Sybase Home Theater System 127 User Manual

索引....................................................................................................................................................... 185

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

vii

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Sybase IQ

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はじめに

このマニュアルの内容

対象読者

このマニュアルでは、パフォーマンスとチューニングの推奨事項について

説明します。

このマニュアルは、パフォーマンス上の問題を理解する必要があるシステ

ム管理者とデータベース管理者を対象としています。リレーショナル・

データベース・システムの基礎知識と、Sybase IQ のユーザ・レベルの基

本的な経験があることを前提にしています。このマニュアルは、他のマ

ニュアルとともに使用してください。

このマニュアルの使用方法

次のリストは、行う作業や必要性に応じてどの章を参照すべきかを示し

ます。

•

SELECT 文の構築については、「第 1 章データベース・テーブルから

のデータの選択」を参照してください。

ジョイン条件については、「第 2 章テーブルのジョイン」を参照して

ください。

クエリの最適化については、「第 3 章クエリと削除の最適化」を参照

してください。

メモリ、ディスク I/O、CPU の調整については、「第 5 章システム・

リソースの管理」を参照してください。

パフォーマンスについては、「第 6 章パフォーマンスのモニタリング

とチューニング」を参照してください。

Windows パフォーマンスについては、「第 7 章 Windows システムでの

サーバのチューニング」を参照してください。

関連マニュアル

Sybase IQ には次のマニュアルが用意されています。

•

『Sybase IQ の概要』－ Sybase IQ と Sybase Central™ データベース管理

ツールに慣れていないユーザのための説明と練習が記載されています。

『Sybase IQ 12.7 の新機能』－ Sybase IQ の新機能の概略を説明してい

ます。

『Sybase IQ パフォーマンス＆チューニング・ガイド』－巨大なデータ

ベースのクエリ最適化、設計、チューニングについて説明しています。

『Sybase IQ システム管理ガイド』－ Sybase IQ がサポートする、管理

面の概念と手順および最適なパフォーマンスのチューニングについ

て説明しています。IQ ストアの管理方法についても説明しています。

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

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•

『Sybase IQ トラブルシューティングおよびリカバリ・ガイド』－問題の解

決方法、システム・リカバリの実行方法、データベースの修復方法を紹介

しています。

『Sybase IQ エラー・メッセージ』－ Sybase IQ エラー・メッセージ (SQLCode、

SQLState、Sybase エラー・コードによって参照 )、および SQL プリプロセッ

サのエラーと警告を示します。

『Sybase IQ ユーティリティ・ガイド』－ Sybase IQ ユーティリティ・プロ

グラムのリファレンス項目 ( 使用可能な構文、パラメータ、オプションな

ど ) について説明しています。

『Sybase IQ によるラージ・オブジェクト管理』－ Sybase IQ データ・リポ

ジトリ内での BLOB (Binary Large Object) および CLOB (Character Large

Object) の格納と取得について説明しています。このオプションの製品を

インストールするには、別のライセンスが必要です。

•

『Sybase IQ インストールおよび設定ガイド』－プラットフォーム固有の

Sybase IQ のインストール手順、新バージョンの Sybase IQ へのマイグレー

ト、特定のプラットフォームでの Sybase IQ の設定について説明してい

ます。

•

『Sybase IQ リリース・ノート』－製品およびマニュアルに加えられた最新

の変更内容について説明しています。

『Sybase IQ の暗号化カラム』－ Sybase IQ データ・リポジトリ内でのユー

ザによるカラムの暗号化の使用について説明しています。このオプション

の製品をインストールするには、別のライセンスが必要です。

Sybase IQ と Adaptive Server Anywhere

Sybase IQ は、SQL Anywhere® Studio のコンポーネントである Adaptive Server®

Anywhere を拡張した製品のため、Adaptive Server Anywhere と同じ機能を数多

くサポートしています。Sybase IQ のマニュアル・セットは、SQL Anywhere

Studio のマニュアルの該当する箇所を参照しています。

Adaptive Server Anywhere には、次のマニュアルがあります。

•

『Adaptive Server Anywhere プログラミング・ガイド』－ ODBC、Embedded

SQL™、または Open Client™ インタフェースに直接アクセスするプログ

ラムを開発するアプリケーション開発者を対象にしています。このマニュ

アルでは、Adaptive Server Anywhere アプリケーションの開発方法につい

て説明しています。

•

『Adaptive Server Anywhere データベース管理ガイド』－すべてのユーザを

対象に、データベースとデータベース・サーバの運用、管理、設定につい

て説明しています。

Sybase IQ

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はじめに

•

『Adaptive Server Anywhere SQL リファレンス・マニュアル』－ Adaptive

Server Anywhere で使用する SQL 言語のリファレンスです。さらに、

Adaptive Server Anywhere のシステム・テーブルとプロシージャについて

も説明します。

Sybase Product Manuals Web サイトでも、SQL Anywhere Studio 9.0.2 コレクショ

ンの Adaptive Server Anywhere マニュアルを参照できます。Product Manuals

(http://www.sybase.com/support/manuals/) にアクセスしてください。

その他の情報ソース

Sybase Getting Started CD、Sybase CD、Sybase Product Manuals Web サイトを利

用すると、製品について詳しく知ることができます。

•

Getting Started CD には、PDF 形式のリリース・ノートとインストール・ガイ

ド、および SyBooks CD に含まれていないその他のマニュアルや更新情報が

収録されています。この CD は製品のソフトウェアに同梱されています。

Getting Started CD に収録されているマニュアルを参照または印刷するには、

Adobe Acrobat Reader が必要です (CD 内のリンクを使用して Adobe の Web サ

イトから無料でダウンロードできます )。

•

SyBooks CD には製品マニュアルが収録されています。この CD は製品の

ソフトウェアに同梱されています。Eclipse ベースの SyBooks ブラウザで

は、使いやすい HTML 形式のマニュアルにアクセスできます。

一部のマニュアルは PDF 形式で提供されています。それらのマニュアル

は SyBooks CD の PDF ディレクトリに収録されています。PDF ファイル

を開いたり印刷したりするには、Adobe Acrobat Reader が必要です。

SyBooks をインストールして起動するまでの手順については、Getting Started

CD の『SyBooks Installation Guide』または SyBooks CD の README.txt ファイ

ルを参照してください。

•

Sybase Product Manuals Web サイトは、SyBooks CD のオンライン版であり、

標準の Web ブラウザを使ってアクセスできます。また、製品マニュアル

のほか、EBFs/Maintenance、Technical Documents、Case Management、Solved

Cases、ニュース・グループ、Sybase Developer Network へのリンクもあり

ます。

Sybase Product Manuals Web サイトにアクセスするには、Product Manuals

(http://www.sybase.com/support/manuals/) にアクセスしてください。

Infocenter はオンライン・バージョンの SyBooks であり、標準の Web ブラ

ウザで表示できます。Infocenter Web サイトにアクセスするには、Sybooks

Online Help (http://infocenter.sybase.com/help/index.jsp ) にアクセスして

ください。

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

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Web 上の Sybase 製品

の動作確認情報

Sybase Web サイトの技術的な資料は頻繁に更新されます。

❖

製品動作確認の最新情報にアクセスする

Web ブラウザで Technical Documents を指定します。

(http://www.sybase.com/support/techdocs/)

[Certification Report] をクリックします。

[Certification Report] フィルタで製品、プラットフォーム、時間枠を指定し

て [Go] をクリックします。

[Certification Report] のタイトルをクリックして、レポートを表示します。

❖

コンポーネント動作確認の最新情報にアクセスする

Web ブラウザで Availability and Certification Reports を指定します。

(http://certification.sybase.com/)

[Search By Base Product] で製品ファミリとベース製品を選択するか、

[Search by Platform] でプラットフォームとベース製品を選択します。

[Search] をクリックして、入手状況と動作確認レポートを表示します。

❖

Sybase Web サイト ( サポート・ページを含む ) の自分専用のビューを作成する

MySybase プロファイルを設定します。MySybase は無料サービスです。この

サービスを使用すると、Sybase Web ページの表示方法を自分専用にカスタマ

イズできます。

Web ブラウザで Technical Documents を指定します。

(http://www.sybase.com/support/techdocs/)

[MySybase] をクリックし、MySybase プロファイルを作成します。

Sybase EBF とソフト

ウェア・メンテナンス

❖

EBF とソフトウェア・メンテナンスの最新情報にアクセスする

Web ブラウザで Sybase Support Page (http://www.sybase.com/support )

を指定します。

[EBFs/Maintenance] を選択します。ユーザ名とパスワードの入力が求めら

れたら、MySybase のユーザ名とパスワードを入力します。

製品を選択します。

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Sybase IQ

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はじめに

時間枠を指定して [Go] をクリックします。EBF/Maintenance リリースのリ

ストが表示されます。

鍵のアイコンは、自分が Technical Support Contact として登録されていな

いため、一部の EBF/Maintenance リリースをダウンロードする権限がない

ことを示しています。未登録ではあるが、Sybase 担当者またはサポート・

コンタクトから有効な情報を得ている場合は、[Edit Roles] をクリックし

て、「Technical Support Contact」役割を MySybase プロファイルに追加します。

EBF/Maintenance レポートを表示するには [Info] アイコンをクリックします。

ソフトウェアをダウンロードするには製品の説明をクリックします。

SQL 構文の表記規則

このマニュアルで、構文の説明に使用する表記規則は次のとおりです。

•

キーワード SQL キーワードは大文字で示します。ただし、SQL キーワー

ドは大文字と小文字を区別しないので、入力するときはどちらで入力して

もかまいません。たとえば、SELECT は Select でも select でも同じです。

•

プレースホルダ適切な識別子または式で置き換えられる項目は、斜体で表

記します。

継続省略記号 (…) で始まる行は、前の行から文が続いていることを表し

ます。

繰り返し項目繰り返し項目のリストは、リストの要素の後ろに省略記号 ( ピ

リオド 3 つ ...) を付けて表します。複数の要素を指定できます。複数の要素

を指定する場合は、各要素間はカンマで区切る必要があります。

•

オプション指定部分文のオプション指定部分は、角カッコで囲みます。例：

RELEASE SAVEPOINT [ savepoint-name ]

この例では、savepoint-name がオプション部分です。角カッコは入力しな

いでください。

オプション項目リストから 1 つだけ選択しなければならない場合、また

何も選択する必要のない場合は、項目間を縦線で区切り、リスト全体を角

カッコで囲みます。例：

[ ASC | DESC ]

この例では、ASC、DESC のどちらか 1 つを選択しても、何も選択しなく

てもかまいません。角カッコは入力しないでください。

•

選択肢オプションの中の 1 つを必ず選択しなければならない場合は、選

択肢を大カッコ { } で囲みます。例：

QUOTES { ON | OFF }

この例では、ON、OFF のどちらかを必ず入力しなければなりません。大

カッコ自体は入力しないでください。

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

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書体の表記規則

表 1 に、このマニュアルで使用している書体の表記規則を示します。

表 1: 書体の表記規則

項目

説明

Code

SQL およびプログラム・コードは等幅 ( 固定幅 ) 文字フォントで

表記します。

User entry

ユーザが入力するテキストには等幅 ( 固定幅 ) 文字フォントを使

用します。

「強調」

強調する言葉は「」で囲みます。

ファイル名は斜体で表記します。

file names

database objects

テーブル、プロシージャなどのデータベース・オブジェクトの名

前は、印刷物ではゴシック体フォントで、オンラインでは斜体で

表記します。

サンプル・データベース

Sybase IQ にはサンプル・データベースが用意されています。Sybase IQ マニュ

アルで紹介している例の多くは、このサンプル・データベースによるものです。

サンプル・データベースは小規模企業の例を示しています。データベースに

は、この企業の内部情報 (employee、department) とともに、製品情報 (product)、

販売情報 (sles_order、customer、contact)、財務情報 (fin_code、fin_data) が入っ

ています。

サンプル・データベース ( ファイル名 asiqdemo.db) は、UNIX システムでは

$ASDIR/demo ディレクトリに、Windows システムでは %ASDIR%¥demo ディ

レクトリにあります。

アクセシビリティ機能

このマニュアルには、アクセシビリティを重視した HTML 版もあります。こ

の HTML 版マニュアルは、スクリーン・リーダーで読み上げる、または画面

を拡大表示するなどの方法により、その内容を理解できるよう配慮されてい

ます。

Sybase IQ 12.7 と HTML マニュアルは、連邦リハビリテーション法第 508 条の

アクセシビリティ規定に準拠していることがテストにより確認されています。

第 508 条に準拠しているマニュアルは通常、World Wide Web Consortium (W3C)

の Web サイト用ガイドラインなど、米国以外のアクセシビリティ・ガイドラ

インにも準拠しています。

Sybase Central 用 Sybase IQ プラグインのアクセシビリティへの対応について

は、『Sybase IQ の概要』の「アクセシビリティ機能の使用」を参照してくださ

い。この製品のオンライン・ヘルプは、スクリーン・リーダーの読み上げで内

容を理解でき、Sybase Central のキーボード・ショートカットなどのアクセシ

ビリティ機能についての説明もあります。

xiv

Sybase IQ

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はじめに

アクセシビリティ・ツールの設定

アクセシビリティ・ツールを効率的に使用するには、設定が必要な場合もありま

す。一部のスクリーン・リーダーは、テキストの大文字と小文字を区別して発音

します。たとえば、すべて大文字のテキスト (ALL UPPERCASE TEXT など ) はイ

ニシャルで発音し、大文字と小文字の混在したテキスト (MixedCase Text など ) は

単語として発音します。構文規則を発音するようにツールを設定すると便利かも

しれません。詳細については、ツールのマニュアルと『Sybase IQ の概要』の「ス

クリーン・リーダの使用」を参照してください。

Sybase のアクセシビリティに対する取り組みについては、Sybase Accessibility

(http://www.sybase.com/accessibility ) を参照してください。Sybase Accessibility

サイトには、第 508 条と W3C 標準に関する情報へのリンクもあります。

Sybase IQ の第 508 条準拠の声明については、Sybase Accessibility

(http://www.sybase.com/accessibility ) を参照してください。

不明な点があるときは

サポート契約を購入済みの Sybase 製品のインストールには、定められた 1 人

以上のユーザに対して、Sybase 製品の保守契約を結んでいるサポート・センタ

を利用する権利が付属します。マニュアルだけでは解決できない問題があった

場合には、担当の方を通して Sybase のサポート・センタまでご連絡ください。

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Sybase IQ

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第

章

データベース・テーブルからのデータの

選択

この章について

この章では、基本的なクエリの構築と、製品設計を活用するための手法に

ついて説明します。ここではテーブルの内容の表示、クエリ結果の順序付

け、カラムとローの選択、探索条件を使ったクエリの絞り込みを行う

チュートリアル作業を実行します。

高度なクエリ・パフォーマンスの推奨事項については、「第 3 章クエリと

削除の最適化」を参照してください。

内容

トピック名

ページ

前提条件

テーブル情報の表示

クエリ結果の順序付け

カラムとローの選択

探索条件の使用

集約データの取得

分析データの取得

重複したローの削除

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前提条件

DBISQL の代わりにグラフィカルなフロントエンド・ツールを使用してデータ

ベースへのクエリを実行すると、ツールが生成する SQL 構文を表示できる場

合があります。たとえば、InfoMaker では [ テーブル ] ペインタ・バーの [SQL

構文 ] ボタンを選択して SQL 文を表示できます。

このチュートリアルでは、データベースから情報を取得するときに使用する

SELECT 文について説明します。SELECT 文のことを一般にクエリと呼びます。

これは、SELECT 文がデータベース内の情報についてデータベース・サーバに

問い合わせるためです。

注意 SELECT 文は用途の広いコマンドです。大きなデータベースから非常に

具体的な情報を取得するアプリケーションでは、SELECT 文がきわめて複雑に

なる場合があります。このチュートリアルでは、単純な SELECT 文だけを使

用します。以降のチュートリアルで、より高度なクエリについて説明します。

SELECT 文の完全な構文については、『Sybase IQ リファレンス・マニュアル』

の「第 6 章 SQL 文」の「SELECT 文」を参照してください。

チュートリアルのレッスンを読んで実行している間は、コンピュータで Sybase

IQ ソフトウェアを実行しておくことが理想的です。

このチュートリアルでは、すでに DBISQL を起動し、サンプル・データベース

に接続していることを前提にしています。まだこれらを行っていない場合は、

『Sybase IQ ユーティリティ・ガイド』の「第 2 章 Interactive SQL (dbisql) の使

用」を参照してください。

Sybase IQ

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第 1 章データベース・テーブルからのデータの選択

テーブル情報の表示

ここでは、employee テーブルのデータを表示します。

このチュートリアルで使用するサンプル・データベースは、架空の会社のもの

です。データベースには、従業員、部署、注文などについての情報が格納され

ています。すべての情報はテーブルに編成されています。

テーブルのリスト

『Sybase IQ の概要』では、Sybase Central で [ テーブル ] フォルダを開いてテー

ブルのリストを表示する方法について説明しました。システム・ストアド・プ

ロシージャの sp_iqtable を使用して、Interactive SQL からユーザ・テーブルを

リストすることもできます。システム・ストアド・プロシージャは、Sybase IQ

にストアド・プロシージャとして実装されているシステム関数です。

[SQL 文 ] ウィンドウで sp_iqtableと入力し、同じ名前のシステム・ストア

ド・プロシージャを実行します。

システム・ストアド・プロシージャの詳細については、『Sybase IQ リファレン

ス・マニュアル』の「第 10 章システム・プロシージャ」を参照してください。

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テーブル情報の表示

SELECT 文の使用

このレッスンでは、データベース内のテーブルの 1 つを表示します。使用する

コマンドは、employee という名前のテーブル全体を表示します。

次のコマンドを実行します。

SELECT * FROM employee

アスタリスクは、テーブル内のすべてのカラムを表す省略記号です。

SELECT 文は employee テーブルのすべてのローとカラムを取得し、DBISQL

[ 結果 ] ウィンドウに次の該当するものが表示されます。

emp_id

102

manager_id

emp_fname

Fran

emp_lname

Whitney

Cobb

dept_id

100

501

902

1293

501

105

Matthew

Philip

100

129

Chin

200

148

Julie

Jordan

300

160

Robert

Breault

100

employee テーブルには、カラムに編成された複数のローが格納されています。

各カラムには、emp_lname や emp_id などの名前が付いています。会社の従業

員 1 人ずつに 1 つのローがあり、それぞれのローは各カラムに値を持ちます。

たとえば、従業員 ID が 102 の従業員は Fran Whitney であり、そのマネージャ

は従業員 ID 501 です。

DBISQL [ メッセージ ] ウィンドウにも一部の情報が表示されます。この情報

については後で説明します。

大文字と小文字の区別

テーブル名 employee は、実際のテーブル名がすべて小文字の場合にも、先頭

は大文字の E で表示されます。Sybase IQ データベースは、文字列の比較で大

文字と小文字を区別するもの ( デフォルト ) と区別しないものを作成できます

が、その識別子では常に大文字と小文字は区別されません。

注意このマニュアルの例は、CREATE DATABASE 修飾子の CASE IGNORE

を使用して、大文字と小文字を区別しないように作成されています。デフォル

トは CASE RESPECT であり、こちらの方がパフォーマンスが向上します。

データベースの作成方法については、『Sybase IQ システム管理ガイド』の「第

5 章データベース・オブジェクトの使用」を参照してください。

SELECT の代わりに select または Select と入力することもできます。Sybase IQ

では、キーワードを大文字、小文字、またはその両方の組み合わせで入力でき

ます。このマニュアルでは、通常、SQL キーワードに大文字を使用しています。

DBISQL 環境の操作方法と DBISQL の使用法は、オペレーティング・システム

によって異なります。

データをスクロールして DBISQL 環境を操作する方法については、『Sybase IQ

ユーティリティ・ガイド』の「第 2 章 Interactive SQL (dbisql) の使用」を参照

してください。

Sybase IQ

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第 1 章データベース・テーブルからのデータの選択

クエリ結果の順序付け

ここでは、SELECT 文に ORDER BY 句を追加して、結果をアルファベット順

または数値順に表示します。

特に指定しないかぎり、Sybase IQ ではテーブルのローが順不同で表示されます。

テーブルのローを意味のある順序で表示した方が便利なことがよくあります。

たとえば、従業員をアルファベット順で表示したいような場合です。

従業員をアルファベット

順にリストする

次の例は、SELECT 文に ORDER BY 句を追加して、結果をアルファベット順

に取得する方法を示します。

SELECT * FROM employee ORDER BY emp_lname

emp_id

1751

1013

591

manager_id

1576

emp_fname

Alex

emp_lname

Ahmed

dept_id

400

703

Joseph

Barker

500

1576

Irene

Barletta

400

191

703

Jeannette

Janet

Bertrand

Bigelow

500

1336

1293

300

注意

句の順序は重要です。ORDER BY 句は FROM 句と SELECT 句の後に指定します。

注意 FROM 句を省略した場合、またはクエリ内のすべてのテーブルが SYSTEM

dbspace にある場合、クエリは Sybase IQ ではなく Adaptive Server Anywhere に

よって処理されます。これにより、特に構文上およびセマンティック上の制限

とオプション設定の効果に関して、クエリが異なる動作をする場合があります。

処理に適用されるルールについては Adaptive Server Anywhere のマニュアルを参

照してください。

FROM 句を必要としないクエリを実行する場合は、“FROM iq_dummy” 句を追

加して、クエリを強制的に Sybase IQ で処理できます。iq_dummy は、データ

ベースに作成される、ローが 1 つ、カラムが 1 つのテーブルです。

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カラムとローの選択

多くの場合、表示する必要がある情報は、テーブル内の一部のカラムだけです。

たとえば、従業員への誕生日カードを作成するには、emp_lname、dept_id、

birth_date の各カラムを表示すれば十分です。

各従業員の姓、部署、

誕生日をリストする

ここでは、各従業員の誕生日、姓、部署 ID を選択します。次のコマンドを入

力します。

SELECT emp_lname, dept_id, birth_date

FROM employee

emp_lname

Whitney

Cobb

dept_id

100

birth_date

1958-06-05

1960-12-04

1966-10-30

1951-12-13

1947-05-13

...

100

Chin

200

Jordan

300

Breault

100

カラムの並べ替え

ローの順序付け

この 3 つのカラムは、SELECT コマンドに入力した順序で表示されています。

カラムを並べ替えるには、コマンドで指定するカラム名の順序を変更します。

たとえば、birth_date カラムを左側に配置するには、次のコマンドを使用します。

SELECT birth_date, emp_lname, dept_id

FROM employee

次のように、特定のカラムだけを表示すると同時に、ローの順序を指定できます。

SELECT birth_date, emp_lname, dept_id

FROM employee

ORDER BY emp_lname

次のコマンドのアスタリスクは、テーブル内のすべてのカラムを表す省略記号

です。

SELECT * FROM employee

Sybase IQ

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第 1 章データベース・テーブルからのデータの選択

探索条件の使用

ここでは、WHERE 句の複合探索条件、パターン・マッチング、探索条件ショー

トカットを使用して、日付を比較する手順について説明します。

employee テーブルにある一部の従業員の情報だけを表示したいことがあり

ます。SELECT 文に WHERE 句を追加すると、テーブルから一部のローだけ

を選択できます。

たとえば、John という名前の従業員だけを表示するとします。

❖

John という名前のすべての従業員をリストするには

•

次のコマンドを入力します。

SELECT *

FROM employee

WHERE emp_fname = 'John'

emp_id

318

manager_id

1576

emp_fname

John

emp_lname

Crow

dept_id

400

862

501

John

Sheffield

Letiecq

100

1483

1293

John

300

アポストロフィおよび

大文字と小文字の区別

•

名前 'John' はアポストロフィ ( 一重引用符 ) で囲む必要があります。アポ

ストロフィは、John が文字列であることを示します。引用符 ( 二重引用符 )

には別の意味があります。引用符を使用すると、無効な文字列を有効なカ

ラム名やその他の識別子として使用できるようになります。

サンプル・データベースでは大文字と小文字が区別されないため、'JOHN'、

'john'、'John' のいずれで検索しても同じ結果が返ります。

次のように、これまで学習した句を組み合わせて実行できます。

SELECT emp_fname, emp_lname, birth_date

FROM employee

WHERE emp_fname = 'John'

ORDER BY birth_date

注意

•

句を指定する順序は重要です。FROM 句を最初に指定し、その後に WHERE

句、ORDER BY 句の順に指定します。これ以外の順序で句を入力すると、

構文エラーが返されます。

文を複数の行に分ける必要はありません。[SQL 文 ] ウィンドウに自由な

フォーマットで文を入力できます。入力した文が画面の行数を超えると、

[SQL 文 ] ウィンドウのテキストがスクロールします。

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探索条件の使用

クエリでの日付の比較

検索対象の正確な値がわからない場合や、一連の値を表示したい場合があり

ます。WHERE 句で比較を使用すると、探索条件を満たす一連のローを選択で

きます。

1964 年 3 月 3 日より前に

生まれた従業員をリスト

する

次の例は、日付の不等号探索条件の使い方を示します。次のコマンドを入力し

ます。

SELECT emp_lname, birth_date

FROM employee

WHERE birth_date < 'March 3, 1964'

emp_lname

Whitney

Cobb

birth_date

1958-06-05 00:00:00.000

1960-12-04 00:00:00.000

1951-12-13 00:00:00.000

1947-05-13 00:00:00.000

1939-12-14 00:00:00.000

1963-07-19 00:00:00.000

Jordan

Breault

Espinoza

Dill

Sybase IQ は、birth_date カラムに日付が格納されていることを認識し、自動的

に 'March 3, 1964' を日付に変換します。

WHERE 句での複合探索条件

これまでに、比較演算子の等号 (=) と未満 (<) を見てきました。Sybase IQ では、

より大きい (>)、以上 (>=)、以下 (<=)、等しくない (<>) などのその他の比較演

算子もサポートされています。

これらの条件を AND や OR を使って組み合わせると、より複雑な探索条件を

作成できます。

リストの修飾

1964 年 3 月 3 日より前に生まれた従業員のうち、Whitney という名前の従業員

を除くすべての従業員をリストするには、次のコマンドを入力します。

SELECT emp_lname, birth_date

FROM employee

WHERE birth_date < '1964-3-3'

AND emp_lname <> 'Whitney'

emp_lname

Cobb

birth_date

1960-12-04 00:00:00.000

1951-12-13 00:00:00.000

1947-05-13 00:00:00.000

1939-12-14 00:00:00.000

1963-07-19 00:00:00.000

1954-09-12 00:00:00.000

Jordan

Breault

Espinoza

Dill

Francis

Sybase IQ

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第 1 章データベース・テーブルからのデータの選択

探索条件でのパターン・マッチング

もう 1 つの便利な検索方法が、パターンによる検索です。SQL では、LIKE と

いう語を使用してパターンを検索します。LIKE の使い方について、例を挙げ

て説明します。

姓が BR で始まる従業員

をリストする

次のコマンドを入力します。

SELECT emp_lname, emp_fname

FROM employee

WHERE emp_lname LIKE 'br%'

emp_lname

Breault

emp_fname

Robert

Braun

Jane

探索条件内の % は、BR という文字の後に別の文字が何文字続いてもかまわな

いことを示します。

姓検索の修飾

姓が BR で始まり、その直後または数文字後に T という文字を含み、T で終わ

るかさらに別の文字が続くすべての従業員をリストするには、次のコマンドを

使用します。

SELECT emp_lname, emp_fname

FROM employee

WHERE emp_lname LIKE 'BR%T%'

emp_lname

emp_fname

Breault

Robert

最初の % 記号は文字列 “eaul” と一致し、2 番目の % 記号は空の文字列 ( 文字

なし ) と一致します。

LIKE で使用できるもう 1 つの特殊文字に _ ( アンダースコア) 文字があります。

これは 1 文字と一致します。

BR_U% というパターンは、BR で始まり、4 番目の文字が U であるすべての名

前と一致します。Braun では、_ が A という文字と一致し、% が N と一致します。

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探索条件の使用

発音によるローのマッチング

SOUNDEX 関数を使用すると、スペルだけでなく読みによってもローをマッチ

ングできます。たとえば、電話メッセージが残されていて、その宛先が “Ms.

