セルフマネージドMPPとは?

セルフマネージドMPPデータベースは、大規模なカスタマイズを可能にし、柔軟性と機能性を備えたパワフルなクラスタ型のデータベースで、管理はお客様側(通常はデータベース管理者やDevOpsチームなど)が手動により行います。

セルフマネージドMPPデータベースはこれまでオンプレミスのデプロイが一般的でしたが、これらのデータベースはクラウドでのデプロイもできる柔軟性があり、幅広いデプロイのオプションが選べるようになりました。

セルフマネージドMPPカテゴリーのデータベースに共通するひとつの主な能力は、完成度の高いSQL言語と統合性にあります。この特徴が、エンタープライズデータスタックでも最適なオプションである理由です。たとえば、HPE VerticaもTeradataも、Apache Hadoopへの強力なコネクタを提供しています。この統合性と高い並行処理性の組み合わせによって、大規模な企業のワークフォースに対応できるデータベースを実現しています。

オンプレミスのMPPデータベースが実際に役立つ事例

既存のデータベース技術との連携

セルフマネージドMPPは、Hadoopなど既存のデータベースサービスやワークフローを統合して連動する設計になっています。セルフマネージド型のデータウェアハウスはどれも長年の実績を持つもの(Teradata)か、既存のデータウェアハウス技術を基盤に構築されているため、エンタープライズのワークロードに適したオプションと言えます。

柔軟性

セルフマネージドMPPデータベースの最大の特徴のひとつとして、ハードウェア選びやテーブルのアーキテクチャ/ストレージ、クエリ最適化をユーザー側がコントロールできる点が挙げられます。これらのオプションを上手に活用すれば、組織は高性能で効率に優れた構造を設計することが可能です。

アドバンスドアナリティクス

多くのセルフマネージドMPPソリューションでは、完成度の高いSQL言語と、高度なアナリティクスやユーザー定義関数などの広範な統合性を提供します。中には特殊な分析機能や統合性(Verticaの地理空間ライブラリや機械学習ライブラリなど)を備えているものもあり、特定の分析ワークフローに最適な選択肢と言えるでしょう。

主なセルフマネージドデータベース

セルフマネージド データベースのアーキテクチャ

シェアード・ナッシング・アーキテクチャ

セルフマネージドMPPデータベース内のノードはどれも、それぞれ独自のストレージ、メモリ、コンピューティングのリソースを有しています。これは、ストレージとコンピューティングのリソースがシステム全体で共有されていないことから、「シェアード・ナッシング」アーキテクチャと呼ばれています。

この「シェアード・ナッシング・アーキテクチャ」では、複数のノードが並行してクエリを処理できます。クエリが発行されると、リーダー格のノードがプランを作成して各ノードに配布します。すると、それらのノードがそれぞれに与えられたクエリを処理します(ネットワーク全体で、必要なデータを他のノードにリクエスト)。その中間結果が「リーダーノード」に送り返されて集約されます。

セルフマネージドデータベースの制約

セルフマネージドMPPデータベースは柔軟性があり、カスタマイズが可能ですが、その代わりに一部の煩雑な作業をお客様側で管理する必要があります。もし自社でデータベースを管理するリソースがないのであれば、オンデマンドMPPデータベースの利用を検討するべきでしょう。同様に、オンデマンドソリューションでは柔軟性に欠けるようなら、セルフマネージドソリューションの方がいいかもしれません。

マネージドMPPデータベースの最適化

マネージドMPPデータベースは、キャッシング、分散/ソート、ストレージの方法の違いにより、最適化の方法も大きく異なります。それぞれの詳細については各データベースのガイドで説明します。

しかし、役に立つ共通のガイドラインもいくつかあります:

  • スキーマをフラット化または非正規化すると結合の数が減るため、並列化が改善し、クエリのパフォーマンスも高まります。
  • 列のエンコーディングと圧縮によってディスク容量を節減すると、処理速度が向上します。
  • データの効率的なソートおよび分散がパフォーマンスを大きく左右します。
  • 大部分またはすべての列で同時に動作するクエリは、各列の取得に余分なコストがかかるため避けましょう。
  • テーブルをクリーンアップして、適切なバキュームおよびパージのポリシーで未使用領域を空けておくようにしましょう。
  • テーブル統計を最新の状態にしておくと、クエリのプランニングの効率が高まります。

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