングルシステムとして動作
StorageCLIM
LAN
StorageCLIM
IPCLIM
IPCLIM
ALERMALERM
IO装置の多重化
DISKの
Networkの2重化
自動通報の2重化
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携によりシングルシステムとして動作 DISKのミラー化
2) ソフトウ アに組み込まれた無停止機能
NonStop Server 無停止実現のアーキテクチャー2) ソフトウェアに組み込まれた無停止機能
プロセスペア技術による基本ソフトウェアの無停止化
CPU 0 CPU 1 CPU 2 CPU 3
PrimaryBackup PrimaryBackup
• フェイルオーバー(再起動)ではなく、テイクオーバー(処理継続)がコンセプト
• NonStop OS や、基幹ミドルウェアは、すべてプロセスペアにて実装
• 2CPUに 2プロセスがペアとして存在するPrimary Backup
Primary Backup Primary Backup
2CPUに、2プロセスがペアとして存在する
• 実稼動するのは、Primaryプロセスのみ
• Backupプロセスは継続に必要となる情報をPrimaryプロセスから定期的に受信
• 論理的には、1プロセスとして扱える
プ セ の異常終了や ダウ
CPU 0 CPU 1 CPU 2 CPU 3
CPU障害
• Primaryプロセスの異常終了や、CPUダウンが起きると、自動的にBackupがPrimaryに昇格して、ダウン直前の状態から処理を継続実行する
• データの整合性もトランザクション保護製品により 自動的に一貫性を保持
Primary
Primary
Primary
PrimaryBackup
Primary Backup
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により、自動的に 貫性を保持 Primary
3) 拡張や交換 DBメンテもすべてオンラインで運用
NonStop Server 無停止実現のアーキテクチャー3) 拡張や交換、DBメンテもすべてオンラインで運用
• オンラインでH/Wの増設が可能
– 最大で4080CPUまで拡張可能NICやDISKだけでなく CPUまでもがオ
すべてのH/Wが無停止交換
• NICやDISKだけでなく、CPUまでもがオンライン中に増設可能
• 障害発生時は無停止で該当コンポーネントを交換
CPUを含む全てのコンポ ネントが
NIC/FCカード
– CPUを含む全てのコンポーネントがサービスを停止することなく交換が可能
• データベースもオンライ中にメンテ可能
プロセッサ
ディスク
能
– DBの再編成や再配置など
– バックアップもすべてオンライン中に
パワーサプライ
ServerNet
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ServerNet(内部バス)
ファンパワーサプライ
「直線的な拡張性」 リソ スを足せば足しただけ線形にスケ ルアウト
NonStop Serverの特徴「直線的な拡張性」 ~リソースを足せば足しただけ線形にスケールアウト
シェアード・ナッシング構造のためCPUとDISKのセットを追加するだけで比例的に性能がスケ ル
CPU#0Takwila
CPU#1Takwila
CPU#2Takwila
CPU#3Takwila
Add-on
CPU#4Takwila
CPU#5Takwila
Add-on
に性能がスケール
• シェアしているH/W要素やS/Wモジュールが、一般的なサーバーと比較して極端に少ないため、増設によるオ バ ヘ ド増が無視できる
MEM
CoreTakwila
MEM
CoreTakwila
Core CoreCore CoreCore Core
SvNet SvNet
MEM
CoreTakwila
MEM
CoreTakwila
Core CoreCore CoreCore Core
SvNet SvNet
MEM
CoreTakwila
MEM
CoreTakwila
Core CoreCore CoreCore Core
SvNet SvNetによるオーバーヘッド増が無視できる
• CPU同士のメッセージ通信は、ServerNetの専用ASICチップが制御するため、メインのCPUやメモリへの負荷を軽減
• 将来のトランザクション量の伸びに対するキャパ
SvNet SvNet SvNet SvNet SvNet SvNet
• 将来のトランザクション量の伸びに対するキャパシティープランが容易
• CPUの数が増えても、ユーザーからは1つのサーバーとして見えるので、運用負荷も変わらない
• 増設時の既存業務への影響は僅少
処理性能
(TPS)
2CPU 4CPU 6CPU
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増設時の既存業務 の影響は僅少
リソース (CPU)
他DBでは実現できないことがN St SQLでは実現可能です
HP NonStop SQLの4大特徴他DBでは実現できないことがNonStop SQLでは実現可能です
24h×365日 絶対的な高可用 スケールアウトが容易なDB• NonStop ServerとNonStop OSが実現する高い可用性をそのまま受け継いだNonStop SQL
•1台のサーバのみで、他では実現できない可用性を提供
• NonStop Serverの特徴であるシェアード・ナッシング・コンセプトを活かした超並列データベース
• HWリソースを足せば足しただけ直線的に性能の増加が期待できる
運用負荷が軽減→TCO削減立す バを 台 が 能
安心のサポート体制ま• 乱立するDB/周辺サーバを1台にコンソリが可能
•バージョンUP時は上位コンパチをhpが保証
• HW増設・交換、DBバックアップや再編成などほぼすべての作業がオンライン中に可能
• HWからOS、DBMS、JVMやFrameworkまで、すべてhpによる1社サポートを実現
•問題発生時の切り分けや原因追求がスムースに
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日本ヒ レット パッカ ドがインメモリ を語るセッション
未来に出会える次のセッションご紹介
三宅祐典
日本ヒューレット・パッカードがインメモリーを語るセッション
[CORE TECH] Hardware
HDDからインメモリーテクノジーへ6⽉20⽇ A34
15:00 15:50インメモリーデータベースの時代は確実にやってきています。HPは現在の業界の動きと2020年までに実現を⽬指す技術をご紹介。また、今導⼊できるS/W技術を最適に実装できるコンピューター、サーバーをご紹介します。インメモリーテクノロジーはS/W技術と、H/W技術の双⽅が⾼度に融合して実現します。あなたも近未来を体感してみませんか。Software (Database System) Perspective
15:00-15:50
⼩森博之
Software (Database System) PerspectiveHardware PerspectiveFuture Technology
[CORE TECH] Hardware
インメモリーデータベース徹底⽐較6⽉20⽇ D35
⼩森博之すべてのデータをメモリー上で処理するアーキテクチャーを備えたデータベースシステムが今脚光を浴びています。独SAPの「Hana」を始め、⽶マイクロソフトが「SQL Server 2014」で実装し、⽶Oracleが次期バージョンで追随します。それぞれ実装技術は異なり、何を選択したらいいのか、またその⾼速性ゆえ、「リアルタイム処理」も期待され、ますます悩み多きとなりました。そんな皆様のご要望にそれぞれの製品を徹底的に⽐較
インメモリーデータベース徹底⽐較16:00-16:50
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ム処理」も期待され、ますます悩み多きとなりました。そんな皆様 要望にそれぞれ 製品を徹底的に⽐較し、得意、不得意を明らかにします。またコンピュータシステムとの親和性も忘れてはいけません。コンピューターメーカーの視線も交え、事例を織り交ぜつつご紹介します。
後藤 宏プリセールス統括本部サーバー技術本部サーバー技術二部 部長
[email protected]直通 050 3138 0848 携帯 090 8770 0963直通 050 3138 0848 携帯 090 8770 0963FAX 03 5628 2698
日本ヒューレット・パッカード株式会社本社〒136‐8711〒136‐8711東京都江東区大島2‐2‐1
Thank you!© Copyright 2012 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change without notice.
T n y !