Brown” のように発音されていたとします。社内で Brown のように発音される

名前を持つ従業員を見つける必要があります。

発音による姓の検索

Brown のように発音される姓を持つ従業員をリストするには、次のコマンドを

入力します。

SELECT emp_lname, emp_fname

FROM employee

WHERE SOUNDEX( emp_lname ) = SOUNDEX( 'Brown' )

emp_lname

emp_fname

Braun

Jane

この探索条件に一致する従業員は Jane Braun だけです。

探索条件を入力するためのショートカット

省略形 BETWEEN の

使用

SQL には、探索条件を入力するための省略形が 2 つあります。1 つは BETWEEN

であり、値を範囲で検索するときに使用します。この例を次に示します。

SELECT emp_lname, birth_date

FROM employee

WHERE birth_date BETWEEN '1964-1-1'

AND '1965-3-31'

これは次のコマンドに相当します。

SELECT emp_lname, birth_date

FROM employee

WHERE birth_date >= '1964-1-1'

AND birth_date <= '1965-3-31'

省略形 IN の使用

もう 1 つの省略形 IN は、複数のいずれかの値を検索するときに使用します。

次にコマンド例を示します。

SELECT emp_lname, emp_id

FROM employee

WHERE emp_lname IN ('Yeung','Bucceri','Charlton')

上記のコマンドは、次のコマンドと同じです。

SELECT emp_lname, emp_id

FROM employee

WHERE emp_lname = 'Yeung'

OR emp_lname = 'Bucceri'

OR emp_lname = 'Charlton'

Sybase IQ

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第 1 章データベース・テーブルからのデータの選択

集約データの取得

ここでは、集約情報を返すクエリを構築する方法について説明します。集約情

報の例を次に示します。

•

カラム内のすべての値の合計

カラム内のエントリの数

•

カラム内のエントリの平均値

集合関数の概要

従業員の人数を調べたいとします。次の文は、employee テーブルのローの数

を取得します。

SELECT count( * )

FROM employee

count(*)

このクエリによって、1 つのカラム (count(*) というタイトル ) と 1 つのロー

( 従業員数が格納されている ) だけで構成されるテーブルが返されます。

次のコマンドは、やや複雑な集約クエリです。

SELECT

count( * ),

min( birth_date ),

max( birth_date )

FROM employee

count(*)

min( birth_date )

max( birth_date )

1936-01-02

1973-01-18

このクエリの結果セットは、3 つのカラムと 1 つのローで構成されます。3 つ

のカラムには、従業員数、年齢が最も高い従業員の誕生日、年齢が最も低い従

業員の誕生日が格納されています。

COUNT、MIN、MAX を「集合関数」と呼びます。これらの各関数は、テーブ

ル全体の情報を要約します。集合関数は、MIN、MAX、COUNT、AVG、SUM、

STDDEV、VARIANCE と全部で 7 個あります。すべての関数が、パラメータ

としてカラム名または式を使用します。前述のように、COUNT はアスタリス

クもパラメータとして使用します。

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集約データの取得

集合関数によるグループ化されたデータの取得

テーブル全体についての情報を取得することに加えて、集合関数をローのグ

ループに対して使うこともできます。

ローのグループに対する

集合関数の使用

各営業担当者が受け持つ注文数をリストするには、次のコマンドを入力します。

SELECT sales_rep, count( * )

FROM sales_order

GROUP BY sales_rep

sales_rep

129

count(*)

114

195

299

467

667

このクエリの結果は、各営業担当者の ID 番号別に、営業担当者の ID が格納さ

れたローと、sales_order テーブル内でその ID 番号を持つローの数で構成され

ます。

GROUP BY 句を使用すると、結果のテーブルには、GROUP BY で指定したカ

ラムで見つかった値別のローが表示されます。

グループの制限

WHERE 句を使用して、クエリでローを制限する方法についてはすでに説明し

ました。GROUP BY 句の制限には、HAVING キーワードを使用します。

GROUP BY 句の制限

注文数が 55 を超えるすべての営業担当者をリストするには、次のコマンドを

入力します。

SELECT sales_rep, count( * )

FROM sales_order

GROUP BY sales_rep

HAVING count( * ) > 55

sales_rep

129

count(*)

299

114

467

1142

注意 GROUP BY は常に HAVING の前に指定します。同様に、WHERE は GROUP

BY の前に指定します。

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第 1 章データベース・テーブルからのデータの選択

WHERE と GROUP BY

の使用

注文数が 55 を超えており、ID が 1000 より大きいすべての営業担当者をリス

トするには、次のコマンドを入力します。

SELECT sales_rep, count( * )

FROM sales_order

WHERE sales_rep > 1000

GROUP BY sales_rep

HAVING count( * ) > 55

Sybase IQ クエリ・オプティマイザは、それによってパフォーマンスが向上す

る場合、述部を HAVING 句から WHERE 句に移動します。たとえば、上記の

例で WHERE 句の代わりに述部を次のように指定した場合、クエリ・オプティ

マイザは述部を WHERE 句に移動します。

GROUP BY sales_rep

HAVING count( *) > 55

AND sales_rep > 1000

Sybase IQ は、この最適化を (OR や IN を伴わない ) 単純な条件を使って実行し

ます。このため、WHERE 句と HAVING 句の両方を含むクエリを構築するとき

は、できるだけ多くの条件を WHERE 句で指定するようにします。

小計計算の活用

日付や場所などの次元によって異なるデータがある場合に、各次元でデータが

どのように異なるかを調べることが必要になる場合があります。ROLLUP 演

算子と CUBE 演算子を使用すると、グループ化カラムへの参照のリストから

複数レベルの小計と総計を作成できます。小計は、最も詳細なレベルから総計

まで「ロールアップ」します。たとえば、販売データを分析している場合は、

同じクエリを使用して全体の平均と年別の平均販売数を計算できます。

ROLLUP の使用

年別、モデル別、色別の合計自動車販売数を選択するには、次のコマンドを使

用します。

SELECT year, model, color, sum(sales)

FROM sales_tab

GROUP BY ROLLUP (year, model, color);

year

1990

model

Chevrolet

Ford

color

red

sales

white

blue

NULL

blue

154

Ford

red

Ford

white

NULL

Ford

189

343

NULL

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集約データの取得

year

1991

NULL

model

Chevrolet

Ford

color

blue

sales

red

white

NULL

blue

198

Ford

red

Ford

white

NULL

Ford

116

314

657

NULL

このクエリを処理するときに、Sybase IQ は最初に、指定された 3 つすべての

グループ化式 (year、model、color) によってデータをグループ化し、次に最後

の式 (color) を除くすべてのグループ化式によってデータをグループ化します。

5 番目のローの NULL は、color カラムの ROLLUP 値、つまり、そのモデルの

すべての色の合計販売数を示します。343 は、1990 年のすべてのモデルと色の

合計販売数を表し、314 は 1991 年の合計販売数を表します。最後のローは、す

べての年のすべてのモデルとすべての色の合計販売数を表します。

ROLLUP 演算子には、引数としてグループ化式の順番リストを指定する必要

があります。他のグループを含むグループをリストするときは、先に大きい方

のグループをリストします ( たとえば、state をリストしてから city をリスト

します )。

ROLLUP 演算子は、集合関数の SUM、COUNT、AVG、MIN、MAX、STDDEV、

VARIANCE とともに使用できます。ただし、ROLLUP は COUNT DISTINCT と

SUM DISTINCT をサポートしていません。

CUBE の使用

次のクエリでは、人々の州 ( 地理的位置 )、性別、教育水準、所得を含む国勢調

査のデータを使用します。GROUP BY 句の CUBE 拡張を使用すると、census

テーブル内の国勢調査データを 1 回参照するだけで、州、性別、教育水準の国

勢調査全体の平均所得を計算し、state、gender、education の各カラムの可能な

すべての組み合わせの平均所得を計算できます。たとえば、すべての州のすべ

ての女性の平均所得を計算する場合や、教育水準と地理的位置を基準に国勢調

査のすべての人々の平均所得を計算する場合に、CUBE 演算子を使用します。

CUBE でグループを計算するときに、CUBE は計算されたグループのカラムに

NULL 値を挿入します。各ローが表すグループの種類と、その NULL がデータ

ベースに格納されている NULL なのか、CUBE が挿入した NULL なのかを区

別することは困難です。この問題を解決するのが GROUPING 関数です。指定

されたカラムが上位レベルのグループにマージされている場合、この関数は 1

を返します。

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第 1 章データベース・テーブルからのデータの選択

次のクエリは、GROUPING 関数を GROUP BY CUBE と組み合わせた使用例

です。

SELECT

CASE GROUPING ( state ) WHEN 1 THEN 'ALL' ELSE state END

AS c_state,

CASE GROUPING ( gender ) WHEN 1 THEN 'ALL' ELSE gender

END AS c_gender,

CASE GROUPING ( education ) WHEN 1 THEN 'ALL' ELSE

education END AS c_education,

COUNT(*), CAST (ROUND ( AVG ( income ), 2 ) AS NUMERIC

(18,2)) AS average

FROM census

GROUP BY CUBE (state, gender, education);

このクエリの結果は次のとおりです。CUBE が生成した小計ローを示す NULL

値が、クエリ内の指定によって小計ローで ALL に置き換わっています。

c_state

c_gender

c_education

count(*)

average

48333.33

40000.00

45000.00

55000.00

85000.00

66250.00

57142.86

50000.00

85000.00

61666.67

55000.00

49000.00

53500.00

57000.00

57095.24

53000.00

72333.33

47000.00

50555.56

ALL

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集約データの取得

c_state

ALL

c_gender

c_education

count(*)

average

62000.00

48333.33

55000.00

76000.00

55000.00

65000.00

45000.00

50000.00

67000.00

75000.00

45000.00

52142.86

55000.00

ALL

ROLLUP と CUBE は、データ・ウェアハウス管理者が次のような処理を行う

ときに特に役立ちます。

•

地理や時間などの階層的な次元での小計 ( たとえば、年／月／日や国／

州／市 )

•

要約テーブルへのデータの格納

ROLLUP と CUBE を使用すると、レベルごとに別々のクエリを使用する代わ

りに、1 つのクエリを使用して、複数レベルのグループ化を使ってデータを計

算できます。

ROLLUP 演算子と CUBE 演算子の詳細については、『Sybase IQ リファレンス・

マニュアル』の「第 6 章 SQL 文」の「SELECT 文」を参照してください。

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第 1 章データベース・テーブルからのデータの選択

分析データの取得

ここでは、分析情報を返すクエリを構築する方法について説明します。統計関

数には、ランク付けと逆分散統計の 2 種類があります。ランク付け統計関数

は、グループ内の項目をランク付けしたり、分散統計を計算したり、結果セッ

トを複数のグループに分割したりします。逆分散統計関数は、K- 理論パーセ

ンタイル値を返します。これは、ひとまとまりのデータの値として許容し得る

しきい値を決定する際に使用します。

ランク分析関数には、RANK、DENSE_RANK、PERCENT_RANK、NTILE が

あります。逆分散統計関数には、PERCENTILE_CONT と PERCENTILE_DISC

があります。

たとえば、自動車販売店の販売状況を調べたいとします。NTILE 関数で、各販

売店が販売した車の台数に基づいて、販売店を 4 つのグループに分類します。

ntile = 1 になっているのは、車の販売台数で上位 25% までのディーラです。

SELECT dealer_name, sales,

NTILE(4) OVER ( ORDER BY sales DESC )

FROM carSales;

dealer_name

Boston

Worcester

Providence

Lowell

Seattle

Natick

New Haven

Portland

Houston

Hartford

Dublin

sales

1000

950

940

900

870

850

800

780

750

650

640

600

ntile

Austin

Dallas

Dover

販売台数で上位 10% の販売店を調べるには、この例の SELECT 文で NTILE(10)

を指定します。同様に、販売台数で 50% の販売店を調べるには、NTILE(2) を指

定します。

NTILE はクエリ結果を指定された数のバケットに分割し、バケット内の各ロー

にバケット番号を割り当てるランク分析関数です。結果セットは 10 個 ( 十分

位数 )、4 個 ( 四分位数 )、その他の数のグループに分割できます。

ランク分析関数では、OVER (ORDER BY) 句を指定する必要があります。

ORDER BY 句は、ランク付けを実行するパラメータと、各グループ内でロー

をソートする順序を指定します。この ORDER BY 句は、OVER 句の中だけで

使用されるもので、SELECT の ORDER BY とは異なります。

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重複したローの削除

OVER 句は、関数がクエリの結果セットに対して処理を行うことを示します。

結果セットは、FROM、WHERE、GROUP BY、HAVING の各句がすべて評価

された後で返されるローです。OVER 句には、ランク付け統計関数の計算の対

象となるローのデータ・セットを定義します。

同様に、逆分布関数では WITHIN GROUP (ORDER BY) 句を指定する必要があ

ります。ORDER BY 句は、百分位関数を実行する式と、各グループでローを

ソートする順序を指定します。この ORDER BY 句は、WITHIN GROUP 句の

中でだけ使用されるもので、SELECT の ORDER BY とは異なります。WITHIN

GROUP 句は、クエリの結果を並べ替えて、関数が結果を計算するためのデー

タ・セットを形成します。

分析関数の詳細については、『Sybase IQ リファレンス・マニュアル』の「第 5

章 SQL 関数」の「統計関数」を参照してください。個別の分析関数について

は、「SQL 関数」の章の各関数の項を参照してください。

重複したローの削除

SELECT 文の結果テーブルに、重複したローが含まれることがあります。

DISTINCT キーワードを使用すると、重複したローを削除できます。たとえば、

次のコマンドを実行すると、多くの重複したローが返ります。

SELECT city, state FROM employee

市と州のユニークな組み合わせだけをリストするには、次のコマンドを使用し

ます。

SELECT DISTINCT city, state FROM employee

注意 ROLLUP 演算子と CUBE 演算子は、DISTINCT キーワードをサポートし

ていません。

この章では、単一テーブルの SELECT 文の概要について説明しました。単一

テーブルの SELECT 文の詳細については、『Sybase IQ システム管理ガイド』の

「第 5 章データベース・オブジェクトの使用」、『Sybase IQ リファレンス・マ

ニュアル』の「第 3 章 SQL 言語の要素」、『Sybase IQ リファレンス・マニュア

ル』の「第 6 章 SQL 文」の「SELECT 文」を参照してください。

次の章では、SELECT 文の高度な使い方について説明します。

Sybase IQ

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第

章

テーブルのジョイン

この章について

内容

この章では、複数のテーブルにある情報を参照する方法と、さまざまな種

類のジョインについて説明します。ここでは、テーブルをジョインする

チュートリアル作業を実行します。

トピック名

ページ

外積を使用したテーブルのジョイン

ジョインの制限

テーブル間の関係

ジョイン演算子

アドホック・ジョインとジョイン・インデックスの使用

ジョインとデータ型

ストアまたはデータベース間ジョインのサポート

リモート・データベースと異種データベースのクエリ

サブクエリによるジョインの置き換え

外積を使用したテーブルのジョイン

サンプル・データベースに、会社の財務データをリストする fin_data とい

うテーブルがあります。各データ・レコードには、そのレコードの部署

と、それが支出レコードか収入レコードかを示す code カラムがあります。

fin_data テーブルには 84 のローがあります。

2 つのテーブルから同時に情報を取り出すには、SELECT クエリの FROM

句で、両方のテーブルをカンマで区切って指定します。

例

次の dbisql SELECT コマンドは、fin_code テーブルと fin_data テーブルの

すべてのデータをリストします。

SELECT *

FROM fin_code, fin_data

dbisql [ データ ] ウィンドウに表示されるこのクエリの結果は、fin_code テー

ブルのすべてのローと fin_data テーブルのすべてのローに一致します。この

ジョインを完全外積または直積と呼びます。各ローは、fin_code テーブルの

すべてのカラム、fin_data テーブルのすべてのカラムの順で構成されます。

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ジョインの制限

外積ジョインは、ジョインを理解するための単純な出発点にすぎず、それ自体

はあまり役に立ちません。これ以降の項で、より選択性の高いジョインを構築

する方法について説明します。このジョインは、外積テーブルへの制限の適用

と考えることができます。

ジョインの制限

外積ジョインを有効に利用するには、何らかの条件を満たすローだけを結果に

含める必要があります。ジョイン条件と呼ばれるこの条件では、比較演算子

(=、=>、< など ) を使用して、あるテーブルの 1 つのカラムを別のテーブルの

1 つのカラムと比較します。これにより、外積の結果から一部のローを除外し

ます。

たとえば、前の項のジョインを有効に利用するには、sales_order テーブルの

sales_rep と employee テーブルの従業員番号が一致するローだけを結果に含

めるように指定します。これにより、各ローには注文と、その注文を担当する

営業担当者の情報が格納されます。

例 1

これを実行するには、前のクエリに WHERE 句を追加し、従業員とその担当登

録のリストを表示します。

SELECT *

FROM sales_order, employee

WHERE sales_order.sales_rep = employee.emp_id

カラムを識別するために、テーブル名をプレフィクスとして指定します。この

例では必ずしも必要ありませんが、テーブル名のプレフィクスを使用すると文

が明確になります。2 つのテーブルに同じ名前のカラムがあるときは、このプ

レフィクスを指定する必要があります。このようなコンテキストで使用する

テーブル名を「修飾子」と呼びます。

このクエリの結果には 648 のローしかありません (sales_order テーブルの各

ローに 1 つずつ )。ジョインした元の 48,600 のローのうち、648 のローにだけ

2 つのテーブルで共通する従業員番号が含まれています。

例 2

次のクエリでは、一部のカラムだけをフェッチし、結果を順序付けするように

変更を加えています。

SELECT employee.emp_lname, sales_order.id,

sales_order.order_date

FROM sales_order, employee

WHERE sales_order.sales_rep = employee.emp_id

ORDER BY employee.emp_lname

SELECT コマンドに多くのテーブルがある場合は、修飾子名をいくつも入力し

なければならないことがあります。このようなときは、相関名を使用して入力

の手間を省くことができます。

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第 2 章テーブルのジョイン

相関名

相関名は、テーブルの特定のインスタンスのエイリアスです。このエイリアス

は、1 つの文中でのみ有効です。相関名を作成するには、テーブル名のすぐ後

ろに、テーブル名の省略形をキーワード AS で区切って指定します。それ以降

は、修飾子としてテーブル名の代わりにこの省略形を使用する必要があります。

SELECT E.emp_lname, S.id, S.order_date

FROM sales_order AS S, employee AS E

WHERE S.sales_rep = E.emp_id

ORDER BY E.emp_lname

この例では、sales_order テーブルと employee テーブルに対応する S と E と

いう 2 つの相関名を作成しています。

注意テーブル名や相関名が必要になるのは、異なるテーブルに同じ名前のカ

ラムがあり、不明確になることを避ける場合だけです。相関名を作成した場合

は、テーブル名の代わりに必ず相関名を使用します。相関名を作成していない

場合は、テーブル名を使用します。

テーブル間の関係

他の種類のジョインを構築するには、あるテーブルの情報が別のテーブルの情

報とどのように関係するかを先に理解する必要があります。

テーブルのプライマリ・キーは、そのテーブル内の各ローを識別します。各

テーブルは、外部キーを使って互いに関連付けられます。

ここでは、プライマリ・キーと外部キーを組み合わせて、複数のテーブルから

クエリを構築する方法について説明します。

プライマリ・キーによるローの識別

asiqdemo データベースのすべてのテーブルには、プライマリ・キーが設定さ

れています ( 各テーブルにプライマリ・キーを定義することをおすすめします )。

プライマリ・キーは、テーブル内のローをユニークに識別する 1 つまたは複数

のカラムです。たとえば、従業員番号は従業員をユニークに識別するため、

emp_id は employee テーブルのプライマリ・キーになります。

sales_order_items テーブルは、2 つのカラムでプライマリ・キーを構成して

いるテーブルの例です。注文 ID だけでは、sales_order_items テーブルのロー

がユニークに識別されません。注文には複数の項目が含まれる場合があるから

です。また、line_id 番号も sales_order_items テーブルのローをユニークに識

別しません。sales_order_items テーブルのローをユニークに識別するには、

注文 ID 名と line_id の両方が必要です。両方のカラムが一緒になってテーブル

のプライマリ・キーになります。

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ジョイン演算子

外部キーによって関連付けられたテーブル

asiqdemo データベースのいくつかのテーブルは、データベース内の他のテー

ブルを参照しています。たとえば、sales_order テーブルには、注文を担当す

る従業員を示す sales_rep カラムがあります。sales_order テーブルには、従業

員をユニークに識別するために必要な最小限の情報だけが格納されています。

sales_order テーブルの sales_rep カラムは、employee テーブルに対する外部

キーになっています。

外部キー

外部キーは、他のテーブルの候補キーの値を含む 1 つまたは複数のカラムです

( 候補キーの詳細については、『Sybase IQ システム管理ガイド』の「第 5 章デー

タベース・オブジェクトの使用」を参照してください )。従業員データベース

内の各外部キーの関係は、2 つのテーブル間の矢印によって図示されます。

『Sybase IQ の概要』の図 1-1 (11 ページ ) のサンプル・データベースの図に、こ

れらの矢印が示されています。矢印は関係の外部キー側を起点とし、候補キー

側を指し示しています。

ジョイン演算子

多くの一般的なジョインは、外部キーで関連付けられた 2 つのテーブル間で行

われます。最も一般的なジョインでは、外部キーの値がプライマリ・キーの値

と等しいものに制限されます。すでに見てきた例では、sales_order テーブル

の外部キーの値が、employee テーブルの候補キーの値と等しいものに制限され

ています。

SELECT emp_lname, id, order_date

FROM sales_order, employee

WHERE sales_order.sales_rep = employee.emp_id

KEY JOIN を使用すると、クエリをより簡単に表現できます。

キー・ジョインを使用したテーブルのジョイン

キー・ジョインは、外部キーで関連付けられたテーブルを簡単にジョインする

方法です。例：

SELECT emp_lname, id, order_date

FROM sales_order

KEY JOIN employee

このコマンドは、次のように 2 つの従業員 ID 番号カラムを結び付ける WHERE

句を使ったクエリと同じ結果をもたらします。

SELECT emp_lname, id, order_date

FROM sales_order, employee

WHERE sales_order.sales_rep = employee.emp_id

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第 2 章テーブルのジョイン

ジョイン演算子 (KEY JOIN) は、単に WHERE 句の入力の手間を省くためのも

ので、2 つのクエリはまったく同じものです。

『Sybase IQ の概要』の asiqdemo データベースの図では、外部キーがテーブル

間の線で表されています。図中で 2 つのテーブルが線で結合されていれば、

KEY JOIN 演算子を使用できます。キー・ジョインによるクエリで期待どおり

の結果を得るには、アプリケーションで外部キーを強制的に適用する必要があ

ります。

複数のテーブルの

ジョイン

ジョイン演算子を使用して、複数のテーブルをジョインできます。次のクエリ

では、4 つのテーブルを使用して、注文の合計額を顧客別にリストしています。

customer、sales_order、sales_order_items、product の 4 つのテーブルを、テー

ブルの各ペア間の 1 つの外部キー関係で接続しています。

SELECT company_name,

CAST( SUM(sales_order_items.quantity *

product.unit_price) AS INTEGER) AS value

FROM customer

KEY JOIN sales_order

KEY JOIN sales_order_items

KEY JOIN product

GROUP BY company_name

company_name

McManus Inc.

Salt & Peppers.

The Real Deal

Totos Active Wear

The Ristuccia Center

...

value

3,156

4,980

1,884

2,496

4,596

このクエリで使用している CAST 関数は、式のデータ型を変換します。この例

では、整数として返される合計が値に変換されます。

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ジョイン演算子

ナチュラル・ジョインを使用したテーブルのジョイン

NATURAL JOIN 演算子は、共通のカラム名に基づいて 2 つのテーブルをジョ

インします。言い換えると、Sybase IQ が各テーブルに共通するカラムを結び

付ける WHERE 句を生成します。

例

たとえば、次のようなクエリがあるとします。

SELECT emp_lname, dept_name

FROM employee

NATURAL JOIN department

この例では、データベース・サーバが 2 つのテーブルを参照し、共通するカラ

ム名は dept_id だけであると判断します。次の ON フレーズが内部的に生成さ

れ、ジョインの実行に使用されます。

FROM employee JOIN department

...

ON employee.dept_id = department.dept_id

NATURAL JOIN を使用

したときのエラー

このジョイン演算子では、意図しないカラムを結び付けてしまう問題が起きる

可能性があります。たとえば、次のクエリは意図しなかった結果をもたらします。

SELECT *

FROM sales_order

NATURAL JOIN customer

このクエリの結果には、ローが 1 つもありません。

データベース・サーバは、内部的に次の ON フレーズを生成します。

FROM sales_order JOIN customer

ON sales_order.id = customer.id

sales_order テーブルの id カラムは、注文の ID 番号です。一方、customer テー

ブルの id カラムは、顧客の ID 番号です。これらの番号は 1 つも一致しません。

たとえ一致する番号があったとしても、当然それは意味を持ちません。

ジョイン演算子をむやみに使用しないように注意してください。ジョイン演算

子は、単に強制力のない外部キーや共通のカラム名で WHERE 句を入力する手

間を省くためのものであることを忘れないでください。WHERE 句を注意して

使用しないと、意図しない結果をもたらすクエリを作成してしまう可能性があ

ります。

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第 2 章テーブルのジョイン

アドホック・ジョインとジョイン・インデックスの使用

クエリで参照されるジョイン・カラムにジョイン・インデックスを定義して

いる場合、Sybase IQ は自動的にそれらを使用してクエリ処理を高速化しま

す ( ジョイン・インデックスの定義については、『Sybase IQ システム管理ガ

イド』の「第 6 章 Sybase IQ インデックスの使用」を参照してください )。

ジョイン・インデックスを使用しないジョインを「アドホック・ジョイン」呼

びます。クエリでいくつものテーブルを参照しており、その中にジョイン・イ

ンデックスが定義されていないテーブルがある場合、Sybase IQ は定義されて

いるテーブルではジョイン・インデックスを、それ以外のテーブルではアド

ホック・ジョインを使用します。

可能なすべてのジョインに対してジョイン・インデックスを作成することはで

きないため、ときにはアドホック・ジョインが必要になることがあります。

Sybase IQ の最適化によって、クエリはジョイン・インデックスなしでも同等

かそれ以上のパフォーマンスで実行されます。

ジョイン・インデックスの作成には、次の制約があります。

•

インデックス内では、完全な外部ジョインだけがサポートされます。クエ

リは、インデックス付けされている場合、内部、左外部、右外部のジョイ

ンになります。

完全な外部ジョインでは、指定された左右両方のテーブルのすべてのロー

が結果に含まれ、対応するカラムに一致する値がないカラムについては

NULL が返されます。

•

ジョイン述部の ON 句で使用できる比較演算子は EQUALS だけです。

ON 句の代わりに NATURAL キーワードを使用できますが、1 対のテーブ

ルしか指定できません。

•

ジョイン・インデックス・カラムはいずれも同じデータ型、精度、位取り

でなければなりません。

ジョインとデータ型

最適なパフォーマンスを得るには、ジョイン・カラムを類似のデータ型にする

必要があります。Sybase IQ では、暗黙の変換が存在する任意のデータ型でア

ドホック・ジョインを行うことができます。ただし、ジョイン・カラムのデー

タ型が同じでない場合は、データ型とテーブルのサイズによって、パフォーマ

ンスがさまざまな範囲で低下する可能性があります。たとえば、INT を BIGINT

のカラムにジョインすることはできますが、このジョインによって特定の種類

の最適化ができなくなります。Sybase IQ インデックス・アドバイザは、データ

型が異なるジョイン・カラムにパフォーマンス上の問題があると見なします。

暗黙のデータ型変換のテーブルについては、『Sybase IQ システム管理ガイド』

の「第 7 章データベースへのデータの入出力」を参照してください。

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

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ストアまたはデータベース間ジョインのサポート

この項では、ストア間またはデータベース間ジョインに対する現在のサポート

を明確にします。

Sybase IQ データベー

ス内でのテーブルの

ジョイン

指定された Sybase IQ データベース内では、あらゆる種類のジョインがサポー

トされます。つまり、カタログ・ストアの任意のシステムまたはユーザ・テー

ブルを、IQ ストアの任意のテーブルに任意の順序でジョインできます。

Adaptive Server

Sybase IQ テーブルと Adaptive Server Enterprise データベースのテーブルのジョ

インは、次の条件下でサポートされます。

Enterprise テーブルと

Sybase IQ テーブルの

ジョイン

•

Sybase IQ データベースは、ローカル・データベースとリモート・データ

ベースのどちらでもかまいません。

ASE で Sybase IQ テーブルをプロキシ・テーブルとして使用する場合は、

テーブル名を 30 文字以内にしてください。

ローカルの Adaptive Server Enterprise テーブルをリモートの Sybase IQ 12

テーブルにジョインするには、ASE のバージョンが 11.9.2 以降である必要

があります。また、次の適切なサーバ・クラスを使用してください。

•

Adaptive Server Enterprise 12.5 以降のフロントエンドからリモートの

Sybase IQ 12.5 以降に接続するには、ASE 12.5 で追加された ASIQ サー

バ・クラスを使用します。

•

Adaptive Server Enterprise 11.9.2 から 12.0 までのフロントエンドから

リモートの Sybase IQ 12.x ( または Adaptive Server Anywhere 6.x 以降 )

に接続するには、サーバ・クラス ASAnywhere を使用します。

•

ローカルの Sybase IQ テーブルを任意のリモート・テーブルとジョインす

る場合は、ローカルのテーブルを FROM 句の最初に指定する必要があり

ます。つまり、ローカルのテーブルは、ジョインの最も外側のテーブルに

なります。

Sybase IQ と Adaptive Server Enterprise の間のジョインは、コンポーネント統合

サービス (CIS) に依存します。

Adaptive Server Enterprise データベースから Sybase IQ へのクエリの詳細につい

ては、Adaptive Server Enterprise 主要マニュアル・セットの『コンポーネント統

合サービス・ユーザーズ・ガイド』を参照してください。

Sybase IQ から他のデータベースへのクエリの詳細については、「リモート・

データベースと異種データベースのクエリ」を参照してください。

Sybase IQ

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第 2 章テーブルのジョイン

Adaptive Server

データベースが BLANK PADDING OFF を指定して構築された場合、CHAR

データ型は Adaptive Server Anywhere と Sybase IQ の間で互換性がありません。

文字データをジョイン・キーとして使用して、Adaptive Server Anywhere テー

ブルと Sybase IQ テーブルの間でデータベースのジョインを実行する場合は、

BLANK PADDING ON を指定して CHAR データ型を使用します。

Anywhere テーブルと

Sybase IQ テーブルの

ジョイン

注意 Sybase IQ CREATE DATABASE は、新しいデータベースについては BLANK

PADDING OFF をサポートしなくなりました。この変更は、既存のデータベース

には影響しません。BlankPadding database プロパティを使用して、既存のデータ

ベースの状態をテストすることができます。

select db_property ( ‘BlankPadding’ )

Sybase では、ジョイン結果が正しくなるように、BLANK PADDING OFF によっ

て影響を受ける既存のカラムをすべて変更することを推奨しています。ジョイ

ン・カラムを VARCHAR ではなく CHAR データ型として再作成します。CHAR

カラムでは、常にブランクが埋め込まれます。

リモート・データベースと異種データベースのクエリ

ここでは、Sybase IQ をコンポーネント統合サービス (CIS) と組み合わせて使用

する方法について説明します。CIS を使用すると、Sybase IQ を通して Adaptive

Server Enterprise データベースとリモート・データベースまたは非リレーショ

ナル・データ・ソースにクエリを実行できます。CIS は Sybase IQ の一部とし

てインストールされます。

CIS を使用すると、リモート・サーバ上のテーブルに、ローカルのテーブルの

ようにアクセスできます。CIS は、複数のリモート異種サーバのテーブル間で

ジョインを実行し、1 つのテーブルの内容を、サポートされているリモート・

サーバへ転送します。

リモートのデータベースやデータ・ソースにクエリを実行するには、そのテー

ブルをローカル・プロキシ・テーブルにマッピングする必要があります。CIS

は、データがローカルに格納されているかのように、プロキシ・テーブルをク

ライアント・アプリケーションに示します。テーブルにクエリを実行すると、

CIS は実際のサーバ記憶位置を判別します。

❖

リモート・データベースをジョインするには

『Sybase IQ システム管理ガイド』の手順に従って、プロキシ・テーブルを

作成します。

リモート・テーブルをプロキシ・テーブルにマッピングします。

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

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サブクエリによるジョインの置き換え

プロキシ・データベース名を各リモート・テーブルの修飾名として使用

し、SELECT 文でプロキシ・テーブルを参照します。たとえば、次のよう

な文を発行します。

SELECT a.c_custkey, b.o_orderkey

FROM proxy_asiqdemo..cust2 a,

asiqdemo..orders b

WHERE a.c_custkey = b.o_custkey

詳細については、『Sybase IQ システム管理ガイド』の「第 16 章リモート・デー

タへのアクセス」と「第 17 章リモート・データ・アクセス用のサーバ・クラ

ス」を参照してください。

サブクエリによるジョインの置き換え

ジョインは、複数のテーブルのデータから構築される結果テーブルを返します。

サブクエリを使用して、同じ結果テーブルを取得することもできます。サブク

エリは、単に別の SELECT 文の中にある SELECT 文です。より複雑で多くの情

報を与えるクエリを構築するときに、このツールが役立ちます。

たとえば、注文とその発注先の会社を時系列にリストする必要があり、顧客

ID の代わりに会社名を使いたいとします。この結果を得るには、次のような

ジョインを使用します。

ジョインの使用

1994 年の年初以降の各注文の order_id、order_date、company_name をリス

トするには、次のコマンドを入力します。

SELECT sales_order.id,

sales_order.order_date,

customer.company_name

FROM sales_order

KEY JOIN customer

WHERE order_date > '1994/01/01'

ORDER BY order_date

order_date

1994-01-04

1994-01-05

company_name

Peachtree Active Wear

Sampson & Sons

Hermanns

2473

2474

2036

2475

2106

Salt & Peppers

Cinnamon Rainbows

Sybase IQ

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第 2 章テーブルのジョイン

外部ジョインの使用

前項のチュートリアルのジョインは、より正確には「内部ジョイン」と呼ばれ

ます。

外部ジョインを明示的に指定します。この場合は、GROUP BY 句も必要です。

SELECT company_name,

MAX( sales_order.id ),state

FROM customer

KEY LEFT OUTER JOIN sales_order

WHERE state = 'WA'

GROUP BY company_name, state

company_name

Custom Designs

Its a Hit!

max(sales_order.id)

state

2547

(NULL)

サブクエリの使用

在庫が少ない製品の注文項目をリストするには、次のコマンドを入力します。

SELECT *

FROM sales_order_items

WHERE prod_id IN

( SELECT id

FROM product

WHERE quantity < 20 )

ORDER BY ship_date DESC

line_id

prod_id

401

quantity

ship_date

1994-07-09

1994-06-30

1994-06-28

1994-06-17

2082

2053

2125

2027

2062

401

カッコで囲まれたフレーズが、この文のサブクエリです。

( SELECT id

FROM product

WHERE quantity < 20 )

サブクエリを使用すると、検索を 1 回のクエリだけで実行できるようになり

ます。このため、在庫が少ない製品のリストをクエリで検索し、さらにその

製品の注文を別のクエリで検索する必要がなくなります。

このサブクエリは、製品テーブルの id カラムで WHERE 句の探索条件を満た

すすべての値をリストします。

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

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サブクエリによるジョインの置き換え

クエリの別の表現方法

受注した 10 枚のタンクトップが出荷され、タンクトップの数量カラムの値が

18 になった場合にどうなるかを考えてみます。サブクエリを使ったクエリは、

ウールの帽子とタンクトップの両方のすべての注文をリストします。これに対

して、最初に使用した文は次のように変更する必要があります。

SELECT *

FROM sales_order_items

WHERE prod_id IN ( 401, 300 )

ORDER BY ship_date DESC

サブクエリを使用するコマンドは、データベースのデータが変更されてもその

まま機能するように、改善されています。

サブクエリについては、次の点に注意してください。

•

NOT EXISTS 述部を使用するクエリなど、ジョインの構築に問題がある場

合もサブクエリが役立つことがあります。

•

サブクエリが返せるのは 1 つのカラムだけです。

サブクエリは、比較の引数、IN、または EXISTS 句としてのみ使用でき

ます。

•

外部ジョインの ON 句の中に、サブクエリを使用することはできません。

Sybase IQ

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第

章

クエリと削除の最適化

この章について

この章では、次のようなクエリと削除のパフォーマンスに関する推奨事項

について説明します。

•

処理速度の速いクエリの構築

クエリ・プランの使用

クエリ処理オプションの設定

削除オペレーションの最適化

内容

トピック名

ページ

クエリ構築のヒント

クエリ・プラン

クエリ処理の制御

削除オペレーションの最適化

クエリ構築のヒント

ここでは、クエリ構造を改良するためのヒントを示します。

•

サブクエリを含むコマンド文をジョインとして構成することによっ

て、実行速度を高めることができる場合があります。

•

GROUP BY 句で複数のカラムをグループ化する場合、カラムに対応

するユニークな値をもとに降順にカラムをリストします。これによっ

て最適なクエリのパフォーマンスが実現されます。

•

ジョイン・インデックスを使用すると、多くの場合、ジョイン・クエ

リはアドホック・ジョインより高速に実行されますが、より多くの

ディスク領域が必要となります。ただし、ジョイン・クエリがマルチ

テーブル・ジョイン・インデックスの最大のテーブルを参照しない場

合は、アドホック・ジョインの方がジョイン・インデックスよりパ

フォーマンスが高くなります。

追加のカラムを使用して、頻繁に行う計算の結果を格納すると、パ

フォーマンスを向上させることができます。

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

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クエリ構築のヒント

UNION ALL での GROUP BY がクエリ・パフォーマンスに与える影響

パフォーマンスを向上させるために、非常に大きなテーブルを複数の小さな

テーブルにセグメント化し、ビューで UNION ALL を使用してアクセスするこ

とがよくあります。このようなビューを GROUP BY とともに使用する特定の

非常に個別的なクエリでは、Sybase IQ オプティマイザがいくつかの GROUP

BY 処理を UNION ALL の各分岐に挿入して、処理を並列に実行し、結果を結

合することでパフォーマンスを向上させることができます。分割 GROUP BY

と呼ばれるこの方法では、最上位レベルの GROUP BY で処理されるデータの

量が減少し、その結果、クエリ処理時間が減少します。

パフォーマンスが向上するのは、UNION ALL で GROUP BY を使用する特定

のクエリだけです。たとえば、次の簡単なクエリは分割 GROUP BY によって

パフォーマンスが向上します。

CREATE VIEW vtable (v1 int, v2 char(4)) AS

SELECT a1, a2 FROM tableA

UNION ALL

SELECT b1, b2 FROM tableB;

SELECT COUNT(*), SUM(v1) FROM vtable GROUP BY v2;

このクエリを分析するときに、オプティマイザは先に tableA で COUNT(*)

GROUP BY を実行し、tableB で COUNT(*) GROUP BY を実行した後、結果を

最上位レベルの GROUP BY に渡します。最上位レベルの GROUP BY は、2 つ

の COUNT(*) の結果の SUM を実行し、最終的なクエリ結果を生成します。最

上位レベルの GROUP BY の役割が変化していることに注意してください。最

上位レベルの GROUP BY が使用している集合関数は COUNT ではなく SUM

です。

分割 GROUP BY の制限

分割 GROUP BY によってパフォーマンスが向上する状況とクエリには、いく

つかの制限があります。

•

クエリで UNION ではなく UNION ALL を使用している場合に、分割 GROUP

BY によってクエリのパフォーマンスが向上する可能性があります。次のク

エリでは UNION で GROUP BY を使用しているため、分割 GROUP BY によ

るメリットはありません。

CREATE VIEW viewA (va1 int, va2 int, va3 int,

va4 int) AS

SELECT b1, b2, b3, b4 FROM tableB

UNION

SELECT c1, c2, c3, c4 FROM tableC;

SELECT SUM(va1) FROM viewA GROUP BY va3;

Sybase IQ

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第 3 章クエリと削除の最適化

•

クエリ内の集合関数で DISTINCT が指定されていない場合に、分割 GROUP

BY によってクエリのパフォーマンスが向上する可能性があります。次の

クエリでは SUM DISTINCT を使用しているため、分割 GROUP BY による

メリットはありません。

CREATE VIEW viewA (va1 int, va2 int, va3 int,

va4 int) AS

SELECT b1, b2, b3, b4 FROM tableB

UNION ALL

SELECT c1, c2, c3, c4 FROM tableC;

SELECT SUM(DISTINCT va1) FROM viewA GROUP BY va3;

•

分割 GROUP BY によってクエリのパフォーマンスを向上させるには、追

加の GROUP BY 演算子の処理に使われる集合情報とデータを格納するた

めに、テンポラリ共有バッファ・キャッシュに十分なメモリが必要です。

CREATE VIEW viewA (va1 int, va2 int, va3 int,

va4 int) AS

SELECT b1, b2, b3, b4 FROM tableB

UNION ALL

SELECT c1, c2, c3, c4 FROM tableC

UNION ALL

SELECT d1, d2, d3, d4 FROM tableD

UNION ALL

SELECT e1, e2, e3, e4 FROM tableE

UNION ALL

SELECT f1, f2, f3, f4 FROM tableF

UNION ALL

SELECT g1, g2, g3, g4 FROM tableG;

SELECT SUM(va1) FROM viewA GROUP BY va3;

この例では、Sybase IQ オプティマイザが GROUP BY を分割し、6 個の

GROUP BY 演算子をクエリ・プランに挿入しています。これにより、集

合情報とデータを格納するために、クエリにより多くのテンポラリ・

キャッシュが必要となります。システムが十分なキャッシュを割り付けら

れない場合、オプティマイザは GROUP BY を分割しません。

メモリに空きがある場合は、TEMP_CACHE_MEMORY_MB データベー

ス・オプションを使用してテンポラリ・キャッシュのサイズを増やす

ことができます。バッファ・キャッシュのサイズの設定方法について

は、『Sybase IQ リファレンス・マニュアル』の「データベース・オプショ

ン」の「バッファ・キャッシュ・サイズの決定」(107 ページ ) および

「TEMP_CACHE_MEMORY_MB オプション」を参照してください。

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

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クエリ構築のヒント

•

分割 GROUP BY によってクエリのパフォーマンスを向上させるには、

AGGREGATION_PREFERENCE データベース・オプションをデフォルト値

の 0 に設定します。これにより、Sybase IQ オプティマイザは GROUP BY に

適用する最善のアルゴリズムを判断できるようになります。Sybase IQ オプ

ティマイザが GROUP BY の処理にソート・アルゴリズムを選択するように

AGGREGATION_PREFERENCE の値が設定されている場合は、分割 GROUP

BY によるメリットはありません。AGGREGATION_PREFERENCE オプショ

ンを使用すると、オプティマイザが GROUP BY の処理に選択するアルゴリ

ズムを上書きできます。分割 GROUP BY では、この値を 1 または 2 に設定

しないでください。

分割 GROUP BY の例

次の例では、tableA という大きなテーブルを、tabA1、tabA2、tabA3、tabA4

という 4 つの小さなテーブルにセグメント化しています。この 4 つの小さな

テーブルと UNION ALL を使用して、unionTab ビューを作成します。

CREATE VIEW unionTab (v1 int, v2 int, v3 int, v4 int) AS

SELECT a, b, c, d FROM tabA1

UNION ALL

SELECT a, b, c, d FROM tabA2

UNION ALL

SELECT a, b, c, d FROM tabA3

UNION ALL

SELECT a, b, c, d FROM tabA4;

Sybase IQ オプティマイザは GROUP BY の処理を次のクエリに分割し、クエリ

のパフォーマンスを向上させます。

SELECT v1, v2, SUM(v3), COUNT(*) FROM unionTab

GROUP BY v1, v2;

SELECT v3, SUM(v1*v2) FROM unionTab

GROUP BY v3;

Adaptive Server Anywhere による処理を引き起こす条件

Sybase IQ アーキテクチャには、Adaptive Server Anywhere のルールに従ってク

エリを処理する製品の部分が含まれています。CIS ( 以前は OMNI) 機能補正と

呼ばれるこの機能を使用すると、Sybase IQ のセマンティックで直接サポート

されないクエリを処理できますが、パフォーマンスが大幅に低下します。

CIS は次のクエリを傍受します。

•

ユーザ定義関数を参照するクエリ

データベース間のジョインまたはプロキシ・テーブルを含むクエリ

特定のシステム関数を含むクエリ

カタログ・ストア・テーブルまたは SYSTEM dbspace で作成されたテーブ

ルを参照するクエリ

Sybase IQ

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第 3 章クエリと削除の最適化

Sybase IQ と Adaptive Server Anywhere の違いの詳細については、『Sybase IQ リ

ファレンス・マニュアル』の「付録 A 他の Sybase データベースとの互換性」

を参照してください。

クエリ・プラン

最も効果的な構文を使用していなくても、正しいインデックスを作成していれ

ば、通常は Sybase IQ クエリ・オプティマイザによって、最も効率的な方法で

クエリを実行できます。もちろん、クエリを正しく設計することは重要です。

クエリを計画する場合に、クエリの実行速度と得られる結果の正確さが主要な

問題点となります。

クエリを実行する前に、Sybase IQ クエリ・オプティマイザはクエリ・プラン

を作成します。Sybase IQ では、これ以降の項で説明するオプションを使用し

て、クエリ・プランを調査および変更し、クエリを評価できます。このオプ

ションを指定する方法の詳細については、『Sybase IQ リファレンス・マニュア

ル』を参照してください。

注意整数値を指定できるデータベース・オプションでは、小数の option-value

の設定が常に整数値にトランケートされます。たとえば、3.8 という値は 3 に

トランケートされます。

クエリ評価オプション

次のオプションは、クエリ・プランの評価に役立ちます。これらのオプション

の詳細については、『Sybase IQ リファレンス・マニュアル』を参照してください。

•

INDEX_ADVISOR －このオプションを ON に設定すると、インデックス・

アドバイザは、Sybase IQ クエリ・プランの一部として、またクエリ・プラ

ンが無効の場合には、Sybase IQ メッセージ・ログ・ファイル内の独立した

メッセージとして、インデックスの推奨を出力します。これらのメッセージ

は、“Index Advisor” という文字列で始まります。この文字列を検索すること

で、Sybase IQ メッセージ・ファイルからこれらのメッセージをフィルタで

きます。このオプションはメッセージを OWNER.TABLE.COLUMN 形式で出

力します。このオプションのデフォルト設定は OFF です。

『Sybase IQ リファレンス・マニュアル』の「sp_iqindexadvice プロシージャ」

も参照してください。

•

INDEX_ADVISOR_MAX_ROWS －このオプションはインデックス・アド

バイザによって格納されるメッセージの数を制限します。指定された制限

値に達すると、INDEX_ADVISOR は新しいアドバイスの保存を停止しま

すが、既存のアドバイスのカウントとタイムスタンプの更新は続行します。

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

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クエリ・プラン

•

NOEXEC －このオプションを ON に設定すると、Sybase IQ はクエ

リ・プランを生成しますが、クエリを実行しません。ただし、

EARLY_PREDICATE_EXECUTION オプションが ON の場合を除き

ます。

QUERY_DETAIL －このオプションと、QUERY_PLAN または

QUERY_PLAN_AS_HTML の両方が ON の場合、Sybase IQ はクエ

リ・プランを生成するときに、クエリについての追加情報を表示し

ます。QUERY_PLAN と QUERY_PLAN_AS_HTML が OFF の場合、

このオプションは無視されます。

•

QUERY_PLAN －このオプションが ON に設定されている場合 ( デフォル

ト )、Sybase IQ はクエリについてのメッセージを生成します。ジョイン・

インデックスの使用方法、ジョイン順序、クエリのジョイン・アルゴリズ

ムについてのメッセージなどが生成されます。

QUERY_PLAN_AFTER_RUN －このオプションを ON に設定すると、ク

エリの実行が終了した後でクエリ・プランが出力されます。これにより、

クエリの各ノードから渡された実際のローの数など、追加情報をプランに

含めることができます。このオプションを使用するには、QUERY_PLAN

を ON にします。このオプションは、デフォルトでは OFF になっています。

•

QUERY_PLAN_AS_HTML －このオプションは、Web ブラウザで表示で

きるように、HTML 形式のグラフィカルなクエリ・プランを生成します。

HTML 形式では、ノード間にハイパーリンクが設定されるため、.iqmsg

ファイルのテキスト形式よりはるかに使いやすくなります。クエリ・プラ

ンのファイル名にクエリ名を含めるには、QUERY_NAME オプションを

使用します。このオプションは、デフォルトでは OFF になっています。

•

QUERY_PLAN_AS_HTML_DIRECTORY －このオプションを ON に設定

し、QUERY_PLAN_AS_HTML_DIRECTORY でディレクトリが指定され

ている場合、Sybase IQ は指定されたディレクトリに HTML クエリ・プラ

ンを書き込みます。

QUERY_TIMING －このオプションは、サブクエリのタイミング統計の収

集などのクエリ・エンジンの反復的な機能を制御するのに使用します。非

常に短い相関サブクエリの場合、各サブクエリを実行するタイミングを合

わせる処理のために、全体のパフォーマンスが大幅に低下するため、この

オプションは、通常、OFF ( デフォルト ) にします。

注意クエリ・プランを生成すると、.iqmsg ファイルに大量のテキストが追加

される場合があります。QUERY_PLAN が ON の場合で、特に QUERY_DETAIL

が ON の場合は、IQMSG_LENGTH_MB を正の値に設定し、メッセージ・ログ

の循環を有効にすることをおすすめします。

Sybase IQ

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第 3 章クエリと削除の最適化

クエリ・ツリー

オプティマイザは、クエリ内のデータの流れを表すクエリ「ツリー」を作成し

ます。クエリ・プランでは、クエリ・ツリーが .iqmsg ファイル内にテキスト

形式で表示されます。オプションで、グラフィカル形式のクエリ・ツリーも作

成できます。

クエリ・ツリーはノードで構成されます。それぞれのノードは処理の段階を表

します。ツリーの一番下のノードはリーフ・ノードです。各リーフ・ノード

は、クエリ内のテーブルまたはプリジョイン・インデックス・セットを表し

ます。

プランの最上部にあるのは、演算子ツリーのルートです。情報はテーブルから

上方向に、ジョイン、ソート、フィルタ、格納、集合、サブクエリを表す演算

子を通じて流れます。

HTML クエリ・プランの使用

クエリ・プランを初めて使用するときは、QUERY_PLAN_AS_HTML オプショ

ンを ON に設定することをおすすめします。このオプションを設定すると、

.iqmsg ファイルと同じディレクトリにグラフィカル版のクエリ・プランが作成

されます。このファイルは、ほとんどの Web ブラウザで表示できます。

HTML クエリ・プランでは、ツリーの各ノードが詳細へのハイパーリンクに

なっています。各ボックスが上位のツリーへハイパーリンクされています。任

意のノードをクリックし、プラン内をすばやく移動できます。

クエリ処理の制御

すべてのユーザが、特定のクエリの処理にかかる時間に制限を設定できます。

DBA 権限を持つユーザは、特定のユーザのクエリに他のクエリより高い優先

度を与えることや、処理のアルゴリズムを変更し、クエリ処理の速度を操作す

ることができます。この項で説明するオプションの詳細については、『Sybase

IQ リファレンス・マニュアル』を参照してください。

クエリの時間制限の設定

MAX_QUERY_TIME オプションを設定すると、ユーザは長い時間がかかるク

エリを禁止できます。指定した時間よりクエリの実行時間が長くかかった場

合、Sybase IQ は適切なエラーを表示してクエリを停止します。

注意 Sybase IQ では、小数の option-value の設定がすべて整数値にトランケー

トされます。たとえば、3.8 という値は 3 にトランケートされます。

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

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クエリ処理の制御

クエリの優先度の設定

処理をキューで待機しているクエリは、そのクエリを送信したユーザの優先

度、そしてクエリが送信された順序の順に実行されます。優先度の高いクエリ

がすべて実行されるまで、優先度の低いキューのクエリは実行されません。

次のオプションは、クエリにユーザ別の処理の優先度を割り当てます。

•

IQGOVERN_PRIORITY －処理キューで待機しているクエリに数字の優

先度 (1、2、または 3 で、1 が最も高い ) を割り当てます。

•

IQGOVERN_MAX_PRIORITY － DBA はユーザまたはグループの

IQGOVERN_PRIORITY に上限値を設定できます。

IQ_GOVERN_PRIORITY_TIME －優先度の高い ( 優先度 1 の ) クエリが、

指定した時間より長く -iqgovern キューで待機している場合に、優先度の

高いユーザを開始できます。

クエリの優先度を調べるには、sp_iqcontext ストアド・プロシージャによって

返される IQGovernPriority 属性を確認します。

クエリ最適化オプションの設定

次のオプションは、クエリの処理速度に影響を与えます。

•

AGGREGATION_PREFERENCE －集合 (GROUP BY、DISTINCT、SET

の各関数 ) を処理するためのアルゴリズムの選択を制御しますこのオプ

ションは、主に内部用として設計されているため、経験のあるデータベー

ス管理者のみが使用してください。

•

DEFAULT_HAVING_SELECTIVITY －クエリ内のすべての HAVING 述部

の選択性を設定します。これが、HAVING 句によってフィルタされるロー

数についてのオプティマイザの見積もりに優先して使用されます。

DEFAULT_LIKE_MATCH_SELECTIVITY － LIKE 'string%string'

(% はワイルドカード文字 ) などの、汎用 LIKE 述部のデフォルトの選択性

を設定します。他の選択性情報が利用できず、照合文字列が一連の定数文

字と 1 つのワイルドカードで始まっていない場合、オプティマイザはこの

オプションを利用します。

•

DEFAULT_LIKE_RANGE_SELECTIVITY －照合文字列が一連の定数文字

と 1 つのワイルドカード文字 (%) でできている LIKE 'string%'形式の

先行定数 LIKE 述部のデフォルトの選択性を設定します。他の選択性情報

が利用できない場合、オプティマイザはこのオプションを利用します。

EARLY_PREDICATE_EXECUTION －ジョインの最適化の前に簡単なロー

カル述部を実行するかどうかを制御します。通常は、このオプションを変

更しないでください。

Sybase IQ

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第 3 章クエリと削除の最適化

•

ENABLED_ORDERED_PUSHDOWN_INSERTION －クエリ・オプティ

マイザが、ジョイン・オプティマイザによって選択されたプッシュダウ

ン・ジョイン用のセミジョイン述部に追加する方法を制御します。それら

のセミジョインによって間接的に影響を受ける可能性のある中間のジョ

インを再分析します。通常は、このオプションを変更しないでください。

•

IN_SUBQUERY_PREFERENCE － IN サブクエリを処理するためのアル

ゴリズムの選択を制御します。このオプションは、主に内部用として設計

されているため、経験のあるデータベース管理者のみが使用してください。

INDEX_PREFERENCE －クエリ処理に使用するインデックスを設定し

ます。Sybase IQ オプティマイザは、通常最適なインデックスを使用して、

ローカルな WHERE 句の述部など、1 つの IQ インデックスの範囲内で処

理できる操作を実行します。このオプションは、テスト目的にオプティマ

イザの選択を無効にするために使用します。通常の使用の際はこのオプ

ションの値を変更しないでください。

•

JOIN_PREFERENCE －ジョインを処理するときのアルゴリズムの選択を

制御します。このオプションは、主に内部用として設計されているため、経

験のあるデータベース管理者のみが使用してください。

JOIN_SIMPLIFICATION_THRESHOLD －ジョイン・オプティマイザの単

純化が適用される前にジョインされるテーブルの最小数を制御します。通

常は、この値を変更する必要はありません。

MAX_HASH_ROWS －クエリ・オプティマイザがハッシュ・アルゴリズ

ムを使用するときに考慮する最大ロー数の推測値を設定します。デフォル

トは、1,250,000 のローです。たとえば、2 つのテーブル間にジョインがあ

り、両方のテーブルからジョインに入力されるロー数がこのオプションで

設定された値を超えると、オプティマイザはハッシュ・ジョインを選択肢

から外します。TEMP_CACHE_MEMORY_MB がユーザあたり 50 MB を

超えるシステムの場合は、このオプションにさらに大きな値を設定します。

•

MAX_JOIN_ENUMERATION －オプティマイザの単純化が適用された後

で、ジョイン順のために最適化するテーブルの最大数を設定します。通常

は、このオプションを設定する必要はありません。

述部ヒントの設定

Sybase IQ は、選択性、有用性、インデックス設定、実行モードなどの述部単

位のヒントを指定できるヒント文字列をサポートします。

選択性は他の 3 つのクエリ最適化と組み合わせて設定できます。

•

インデックス設定オプションに相当する機能の設定

有用性の設定 ( 述部の順序付け )

1 つ以上の述部の遅延

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

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削除オペレーションの最適化

通常の状況では、評価を遅らせることにメリットはなく、クエリの処理が遅く

なるだけです。ただし、これによって次の 4 つの動作のいずれかをクエリ内の

もっと後ろに移動できます。

•

最適化の前

初回の「最初のフェッチ」時

2 回目の「最初のフェッチ」時 ( 相関サブクエリの内部またはネストルー

プ・プッシュダウン・ジョインの左側のみ )

•

インデックスの不使用 ( 水平処理 )

構文、パラメータ、使用例については、『Sybase IQ リファレンス・マニュアル』

の「第 3 章 SQL 言語の要素」の「ユーザ指定の条件ヒント文字列」を参照し

てください。

削除オペレーションの最適化

Sybase IQ は、削除オペレーションを処理するために次の 3 つのアルゴリズム

から 1 つを選択します。

•

スモール・デリート

スモール・デリートでは、非常に少数のグループからローを削除するとき

に最適なパフォーマンスが得られます。通常は、削除するローが 1 つだけ

か、HG (High_Group) インデックスを持つカラムに等号述部がある場合に

選択されます。スモール・デリート・アルゴリズムは、HG にランダムに

アクセスできます。最悪の場合、I/O はアクセスされるグループの数に比

例します。

•

ミッド・デリート

ミッド・デリートでは、いくつかのグループからローを削除するときに最

適なパフォーマンスが得られます。ただし、それらのグループが十分に分

散されているか、十分に少なくて、あまり多くの HG ページがアクセスさ

れないことが条件です。ミッド・デリート・アルゴリズムは、HG への順

序付けられたアクセスを提供します。最悪の場合、I/O はインデックス・

ページ数によって制限されます。ミッド・デリートは、削除するレコード

のソートという追加的なコストを伴います。

•

ラージ・デリート

ラージ・デリートでは、多数のグループからローを削除するときに最適な

パフォーマンスが得られます。ラージ・デリートでは、すべてのローが削

除されるまで HG が順番にスキャンされます。最悪の場合、I/O はインデッ

クス・ページ数によって制限されます。ラージ・デリートは並列処理です

が、並列処理はインデックスの内部構造および削除対象のグループの分散

度によって制限されます。HG カラムの範囲述部を使用して、ラージ・デ

リートのスキャン範囲を狭めることができます。

Sybase IQ

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第 3 章クエリと削除の最適化

削除コスト

12.6 より前の HG 削除コスト・モデルでは、最悪の場合の I/O パフォーマンス

だけが考慮されていたため、たいていラージ・デリートが優先的に使用されて

いました。現在のコスト・モデルでは、I/O コスト、CPU コスト、使用可能な

リソース、インデックス・メタデータ、並列度、クエリから使用できる述部な

ど、多数の要素が考慮されます。

HG インデックスを持つカラムの述部を指定すると、コストが大幅に改善され

ます。HG コスト計算でラージ・デリート以外のアルゴリズムを選択するため

には、削除によって影響を受ける重複しない個別の値の数を判定できる必要が

あります。個別カウント数は、初めはインデックス・グループの数および削除

されるローの数より少ないものと見なされます。述部は個別カウント数の改善

された見積もりや、正確な見積もりでさえも提供できます。

現在のコスト計算では、ラージ・デリートにおける範囲述部の効果を考慮して

いません。そのため、ラージ・デリートのほうが速いケースでミッド・デリー

トが選択されることもあります。そうしたケースでは、必要に応じて強制的に

ラージ・デリート・アルゴリズムを適用できます。これについては、次の項で

説明します。

削除パフォーマンス・オプションの使用

HG_DELETE_METHOD オプションを使用すると、HG 削除パフォーマンスを

制御できます。

HG_DELETE_METHOD オプションでは、指定した削除アルゴリズムを強制的

に適用できます。

•

1 = スモール・デリート

2 = ラージ・デリート

3 = ミッド・デリート

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

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削除オペレーションの最適化

Sybase IQ

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第

章

OLAP の使用

この章について

オンライン分析処理 (OLAP: Online Analytical Processing) は、リレーショナル・

データベースに格納されている情報を効率的に分析するための手法です。

OLAP を使用すると、データをさまざまな次元で分析し、小計ローを含んだ

結果セットを取得し、データを多次元キューブに編成するという処理をす

べて１つの SQL クエリで行うことができます。また、フィルタを使用して

データを絞り込み、結果セットを迅速に返すことができます。この章では、

Sybase IQ がサポートする SQL/OLAP 関数について説明します。

注意以降で紹介する OLAP の例に出てくるテーブルは、asiqdemo データ

ベースに含まれています。

内容

トピック名

ページ

OLAP について

GROUP BY 句の拡張機能

統計関数

単純な集合関数

ウィンドウ

ランク付け関数

ウィンドウ集合関数

統計集合関数

分散統計関数

数値関数

OLAP の規則と制限

その他の OLAP の例

OLAP 関数の BNF 文法

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

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OLAP について

1999 年の SQL 標準の改正によって、ANSI SQL 標準に複雑なデータ分析操作

を行うための拡張機能が導入されました。Sybase IQ では、以前のリリースで

これらの SQL 拡張機能の一部が取り入れられていますが、Sybase IQ 12.7 では、

これらの拡張機能が包括的にサポートされています。

この分析機能を使って複雑なデータ分析を 1 つの SQL 文で実行することがで

きますが、これはオンライン分析処理 (OLAP) と呼ばれるソフトウェア・テク

ノロジに基づいています。OLAP の関数には、GROUP BY 句の拡張機能や、

次のような統計関数が含まれています。

•

GROUP BY 句の拡張機能－ CUBE、ROLLUP

統計関数

•

単純な集合－ AVG、COUNT、MAX、MIN、SUM、STDDEV、VARIANCE

注意 Grouping() 以外の単純な集合関数はすべて OLAP ウィンドウ関

数と併用できます。

•

ウィンドウ関数

•

ウィンドウでの集合－ AVG、COUNT、MAX, MIN、SUM

ランク付け関数－ RANK、DENSE_RANK、PERCENT_RANK、

NTILE

•

統計関数－ STDDEV、STDDEV_SAMP、STDDEV_POP、

VARIANCE、VAR_SAMP、VAR_POP

分散統計関数－ PERCENTILE_CONT、PERCENTILE_DISC

•

数値関数－ WIDTH_BUCKET、CEIL、LN、EXP、POWER、SQRT、

FLOOR

データベース製品によっては、OLAP モジュールが独立しており、分析前に

データをデータベースから OLAP モジュールに移動しなければならないもの

もあります。一方、Sybase IQ では OLAP 機能がデータベースそのものに組み

込まれているため、ストアド・プロシージャなどのデータベース機能との配備

や統合を簡単かつシームレスに行うことができます。

Sybase IQ

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第 4 章 OLAP の使用

OLAP の利点

OLAP 関数を GROUPING、CUBE、ROLLUP という拡張機能と組み合わせて

使用すると、2 つの大きな利点があります。第一に、多次元のデータ分析、デー

タ・マイニング、時系列分析、傾向分析、コストの割り当て、ゴール・シー

ク、一時的な多次元構造変更、非手続き型モデリング、例外の警告を多くの場

合 1 つの SQL 文で実行できます。第二に、OLAP のウィンドウおよびレポー

ト集合関数では、ウィンドウという関係演算子を使用することができ、これは

セルフジョインや相関サブクエリを使用するセマンティック的に等価なクエ

リよりも効率的に実行できます。OLAP を使用して取得した結果セットには小

計ローを含めることができ、この結果セットを多次元キューブに編成すること

もできます。詳細については、「ウィンドウ」(62 ページ ) を参照してください。

さまざまな期間での移動平均と移動和を計算したり、選択したカラムの値が変

化したときに集計とランクをリセットしたり、複雑な比率を単純な言葉で表現

したりできます。1 つのクエリ式のスコープ内で、それぞれ独自のパーティ

ショニング・ルールを持ついくつかの異なる OLAP 関数を定義することができ

ます。

OLAP の評価について

OLAP の評価は、最終的な結果に影響を及ぼすクエリ実行のいくつかのフェー

ズとして概念化できます。OLAP の実行フェーズは、クエリ内の対応する句に

よって識別されます。たとえば、SQL クエリの指定にウィンドウ関数が含ま

れている場合は、WHERE、JOIN、GROUP BY、HAVING 句が先に処理され

ます。GROUP BY 句でグループが定義された後、クエリの ORDER BY 句に

含まれる最後の SELECT リストが評価される前に、パーティションが作成さ

れます。

グループ化の際には、NULL 値はすべて同じグループと見なされます ( それぞ

れの NULL 値が等しくない場合でも同様です )。

HAVING 句は、WHERE 句に似ており、GROUP BY 句の結果に対するフィル

タとして機能します。

ANSI SQL 標準に基づく SQL 文と SELECT、FROM、WHERE、GROUP BY、

HAVING 句を含んだ単純なクエリ仕様のセマンティックを考えてみます。

クエリにより、FROM 句のテーブル式を満たすロー・セットが取得され

ます。

WHERE 句の述部が、テーブルから取得したロー・セットに適用されます。

WHERE 句の条件を満たさない ( 条件が true にならない ) ローが除外され

ます。

残りの各ローについて、SELECT リストおよび GROUP BY 句に含まれて

いる式 ( 集合関数を除く ) が評価されます。

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OLAP について

GROUP BY 句の式の重複しない値に基づいて、結果のローがグループ化

されます (NULL はそれぞれのドメインで特殊な値として扱われます )。

PARTITION BY 句がある場合は、GROUP BY 句の式はパーティション・

キーとして使用されます。

各パーティションについて、SELECT リストまたは HAVING 句の集合関

数が評価されます。いったん集合関数を適用すると、中間の結果セットに

は個々のテーブル・ローが含まれなくなります。新しい結果セットには、

GROUP BY の式と、各パーティションについて計算した集合関数の値が

含まれます。

HAVING 句の条件が結果グループに適用されます。HAVING 句の条件を満

たさないグループが除外されます。

PARTITION BY 句で定義された境界に基づいて結果が分割されます。結果

ウィンドウについて、OLAP ウィンドウ関数 ( ランク付け関数および集合

関数 ) が計算されます。

図 4-1: 実行のセマンティック・フェーズ

詳細については、「文法規則 2」(98 ページ ) を参照してください。OLAP 構文の

詳細については、「OLAP 関数の BNF 文法」(98 ページ ) も参照してください。

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第 4 章 OLAP の使用

GROUP BY 句の拡張機能

GROUP BY 句の拡張機能により、次のような処理を行う複雑な SQL 文を書く

ことができます。

•

入力ローを複数の次元に分割し、結果グループの複数のサブセットを組み

合わせる。

“ データ・キューブ ” を作成し、データ・マイニング分析のための疎密度

の多次元結果セットを用意する。

元のグループを含んだ結果セットを作成する ( 必要に応じて、小計ローと

合計ローを含める場合もある )。

ROLLUP や CUBE などの OLAP の Grouping() ( グループ化 ) 操作は、プレフィ

クスや小計ローとして概念化できます。

プレフィクス

GROUP BY 句を含むクエリでは、プレフィクスのリストが作成されます。プ

レフィクスとは、GROUP BY 句の項目のサブセットであり、クエリの GROUP

BY 句の項目のうち最も右にある 1 つまたは複数の項目を除外することで作成

されます。残りのカラムはプレフィクス・カラムと呼ばれます。

ROLLUP 例 1　次に示す ROLLUP のクエリの例では、GROUP BY のリストに

2 つの変数 (Year と Quarter) が含まれています。

SELECT year (order_date) Year, quarter(order_date)

Quarter, COUNT(*) Orders

FROM alt_sales_order

GROUP BY ROLLUP(Year, Quarter)

ORDER BY Year, Quarter

このクエリには次の 2 つのプレフィクスがあります。

•

Quarter を除外するプレフィクス－プレフィクス・カラムには 1 つのカラ

ム (Year) が含まれます。

•

Quarter と Year の両方を除外するプレフィクス－プレフィクス・カラム

は存在しません。

注意 GROUP BY リストには、項目と同じ数のプレフィクスが含まれます。

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GROUP BY 句の拡張機能

GROUP BY での ROLLUP と CUBE

プレフィクスに関する一般的なグループ化を簡単に指定するために、2 つの重

要な構文簡略化パターンが用意されています。1 つ目のパターンは ROLLUP、

2 つ目のパターンは CUBE と呼ばれます。

GROUP BY ROLLUP

ROLLUP 演算子には、引数として適用するグループ化の式を、次の構文の中

で順序リストで指定します。

SELECT … [ GROUPING (column-name) … ] …

GROUP BY [ expression [, … ]

| ROLLUP ( expression [, … ] ) ]

GROUPING は、カラム名をパラメータとして受け取り、表 4-1 に示すように

ブール値を返します。

表 4-1: ROLLUP 演算子が指定された GROUPING によって返される値

結果値の種類

GROUPING の戻り値

1 ( 真 )

ROLLUP 演算子によって作成された NULL

ローが小計であることを示す NULL

ROLLUP 演算子によって作成された以外の NULL

格納されていた NULL

1 ( 真 )

0 ( 偽 )

ROLLUP は、まず GROUP BY 句に指定された標準的な集合関数値を計算します。

次に、ROLLUP はグループ化を行うカラムのリストを右から左に移動し、より高

いレベルの小計を連続して作成します。最後に総計が作成されます。グループ化

するカラムの数が n 個の場合、ROLLUP は n+1 レベルの小計を作成します。

SQL 構文の例

定義されるセット

GROUP BY ROLLUP (A, B, C);

(A, B, C)

(A, B)

(A)

( )

ROLLUP と小計ロー

ROLLUP は、GROUP BY のクエリ・セットに対して UNION を行うのと同じ

ことです。次の 2 つのクエリの結果セットは等しくなります。GROUP BY (A,

B) の結果セットは、A と B に定数が含まれているすべてのローについての小

計から成ります。UNION を可能にするために、カラム C には NULL が割り当

てられます。

Sybase IQ

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第 4 章 OLAP の使用

ROLLUP クエリの例

ROLLUP を使用せずに記述した同じ内容のクエリ

SELECT A, B, C,

SELECT *

SUM( D )

FROM T1

GROUP BY ROLLUP (A, B,

C);

FROM ( ( SELECT A, B, C, SUM( D )

GROUP BY A, B, C ) UNION ALL ( SELECT

A, B, NULL, SUM( D ) GROUP BY A,

B ) UNION ALL ( SELECT A, NULL,

NULL, SUM( D ) GROUP BY A )

UNION ALL ( SELECT NULL, NULL,

NULL, SUM( D ) ) )

小計ローはデータの分析に役立ちます。特に、データが大量にある場合、デー

タにさまざまな次元がある場合、データがさまざまなテーブルに含まれている

場合、あるいはまったく異なるデータベースに含まれている場合に威力を発揮

します。たとえば販売マネージャが、売上高についてのレポートを営業担当者

別、地域別、四半期別に整理して、売上パターンの理解に役立てることができ

ます。データの小計は、販売マネージャが売上高の全体像をさまざまな視点か

ら分析するのに役立ちます。販売マネージャが比較したいと考える基準に基づ

いて要約情報が提供されていれば、データの分析を容易に行うことができます。

OLAP を使用すると、ローおよびカラムの小計を分析、計算する処理をユーザ

の目から隠すことができます。図 4-2 に、Sybase IQ での小計の計算の概念を

示します。

図 4-2: 小計

このステップで、まだ ROLLUP とは見なされない中間の結果セットが生

成されます。

小計が評価され、結果セットに付加されます。

クエリ内の ORDER BY 句に従ってローが並べられます。

NULL 値と小計ロー

GROUP BY 操作に対する入力のローに NULL が含まれているときは、その中

に、ROLLUP または CUBE 操作によって追加された小計ローと、最初の入力

データの一部として NULL 値を含んでいるローが混在している可能性があり

ます。

Grouping() 関数は、小計ローをその他のローから区別します。具体的には、

GROUP BY リストのカラムを引数として受け取り、そのカラムが小計ローで

あるために NULL になっている場合は 1 を返し、それ以外の場合は 0 を返し

ます。

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GROUP BY 句の拡張機能

次の例では、結果セットの中に Grouping() カラムが含まれています。強調表示

されているローは、小計ローであるために NULL を含んでいるのではなく、入

力データの結果として NULL を含んでいるローです。Grouping() カラムは強調

表示されています。このクエリは、employee テーブルと sales_order テーブ

ルの間の外部ジョインです。このクエリでは、テキサス、ニューヨーク、また

はカリフォルニアに住んでいる女性従業員を選択しています。営業担当者でな

い ( したがって売上がない ) 女性従業員については、カラムに NULL が表示さ

れます。

SELECT employee.emp_id AS Employee, year(order_date) AS

Year, COUNT(*) AS Orders, GROUPING(Employee) AS

GE, GROUPING(Year) AS GY

FROM employee LEFT OUTER JOIN alt_sales_order ON

employee.emp_id = alt_sales_order.sales_rep

WHERE employee.sex IN ('F') AND employee.state

IN ('TX', 'CA', 'NY')

GROUP BY ROLLUP (Year, Employee)

ORDER BY Year, Employee

このクエリの結果セットを次に示します。

emp_id

------

NULL

1090

NULL

667

year

----

NULL

2000

2001

Orders

------

165

949

1142

NULL

667

949

1142

個々のプレフィクスについて、プレフィクス・カラムに同じ値が含まれている

すべてのローに関する小計ローが作成されます。

ROLLUP の結果を具体的に説明するために、前述のクエリの例をもう一度詳

しく見ていきます。

SELECT year (order_date) AS Year, quarter

(order_date) AS Quarter, COUNT (*) Orders

FROM sales_order

GROUP BY ROLLUP (Year, Quarter)

ORDER BY Year, Quarter

このクエリでは、Year カラムを含んでいるプレフィクスにより、Year=2000 の

合計ローと Year=2001 の合計ローが作成されます。このプレフィクスに関する

1 つの合計ローはカラムを含んでいません。これは、中間の結果セットに含ま

れているすべてのローの小計です。

Sybase IQ

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第 4 章 OLAP の使用

小計ローの各カラムの値は、次のようになっています。

•

プレフィクスに含まれているカラム－そのカラムの値です。たとえば前

述のクエリでは、Year=2000 のローに関する小計ローの Year カラムの値

は 2000 になります。

プレフィクスから除外されたカラム－ NULL です。たとえば、Year カラ

ムから成るプレフィクスにより生成された小計ローでは、Quarter カラム

の値は NULL になります。

集合関数－除外されているカラムの値を計算した結果です。

小計値は、集計されたローではなく基本データのローに対して計算され

ます。多くの場合、たとえば SUM や COUNT などでは結果は等しくなり

ますが、AVG、STDDEV、VARIANCE などの統計関数では結果が異なっ

てくるため、この区別は重要です。

ROLLUP 演算子には次の制限があります。

•

ROLLUP 演算子は、COUNT DISTINCT と SUM DISTINCT を除き、GROUP

BY 句で使用可能なすべての集合関数をサポートしています。

ROLLUP は SELECT 文でのみ使用できます。サブクエリでは ROLLUP を

使用できません。

1 つの GROUP BY 句の中で複数の ROLLUP、CUBE、および GROUP BY

カラムを組み合わせるグループ化の指定は、現時点ではサポートされてい

ません。

•

GROUP BY のキーに定数式を指定することはできません。

式の一般的なフォーマットについては、『Sybase IQ リファレンス・マニュア

ル』の「式」と「SQL 言語の要素」を参照してください。

ROLLUP 例 2　次は、ROLLUP と GROUPING の使用例です。GROUPING によっ

て作成される一連のマスク・カラムを表示します。カラム S、N、C に表示され

ている数字 0 と 1 は、GROUPING からの戻り値で ROLLUP の結果の値を表現

しています。マスクが “011” であれば小計のローであり、“111” であれば総計の

ローであると特定できます。これを利用して、クエリの結果をプログラムで分

析することが可能です。

SELECT size, name, color, SUM(quantity),

GROUPING(size) AS S,

GROUPING(name) AS N,

GROUPING(color) AS C

FROM product

GROUP BY ROLLUP(size, name, color) HAVING (S=1 or N=1 or C=1)

ORDER BY size, name, color;

このクエリの結果セットを次に示します。

size

----

(NULL)

name

-----

(NULL)

color

------

(NULL)

SUM S N C

--- - - -

496 1 1 1

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

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GROUP BY 句の拡張機能

Large

Medium

(NULL)

Sweatshirt

(NULL)

Shorts

Tee Shirt

(NULL)

71 0 1 1

71 0 0 1

134 0 1 1

80 0 0 1

54 0 0 1

263 0 1 1

124 0 0 1

75 0 0 1

64 0 0 1

28 0 1 1

One size fits all (NULL)

One size fits all Baseball Cap

One size fits all Tee Shirt

One size fits all Visor

Small

(NULL)

Tee Shirt

ROLLUP 例 3　次の例は、GROUPING を使用して、最初から格納されていた

NULL 値と ROLLUP 操作によって生成された “NULL” 値とを区別する方法を

示しています。このクエリで指定されているとおり、最初から格納されていた

NULL 値はカラム prod_id に [NULL] として表示され、ROLLUP によって生成

された “NULL” 値はカラム PROD_IDS で ALL に置き換えられます。

SELECT year(ship_date) AS Year, prod_id, SUM(quantity)

AS OSum, CASE WHEN GROUPING(Year) = 1 THEN 'ALL' ELSE

CAST(Year AS char(8)) END, CASE WHEN

GROUPING(prod_id) = 1 THEN 'ALL' ELSE CAST(prod_id

as char(8)) END

FROM alt_sales_order_items

GROUP BY ROLLUP(Year, prod_id) HAVING OSum > 36

ORDER BY Year, prod_id;

このクエリの結果セットを次に示します。

ship_date

---------

NULL

2000

2001

prod_id

-------

NULL

300

301

302

400

401

500

501

600

601

700

NULL

300

SUM

---

SHIP_DATES

----------

ALL

2000

2001

PROD_IDS

--------

ALL

300

301

302

400

401

500

501

600

601

700

ALL

300

28359

17642

1476

1440

1152

1946

1596

1704

1572

2124

1932

2700

10717

888

2001

301

948

2001

301

2001

302

996

2001

302

2001

400

401

500

1332

1105

948

2001

400

401

500

Sybase IQ

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第 4 章 OLAP の使用

2001

501

600

601

700

936

792

2001

501

600

601

700

1836

ROLLUP 例 4　次のクエリ例は、注文数を年別および四半期別に集計したデー

タを返します。

SELECT year(order_date) AS Year, quarter(order_date)

AS Quarter, COUNT(*) AS Orders

FROM alt_sales_order

GROUP BY ROLLUP(Year, Quarter)

ORDER BY Year, Quarter

次の図は、このクエリの結果を示しています。結果セット内の小計ローは強調

表示されています。各小計ローでは、その小計の計算対象になったカラムに

NULL 値が格納されています。

ロー [1] は、両方の年 (2000 年および 2001 年 ) のすべての四半期の注文数の合

計を示しています。このローは、Year カラムと Quarter カラムの両方が NULL

であり、すべてのカラムがプレフィクスから除外されています。

注意 ROLLUP 操作によって返される結果セットには、集合カラムを除くすべ

てのカラムが NULL であるローが必ず 1 つ含まれています。このローは、集

合関数に対する全カラムの要約を表しています。たとえば、集合関数として

SUM を使用している場合は、このローはすべての値の総計を表します。

ロー [2] は、2000 年および 2001 年の注文数の合計をそれぞれ示しています。

どちらのローも、Quarter カラムの値は NULL になっています。このカラムの

値を加算して、Year の小計を出しているためです。結果セットにこのような

ローがいくつ含まれるかは、ROLLUP クエリに登場する変数の数によって決

まります。

[3] としてマークされている残りのローは要約情報を示し、それぞれの年の各

四半期の注文数の合計を表しています。

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GROUP BY 句の拡張機能

ROLLUP 例 5　この ROLLUP 操作の例では、年別、四半期別、地域別の注文数

を集計するというやや複雑な結果セットを返します。この例では、第 1 および

第 2 四半期と 2 つの地域 ( カナダと東部地区 ) だけを分析します。

SELECT year(order_date) AS Year, quarter(order_date)

AS Quarter, region, COUNT(*) AS Orders

FROM alt_sales_order WHERE region IN ('Canada',

'Eastern') AND quarter IN (1, 2)

GROUP BY ROLLUP (Year, Quarter, Region)

ORDER BY Year, Quarter, Region

次の図は、このクエリの結果セットを示しています。各小計ローでは、その小

計の計算対象になったカラムに NULL が格納されています。

ロー [1] はすべてのローの集計結果であり、Year、Quarter、Region カラムに

NULL が含まれています。このローの Orders カラムの値は、カナダと東部地

区の 2000 年および 2001 年の第 1 および第 2 四半期の注文数の合計を示してい

ます。

[2] としてマークされているローは、それぞれの年 (2000 年と 2001 年 ) におけ

るカナダと東部地区の第 1 および第 2 四半期の注文数の合計を示しています。

ロー [2] の値を足すと、ロー [1] に示されている総計に等しくなります。

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第 4 章 OLAP の使用

[3] としてマークされているローは、特定の年および四半期の全地域の注文数

の合計を示しています。

[4] としてマークされているローは、結果セット内のそれぞれの年の各四半期

の各地域の注文の合計数を示しています。

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

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GROUP BY 句の拡張機能

GROUP BY CUBE

GROUP BY 句の CUBE 演算子は、データを複数の次元 ( グループ化の式 ) で

グループ化することでデータを分析します。CUBE に次元の順序リストを引数

として指定すると、SELECT 文の中で、そのクエリに指定した次元の考えら

れるすべての組み合わせの小計を計算し、選択した複数のカラムのすべての値

の組み合わせについての要約を示す結果セットを生成することができます。

CUBE の構文は次のとおりです。

SELECT … [ GROUPING (column-name) … ] …

GROUP BY [ expression [,… ]

| CUBE ( expression [,… ] ) ]

GROUPING は、カラム名をパラメータとして受け取り、表 4-2 に示すように

ブール値を返します。

表 4-2: CUBE 演算子が指定された GROUPING によって返される値

結果値の種類

GROUPING の戻り値

1 ( 真 )

CUBE 演算子によって作成された NULL

ローが小計であることを示す NULL

CUBE 演算子によって作成された以外の NULL

格納されていた NULL

1 ( 真 )

0 ( 偽 )

CUBE は、同じ階層の一部ではない次元を扱うときに特に威力を発揮します。

SQL 構文の例

定義されるセット

GROUP BY CUBE (A, B, C);

(A, B, C)

(A, B)

(A, C)

(A)

(B, C)

(B)

(C)

( )

CUBE 演算子には次の制限があります。

•

CUBE 演算子は GROUP BY 句で使用可能なすべての集合関数をサポート

しますが、CUBE は現在 COUNT DISTINCT および SUM DISTINCT では

サポートされていません。

•

CUBE は、現在、逆分散統計関数である PERCENTILE_CONT と

PERCENTILE_DISC ではサポートされていません。

CUBE は SELECT 文でのみ使用できます。CUBE を SELECT のサブクエ

リで使用することはできません。

1 つの GROUP BY 句の中で ROLLUP、CUBE、GROUP BY カラムを組み

合わせる GROUPING の指定は、現時点ではサポートされていません。

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第 4 章 OLAP の使用

•

GROUP BY のキーに定数式を指定することはできません。

注意キューブのサイズがテンポラリ・キャッシュのサイズを超えると、CUBE

のパフォーマンスが低下します。

GROUPING と CUBE 演算子を併用すると、格納されていた NULL 値と CUBE

によって作成されたクエリ結果の “NULL” 値を区別することができます。

GROUPING 関数を使用して結果を分析する方法については、ROLLUP 演算子

の説明で紹介した例を参照してください。

CUBE 操作が返す結果セットには、集計カラムを除くすべてのカラムの値が

NULL であるローが少なくとも 1 つは含まれています。このローは、集合関数

に対する全カラムの要約を表しています。

CUBE 例 1　次の例は、対象者の州 ( 地理的な位置 )、性別、教育レベル、およ

び収入などで構成される調査データを使用したクエリです。最初に紹介するク

エリには GROUP BY 句が指定されています。この句は、クエリの結果を

census テーブルの state、gender、education カラムの値に応じてロー・グルー

プに分類し、収入の平均とローの合計数をグループごとに計算します。このク

エリには GROUP BY 句だけを使用し、ローのグループ化に CUBE 演算子を使

用していません。

SELECT state, sex as gender, dept_id, COUNT(*),

CAST(ROUND(AVG(salary),2) AS NUMERIC(18,2))

AS average

FROM employee WHERE state IN ('MA' , 'CA')

GROUP BY state, sex, dept_id

ORDER BY 1,2;

このクエリの結果セットを次に示します。

state gender dept_id count(*) avg salary

----- ------ ------- -------- ----------

200

500

400

300

200

100

300

500

400

100

200

58650.00

39300.00

29950.00

41959.88

59685.71

60451.00

58243.42

58850.00

36793.96

45321.47

58563.59

46810.63

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

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GROUP BY 句の拡張機能

GROUP BY 句の CUBE 拡張機能を使用すると、調査データを 1 回参照するだ

けで、調査データ全体における州別、性別、教育別の平均収入を計算し、state、

gender、education カラムの考えられるすべての組み合わせにおける平均収入

を計算することができます。CUBE 演算子を使用すると、たとえば、すべての

州における全女性の平均収入を計算したり、調査対象者全員の平均収入を、各

自の教育別および州別に計算したりすることができます。

CUBE でグループを計算するときには、計算されたグループのカラムに NULL

値が挿入されます。最初からデータベース内に格納されていた NULL なのか、

CUBE の結果として生成された NULL なのかを区別するためには、GROUPING

関数を使用する必要があります。GROUPING 関数は、指定されたカラムが上位

レベルのグループにマージされている場合は 1 を返します。

CUBE 例 2　次のクエリは、GROUP BY CUBE と GROUPING 関数を併用する

方法を示しています。

SELECT case grouping(state) WHEN 1 THEN 'ALL' ELSE state

END AS c_state, case grouping(sex) WHEN 1 THEN 'ALL'

ELSE sex end AS c_gender, case grouping(dept_id)

WHEN 1 THEN 'ALL' ELSE cast(dept_id as char(4)) end

AS c_dept, COUNT(*), CAST(ROUND(AVG(salary),2) AS

NUMERIC(18,2))AS AVERAGE

FROM employee WHERE state IN ('MA' , 'CA')

GROUP BY CUBE(state, sex, dept_id)

ORDER BY 1,2,3;

このクエリの結果は次のとおりです。クエリで指定されているとおり、小計

ローを示すために CUBE によって生成された NULL は、小計ロー内で ALL に

置き換えられています。

state

-----

ALL

sex

---

ALL

dept_id

-------

100

200

300

400

500

ALL

100

200

300

400

500

ALL

100

200

300

count

avg salary

----------

58462.48

50888.43

59500.00

43640.67

33752.20

50160.38

58243.42

59730.60

59685.71

41959.88

29950.00

50713.08

58563.59

45976.11

58850.00

45321.47

36793.96

49712.25

52200.00

-----

400

500

ALL

200

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第 4 章 OLAP の使用

ALL

200

ALL

200

ALL

100

200

300

400

500

ALL

100

200

300

400

500

ALL

100

200

300

400

500

ALL

52200.00

58650.00

39300.00

58462.48

50530.73

59500.00

43640.67

33752.20

50064.78

58243.42

60451.00

59685.71

41959.88

29950.00

50146.16

58563.59

46810.63

58850.00

45321.47

36793.96

50001.48

CUBE 例 3　この例のクエリは、注文数の合計を要約する結果セットを返し、次

に、年別および四半期別の注文数の小計を計算します。

注意比較する変数の数が増えると、キューブの計算のコストが急激に増大し

ます。

SELECT year(order_date) AS Year, quarter(order_date)

AS Quarter, COUNT(*) AS Orders

FROM alt_sales_order

GROUP BY CUBE(Year, Quarter)

ORDER BY Year, Quarter

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GROUP BY 句の拡張機能

次の図は、このクエリの結果セットを示しています。この結果セットでは、小

計ローが強調表示されています。各小計ローでは、その小計の計算対象になっ

たカラムに NULL が格納されています。

先頭のロー [1] は、両方の年のすべての四半期の注文数の合計を示しています。

Orders カラムの値は、[3] としてマークされている各ローの値の合計です。こ

れは、[2] としてマークされている 4 つのローの値の合計でもあります。

[2] としてマークされている一連のローは、両方の年の四半期別の注文数の合

計を示しています。[3] としてマークされている 2 つのローは、それぞれ 2000

年および 2001 年のすべての四半期の注文数の合計を示しています。

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第 4 章 OLAP の使用

統計関数

Sybase IQ では、1 つの SQL 文内で複雑なデータ分析を実行できる機能を備え

た単純な集合関数とウィンドウ集合関数の両方を提供しています。これらの関

数を使用して、たとえば “ ダウ工業株 30 種平均の四半期の移動平均はどうなっ

ているか ” または “ 各部署のすべての従業員とその累積給与を一覧表示せよ ”

というクエリに対する答えを計算することができます。さまざまな期間におけ

る移動平均と累積和を計算したり、パーティション値が変化したときに集合計

算がリセットされるような方法で集計とランクを分割したりできます。1 つの

クエリ式のスコープ内で、それぞれ独自のパーティショニング・ルールを持つ

いくつかの異なる OLAP 関数を定義することができます。統計関数は 2 つのカ

テゴリに分けられます。

•

単純な集合関数 (AVG、COUNT、MAX、MIN、SUM など ) は、データベー

スに含まれるローのグループのデータを要約します。SELECT 文の

GROUP BY 句を使ってグループを形成します。

•

1 つの引数を取る単項の統計集合関数には、STDDEV()、STDDEV_SAMP()、

STDDEV_POP()、VARIANCE()、VAR_SAMP()、および VAR_POP() があり

ます。

単純な集合関数でも単項の集合関数でも、データベース内のローのグループに

関するデータを要約することができ、ウィンドウ指定と組み合わせて、処理の

際に結果セットに対する移動ウィンドウを計算することができます。

注意集合関数 AVG、SUM、STDDEV、STDDEV_POP、STDDEV_SAMP、

VAR_POP、VAR_SAMP、VARIANCE は、バイナリ・データ型である BINARY

と VARBINARY をサポートしていません。

単純な集合関数

単純な集合関数 (AVG、COUNT、MAX、MIN、SUM など ) は、データベース

に含まれるローのグループのデータを要約します。ローのグループを形成する

には SELECT 文の GROUP BY 句を使用します。集合関数は、select リストと、

SELECT 文の HAVING 句および ORDER BY 句の中だけで使用できます。

注意 Grouping() 関数を除き、単純な集合関数と単項の集合関数はどちらも、

SQL クエリの指定に「ウィンドウ句」( ウィンドウ ) を組み込むウィンドウ関

数として使用できます。これにより、処理時に結果セットに対して概念的に移

動ウィンドウを作成することができます。詳細については、「ウィンドウ」(62

ページ ) を参照してください。

詳細については、Sybase IQ リファレンス・マニュアルの「第 5 章 SQL 関数」

の「集合関数」を参照してください。

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統計関数

ウィンドウ

OLAP に関する ANSI SQL 拡張機能で導入された主な機能は、ウィンドウと呼

ぶ構造です。このウィンドウ拡張機能により、ユーザはクエリの結果セット

( または、クエリの論理パーティション ) をパーティションと呼ばれるローの

グループに分割し、現在のローについて集計するローのサブセットを決定する

ことができます。

1 つのウィンドウには 3 つのクラスのウィンドウ関数として、ランク付け関数、

ロー・ナンバリング関数、およびウィンドウ集合関数を使用できます。

<WINDOWED TABLE FUNCTION TYPE> ::=

| ROW_NUMBER <LEFT PAREN> <RIGHT PAREN>

| <WINDOW AGGREGATE FUNCTION>

詳細については、「文法規則 6」(98 ページ ) を参照してください。

ウィンドウ拡張機能は、ウィンドウ名または指定に対するウィンドウ関数の種

類を指定し、1 つのクエリ式のスコープ内のパーティション化された結果セッ

トに適用されます。ウィンドウ・パーティションは、特殊な OVER 句の 1 つ

以上のカラムで定義されている、クエリから返されるローのサブセットです。

olap_function() OVER (PARTITION BY col1, col2...)

ウィンドウ操作では、パーティション内の各ローのランク付け、パーティショ

ン内のローの値の分布、および同様の操作などの情報を設定できます。また、

データの移動平均や合計を計算し、データおよび操作に対するそのデータの影

響を評価する機能を拡張することもできます。

ウィンドウ・パーティションは、特殊な OVER() 句の 1 つ以上のカラムで定義

されている、クエリから返されるローのサブセットです。

OLAP_FUNCTION() OVER (PARTITION BY col1, col2...)

OLAP ウィンドウの 3 つ

の重要な側面

OLAP ウィンドウは、ウィンドウ・パーティション、ウィンドウ順序、ウィン

ドウ・フレームという 3 つの重要な側面から成ります。それぞれの要素は、そ

の時点でウィンドウ内で可視となるデータ・ローに大きな影響を与えます。ま

た、OLAP の OVER 句は、次の 3 つの特徴的な機能により、OLAP 関数を他の

統計関数やレポート関数から区別します。

•

ウィンドウ・パーティションの定義 (PARTITION BY 句 )。詳細について

は、「ウィンドウ・パーティション」(64 ページ ) を参照してください。

パーティション内でのローの順序付け (ORDER BY 句 )。詳細については、

「ウィンドウ順序」(64 ページ ) を参照してください。

ウィンドウ・フレームの定義 (ROWS/RANGE 指定 )。「ウィンドウ・フレー

ム」(65 ページ )。

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第 4 章 OLAP の使用

OLAP のウィンドウ指定に関して名前を指定することができます。冗長なウィ

ンドウ定義を避けるために、この名前を使用して複数のウィンドウ関数を指定

できます。その場合は、キーワード WINDOW の後に少なくとも 1 つのウィン

ドウ定義を指定します ( 複数指定する場合はカンマで区切ります )。ウィンド

ウ定義には、クエリ内でウィンドウを識別するための名前と、ウィンドウの

パーティション、順序、フレームを定義するためのウィンドウ指定の詳細を含

めます。

<WINDOW DEFINITION LIST> ::=

} . . . ]

<WINDOW DEFINITION> ::=

<WINDOW SPECIFICATION DETAILS> ::=

[ <EXISTING WINDOW NAME> ]

[ <WINDOW PARTITION CLAUSE> ]

[ <WINDOW ORDER CLAUSE> ]

[ <WINDOW FRAME CLAUSE> ]

ウィンドウ・パーティション内の各ローについて、ウィンドウ・フレームを定

義することができます。ウィンドウ・フレームにより、パーティションの現在

のローに対して計算を実行するときに使われるローの範囲を変更することが

できます。現在のローは、ウィンドウ・フレームの開始ポイントと終了ポイン

トを決定するための参照ポイントとなります。

ウィンドウのサイズは、物理的なローの数 ( ウィンドウ・フレーム単位 ROWS

を定義するウィンドウ指定を使用 ) または論理的な数値の間隔 ( ウィンドウ・

フレーム単位 RANGE を定義するウィンドウ指定を使用 ) に基づきます。詳細

については、「ウィンドウ・フレーム」(65 ページ ) を参照してください。

OLAP のウィンドウ操作では、次のカテゴリの関数を使用できます。

•

「ランク付け関数」(75 ページ )

「ウィンドウ集合関数」(80 ページ )

「統計集合関数」(81 ページ )

「分散統計関数」(82 ページ )

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統計関数

ウィンドウ・パーティション

ウィンドウ・パーティションとは、PARTITION BY 句を使用して、ユーザ指定

の結果セット ( 入力ロー ) を分割することです。パーティションは、カンマで

区切られた 1 つ以上の値の式によって定義されます。パーティションに分割さ

れたデータは暗黙的にソートされ、デフォルトのソート順序は昇順 (ASC) にな

ります。

<WINDOW PARTITION CLAUSE> ::=

PARTITION BY <WINDOW PARTITION EXPRESSION LIST>

ウィンドウ・パーティション句を指定しなかった場合は、入力が 1 つのパー

ティションとして扱われます。

注意統計関数に対してパーティションという用語を使用した場合は、結果

セットのローを PARTITION BY 句に基づいて分割することだけを意味します。

ウィンドウ・パーティションは任意の式に基づいて定義できます。また、ウィ

ンドウ・パーティションの処理はグループ化の後に行われるので (GROUP BY

句が指定されている場合 )、SUM、AVG、VARIANCE などの集合関数の結果を

パーティションの式で使用することができます。したがって、パーティション

を使用すると、GROUP BY 句や ORDER BY 句とはまた別に、グループ化と

順序付けの操作を実行することができます。たとえば、ある数量の最大 SUM

を求めるなど、集合関数に対して集合関数を計算するクエリを記述できます。

GROUP BY 句がない場合でも、PARTITION BY 句を指定できます。

ウィンドウ順序

ウィンドウ順序とは、ウィンドウ・パーティション内の結果 ( ロー ) をウィン

ドウ順序句に基づいて並べることです。ウィンドウ順序句には、1 つ以上の値

の式をカンマ区切りで指定します。ウィンドウ順序句を指定しなかった場合

は、入力ローが任意の順序で処理されることがあります。

OLAP のウィンドウ順序句は、非ウィンドウ・クエリの式に指定できる ORDER

BY 句とは異なります。詳細については、「文法規則 31」(100 ページ ) を参照し

てください。

OLAP 関数で使用する ORDER BY 句は、通常はウィンドウ・パーティション

内のローをソートするための式を定義しますが、PARTITION BY 句がなくても

ORDER BY 句を使用することができます。その場合は、このソート指定によっ

て、確実に意味のある ( かつ意図どおりの ) 順序で並べられた中間の結果セッ

トに OLAP 関数を適用することができます。

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第 4 章 OLAP の使用

OLAP のランク付け関数には順序の指定が必須であり、ランキング値の基準は、

ランク付け関数の引数ではなく ORDER BY 句で指定します。OLAP の集合関

数では、通常は ORDER BY 句の指定は必須ではありませんが、ウィンドウ・

フレームを定義するときには必須とされています (「ウィンドウ・フレーム」

(65 ページ ) を参照してください )。これは、各フレームの適切な集合値を計算

する前に、パーティション内のローをソートしなければならないためです。

この ORDER BY 句には、昇順および降順のソートを定義するためのセマン

ティックと、NULL 値の取り扱いに関する規則を指定します。OLAP 関数は、

デフォルトでは昇順 (最も小さい値が 1 番目にランク付けされる) を使用します。

これは SELECT 文の最後に指定する ORDER BY 句のデフォルト動作と同じ

ですが、連続的な計算を行う場合にはわかりにくいかもしれません。OLAP の

計算では、降順 ( 最も大きい値が 1 番目にランク付けされる ) でのソートが必

要になることがよくあります。この要件を満たすには、ORDER BY 句に明示

的に DESC キーワードを指定する必要があります。

注意ランク付け関数は、ソートされた入力のみを扱うように定義されている

ため、「ウィンドウ順序句」の指定を必要とします。「クエリ指定」の「order

by 句」と同様に、デフォルトのソート順序は昇順です。

「ウィンドウ・フレーム単位」で RANGE を使用する場合も、「ウィンドウ順序句」

を指定する必要があります。RANGE の場合は、「ウィンドウ順序句」に 1 つの式

のみを指定します。「ウィンドウ・フレーム」(65 ページ ) を参照してください。

ウィンドウ・フレーム

ランク付け関数を除く OLAP 集合関数では、ウィンドウ・フレーム句を使用し

てウィンドウ・フレームを定義することができます。ウィンドウ・フレーム句

には、現在のローを基準としてウィンドウの開始位置と終了位置を指定します。

<WINDOW FRAME CLAUSE> ::=

これにより、パーティション全体の固定的な内容ではなく、移動するフレーム

の内容に対して OLAP 関数を計算できます。定義にもよりますが、パーティ

ションには開始ローと終了ローがあり、ウィンドウ・フレームは開始ポイント

からパーティションの終了位置に向けてスライドします。

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統計関数

図 4-3: 分割された入力と、3 ロー分の移動ウィンドウ

UNBOUNDED

PRECEEDING と

FOLLOWING

ウィンドウ・フレームは、パーティションの先頭 (UNBOUNDED PRECEDING)、

最後 (UNBOUNDED FOLLOWING)、または両方まで到達する無制限の集合グ

ループによって定義されます。

UNBOUNDED PRECEDING には、パーティション内の現在のロー以前にあるすべ

てのローが含まれており、ROWS または RANGE で指定できます。UNBOUNDED

FOLLOWING には、パーティション内の現在のロー以後にあるすべてのローが含

まれており、ROWS または RANGE で指定できます。詳細については、「ROWS」

(67 ページ ) と「RANGE」(70 ページ ) を参照してください。

FOLLOWING の値では、現在のロー以降にあるローの範囲または数を指定し

ます。ROWS を指定する場合、その値には、ローの数を表す正の数を指定し

ます。RANGE を指定する場合、そのウィンドウには、現在のローに指定の数

値を足した数よりも少ないローが含まれます。RANGE を指定する場合、その

ウィンドウ値のデータ型は、ORDER BY 句のソート・キー式の型に対応して

いる必要があります。指定できるソート・キー式は 1 つだけで、このソート・

キー式のデータ型は「加算」を許可していなければなりません。

PREDCEEDING の値では、現在のロー以前にあるローの範囲または数を指定し

ます。ROWS を指定する場合、その値には、ローの数を表す正の数を指定しま

す。RANGE を指定する場合、そのウィンドウには、現在のローから指定の数

値を引いた数よりも少ないローが含まれます。RANGE を指定する場合、その

ウィンドウ値のデータ型は、ORDER BY 句のソート・キー式の型に対応してい

る必要があります。指定できるソート・キー式は 1 つだけで、このソート・キー

式のデータ型は「減算」を許可していなければなりません。1 つ目のバインド

されたグループで CURRENT ROW または FOLLOWING の値を指定している場

合は、2 つ目のバインドされたグループにこの句を指定することはできません。

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第 4 章 OLAP の使用

BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING の組

み合わせを使用すると、グループ化したクエリとのジョインを構築しなくて

も、パーティション全体についての集合を計算できます。パーティション全体

についての集合は、レポート集合とも呼ばれます。

CURRENT ROW の概念

物理的な集合グループでは、現在のローに対する相対位置に基づき、隣接する

ローの数に応じて、ローを含めるか除外するかが判断されます。現在のロー

は、クエリの中間結果における次のローへの参照にすぎません。現在のローが

前に進むと、ウィンドウ内に含まれる新しいロー・セットに基づいてウィンド

ウが再評価されます。現在のローをウィンドウ内に含めるという要件はありま

せん。

ウィンドウ・フレーム句を指定しなかった場合のデフォルトのウィンドウ・フ

レームは、ウィンドウ順序句を指定しているかどうかによって異なります。

•

ウィンドウ指定にウィンドウ順序句が含まれている場合は、ウィンドウの

開始ポイントは UNBOUNDED PRECEDING、終了ポイントは CURRENT

ROW になり、累積値の計算に適した可変サイズのウィンドウになります。

•

ウィンドウ指定にウィンドウ順序句が含まれていない場合は、ウィンドウの

開始ポイントは UNBOUNDED PRECEDING、終了ポイントは UNBOUNDED

FOLLOWING になり、現在のローに関係なく固定サイズのウィンドウになり

ます。

注意ウィンドウ・フレーム句はランク付け関数とは併用できません。

ローベース ( ロー指定 ) または値ベース ( 範囲指定 ) のウィンドウ・フレーム

単位を指定してウィンドウを定義することもできます。

<WINDOW FRAME UNIT> ::= ROWS | RANGE

<WINDOW FRAME EXTENT> ::= <WINDOW FRAME START> | <WINDOW

FRAME BETWEEN>

ウィンドウ・フレーム句で BETWEEN を使用するときは、ウィンドウ・フレー

ムの開始ポイントと終了ポイントを明示的に指定します。

ウィンドウ・フレーム句でこの 2 つの値のどちらか一方しか指定しなかった場

合は、他方の値がデフォルトで CURRENT ROW になります。

ROWS

ウィンドウ・フレーム単位 ROWS では、現在のローの前後に指定の数のロー

を含んでいるウィンドウを定義します ( 現在のローは、ウィンドウの開始ポイ

ントと終了ポイントを決定するための参照ポイントになります )。それぞれの

分析計算は、パーティション内の現在のローに基づいて行われます。ローで表

現されるウィンドウを使用して限定的な結果を生成するには、ユニークな順序

付けの式を指定する必要があります。

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統計関数

どのウィンドウ・フレームでも、現在のローが参照ポイントになります。

SQL/OLAP の構文には、ローベースのウィンドウ・フレームを、現在のローの

前または後にある任意の数のロー ( あるいは現在のローの前および後ろにある

任意の数のロー ) として定義するためのメカニズムが用意されています。

ウィンドウ・フレーム単位の代表的な例を次に示します。

•

Rows Between Unbounded Preceding and Current Row －各パーティションの

先頭を開始ポイントとし、現在のローを終了ポイントとするウィンドウを

指定します。累積和など、累積的な結果を計算するためのウィンドウを構

築するときによく使用されます。

Rows Between Unbounded Preceding and Unbounded Following －現在のローに

関係なく、パーティション全体についての固定ウィンドウを指定します。

そのため、ウィンドウ集合関数の値は、パーティションのすべてのローで

等しくなります。

Rows Between 1 Preceding and 1 Following － 3 つの隣接するロー ( 現在の

ローとその前および後のロー) を含む固定サイズの移動ウィンドウを指定

します。このウィンドウ・フレーム単位を使用して、たとえば 3 日間また

は 3 か月間の移動平均を計算できます。詳細については、図 4-3 (66 ペー

ジ ) を参照してください。

ウィンドウ値にギャップがあると、ROWS を使用した場合に意味のない

結果が生成されることがあるので注意してください。値セットが連続して

いない場合は、ROWS の代わりに RANGE を使用することを検討してくだ

さい。RANGE に基づくウィンドウ定義では、重複する値を含んだ隣接

ローが自動的に処理され、範囲内にギャップがあるときに他のローが含ま

れません。

注意移動ウィンドウでは、入力の最初のローの前、および入力の最後の

ローの後ろには、NULL 値を含むローが存在することが想定されます。つ

まり、3 つのローから成る移動ウィンドウの場合は、入力の最後のローを

現在のローとして計算するときに、直前のローと NULL 値が計算に含ま

れます。

•

Rows Between Current Row and Current Row －ウィンドウを現在のローのみ

に制限します。

Rows Between 1 Preceding and 1 Preceding －現在のローの直前のローだけ

を含む単一ローのウィンドウを指定します。この指定を、現在のローのみ

に基づく値を計算する別のウィンドウ関数と組み合わせると、隣接する

ロー同士のデルタ ( 値の差分 ) を簡単に計算することができます。詳細につ

いては、「隣接ロー間のデルタの計算」(72 ページ ) を参照してください。

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第 4 章 OLAP の使用

ローベースのウィンドウ・フレーム　図 4-4 の例では、ロー [1] ～ [5] は 1 つのパー

ティションを表しています。それぞれのローは、OLAP のウィンドウ・フレー

ムが前にスライドするにつれて現在のローになります。このウィンドウ・フ

レームは Between Current Row And 2 Following として定義されているため、各

フレームには、最大で 3 つ、最小で 1 つのローが含まれます。フレームがパー

ティションの終わりに到達したときは、現在のローだけがフレームに含まれま

す。網掛けの部分は、図 4-4 の各ステップでフレームから除外されているロー

を表しています。

図 4-4: ローベースのウィンドウ・フレーム

図 4-4 のウィンドウ・フレームは、次のような規則で機能しています。

•

ロー [1] が現在のローであるときは、ロー [4] および [5] が除外される。

ロー [2] が現在のローであるときは、ロー [5] および [1] が除外される。

ロー [3] が現在のローであるときは、ロー [1] および [2] が除外される。

ロー [4] が現在のローであるときは、ロー [1]、[2]、[3] が除外される。

ロー [5] が現在のローであるときは、ロー [1]、[2]、[3]、[4] が除外される。

次の図では、この規則を具体的な値セットに適用し、OLAP の AVG 関数を使

用して各ローの計算を行っています。スライド計算により、現在のローの位置

に応じて、3 つまたはそれ以下のローを範囲として移動平均を算出しています。

次のクエリは、移動ウィンドウの定義の例を示しています。

SELECT dimension, measure,

AVG(measure) OVER(partition BY dimension

ORDER BY measure

ROWS BETWEEN CURRENT ROW and 2 FOLLOWING)

AS olap_avg

FROM ...

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統計関数

平均値は次のようにして計算されています。

•

ロー [1] = (10 + 50 + 100)/3

ロー [2] = (50+ 100 + 120)/3

ロー [3] = (100 + 120 + 500)/3

ロー [4] = (120 + 500 + NULL)/3

ロー [5] = (500 + NULL + NULL)/3

結果セット内の以降のすべてのパーティション ( たとえば B、C など ) につい

ても、同様の計算が実行されます。

現在のウィンドウにローが含まれていない場合、COUNT 以外のケースでは、

結果は NULL になります。

RANGE

範囲ベースのウィンドウ・フレーム　前述のローベースのウィンドウ・フレームの

例では、さまざまなローベースのウィンドウ・フレーム定義の中から 1 つを紹

介しました。SQL/OLAP 構文では、また別の種類のウィンドウ・フレームとし

て、物理的なローのシーケンスではなく、値ベース ( または範囲ベース ) の

ロー・セットに基づいて境界を定義する方法が用意されています。

値ベースのウィンドウ・フレームは、ウィンドウ・パーティション内で、特定

の範囲の数値を含んでいるローを定義します。OLAP 関数の ORDER BY 句で

は、範囲指定を適用する数値カラムを定義します。このカラムの現在のローの

値が、範囲指定の基準となります。範囲指定ではロー指定と同じ構文を使用し

ますが、構文の解釈の仕方は異なります。

ウィンドウ・フレーム単位 RANGE では、特定の順序付けカラムについて現在

のローを基準とする値範囲を指定し、その範囲内の値を持つローを検索して、

ウィンドウ・フレームに含めます。これは論理的なオフセットに基づくウィン

ドウ・フレームと呼ばれ、“3 preceding” などの定数を指定することも、評価結

果が数値定数となる任意の式を指定することもできます。RANGE に基づく

ウィンドウを使用するときは、ORDER BY 句に数値式を 1 つだけ指定します。

たとえば、次のように指定すると、year カラムに現在のローの前後数年に当た

る値を含んでいるロー・セットをフレームとして定義できます。

ORDER BY year ASC range BETWEEN CURRENT ROW and 1 PRECEDING

このクエリ例の 1 PRECEDING という部分は、現在のローの year 値から 1 を減

算することを意味しています。

Sybase IQ

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第 4 章 OLAP の使用

このような範囲指定は内包的です。現在のローの year 値が 2000 である場合は、

ウィンドウ・パーティション内で、year 値が 2000 および 1999 であるすべての

ローがこのフレームに含まれることになります。パーティション内での各ロー

の物理的な位置は問われません。値ベースのフレームでは、ローを含めたり

除外したりする規則が、ローベースのフレームの規則とは大きく異なります

( ローベースのフレームの規則は、ローの物理的なシーケンスに完全に依存し

ています )。

OLAP の AVG() 関数の例で考えてみます。次の部分的な結果セットは、値ベー

スのウィンドウ・フレームの概念を具体的に表しています。前述のように、こ

のフレームには次のローが含まれます。

•

現在のローと同じ year 値を持つロー

現在のローから 1 を減算したのと同じ year 値を持つロー

次のクエリは、範囲ベースのウィンドウ・フレーム定義の例を示しています。

SELECT dimension, year, measure,

AVG(measure) OVER(PARTITION BY dimension

ORDER BY year ASC

range BETWEEN CURRENT ROW and 1 PRECEDING)

as olap_avg

FROM ...

平均値は次のようにして計算されています。

•

ロー [1] = 1999 のため、ロー [2] ～ [5] は除外。したがって AVG = 10,000/1

ロー [2] = 2001 のため、ロー [1]、[4]、[5] は除外。したがって AVG = 6,000/2

ロー [3] = 2001 のため、ロー [1]、[4]、[5] は除外。したがって AVG = 6,000/2

ロー [4] = 2002 のため、ロー [1] は除外。したがって AVG = 21,000/4

ロー [5] = 2002 のため、ロー [1] は除外。したがって AVG = 21,000/4

値ベースのフレームの昇順と降順　値ベースのウィンドウ・フレームを使用する

OLAP 関数の ORDER BY 句では、範囲指定の対象となる数値カラムを特定す

るだけではなく、ORDER BY 値のソート順序も宣言できます。次の指定によ

り、直前の部分のソート順序 (ASC または DESC) を設定できます。

RANGE BETWEEN CURRENT ROW AND n FOLLOWING

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統計関数

n FOLLOWING の指定には、次のような意味があります。

•

パーティションがデフォルトの昇順 (ASC) でソートされている場合は、n

は正の値として解釈されます。

•

パーティションが降順 (DESC) でソートされている場合は、n は負の値と

して解釈されます。

たとえば、year カラムに 1999 ～ 2002 の 4 種類の値が含まれているとします。

次のテーブルは、これらの値をデフォルトの昇順でソートした場合 ( 左側 ) と

降順でソートした場合 ( 右側 ) を示しています。

現在のローが 1999 で、フレームが次のように指定されている場合、このフレー

ムには値 1999 のローと値 1998 のロー ( このテーブルには存在しません ) が含

まれます。

ORDER BY year ASC range BETWEEN CURRENT ROW and 1 FOLLOWING

注意 ORDER BY 値のソート順序は、値ベースのフレームに含まれるローの条

件をテストするときに重要な要素です。フレームに含まれるか除外されるか

は、数値だけでは決まりません。

無制限ウィンドウの使用　次のクエリでは、すべての製品と全製品の総数から成

る結果セットが生成されます。

SELECT id, description, quantity,

SUM(quantity) OVER () AS total

FROM product;

隣接ロー間のデルタの計算　現在のローと前のローをそれぞれ 1 つのウィンドウ

として定義し、この 2 つのウィンドウを使用すると、隣接するロー間のデルタ

( つまり差分 ) を直接的に計算することができます。次のクエリ例と結果を確

認してください。

SELECT emp_id, emp_lname, SUM(salary) OVER (ORDER BY

birth_date rows between current row and current row)

AS curr, SUM(salary) OVER (ORDER BY birth_date rows

between 1 preceding and 1 preceding) AS prev, (curr

-prev) as delta

FROM employee WHERE state IN ('MA', 'AZ') AND dept_id

=100

ORDER BY emp_id, emp_lname;

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第 4 章 OLAP の使用

このクエリの結果セットを次に示します。

emp_id emp_lname

curr

delta

------ ---------

--------- ---------- ----------

102

105

160

243

247

249

266

278

316

445

453

479

501

529

582

604

839

1157

1250

Whitney

Cobb

45700.000 64500.000

62000.000 68400.000

57490.000 96300.000

72995.000 59840.000

48023.690 87900.000

42998.000 48023.690

59840.000 57490.000

-18800.000

-6400.000

-38810.000

13155.000

-39876.310

-5025.690

2350.000

-26000.000

12500.000

20010.000

21502.000

-2624.500

41400.000

-5105.000

-2475.500

22700.000

-6000.000

1675.000

Breault

Shishov

Driscoll

Guevara

Gowda

Melkisetian 48500.000 74500.000

Pastor

Lull

Rabkin

Siperstein

Scott

Sullivan

Samuels

Wang

74500.000 62000.000

87900.000 67890.000

64500.000 42998.000

39875.500 42500.000

96300.000 54900.000

67890.000 72995.000

37400.000 39875.500

68400.000 45700.000

42500.000 48500.000

39075.000 37400.000

54900.000

Marshall

Soo

Diaz

ここではウィンドウ関数 SUM() を使用していますが、ウィンドウの指定方法

により、この合計には現在のローまたは前のローの salary 値だけが含まれてい

ます。また、結果セットの最初のローには前のローが存在しないため、最初の

ローの prev 値は NULL になります。したがって、delta も NULL になります。

ここまでの例では、OVER() 句と一緒に SUM() 集合関数を使用しました。

明示的なウィンドウ句とインラインのウィンドウ句

SQL OLAP では、クエリ内でウィンドウを指定する方法が 2 とおり用意されて

います。

•

明示的なウィンドウ句。HAVING 句の後でウィンドウを定義します。OLAP

関数を呼び出すときには、このようなウィンドウ句で定義したウィンドウ

を、ウィンドウの名前を指定して参照します。たとえば次のようにします。

SUM ( ...) OVER w2

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統計関数

•

インラインのウィンドウ指定。クエリ式の SELECT リスト内でウィンド

ウを定義します。これにより、HAVING 句の後のウィンドウ句でウィンド

ウを定義し、それをウィンドウ関数呼び出しから名前で参照するという方

法に加えて、関数呼び出しと一緒にウィンドウを定義するという方法が可

能になります。

注意インラインのウィンドウ指定を使用する場合は、ウィンドウの名前

を指定できません。1 つの SELECT リスト内で複数のウィンドウ関数呼

び出しが同じウィンドウを使用する場合には、ウィンドウ句で定義した名

前付きウィンドウを参照するか、インラインのウィンドウ定義を繰り返す

必要があります。

ウィンドウ関数の例　ウィンドウ関数の例を次に示します。このクエリでは、デー

タを部署別のパーティションに分け、在社年数が最も長い従業員を基点とした従

業員の累積給与を計算して、結果セットを返します。この結果セットには、マサ

チューセッツ在住の従業員だけが含まれます。Sum_Salary カラムには、従業員

の給与の累積和が含まれます。

SELECT dept_id, emp_lname, start_date, salary,

SUM(salary) OVER (PARTITION BY dept_id ORDER BY

start_date rows between unbounded preceding and

current row) AS sum_salary

FROM employee

WHERE state IN ('MA') AND dept_id IN (100, 200)

ORDER BY dept_id;

次の結果セットは部署別に分割されています。

dept_id emp_lname

------- --------- -----------

start_date

salary

------

sum_salary

-----------

45700.000

100

Whitney

Cobb

1984-08-28

1985-01-01

1985-06-17

1986-06-07

1986-07-01

1986-10-14

1986-11-30

45700.000

62000.000

57490.000

72995.000

48023.690

42998.000

59840.000

48500.000

74500.000

87900.000

64500.000

39875.500

96300.000

67890.000

37400.000

68400.000

42500.000

39075.000

54900.000

107700.000

165190.000

238185.000

286208.690

329206.690

389046.690

437546.690

512046.690

599946.690

664446.690

704322.190

800622.190

868512.190

905912.190

974312.190

1016812.190

1055887.190

1110787.190

Breault

Shishov

Driscoll

Guevara

Gowda

Melkisetian 1986-12-06

Pastor

Lull

Rabkin

Siperstein 1987-07-23

Scott

Sullivan

Samuels

Wang

Marshall

Soo

1987-04-26

1987-06-15

1987-08-04

1988-02-03

1988-03-23

1988-09-29

1989-04-20

1990-07-31

1990-08-19

Diaz

Sybase IQ

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第 4 章 OLAP の使用

200

Dill

1985-12-06

1988-10-14

1988-11-28

1989-06-01

1989-10-01

1989-10-16

1990-04-29

1990-05-13

1990-07-11

1990-08-05

1993-08-12

54800.000

54600.000

46200.000

34892.000

87500.000

55700.000

64900.000

33890.000

37803.000

37900.000

47653.000

54800.000

109400.000

155600.000

190492.000

277992.000

333692.000

398592.000

432482.000

470285.000

508185.000

555838.000

Powell

Poitras

Singer

Kelly

Martel

Sterling

Chao

Preston

Goggin

Pickett

ランク付け関数

ランク付け関数を使用すると、データ・セットの値をランク付けされた順序

のリストにまとめ、“ 今年度出荷された製品の中で売上合計が上位 10 位の製

品名” または “15 社以上から受注した営業部員の上位 5%” といった質問に答え

るクエリを 1 つの SQL 文で作成することができます。ランク付け関数には

RANK()、DENSE_RANK()、PERCENT_RANK()、NTILE() などがあり、

PARTITION BY 句と一緒に使用します。

SQL/OLAP では、次の 4 つの関数がランク付け関数として分類されています。

<RANK FUNCTION TYPE> ::=

RANK | DENSE RANK | PERCENT RANK | NTILE

ランク付け関数を使用すると、クエリで指定された順序に基づいて、結果セッ

ト内の各ローのランク値を計算することができます。たとえば販売マネージャ

が、営業成績が最高または最低の営業部員、販売成績が最高または最低の販売

地域、あるいは売上が最高または最低の製品を調べたい場合があります。この

情報はランク付け関数によって入手できます。

RANK() 関数

RANK 関数は、ORDER BY 句で指定されたカラムについて、ローのパーティ

ション内での現在のローのランクを表す数値を返します。パーティション内の

最初のローが 1 位となり、25 のローを含むパーティションでは、パーティショ

ン内の最後のローが 25 位となります。RANK は構文変換として指定されてお

り、実際に RANK を同等の構文に変換することも、変換を行った場合に返す

はずの値と同等の結果を返すこともできます。

次の例に出てくる ws1 は、w1 という名前のウィンドウを定義するウィンドウ

指定を表しています。

RANK() OVER ws

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統計関数

これは次の指定に相当します。

( COUNT (*) OVER ( ws RANGE UNBOUNDED PRECEDING )

- COUNT (*) OVER ( ws RANGE CURRENT ROW ) + 1 )

この RANK 関数の変換では、論理的な集合 (RANGE) を使用しています。この

結果、同位のロー ( 順序付けカラムに同じ値が含まれているロー ) が複数ある

場合は、それらに同じランクが割り当てられます。パーティション内で異なる

値を持つ次のグループには、同位のローのランクよりも 1 以上大きいランクが

割り当てられます。たとえば、順序付けカラムに 10、20、20、20、30 という値

を含むローがある場合、1 つ目のローのランクは 1 になり、2 つ目のローのラン

クは 2 になります。3 つ目と 4 つ目のローのランクも 2 になりますが、5 つ目の

ローのランクは 5 になります。ランクが 3 または 4 のローは存在しません。こ

のアルゴリズムは非連続型ランキング (sparse ranking) とも呼ばれます。

『Sybase IQ リファレンス・マニュアル』の「第 5 章 SQL 関数」の「RANK 関

数 [ 統計 ]」も参照してください。

DENSE_RANK() 関数

RANK 関数は同位のローがあるときに重複したランク値を割り当て非連続的

なランキングを返しますが、DENSE_RANK 関数は抜けのないランキングを返

します。同位のローに対しては同じように等しいランク値が割り当てられます

が、このローのランクは、個々のローの順位ではなく、順序付けカラムに等し

い値を含んでいるローの集まりの順位を表しています。RANK の例と同様に、

順序付けカラムに 10、20、20、20、30 という値を含むローがある場合、1 つ

目のローのランクは同じく 1 となり、2 つ目のローおよび 3 つ目、4 つ目のロー

のランクも同じく 2 となります。しかし、最後のローのランクは 5 ではなく 3

になります。

DENSE_RANK も、構文変換を通じて計算されます。

DENSE_RANK() OVER ws

これは次の指定に相当します。

COUNT ( DISTINCT ROW ( expr_1, . . ., expr_n ) )

OVER ( ws RANGE UNBOUNDED PRECEDING )

この例では、expr_1 から expr_n の部分が、ウィンドウ w1 のソート指定リスト

に含まれている値の式のリストを表しています。

『Sybase IQ リファレンス・マニュアル』の「第 5 章 SQL 関数」の「DENSE_RANK

関数 [ 統計 ]」も参照してください。

Sybase IQ

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第 4 章 OLAP の使用

PERCENT_RANK() 関数

PERCENT_RANK 関数は、個別の順位ではなく、パーセンテージでのランク

を計算して、0 ～ 1 の小数値を返します。つまり、PERCENT_RANK が返すの

はローの相対的なランクであり、この数値は、該当するウィンドウ・パーティ

ション内での現在のローの相対位置を表します。たとえば、順序付けカラムの

値がそれぞれ異なる 10 個のローがパーティションに含まれている場合、この

パーティションの 3 つ目のローに対する PERCENT_RANK の値は 0.222 ... と

なります。パーティションの 1 つ目のローに続く 2/9 (22.222...%) のローをカ

バーしているためです。次の例に示すとおり、ローの PERCENT_RANK は、

「ローの RANK - 1」を「パーティション内のローの数 - 1」で割ったものとし

て定義されています (“ANT” は、REAL や DOUBLE PRECISION などの概数値

の型を表します )。

PERCENT_RANK() OVER ws

これは次の指定に相当します。

CASE

WHEN COUNT (*) OVER ( ws RANGE BETWEEN UNBOUNDED

PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING ) = 1

THEN CAST (0 AS ANT)

ELSE

( CAST ( RANK () OVER ( ws ) AS ANT ) -1 /

( COUNT (*) OVER ( ws RANGE BETWEEN UNBOUNDED

PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING ) - 1 )

END

『Sybase IQ リファレンス・マニュアル』の「第 5 章 SQL 関数」の

「PERCENT_RANK 関数 [ 統計 ]」も参照してください。

ランク付けの例

ランク付けの例 1　次の SQL クエリでは、マサチューセッツ州在住の男性従業

員と女性従業員を取得し、給与を基準として降順にランク付けしています。

SELECT emp_lname, salary, sex, RANK() OVER (ORDER BY

salary DESC) AS Rank

FROM employee WHERE state IN ('MA') AND dept_id =100

ORDER BY salary DESC;

このクエリの結果セットを次に示します。

emp_lname

---------

Scott

salary

sex

---

rank

----

--------

96300.000

87900.000

74500.000

72995.000

68400.000

67890.000

64500.000

62000.000

Lull

Pastor

Shishov

Wang

Sullivan

Rabkin

Cobb

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

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統計関数

Gowda

Breault

Diaz

Melkisetian

Driscoll

Whitney

Guevara

Marshall

Siperstein

Soo

59840.000

57490.000

54900.000

48500.000

48023.690

45700.000

42998.000

42500.000

39875.500

39075.000

37400.000

Samuels

ランク付けの例 2　ランク付けの例 1 のクエリを基にして、データを性別のパー

ティションに分けることができます。次の例では、性別のパーティションに分

けて、従業員の給与を降順にランク付けしています。

SELECT emp_lname, salary, sex, RANK() OVER (PARTITION

BY sex ORDER BY salary DESC) AS RANK

FROM employee WHERE state IN ('MA', 'AZ') AND dept_id

IN (100, 200)

ORDER BY sex, salary DESC;

このクエリの結果セットを次に示します。

emp_lname

---------

Kelly

salary

---------

87500.000

74500.000

72995.000

67890.000

48500.000

47653.000

46200.000

45700.000

39875.500

96300.000

87900.000

68400.000

64900.000

64500.000

62000.000

59840.000

57490.000

55700.000

54900.000

54800.000

54600.000

48023.690

42998.000

42500.000

39075.000

37900.000

37803.000

sex

---

rank

----

Pastor

Shishov

Sullivan

Melkisetian

Pickett

Poitras

Whitney

Siperstein

Scott

Lull

Wang

Sterling

Rabkin

Cobb

Gowda

Breault

Martel

Diaz

Dill

Powell

Driscoll

Guevara

Marshall

Soo

Goggin

Preston

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第 4 章 OLAP の使用

Samuels

Singer

Chao

37400.000

34892.000

33890.000

ランク付けの例 3　この例では、カリフォルニアおよびテキサスの女性従業員を

取得し、給与を基準として降順にランク付けしています。累積和を降順で示す

ために、PERCENT_RANK 関数を使用しています。

SELECT emp_lname, salary, sex, CAST(PERCENT_RANK() OVER

(ORDER BY salary DESC) AS numeric (4, 2)) AS RANK

FROM employee WHERE state IN ('CA', 'TX') AND sex ='F'

ORDER BY salary DESC;

このクエリの結果セットを次に示します。

emp_lname

---------

Savarino

Smith

Clark

Garcia

salary

---------

72300.000

51411.000

45000.000

39800.000

sex

---

percent

----------

0.00

0.33

0.66

1.00

ランク付けの例 4　PERCENT_RANK 関数を使用して、データ・セットにおけ

る上位または下位のパーセンタイルを調べることができます。この例のクエリ

は、給与の額がデータ・セットの上位 5％に入る男性従業員を返します。

SELECT * FROM (SELECT emp_lname, salary, sex,

CAST(PERCENT_RANK() OVER (ORDER BY salary DESC) as numeric

(4, 2)) AS percent

FROM employee WHERE state IN ('MA') AND sex ='F' ) AS

DT where percent > 0.5

ORDER BY salary DESC;

このクエリの結果セットを次に示します。

emp_lname

---------

Whitney

Barletta

Higgins

Siperstein

Coe

Espinoza

Wetherby

Braun

Butterfield

Bigelow

Bertrand

Lambert

Kuo

salary

----------

45700.000

45450.000

43700.000

39875.500

36500.000

36490.000

35745.000

34300.000

34011.000

31200.000

29800.000

29384.000

28200.000

27500.000

sex

---

percent

---------

0.51

0.55

0.59

0.62

0.66

0.70

0.74

0.77

0.81

0.85

0.88

0.92

0.96

Romero

1.00

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統計関数

ウィンドウ集合関数

ウィンドウ集合関数を使用すると、複数のレベルの集合を 1 つのクエリで計算

できます。たとえば、支出が平均より少ない四半期をすべて列挙することがで

きます。集合関数 (単純な集合関数 AVG、COUNT、MAX、MIN、SUM を含む )

を使用すると、1 つの文の中でさまざまなレベルで計算した結果を 1 つのローに

書き出すことができます。これにより、ジョインや相関サブクエリを使用しな

くても、集合値をグループ内のディテール・ローと比較することができます。

これらの関数を使用して、非集合値と集合値を比較することも可能です。たと

えば、営業部員が特定の年にある製品に対して平均以上の注文を出した顧客の

一覧を作成したり、販売マネージャが従業員の給与をその部署の平均給与と比

較したりすることが考えられます。

SELECT 文の中で DISTINCT が指定されている場合は、ウィンドウ演算子の

後に DISTINCT 操作が適用されます ( ウィンドウ演算子は、GROUP BY 句が

処理された後、SELECT リストの項目やクエリの ORDER BY 句が評価される

前に計算されます )。

ウィンドウ集合関数の例 1　この例のクエリは、平均販売数よりも多く売れた製

品の一覧を年別に示す結果セットを返します。

SELECT * FROM (SELECT year(order_date) AS Y, prod_id,

SUM(quantity) AS Q, CAST(AVG(SUM(quantity)) OVER

(PARTITION BY Y) AS numeric (8, 2)) AS Average

FROM alt_sales_order S, alt_sales_order_items O

WHERE S.id = O.id

GROUP BY Y, O.prod_id ) AS derived_table

WHERE Q > Average

ORDER BY Y, prod_id;

このクエリの結果セットを次に示します。

Year

----

2000

2001

prod_id

-------

400

----

2030

2124

1932

2700

1248

1057

1836

Average

-------

1787.00

1048.90

600

601

700

400

401

700

2000 年の平均注文数は 1,787 であり、4 つの製品 (700、601、600、400) が平均

を上回っています。2001 年の平均注文数は 1,048 であり、3 つの製品が平均を

上回っています。

Sybase IQ

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第 4 章 OLAP の使用

ウィンドウ集合関数の例 2　この例のクエリは、給与の額がそれぞれの部署の平

均給与よりも 1 標準偏差以上高い従業員を表す結果セットを返します。標準偏

差とは、そのデータが平均からどのぐらい離れているかを示す尺度です。

SELECT * FROM (SELECT emp_lname AS E_name, dept_id AS

Dept, CAST(salary AS numeric(10,2) ) AS Sal,

CAST(AVG(Sal) OVER(PARTITION BY dept_id) AS

numeric(10, 2)) AS Average, CAST(STDDEV_POP(Sal)

OVER(PARTITION BY dept_id) AS numeric(10,2)) AS

STD_DEV

FROM employee

GROUP BY Dept, E_name, Sal) AS derived_table WHERE

Sal> (Average+STD_DEV )

ORDER BY Dept, Sal, E_name;

このクエリの結果セットを次に示します。どの部署にも、給与の額が平均を大

きく上回っている従業員が 1 人以上いることがわかります。

Employee

--------

Lull

Sheffield

Scott

Sterling

Savarino

Kelly

Dept

----

100

200

Salary

--------

87900.00

96300.00

64900.00

72300.00

87500.00

Average

--------

58736.28

48390.94

59500.00

43640.67

33752.20

Std_Dev

--------

16829.59

13869.59

30752.39

11194.02

9084.49

Shea

300 138948.00

Blaikie

Morris

Evans

400

500

54900.00

61300.00

68940.00

55500.80

Martinez

従業員 Scott の給与は 96,300.00 ドルで、所属部署の平均給与は 58,736.28 ドル

です。この部署の標準偏差は 16,829.00 なので、給与の額が 75,565.88 ドル

(58736.28 + 16829.60 = 75565.88) 未満ならば、平均の 1 標準偏差以内の範囲に

収まります。Scott の給与 96,300.00 ドルは、この数字を大きく超えています。

統計集合関数

標準偏差と分散

ANSI SQL/OLAP 拡張機能には、数値データの統計的分析を行うための集合関

数がこの他にも数多く用意されています。これには、分散、標準偏差、相関、

直線回帰を計算するための関数も含まれます。

SQL/OLAP の一般的な関数の中には、STDDEV、STDDEV_POP、

STDDEV_SAMP、VARIANCE、VAR_POP、VAR_SAMP のように、

1 つの引数を取る関数があります。

<SIMPLE WINDOW AGGREGATE FUNCTION TYPE> ::=

| STDDEV | STDDEV_POP | STDDEV_SAMP

| VARIANCE | VARIANCE_POP | VARIANCE_SAMP

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統計関数

•

STDDEV_POP －グループまたはパーティションの各ロー (DISTINCT が

指定されている場合は、重複が削除された後に残る各ロー ) に対して評価

される「値の式」についての母標準偏差を計算します。これは、母分散の

平方根として定義されます。

STDDEV_SAMP －グループまたはパーティションの各ロー (DISTINCT

が指定されている場合は、重複が削除された後に残る各ロー ) に対して評

価される「値の式」についての母標準偏差を計算します。これは、標本分

散の平方根として定義されます。

VAR_POP －グループまたはパーティションの各ロー (DISTINCT が指定

されている場合は、重複が削除された後に残る各ロー ) に対して評価され

る「値の式」についての母分散を計算します。これは、「値の式」と「値

の式の平均」との差の 2 乗和をグループまたはパーティション内の残りの

ローの数で割った値として定義されます。

•

VAR_SAMP －グループまたはパーティションの各ロー (DISTINCT が指

定されている場合は、重複が削除された後に残る各ロー ) に対して評価さ

れる「値の式」の標本分散を計算します。これは、「値の式」の差の 2 乗

和を、グループまたはパーティション内の残りのローの数より 1 少ない数

で割った値として定義されます。

これらの関数と STDDEV および VARIANCE 関数は、クエリの ORDER BY 句の

指定に従ってローのパーティションについての値を計算できる集合関数です。

MAX や MIN などのその他の基本的な集合関数と同様に、これらの関数は入力

データ内の NULL 値を無視します。また、分析される式のドメインに関係なく、

分散と標準偏差の計算では必ず IEEE の倍精度浮動小数点数が使用されます。分

散関数または標準偏差関数への入力が空のデータ・セットである場合、これら

の関数は結果として NULL を返します。VAR_SAMP 関数は 1 つのローに対して

計算を行うと NULL を返しますが、VAR_POP は値 0 を返します。

分散統計関数

SQL/OLAP には、順序付きセットを取り扱う関数がいくつか定義されています。

PERCENTILE_CONT と PERCENTILE_DISC という 2 つの逆分散統計関数があ

ります。これらの統計関数は、パーセンタイル値を引数として受け取り、WITHIN

GROUP 句で指定されたデータのグループまたはデータ・セット全体に対して処

理を行います。

これらの関数は、グループごとに 1 つの値を返します PERCENTILE_DISC

( 不連続 ) の場合、結果のデータ型は、WITHIN GROUP 句に指定した ORDER

BY の項目のデータ型と同じになります。PERCENTILE_CONT ( 連続 ) では、

結果のデータ型は、numeric (WITHIN GROUP 句の ORDER BY 項目が numeric

の場合 ) または double (ORDER BY 項目が整数または浮動小数点の場合 ) とな

ります。

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第 4 章 OLAP の使用

逆分散統計関数では、WITHIN GROUP (ORDER BY) 句を指定する必要があり

ます。次に例を示します。

PERCENTILE_CONT ( expression1 )

WITHIN GROUP ( ORDER BY expression2 [ ASC | DESC ] )

expression1 の値には、numeric データ型の定数を、0 以上 1 以下の範囲で指定し

ます。引数が NULL であれば、“wrong argument for percentile” エラーが返りま

す。引数の値が 0 よりも小さいか、1 よりも大きい場合は、“data value out of

range” エラーが返ります。

必須の ORDER BY には、パーセンタイル関数の実行の対象となる式と、各グ

ループ内でのローのソート順を指定します。この ORDER BY 句は、WITHIN

GROUP 句の内部でのみ使用するものであり、SELECT 文の ORDER BY とは

異なります。

WITHIN GROUP 句は、クエリの結果を並べ替えて、関数が結果を計算するた

めのデータ・セットを形成します。

expression2 には、カラム参照を含む 1 つの式でソートを指定します。このソー

ト式に、複数の式やランク付け統計関数、set 関数、またはサブクエリを指定

することはできません。

ASC と DESC のパラメータでは、昇順または降順の順序付けシーケンスを指

定します。昇順がデフォルトです。

逆分散統計関数は、サブクエリ、HAVING 句、ビュー、union で使用すること

が可能です。逆分散統計関数は、分析を行わない単純な集合関数が使用される

ところであれば、どこでも使用できます。逆分散統計関数は、データ・セット

内の NULL 値を無視します。

PERCENTILE_CONT 例この例では、PERCENTILE_CONT 関数を使用して、

各地域の自動車販売の 10 番目のパーセンタイル値を求めます。次のような

データ・セットを使用します。

sales

-----

900

800

700

540

500

450

800

600

500

400

500

400

300

200

region

dealer_name

-----------

Boston

Worcester

Providence

Lowell

---------

Northeast

Northwest

South

Natick

New Haven

Hartford

Seattle

Portland

Dublin

Houston

Austin

Dallas

South

Dover

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統計関数

次のクエリ例では、SELECT 文に PERCENTILE_CONT 関数を含めています。

SELECT region, PERCENTILE_CONT(0.1)

WITHIN GROUP ( ORDER BY sales DESC )

FROM carSales GROUP BY region;

この SELECT 文の結果には、各地域の自動車販売の 10 番目のパーセンタイル

値が一覧表示されます。

region

percentile_cont

---------

Northeast

Northwest

South

---------------

840

740

470

PERCENTILE_DISC 例　この例では、PERCENTILE_DISC 関数を使用して、各

地域の自動車販売の 10 番目のパーセンタイル値を求めます。次のようなデー

タ・セットを使用します。

sales

-----

900

800

700

540

500

450

800

600

500

400

500

400

300

200

region

dealer_name

-----------

Boston

Worcester

Providence

Lowell

---------

Northeast

Northwest

South

Natick

New Haven

Hartford

Seattle

Portland

Dublin

Houston

Austin

Dallas

South

Dover

次のクエリ例では、SELECT 文に PERCENTILE_DISC 関数を含めています。

SELECT region, PERCENTILE_DISC(0.1) WITHIN GROUP

(ORDER BY sales DESC )

FROM carSales GROUP BY region;

この SELECT 文の結果には、各地域の自動車販売の 10 番目のパーセンタイル

値が一覧表示されます。

region

percentile_cont

---------

Northeast

Northwest

South

---------------

900

800

500

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第 4 章 OLAP の使用

分散統計関数の詳細については、『Sybase IQ リファレンス・マニュアル』の「第

5 章 SQL 関数」の「PERCENTILE_CONT 関数 [ 統計 ]」と「PERCENTILE_DISC

関数 [ 統計 ]」を参照してください。

数値関数

Sybase IQ でサポートされる OLAP 数値関数には、CEILING ( エイリアスは CEIL)、

EXP ( エイリアスは EXPONENTIAL)、FLOOR、LN ( エイリアスは LOG)、SQRT、

WIDTH_BUCKET があります。

<numeric value function> :: =

| <exponential function>

| <power function>

| <square root>

| <floor function>

| <ceiling function>

| <width bucket function>

サポートされる数値関数の構文を表 4-3 に示します。

表 4-3: 数値関数の構文

数値関数

構文

LENGTH ( string-expression )

EXP ( numeric-expression )

POWER ( numeric-expression1, numeric-expression2 )

SQRT ( numeric-expression )

FLOOR ( numeric-expression )

CEILING ( numeric-expression )

自然対数

指数関数

累乗関数

平方根

床関数

天井関数

WIDTH_BUCKET ( expression, min_value,

等幅ヒストグラム作成関数

max_value, num_buckets)

それぞれの数値関数の機能は次のとおりです。

•

LN: 引数値の自然対数を返します。引数値がゼロまたは負の場合は、エ

ラー状態が発生します。LN は LOG の同意語です。

EXP: e ( 自然対数の底 ) の値を、引数値で指定された指数まで累乗した結

果を返します。

POWER: 1 つ目の引数値を、2 つ目の引数値で指定された指数まで累乗し

た結果を返します。両方の引数の値が 0 の場合は、1 が返されます。1 つ目

の引数が 0 で、2 つ目の引数が正の値である場合は、0 が返されます。1 つ

目の引数が 0 で、2 つ目の引数が負の値である場合は、例外が発生します。

1 つ目の引数が負の値で、2 つ目の引数が整数でない場合は、例外が発生

します。

•

SQRT: 引数値の平方根を返します。これは、“POWER (expression, 0.5)” の

構文変換です。

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統計関数

•

FLOOR: 引数の値以下で、正の無限大に最も近い整数値を返します。

CEILING:引数の値以上で、負の無限大に最も近い整数値を返します。CEIL

は CEILING の同意語です。

WIDTH_BUCKET 関数

WIDTH_BUCKET 関数は、他の数値関数よりも少し複雑です。この関数は 4 つ

の引数を取ります。具体的には、「目的の値」、2 つの範囲境界、そしてこの範

囲を何個の等しいサイズ ( または可能な限り等しいサイズ ) の「バケット」に

分割するかを指定します。WIDTH_BUCKET 関数は、範囲の上限から下限ま

での差のパーセンテージに基づき、目的の値が何番目のバケットに含まれるか

を示す数値を返します。最初のバケットが、バケット番号 1 となります。

目的の値が範囲境界の外にある場合のエラーを避けるために、範囲の下限より

も小さい目的の値は、先頭の補助バケット ( バケット 0) に配置されます。同

様に、範囲の上限よりも大きい目的の値は、末尾の補助バケット ( バケット

N+1) に配置されます。

たとえば、WIDTH_BUCKET (14, 5, 30, 5) は 2 を返します。処理の内容は次の

とおりです。

•

(30-5)/5 = 5 なので、指定の範囲を 5 つのバケットに分割すると、各バケッ

トの幅は 5 になります。

1 つ目のバケットは 0.00 ～ 19.999 ...% の値、2 つ目のバケットは 20.00 ～

39.999 ...% の値を表し、以降同様に続き、5 つ目のバケットは 80.00 ～

100.00% の値を表します。

•

目的の値を含むバケットは、(5*(14-5)/(30-5)) + 1 という計算によって算出

されます。これは、バケットの総数に、指定範囲に対する「下限から目的

の値までのオフセット」の比率を掛け、それに 1 を足すという計算です。

実際の数式は (5*9/25) + 1 となり、これを計算すると 2.8 になります。こ

れはバケット番号 2 (2.0 ～ 2.999 ...) の範囲に含まれる値であるため、バ

ケット番号 2 が返されます。

WIDTH_BUCKET 例

次の例では、サンプル・テーブル内のマサチューセッツ州の顧客の credit_limit

カラムに関する 10 バケットのヒストグラムを作成し、各顧客のバケット番号

(“Credit Group”) を返します。最大値を超える限度額が設定されている顧客は、

オーバフロー・バケット 11 に割り当てられます。

Sybase IQ

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第 4 章 OLAP の使用

注意これは説明用の例であり、asiqdemo データベースから生成したものでは

ありません。

SELECT customer_id, cust_last_name, credit_limit,

WIDTH_BUCKET(credit_limit, 100, 5000, 10) "Credit

Group"

FROM customers WHERE territory = 'MA'

ORDER BY "Credit Group";

CUSTOMER_ID CUST_LAST_NAME CREDIT_LIMIT Credit Group

----------- -------------- ------------ ------------

825

826

853

827

843

844

835

840

842

841

837

836

848

849

828

829

852

851

850

830

831

832

838

839

833

834

845

846

847

Dreyfuss

Barkin

Palin

Siegel

Oates

Julius

Eastwood

Elliott

Stern

500

400

500

700

1200

1400

1200

1800

2300

3500

5000

Boyer

Stanton

Berenger

Olmos

Kaurusmdki

Minnelli

Hunter

Tanner

Brown

Finney

Dutt

Bel Geddes

Spacek

Nicholson

Johnson

Moranis

Idle

Fawcett

Brando

Streep

範囲境界の指定が逆になっている場合は、各バケットの間隔が逆になります。

たとえば、WIDTH_BUCKET (credit_limit, 5000, 0, 5) という関数呼び出しを考

えてみます。この例では、バケット番号 1 は (4000 ～ 5000)、バケット番号 2

は (3000 ～ 4000) となり、以降同様に続き、バケット番号 5 は (0 ～ 1000) とな

ります。オーバフロー・バケットは番号 0 (5000 ～ + ∞ )、アンダフロー・バ

ケットは番号 6 (- ∞ ～ 0) となります。

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OLAP の規則と制限

参照

『Sybase IQ リファレンス・マニュアル』の「第 5 章 SQL 関数」の「BIT_LENGTH

関数 [ 文字列 ]」、「EXP 関数 [ 数値 ]」、「FLOOR 関数 [ 数値 ]」、「POWER 関数

[ 数値 ]」、「SQRT 関数 [ 数値 ]」、「WIDTH_BUCKET 関数 [ 数値 ]」を参照して

ください。

OLAP の規則と制限

OLAP 関数を使用できる

場合

SQL クエリ内では、次の条件下で OLAP 関数を使用できます。

•

SELECT リストの中

式の中

スカラ関数の引数として

最後の ORDER BY 句の中 ( クエリ内のどこかで定義されている OLAP 関

数のエイリアスまたは位置参照を使用 )

OLAP 関数を使用でき

ない場合

OLAP 関数は、次の条件下では使用できません。

•

サブクエリの中

WHERE 句の検索条件の中

SUM ( 集合 ) 関数の引数としてたとえば次の式は無効です。

SUM(RANK() OVER(ORDER BY dollars))

•

ウィンドウ集合を、他の集合に対する引数として使用することはできませ

ん ( ただし、内側の集合がビューまたは抽出テーブル内で生成されたもの

である場合は例外です )。ランク付け関数についても同じことが言えます。

•

ウィンドウ集合関数と RANK 関数は、HAVING 句の中では使用できません。

ウィンドウ集合関数に DISTINCT を指定することはできません。

ウィンドウ関数を他のウィンドウ関数の内部にネストすることはできま

せん。

•

逆分散統計関数は、OVER 句ではサポートされていません。

ウィンドウ定義句では外部参照を使用できません。

OLAP 関数内での相関参照は認められていますが、相関があるカラムのエ

イリアスは認められていません。

OLAP 関数から参照するカラムは、その OLAP 関数と GROUP BY 句が含まれ

ている同じクエリ・ブロック内のグループ化カラムまたは集合関数でなければ

なりません。OLAP の処理は、グループ化操作と集合操作の後、最後の ORDER

BY 句が適用される前に行われます。そのため、中間の結果セットから OLAP

式を導出することも可能です。クエリ・ブロック内に GROUP BY 句がない場

合、OLAP 関数は select リスト内の他のカラムを参照することができます。

Sybase IQ

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第 4 章 OLAP の使用

Sybase IQ の制限事項

Sybase IQ で SQL OLAP 関数を使用するときの制限事項を次に示します。

•

ウィンドウ・フレーム定義の中でユーザ定義関数を使用することはできま

せん。

ウィンドウ・フレーム定義で使用する定数は符号なし数値でなければな

63-1

らず、最大値 BIG INT 2

を超えてはなりません。

ウィンドウ集合関数と RANK 関数は、DELETE および UPDATE 文では使

用できません。

•

ウィンドウ集合関数と RANK 関数は、サブクエリ内では使用できません。

CUME_DIST は、現時点ではサポートされていません。

グループ化セットは、現時点ではサポートされていません。

相関関数と直線回帰関数は、現時点ではサポートされていません。

その他の OLAP の例

この項では、OLAP 関数を使用したその他の例を紹介します。

ウィンドウの開始ポイントと終了ポイントは、中間の結果ローが処理されると

きに変化する可能性があります。たとえば、累積和を計算する場合には、ウィ

ンドウの開始ポイントは各パーティションの最初のローに固定されますが、終

了ポイントは現在のローを含めるためにパーティション内のローを移動して

いきます。詳細については、図 4-3 (66 ページ ) を参照してください。

また、ウィンドウの開始ポイントと終了ポイントの両方が可変だが、パーティ

ション全体のローの数は一定であるという例も考えられます。このようなウィ

ンドウを使用すると移動平均を計算するクエリを作成でき、たとえば 3 日間の

株価の移動平均を返す SQL クエリを作成できます。

例：クエリ内でのウィンドウ関数

次のクエリは、2005 年の 7 月と 8 月に出荷された全製品と、出荷日別の累積

出荷数を一覧にして示します。

SELECT p.id, p.description, s.quantity, s.ship_date,

SUM(s.quantity) OVER (PARTITION BY prod_id ORDER BY

s.ship_date rows between unbounded preceding and

current row)

FROM alt_sales_order_items s JOIN product p on (s.prod_id =

p.id) WHERE s.ship_date BETWEEN '2001-05-01' and

'2001-08-31' AND s.quantity > 40

ORDER BY p.id;

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その他の OLAP の例

このクエリの結果セットを次に示します。

description

quantity

ship_date

sum quantity

--- -----------

302 Crew Neck

400 Cotton Cap

401 Wool cap

--------

---------

------------

60 2001-07-02

60 2001-05-26

48 2001-07-05

48 2001-06-02

60 2001-06-30

48 2001-07-09

48 2001-06-21

60 2001-05-03

48 2001-05-18

48 2001-05-25

60 2001-07-07

60 2001-07-19

72 2001-05-18

48 2001-05-31

108

156

401 Wool cap

500 Cloth Visor

501 Plastic Visor

601 Zipped Sweatshirt

700 Cotton Shorts

108

156

216

120

この例では、2 つのテーブルのジョインとクエリの WHERE 句を適用した後

に、SUM ウィンドウ関数の計算が行われます。このクエリではインラインの

ウィンドウ指定を使用しており、このウィンドウ指定によって、ジョインから

の入力ローが次のように処理されています。

prod_id 属性の値に基づいて入力ローがパーティション ( グループ ) に分

けられます。

各パーティション内で、ローが ship_date 属性に基づいてソートされます。

パーティション内の各ローの quantity 属性について、SUM() 関数が評価さ

れます。その際に、ソート後の各パーティションの最初のローから現在の

ローまでを含む移動ウィンドウ ( 現在のローも含む ) が使用されます。詳

細については、図 4-3 (66 ページ ) を参照してください。

このクエリを別の方法で記述するには、関数の外でウィンドウを定義し、その

ウィンドウを関数呼び出しから参照します。この方法は、同じウィンドウに基

づくウィンドウ関数を複数指定する場合に便利です。このウィンドウ関数を使

用するクエリを、独立したウィンドウ句を使用する方法で記述すると次のよう

になります (cumulative というウィンドウを宣言しています )。

SELECT p.id, p.description, s.quantity, s.ship_date,

SUM(s.quantity) OVER(cumulative

ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING

and CURRENT ROW

) AS cumulative qty

FROM sales_order_items s JOIN product p On (s.prod_id =

p.id)

WHERE s.ship_date BETWEEN ‘2005-07-01’ and ‘2005-08-31’

Window cumulative as (PARTITION BY s.prod_id ORDER BY

s.ship date)

ORDER BY p.id

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第 4 章 OLAP の使用

このクエリ指定では、ウィンドウ句が ORDER BY 句の前にあることに注意し

てください。ウィンドウ句を使用するときには、次の制限が適用されます。

•

インラインのウィンドウ指定に PARTITION BY 句を含めることはできま

せん。

ウィンドウ句で指定されるウィンドウにウィンドウ・フレーム句を含める

ことはできません。たとえば、「文法規則 32」(100 ページ ) に次のように

記述されています。

<WINDOW FRAME CLAUSE> ::=

•

インラインのウィンドウ指定にもウィンドウ句のウィンドウ指定にも

ウィンドウ順序句を含めることができますが、両方に含めることはできま

せん。たとえば、「文法規則 31」(100 ページ ) に次のように記述されてい

ます。

例：複数の関数で使用されるウィンドウ

1 つの名前付きウィンドウを定義しておき、そのウィンドウに基づいて複数の

関数を計算することもできます。具体的な例を次に示します。

SELECT p.id, p.description, s.quantity, s.ship_date,

SUM(s.quantity) OVER ws1, MIN(s.quantity) OVER ws1

FROM sales_order_items s JOIN product p ON (s.prod_id =

p.id) WHERE s.ship_date BETWEEN '1994-05-01' AND

'1994-08-31' AND s.quantity > 40 window ws1 AS

(PARTITION BY prod_id ORDER BY ship_date rows

between unbounded preceding and current row)

ORDER BY p.id;

このクエリの結果セットを次に示します。

description

quantity

ship_date

sum

min

--- -----------

302 Crew Neck

400 Cotton Cap

401 Wool cap

500 Cloth Visor

501 Plastic Visor

601 Zipped Sweatshirt

700 Cotton Shorts

--------

----------- ---

---

1994-07-02

1994-05-26

1994-07-05 108

1994-06-02 48

1994-06-30 108

1994-07-09 156

1994-06-21

1994-05-03

1994-05-18 108

1994-05-25 156

1994-07-07 216

1994-07-19

1994-05-18

1994-05-31 120

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

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その他の OLAP の例

例：累積和の計算

このクエリでは、ORDER BY start_date の順序に従って、部署別の給与の累

積和を計算します。

SELECT dept_id, start_date, name, salary,

SUM(salary) OVER (PARTITION BY dept_id ORDER BY

start_date ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND

CURRENT ROW)

FROM emp1

ORDER BY dept_id, start_date;

このクエリの結果セットを次に示します。

dept_id start_date

------- ----------

name

----

Anna

Mike

Scott

Antonia

Adam

Amy

salary

------

18000

28000

29000

22000

25000

18000

29000

22000

28000

55000

38000

48000

sum(salary)

-----------

18000

100

200

300

1996-01-01

1997-01-01

1998-01-01

1998-02-01

1998-03-12

1998-12-01

1998-01-01

1998-01-20

1998-02-01

1999-01-10

1998-03-12

1998-12-01

1999-01-10

46000

75000

97000

122000

140000

18000

47000

69000

97000

55000

93000

141000

Jeff

Tim

Jim

Tom

Sandy

Lisa

Peter

例：移動平均の計算

このクエリでは、連続する 3 か月間の売上の移動平均を計算します。使用する

ウィンドウ・フレームは 3 つのローから成り、先行する 2 つのローと現在の

ローが含まれます。このウィンドウは、パーティションの最初から最後までス

ライドしていきます。

SELECT prod_id, month_num, sales, AVG(sales) OVER

(PARTITION BY prod_id ORDER BY month_num ROWS

BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW)

FROM sale WHERE rep_id = 1

ORDER BY prod_id, month_num;

このクエリの結果セットを次に示します。

prod_id

-------

month_num

---------

sales

------

100

120

100

avg(sales)

----------

100.00

110.00

106.66

116.66

130

120

Sybase IQ

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第 4 章 OLAP の使用

110

120.00

20.00

25.00

28.33

28.66

27.00

10.00

10.50

11.00

8.00

例：ORDER BY の結果

この例では、クエリの最上位の ORDER BY 句がウィンドウ関数の最終的な結

果に適用されます。ウィンドウ句に指定されている ORDER BY は、ウィンド

ウ関数の入力データに適用されます。

SELECT prod_id, month_num, sales, AVG(sales) OVER

(PARTITION BY prod_id ORDER BY month_num ROWS

BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW)

FROM sale WHERE rep_id = 1

ORDER BY prod_id desc, month_num;

このクエリの結果セットを次に示します。

prod_id month_num

------- ---------

sales

-----

avg(sales)

----------

10.00

10.50

11.00

8.00

20.00

25.00

28.33

28.66

27.00

100

120

100

130

120

110

100.00

110.00

106.66

116.66

120.00

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

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その他の OLAP の例

例：1 つのクエリ内で複数の集合関数を使用

この例では、1 つのクエリ内で、異なるウィンドウに対して 2 種類の集合関数

を実行しています。

SELECT prod_id, month_num, sales, AVG(sales) OVER

(WS1 ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING) AS

CAvg, SUM(sales) OVER(WS1 ROWS BETWEEN UNBOUNDED

PRECEDING AND CURRENT ROW) AS CSum

FROM sale WHERE rep_id = 1 WINDOW WS1 AS (PARTITION BY

prod_id

ORDER BY month_num)

ORDER BY prod_id, month_num;

このクエリの結果セットを次に示します。

prod_id month_num

------- ---------

sales

-----

100

120

100

130

120

110

CAvg

----

CSum

----

100

220

320

450

570

680

105

136

156

110.00

106.66

116.66

120.00

115.00

25.00

28.33

28.66

27.00

25.50

10.50

11.00

8.00

6.50

例：ウィンドウ・フレーム指定の ROWS と RANGE の比較

このクエリでは、ROWS と RANGE を比較しています。ORDER BY 句の指定

により、このデータには重複するローが含まれています。

SELECT prod_id, month_num, sales, SUM(sales) OVER

(ws1 RANGE BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS

Range_sum, SUM(sales) OVER

(ws1 ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS

Row_sum

FROM sale window ws1 AS (PARTITION BY prod_id ORDER BY

month_num)

ORDER BY prod_id, month_num;

このクエリの結果セットを次に示します。

prod_id month_num

------- ---------

sales

-----

100

Range_sum

---------- -------

250 100

Row_sum

Sybase IQ

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第 4 章 OLAP の使用

150

120

100

130

120

110

250

370

470

350

381

391

250

370

350

281

261

例：現在のローを除外するウィンドウ・フレーム

この例では、現在のローを除外するウィンドウ・フレームを定義しています。

このクエリは、現在のローを除く 4 つのローの合計を計算します。

SELECT prod_id, month_num, sales, sum(sales) OVER

(PARTITION BY prod_id ORDER BY month_num RANGE

BETWEEN 6 PRECEDING AND 2 PRECEDING)

FROM sale

ORDER BY prod_id, month_num;

このクエリの結果セットを次に示します。

prod_id

-------

month_num

---------

sales

-----

100

150

120

100

130

120

110

sum(sales)

----------

(NULL)

250

370

470

600

(NULL)

105

(NULL)

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

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その他の OLAP の例

例：ROW のデフォルトのウィンドウ・フレーム

このクエリは、ROW のデフォルトのウィンドウ・フレームの例を示しています。

SELECT prod_id, month_num, sales, SUM(sales) OVER

(PARTITION BY prod_id ORDER BY month_num RANGE

BETWEEN 1 FOLLOWING AND 3 FOLLOWING)

FROM sale

ORDER BY prod_id, month_num;

このクエリの結果セットを次に示します。

prod_id

-------

month_num

---------

sales

-----

100

150

120

100

130

120

110

sum(sales)

----------

350

381

391

261

110

(NULL)

NULL)

(NULL)

例：UNBOUNDED PRECEDING と UNBOUNDED FOLLOWING

この例では、パーティション内のすべてのローがウィンドウ・フレームに含ま

れます。このクエリは、パーティション全体 ( 各月に重複ローは含まれていま

せん ) における売上の最大値を計算します。

SELECT prod_id, month_num, sales, SUM(sales) OVER

(PARTITION BY prod_id ORDER BY month_num ROWS

BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING)

FROM sale WHERE rep_id = 1

ORDER BY prod_id, month_num;

このクエリの結果セットを次に示します。

prod_id

-------

month_num

---------

sales

-----

100

120

100

max(sales)

----------

680

130

Sybase IQ

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第 4 章 OLAP の使用

120

110

680

156

このクエリは、次のクエリと同じ意味になります。

SELECT prod_id, month_num, sales, SUM(sales) OVER

(PARTITION BY prod_id )

FROM sale WHERE rep_id = 1

ORDER BY prod_id, month_num;

例：RANGE のデフォルトのウィンドウ・フレーム

このクエリは、RANGE のデフォルトのウィンドウ・フレームの例を示してい

ます。

SELECT prod_id, month_num, sales, SUM(sales) OVER

(PARTITION BY prod_id ORDER BY month_num)

FROM sale

ORDER BY prod_id, month_num;

このクエリの結果セットを次に示します。

prod_id

-------

month_num

---------

sales

-----

100

150

120

100

130

120

110

max(sales)

----------

250

370

470

600

751

861

105

136

156

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

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OLAP 関数の BNF 文法

このクエリは、次のクエリと同じ意味になります。

SELECT prod_id, month_num, sales, SUM(sales) OVER

(PARTITION BY prod_id ORDER BY month_num RANGE

BETWEEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW)

FROM sale

ORDER BY prod_id, month_num;

OLAP 関数の BNF 文法

次の BNF (Backus-Naur Form ) 文法は、さまざまな ANSI SQL 統計関数に関す

る具体的な構文サポートの概要を示しています。ここに記載されている関数の

多くは Sybase IQ で実装されています。

<SELECT LIST EXPRESSION> ::=

文法規則 1

| <GROUP BY EXPRESSION>

| <AGGREGATE FUNCTION>

| <GROUPING FUNCTION>

| <TABLE COLUMN>

| <WINDOWED TABLE FUNCTION>

<QUERY SPECIFICATION> ::=

文法規則 2

[ <WHERE CLAUSE> ]

[ <GROUP BY CLAUSE> ]

[ <HAVING CLAUSE> ]

[ <WINDOW CLAUSE> ]

[ <ORDER BY CLAUSE> ]

文法規則 3

<GROUPING FUNCTION> ::=

文法規則 4

GROUPING <LEFT PAREN> <GROUP BY EXPRESSION>

<WINDOWED TABLE FUNCTION> ::=

<WINDOWED TABLE FUNCTION TYPE> OVER <WINDOW NAME OR

SPECIFICATION>

文法規則 5

<WINDOWED TABLE FUNCTION TYPE> ::=

| ROW_NUMBER <LEFT PAREN> <RIGHT PAREN>

| <WINDOW AGGREGATE FUNCTION>

文法規則 6

<RANK FUNCTION TYPE> ::=

文法規則 7

RANK | DENSE RANK | PERCENT RANK | CUME_DIST

Sybase IQ

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第 4 章 OLAP の使用

<WINDOW AGGREGATE FUNCTION> ::=

| <STATISTICAL AGGREGATE FUNCTION>

文法規則 8

<AGGREGATE FUNCTION> ::=

文法規則 9

| <SIMPLE AGGREGATE FUNCTION>

| <STATISTICAL AGGREGATE FUNCTION>

<DISTINCT AGGREGATE FUNCTION> ::=

文法規則 10

| LIST <LEFT PAREN> DISTINCT <EXPRESSION>

[ <COMMA> <DELIMITER> ]

[ <ORDER SPECIFICATION> ] <RIGHT PAREN>

<BASIC AGGREGATE FUNCTION TYPE> ::=

文法規則 11

SUM | MAX | MIN | AVG | COUNT

<SIMPLE AGGREGATE FUNCTION> ::=

文法規則 12

| LIST <LEFT PAREN> <EXPRESSION> [ <COMMA>

<DELIMITER> ]

[ <ORDER SPECIFICATION> ] <RIGHT PAREN>

<SIMPLE AGGREGATE FUNCTION TYPE> ::= <SIMPLE WINDOW AGGREGATE

FUNCTION TYPE>

文法規則 13

<SIMPLE WINDOW AGGREGATE FUNCTION> ::=

文法規則 14

| GROUPING FUNCTION

<SIMPLE WINDOW AGGREGATE FUNCTION TYPE> ::=

文法規則 15

文法規則 16

文法規則 17

| STDDEV | STDDEV_POP | STDDEV_SAMP

| VARIANCE | VARIANCE_POP | VARIANCE_SAMP

<STATISTICAL AGGREGATE FUNCTION> ::=

<DEPENDENT EXPRESSION> <COMMA> <INDEPENDENT

EXPRESSION> <RIGHT PAREN>

<STATISTICAL AGGREGATE FUNCTION TYPE> ::=

CORR | COVAR_POP | COVAR_SAMP | REGR_R2 |

REGR_INTERCEPT | REGR_COUNT | REGR_SLOPE |

REGR_SXX | REGR_SXY | REGR_SYY | REGR_AVGY |

REGR_AVGX

<WINDOW NAME OR SPECIFICATION> ::=

文法規則 18

文法規則 19

文法規則 20

文法規則 21

<IN-LINE WINDOW SPECIFICATION> ::= <WINDOW SPECIFICATION>

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

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OLAP 関数の BNF 文法

文法規則 22

<WINDOW DEFINITION LIST> ::=

} . . . ]

<WINDOW DEFINITION> ::=

文法規則 23

文法規則 24

<WINDOW SPECIFICATION> ::=

文法規則 25

<LEFT PAREN> <WINDOW SPECIFICATION> <DETAILS> <RIGHT

PAREN>

<WINDOW SPECIFICATION DETAILS> ::=

[ <EXISTING WINDOW NAME> ]

[ <WINDOW PARTITION CLAUSE> ]

[ <WINDOW ORDER CLAUSE> ]

文法規則 26

[ <WINDOW FRAME CLAUSE> ]

文法規則 27

<WINDOW PARTITION CLAUSE> ::=

文法規則 28

PARTITION BY <WINDOW PARTITION EXPRESSION LIST>

<WINDOW PARTITION EXPRESSION LIST> ::=

文法規則 29

[ { <COMMA> <WINDOW PARTITION EXPRESSION> } . . . ]

文法規則 30

文法規則 31

文法規則 32

<WINDOW FRAME CLAUSE> ::=

<WINDOW FRAME UNIT> ::= ROWS | RANGE

文法規則 33

<WINDOW FRAME EXTENT> ::= <WINDOW FRAME START> | <WINDOW FRAME

BETWEEN>

文法規則 34

<WINDOW FRAME START> ::=

UNBOUNDED PRECEDING

| <WINDOW FRAME PRECEDING>

| CURRENT ROW

文法規則 35

文法規則 36

PRECEDING

<WINDOW FRAME BETWEEN> ::=

BETWEEN <WINDOW FRAME BOUND 1> AND <WINDOW FRAME

BOUND 2>

文法規則 37

文法規則 38

文法規則 39

100

Sybase IQ

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第 4 章 OLAP の使用

<WINDOW FRAME BOUND> ::=

文法規則 40

| UNBOUNDED FOLLOWING

| <WINDOW FRAME FOLLOWING>

文法規則 41

FOLLOWING

文法規則 42

<SIMPLE GROUP BY TERM> ::=

文法規則 43

| <LEFT PAREN> <GROUP BY EXPRESSION> <RIGHT PAREN>

| <LEFT PAREN> <RIGHT PAREN>

<SIMPLE GROUP BY TERM LIST> ::=

<SIMPLE GROUP BY TERM> [ { <COMMA> <SIMPLE GROUP BY

TERM> } . . . ]

文法規則 44

<COMPOSITE GROUP BY TERM> ::=

[ { <COMMA> <SIMPLE GROUP BY TERM> } . . . ]

文法規則 45

<ROLLUP TERM> ::= ROLLUP <COMPOSITE GROUP BY TERM>

文法規則 46

文法規則 47

文法規則 48

<GROUP BY TERM> ::=

| <COMPOSITE GROUP BY TERM>

| <ROLLUP TERM>

| <CUBE TERM>

<GROUP BY TERM LIST> ::=

文法規則 49

<GROUP BY TERM> [ { <COMMA> <GROUP BY TERM> } . . . ]

<GROUP BY CLAUSE> ::= GROUP BY <GROUPING SPECIFICATION>

文法規則 50

<GROUPING SPECIFICATION> ::=

文法規則 51

| <SIMPLE GROUP BY TERM LIST> WITH ROLLUP

| <SIMPLE GROUP BY TERM LIST> WITH CUBE

| <GROUPING SETS SPECIFICATION>

<GROUPING SETS SPECIFICATION> ::=

GROUPING SETS <LEFT PAREN> <GROUP BY TERM LIST>

文法規則 52

<ORDER SPECIFICATION> ::= ORDER BY <SORT SPECIFICATION LIST>

文法規則 53

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

101

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OLAP 関数の BNF 文法

102

Sybase IQ

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第

章

システム・リソースの管理

この章について

この章では、Sybase IQ によるメモリ、ディスク I/O、CPU の使用方法と、

これらの要素間の関係について説明します。また、DBA がリソース使用

量を調整してパフォーマンスをチューニングする方法についても説明し

ます。

この章の説明は、一般的な内容となっています。ご使用のハードウェアと

ソフトウェアの設定に合わせて調整してください。プラットフォームごと

の推奨事項については、それぞれの『Sybase IQ インストールおよび設定

ガイド』を参照してください。

内容

トピック名

ページ

104

105

123

125

133

137

138

140

143

145

パフォーマンス用語の概要

パフォーマンス向上のための設計

メモリ使用の概要

プロセス・スレッド・モデル

I/O の分散

リソース使用を調整するオプション

リソースを効率的に利用するための他の方法

インデックスのヒント

データベース・サイズと構造の管理

ロードを高速化するための UNION ALL ビューの使用

ネットワーク・パフォーマンス

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

103

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パフォーマンス用語の概要

パフォーマンスとは、コンピュータ・ビジネス・アプリケーションまたは同じ

環境内で動作する複数のアプリケーションの効率を表す尺度です。通常、この

効率は応答時間とスループットで測定します。

応答時間とは、1 つのタスクが完了するまでにかかる時間のことです。応答時

間は、次の項目の影響により変化します。

•

競合の軽減と待機時間 ( 特にディスク I/O 待機時間 ) の短縮

より高速なコンポーネントの使用

リソースに必要な時間の短縮 ( 同時実行性の向上 )

スループットは、一定の時間にどれだけの作業量が完了したかを表します。ス

ループットは、通常、1 秒あたりのトランザクション数で表されますが、1 分、

1 時間、1 日などの単位で測定する場合もあります。

パフォーマンス向上のための設計

適正なデータベース設計、緻密なクエリ分析、適切なインデックス付けを行う

ことにより、アプリケーションはより高いパフォーマンスを発揮することがで

きます。適正な設計を行い、適切なインデックス付け方式を選択することに

よって、パフォーマンスを最も向上させることができます。

その他、ハードウェアやネットワークを分析することによって、インストール

環境のボトルネックを特定できます。

詳細については、「第 3 章クエリと削除の最適化」を参照してください。

104

Sybase IQ

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第 5 章システム・リソースの管理

メモリ使用の概要

Sybase IQ では、次のような目的でメモリを使用します。

•

クエリの解析用にディスクから読み込むデータのバッファ

フラット・ファイルからロードするときにディスクから読み込むデータの

ためのバッファ

•

接続、トランザクション、バッファ、データベース・オブジェクトを管理

するためのオーバヘッド

以降の各項では、オペレーティング・システムが Sybase IQ のメモリ使用をサ

ポートする方法、さまざまな目的のために Sybase IQ でメモリを割り付ける方

法、パフォーマンスを改善するためにユーザがメモリ割り付けを調整する方

法、また Sybase IQ に十分なメモリが使用できるようにオペレーティング・シ

ステムを設定する手順について説明します。

ページングによる使用可能メモリの増加

システムのメモリが不足している場合、パフォーマンスが大幅に低下すること

があります。このような場合、使用可能なメモリを増やす必要があります。

RDBMS ソフトウェアのように、Sybase IQ にも多くのメモリが必要です。

Sybase IQ に割り付け可能なメモリが多ければ多いほど、パフォーマンスも向

上します。

ただし、システム内のメモリ量には常に一定の制限があるため、データの一部

のみがメモリに格納され、残りのデータはディスク上に格納されるという状況

が発生します。オペレーティング・システムが、ディスク上のデータを検索し

て取り出し、メモリ要求に対応する必要がある場合、これをページングまたは

スワッピングと呼びます。メモリを適切に管理することの主な目的は、ページ

ングやスワッピングを回避したり、最小限に抑えたりすることです。

最も頻繁に使用されるオペレーティング・システム・ファイルは、スワップ・

ファイルです。メモリが消耗している場合、オペレーティング・システムがメモ

リのページをディスクにスワップして、新しいデータの領域を確保します。ス

ワップされたページを再び呼び出すと、他のページがスワップされて、要求され

たメモリ・ページが元に戻ります。ユーザのディスク使用率が高い場合、スワッ

ピングには時間がかかります。通常は、スワッピングが起こらないようなメモリ

編成にして、オペレーティング・システム・ファイルの使用を最小限に抑えてく

ださい。スワッピングを最小限に抑えるためのメモリの設定方法については、「プ

ラットフォーム固有のメモリ・オプション」(119 ページ ) を参照してください。

Sybase IQ では、物理メモリを最大限利用するために、データベースに対する

すべての読み込みと書き込みにバッファ・キャッシュを使用します。

注意ディスク上のスワップ領域には、少なくとも物理メモリ全体を収容でき

るだけのサイズを確保します。

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

105

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メモリ使用の概要

スワッピングをモニタするためのユーティリティ

UNIX vmstat コマンド、UNIX sar コマンド、または Windows タスク・マネー

ジャを使用すると、実行中のプロセス数、ページアウト回数、スワップ回数に

ついての統計を表示できます。この統計によって得た情報を使用して、システ

ムでページングが過度に発生していないかどうかを調べてください。必要に応

じて、設定を調整します。たとえば、特殊な高速ディスクにスワップ・ファイ

ルを配置します。

vmstat の出力例については、「UNIX システムでのページングのモニタリング」

を参照してください。

サーバ・メモリ

さまざまな目的に応じて、Sybase IQ は、サーバ・メモリと呼ばれる単一メモ

リ・プールからメモリを割り付けます。サーバ・メモリには、バッファ、トラ

ンザクション、データベース、サーバの管理のために割り付けられたすべての

メモリが含まれます。

オペレーティング・システム・レベルでは、Sybase IQ サーバ・メモリはヒー

プ・メモリで構成されます。ほとんどの場合、Sybase IQ で使用されるメモリ

がヒープ・メモリか共有メモリかを気にする必要はありません。メモリ割り付

けは、すべて自動的に処理されます。ただし、Sybase IQ を実行する前に、オ

ペレーティング・システム・カーネルが共有メモリを使用するように正しく構

成されていることを確認してください。詳細については、プラットフォームに

対応した『Sybase IQ インストールおよび設定ガイド』を参照してください。

マルチプレックスの

メモリ管理

マルチプレックスの各サーバは、独自のホスト上にある場合と、ホストを他の

サーバと共有している場合があります。複数のサーバが同じシステム上にある

場合、作業負荷の処理にかかる CPU 時間は、単一の組み合わされたサーバの

場合とほとんど変わりません。しかし、独立した複数のサーバでは、単一の組

み合わされたサーバより多くの物理メモリが必要になります。これは、各サー

バが使用するメモリを他のサーバが共有できないからです。

ロード、挿入、更新、

同期、削除のための

メモリ

マシンの物理メモリが過度に割り付けられるのを防ぐには、ロードが発生する

操作に対して LOAD_MEMORY_MB データベース・オプションを設定します。

LOAD 操作だけでなく、このオプションは INSERT、UPDATE、SYNCHRONIZE、

DELETE の各操作にも影響を与えます。LOAD_MEMORY_MB オプションで

は、それ以降のロードで使用できるヒープ・メモリ量の上限を MB 単位で指定

します。ロードとバッファ・キャッシュの使用については、「ロードのメモリ

要件」(109 ページ ) を参照してください。LOAD_MEMORY_MB オプションの

詳細については、『Sybase IQ リファレンス・マニュアル』の「第 2 章データ

ベース・オプション」を参照してください。

106

Sybase IQ

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第 5 章システム・リソースの管理

プロセスの中止による

共有メモリへの影響

警告！ UNIX システムで中止されたプロセスは、自動的にクリーンアップさ

れずに、セマフォまたは共有メモリにそのまま残されます。UNIX 上の Sybase

IQ サーバを正常に停止するには、『Sybase IQ システム管理ガイド』の「第 2

章 Sybase IQ の実行」の「データベース • サーバの停止」に説明されている

stop_asiq ユーティリティを使用します。ipcs と ipcrm を使用して、異常終了

後のクリーンアップを行う方法については、『Sybase IQ トラブルシューティ

ングおよびリカバリ・ガイド』の「第 1 章トラブルシューティングのヒント」

を参照してください。

バッファ・キャッシュの管理

Sybase IQ では、バッファ・キャッシュに最も多くのメモリが必要です。Sybase

IQ には、IQ ストア用とテンポラリ・ストア用の 2 つのバッファ・キャッシュ

があります。ページング、データベースへの挿入、バックアップやリストアな

どのすべてのデータベース I/O 操作にこの 2 つのバッファ・キャッシュが使用

されます。メモリ内にあるデータは、この 2 つのいずれかに格納されます。す

べてのユーザ接続は、これらのバッファ・キャッシュを共有します。Sybase IQ

が、各接続にどのデータが関連付けられているかを追跡します。

バッファ・キャッシュの管理の詳細については、以降の項を参照してください。

•

メモリ要件の計算方法については、「バッファ・キャッシュ・サイズの決

定」を参照してください。

設定サイズがわかっているバッファ・キャッシュ・サイズの設定方法につ

いては、「バッファ・キャッシュ・サイズの設定」を参照してください。

適切なバッファ・キャッシュ・サイズを決定する方法の例については、

表 5-1 (112 ページ ) を参照してください。

バッファ・キャッシュ・サイズの決定

IQ ストアとテンポラリ・ストアに指定するバッファ・キャッシュ・サイズは、

さまざまな要因によって決まります。デフォルト値 ( メインに 16MB、テンポ

ラリ・キャッシュに 12MB) では、ほとんどのデータベースでサイズが不足し

ます。アプリケーションに必要な実際の値は、次の要因によって決まります。

•

システムに搭載されている物理メモリの合計量

Sybase IQ、オペレーティング・システム、その他のアプリケーションが

それぞれのタスクを実行するのに必要な物理メモリの量

•

ロード、クエリ、またはその両方を実行するかどうか

表 5-1 (112 ページ ) の例を通して、サイトに最適な設定を決定するときは、こ

れ以降の各項で示されているガイドラインを参考にしてください。

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

107

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メモリ使用の概要

次の図は、バッファ・キャッシュとその他のメモリ消費との関係を示します。

図 5-1: 物理メモリに対するバッファ・キャッシュ

各部分に関する詳細な説明、各部分に必要なメモリ量の判断に役立つガイドラ

インについては、以降の項で説明します。

オペレーティング・システムとその他のアプリケーション

このメモリの量は、プラットフォームの種類やシステムの使用方法によって異

なります。たとえば、UNIX ファイル・システムでは、UNIX ロー・パーティ

ションよりも多くのファイル・バッファリングが実行されるため、オペレー

ティング・システムに必要なメモリは多くなります。少なくとも、UNIX シス

テムでは 60MB 以上、Windows システムでは 30MB 以上のメモリを使用する

と仮定できます。

また、Sybase IQ とともに動作する他のアプリケーション ( クエリ・ツールな

ど ) にもそれぞれメモリ要件があります。メモリ要件については、アプリケー

ションおよびオペレーティング・システムのマニュアルを参照してください。

108

Sybase IQ

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第 5 章システム・リソースの管理

Sybase IQ メモリ・オーバヘッド

オペレーティング・システムや他のアプリケーションで使用する物理メモリ量

を決定すると、Sybase IQ がタスクの実行に必要とする残りのメモリ量を計算

できます。このオーバヘッドに影響を与える要因については、以降の各項で説

明します。

ロー・パーティションとファイル・システム

UNIX システムの場合、ロー・パーティションではなくファイル・システムを

使用するデータベースには、オペレーティング・システムによるファイル・

バッファリング処理のために残りのメモリの 30% がさらに必要になります。

Windows では、OS_FILE_CACHE_BUFFERING = ‘OFF’ に設定し ( 新しいデー

タベースのデフォルト )、ファイル・システム・キャッシュを無効にしてくだ

さい。詳細については、プラットフォームに対応した『Sybase IQ インストー

ルおよび設定ガイド』を参照してください。

マルチユーザのデータベース・アクセス

マルチユーザがデータベースをクエリする場合、Sybase IQ には「アクティブ」

ユーザ 1 人あたり約 10MB のメモリが必要です。アクティブ・ユーザとは、同

時にデータベースにアクセスしたり、データベースに対して問い合わせを行っ

たりするユーザのことです。たとえば、Sybase IQ に接続しているユーザが 30

人でも、アクティブにデータベースを同時に使用しているユーザは 10 人ほど

しかいないことがあります。

ロードのメモリ要件

Sybase IQ では、バッファ・キャッシュの他に、ロード操作、同期、削除を実

行するためのメモリも必要です。このメモリは、フラット・ファイルの I/O

バッファリングに使用されます。Sybase IQ ではメモリを使用して、ディスク

から読み込んだデータをバッファリングします。この読み込みのサイズは、

BLOCK FACTOR に入力レコードのサイズを乗算した値になります。BLOCK

FACTOR は、LOAD TABLE コマンドのオプションです。デフォルト値の 10,000

を使用した場合、データの入力ローを 200 バイトとすると、Sybase IQ が I/O

バッファリングに使用するサイズは合計 2MB になります。ロードのメモリ要

件は、ローの数ではなく、カラムの数と幅によって決まります。

このメモリが必要になるのは、フラット・ファイルからロードする場合、

INSERT..LOCATION または INSERT..SELECT を使用する場合だけです。

削除と更新に必要なメモリは比較的少量です。

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

109

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メモリ使用の概要

スレッド・スタックのメモリ

スレッドの処理には、少量のメモリが必要です。使用する Sybase IQ 処理ス

レッドが多くなるにつれ、必要なメモリも多くなります。-iqmt サーバ・スイッ

チは、Sybase IQ のスレッド数を制御します。

ユーザの数に比例して、カタログ・ストア処理スレッドに必要なメモリも増加

しますが、必要とされるメモリは比較的少量です。-gn スイッチによって、カ

タログ・ストア処理スレッドを制御します。

スレッドの合計数 (-iqmt と -gn の合計 ) が、現在のプラットフォームで使用で

きるスレッド数を超えないようにします。詳細については、『Sybase IQ ユー

ティリティ・ガイド』の「第 1 章データベース・サーバの実行」を参照して

ください。

その他のメモリ使用

すべてのコマンドとトランザクションが、ある程度のメモリを使用します。こ

れまで説明してきた要因の他に、メモリを大量に使用する操作には次のものが

あります。

バックアップ　バックアップに使用される仮想メモリの量は、データベース作

成時に指定された IQ PAGE SIZE によって決まります。この値はおよそ 2 *

CPU の数 * 20 * (IQ PAGE SIZE/16) です。プラットフォームによっては、

BACKUP コマンドの BLOCK FACTOR を調整するとバックアップのパフォー

マンスが向上する場合がありますが、BLOCK FACTOR を増やすとメモリの使

用量も増加します。詳細については、『Sybase IQ システム管理ガイド』の「第

14 章データのバックアップ、リカバリ、アーカイブ」の「バックアップ中の

使用メモリの増加」を参照してください。

データベースの検証と修復　データベース全体を検証すると、sp_iqcheckdb プロ

シージャは処理を開始する前に、すべての Sybase IQ テーブル、テーブルのそ

れぞれのフィールドとインデックスを開きます。Sybase IQ テーブルの数、お

よびテーブル内のカラムとインデックスの累積数によって、sp_iqcheckdb に

必要な仮想メモリの量は大幅に異なります。必要なメモリ量を制限するには、

sp_iqcheckdb オプションを使って 1 つのインデックスまたはテーブルを検証

または修復します。

リーク・ブロックの削除　リークの削除操作でも、すべての Sybase IQ テーブル、

ファイル、インデックスを開く必要があるため、データベース全体を検証する

ときに sp_iqcheckdb が使用するのと同じ容量の仮想メモリを使用します。

Sybase IQ テンポラリ・バッファ・キャッシュを使用して、使用ブロックを追跡

します。

110

Sybase IQ

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第 5 章システム・リソースの管理

Sybase IQ のメイン・バッファ・キャッシュとテンポラリ・バッファ・キャッシュ

Sybase IQ に必要なオーバヘッド・メモリを決定したら、メイン Sybase IQ バッ

ファ・キャッシュとテンポラリ・バッファ・キャッシュの間でどのように残り

のメモリを分散するかを決定してください。図 5-1 では、2 つの領域が点線で

分割されていますが、これはさまざまな要因によって分割線の位置が移動する

可能性があることを示します。

他のほとんどのデータベースと異なり、Sybase IQ では、通常、メイン・バッ

ファ・キャッシュに 40 %、テンポラリ・バッファ・キャッシュに 60% のメモ

リを割り当てます。ただし、この比率は固定されているわけではありません。

HG インデックスが関連する大きなソートマージ・ジョインまたは挿入を使用

するクエリなどの操作では、通常とは異なり、メイン・バッファ・キャッシュ

よりもテンポラリ・バッファ・キャッシュに多くのメモリが必要です。また、

他のアプリケーションでは要件が異なることがあります。Sybase IQ でサポー

トされるメモリ割り付けの割合は、メイン・バッファ・キャッシュ対テンポラ

リ・バッファ・キャッシュが 30 % 対 70 % から 70 % 対 30 % の範囲となって

います。

注意上記のガイドラインは、システムでアクティブなデータベースが一度に

1 つであることを前提としています。つまり、すべての Sybase IQ ユーザが 1

つのデータベースだけにアクセスしている場合です。複数のアクティブなデー

タベースがある場合は、使用するデータベース間で残りのメモリをさらに分け

る必要があります。

最初は、ここに記載した一般ガイドラインに従い、「バッファ・キャッシュの

モニタリング」(157 ページ ) で説明されているモニタ・ツールと、現在のプ

ラットフォームに対応する『Sybase IQ インストールおよび設定ガイド』に記

載された個別のツールを使用して、Sybase IQ のパフォーマンスをモニタリン

グすることを強くおすすめします。

バッファ・キャッシュと物理メモリ

Sybase IQ のメイン・バッファ・キャッシュとテンポラリ・バッファ・キャッ

シュに使用するメモリと、Sybase IQ メモリ・オーバヘッド、オペレーティン

グ・システムとその他のアプリケーションに使用するメモリの合計が、システ

ムの物理メモリを超えないようにしてください。

システムが許容するサイズよりもバッファ・キャッシュ・サイズを大きく設定

すると、Sybase IQ はデータベースを開くことができません。サーバ起動オプ

ションの -iqmc ( メイン・キャッシュ・サイズ ) と -iqtc ( テンポラリ・キャッ

シュ・サイズ ) を指定してデータベースを開き、キャッシュ・サイズを再設定

してください。デフォルトでは、メイン・キャッシュに 16MB、テンポラリ・

キャッシュに 12MB しか割り付けられません。

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

111

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メモリ使用の概要

注意一部の UNIX プラットフォームでは、他のサーバ・スイッチを設定して

バッファ・キャッシュに使用可能なメモリを増やす必要があります。詳細につ

いては、「プラットフォーム固有のメモリ・オプション」(119 ページ ) を参照

してください。

その他の注意事項

Sybase IQ のバッファ・キャッシュ・サイズは、データベースをどのように使

うかによって変わります。パフォーマンスを最大にするには、データベース

の挿入、問い合わせ、およびその両方を使用するそれぞれの場合に応じて設

定を変更してください。ただし、データベースへの挿入と問い合わせを両方

使用する環境では、すべてのユーザによるデータベースの使用を中止し、バッ

ファ・キャッシュ・オプションをリセットすることは容易でありません。こ

のような場合は、ロードまたはクエリのどちらかのパフォーマンスを優先さ

せてください。可能なかぎり、データベースで作業を行う前にキャッシュ・サ

イズを定義してください。

バッファ・キャッシュとメモリ・オーバヘッドのガイドラインも、プラット

フォームによって異なります。その他の事項については、『Sybase IQ インス

トールおよび設定ガイド』を参照してください。

バッファ・キャッシュ・サイズの設定例

次の表には、システムのメモリが消費される要因の一覧と、メイン・バッファ・

キャッシュとテンポラリ・バッファ・キャッシュに残されたメモリ量の例を示

します。この例では、システムに 1GB の物理メモリがあること、実行中の

Sybase IQ 以外にはハードウェア上に大きなアプリケーションがないこと、ア

クティブ・データベースは一度に 1 つしかないことを前提にしています。この

表では、主なデータベース・アクセスの種類 ( クエリまたは挿入 ) で数字を分

けています。

表 5-1: バッファ・キャッシュに使用可能なメモリの例 (MB 単位 )

使用可能な使用可能な

使用量メモリ：クエリメモリ：挿入

メモリの使用

1000

900

1000

900

使用可能な物理メモリの合計 (MB 単位の

概数 )

100^a

100

UNIX システムの最小量を前提としたオ

ペレーティング・システム使用量

825

アクティブ・ユーザ数のオーバヘッド：

接続ユーザ数は約 30 人だが、アクティ

ブ・ユーザ数は約 10 人のみで、1 人あた

り 10MB

828

200 バイトのレコード・サイズとデフォル

ト設定を前提としたときの、フラット・

ファイルからの挿入に伴うオーバヘッド

112

Sybase IQ

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第 5 章システム・リソースの管理

使用可能な使用可能な

使用量メモリ：クエリメモリ：挿入

メモリの使用

675

405

270

828

497

331

メイン・バッファ・キャッシュとテンポ

ラリ・バッファ・キャッシュ用に残され

たメモリ

iqmc (Main_Cache_Memory_MB) の設定：

バッファ・キャッシュ用に残されたメモ

リの 40%

iqtc (Temp_Cache_Memory_MB) の設定：

バッファ・キャッシュ用に残されたメモ

リの 60%

Windows オペレーティング・システムでは、最低 30MB 必要です。

表に示されているように、データベースへの挿入が中心の場合と、問い合わせ

が中心の場合とでは、バッファ・キャッシュに対して使用する値の組が異なり

ます。これらの値は、挿入と問い合わせの負荷の割合が一般的な場合とは異な

ります。キャッシュ・サイズを変更する場合は、「バッファ・キャッシュ・サ

イズの設定」を参照してください。キャッシュ・サイズ・オプションは、デー

タベースを停止して再起動するまで使用できません

バッファ・キャッシュ・サイズの設定

Sybase IQ では、メイン・バッファ・キャッシュは 16MB に、テンポラリ・バッ

ファ・キャッシュは 12MB のサイズにデフォルト設定されています。ほとんど

のアプリケーションでは、これよりはるかに大きな値を必要とします。キャッ

シュのサイズは、物理メモリの合計によって制限されます。使用中のシステム

の適切な設定を決定するには、前の各項を参照してください。

必要な設定がわかったら、表5-2 に示すオプションを使用してバッファ・キャッ

シュ・サイズを設定します。表 5-3 に示すオプションを使用して、バッファ・

キャッシュに使用するメモリを増やすこともできます。

表 5-2: バッファ・キャッシュ・サイズを変更する設定

方法

使用時期

設定の有効期間

参照先

-iqmc および -iqtc サーバ・ス推奨される方法。データサーバが起動してから停止「バッファ・キャッシュ・

イッチ

ベースとサーバが動作しするまで

ていないときにキャッ

シュ・サイズを設定する。

4GB を超えるキャッシュ・

サイズを使用できる。

サイズのサーバ・スイッ

チの設定」(114 ページ )

64 ビット・プラットフォー

ムを使用している場合、ま

たはキャッシュ・サイズの

データベース・オプション

がシステムの許容量を超

えて設定されている場合

に特に有用。

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

113

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メモリ使用の概要

方法

使用時期

設定の有効期間

参照先

MAIN_CACHE_MEMORY_

MB および

TEMP_CACHE_MEMORY_

MB database データベース・

オプション

バッファ・キャッシュ・サ次回データベースが再始動『Sybase IQ リファレン

イズを最大 4GB に設定。されてから、これらのオプス・マニュアル』の「デー

これらの値を設定するにションをリセットするか、タベース・オプション」

はデータベースを開く必またはサーバ・スイッチでの章

要がある。

これらのオプションを上書

きするまで

この方法は推奨しません。

表 5-3: バッファ・キャッシュに使用できるメモリ容量に影響する設定

使用時期設定の有効期間参照先

バッファ・キャッシュとしサーバが起動してから停止「プラットフォーム固有

方法

-iqwmem サーバ・スイッチ

て使用する追加メモリをするまで

割り当てるときに一部の

UNIX プラットフォーム上

で使用。実際にキャッシュ・

サイズの設定はしない。

のメモリ・オプション」

(119 ページ )

LOAD_MEMORY_MB

データベース・オプション

ロードに使用可能なメモすぐに有効 ( オプションを「ロード、挿入、更新、同

リを制御して、バッファ・リセットするまで )

キャッシュ・サイズに間接

的に影響を与える場合。プ

期、削除のためのメモリ」

(106 ページ )

ラットフォームによって

は、ロードに無制限のメモ

リを許可すると、バッ

ファ・キャッシュに使用可

能なメモリが少なくなる。

バッファ・キャッシュ・サイズのサーバ・スイッチの設定

サーバ起動オプションの -iqmc と -iqtc を使用するバッファ・キャッシュ・サ

イズの設定には、次の 2 つの重要な利点があります。

•

4GB を超えるサイズのキャッシュ・サイズを設定できます。32 ビット・プ

ラットフォームでは、このような大きいキャッシュ・サイズは使用できま

せんが、64 ビット・プラットフォームでは推奨されています。

•

システムの許容量を超えるデータベース・オプションを設定してしまい、

データベースを開けない場合に、キャッシュ・サイズを変更できます。

データベース・オプションとサーバ・オプションのどちらを使用する場合も、

バッファ・キャッシュ・サイズを変更するにはサーバを再起動する必要があり

ます。-iqmc および -iqtc サーバ起動オプションは、サーバが実行されている間

だけ有効なため、サーバを再起動するたびに指定する必要があります。

114

Sybase IQ

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第 5 章システム・リソースの管理

ページ・サイズの指定

データベースを作成するときは、そのページ・サイズを設定します。このパラ

メータは、バッファ・キャッシュのサイズとともに、そのデータベースのメモ

リ使用とディスク I/O スループットを決定します。

注意ページ・サイズを変更することはできません。ページ・サイズによって、

一部のデータベース・オブジェクトのサイズの上限が決まります。

ページ・サイズの設定

Sybase IQ では、ページ単位でデータがメモリ内外にスワップされます。デー

タベースを作成するときに、カタログ・ストアと IQ ストアに別々のページ・

サイズを指定します。テンポラリ・ストアのページ・サイズは、IQ ストアと

同じです。

パフォーマンスを最大にするための Sybase IQ ページ・サイズの推奨値につい

ては、『Sybase IQ システム管理ガイド』の「第 5 章データベース・オブジェ

クトの使用」の「IQ ページ・サイズの選択」を参照してください。

カタログ・ストアで発生する I/O はわずかなため、カタログ・ストアのペー

ジ・サイズがパフォーマンスに与える影響はほとんどありません。デフォルト

値 4096 バイトで十分です。

IQ ページ・サイズによって、データベースのデフォルト I/O 転送ブロック・サ

イズと最大データ圧縮の 2 つのパフォーマンスの要因が決まります。以降の項

で、これらの要因について説明します。

ブロック・サイズ

すべての I/O は、ブロック単位で発生します。これらのブロックのサイズは、

Sybase IQ データベースを作成したときに設定したものです。このサイズを変

更するには、データベースを再作成します。デフォルトでは、IQ ページ・サ

イズによって I/O 転送ブロック・サイズが決まります。たとえば、デフォルト

IQ ページ・サイズが 128KB の場合、デフォルトのブロック・サイズは 8,192

バイトになります。通常、Sybase IQ はこのページ・サイズに対するデフォル

トのブロック・サイズの割合の使用だけでなく、他の要因も考慮します。

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

115

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メモリ使用の概要

ほとんどのシステムでは、デフォルトのブロック・サイズを使用することに

よって、I/O 転送率とディスク領域の使用率のバランスを最適化できます。た

だし、パフォーマンスよりもディスク領域の節約が優先されます。デフォルト

のブロック・サイズでシステムのパフォーマンスが不十分な場合は、4,096 ~

32,768 の間の 2 の累乗の値にブロック・サイズを設定できます。ただし、ブ

ロック数は 1 ページに 2 ～ 16 個となるよう設定してください。次のような場

合には、ブロック・サイズを明示的に設定できます。

•

ディスク・アレイを使用したロー・ディスク・インストールの場合、ブ

ロックが大きいほどパフォーマンスは向上しますが、使用されるディスク

領域が多くなります。

•

ファイル・システム・インストールでは、オペレーティング・システムに

ネイティブ・ブロック・サイズがある場合は、そのブロック・サイズ以上

の IQ ブロック・サイズを設定すると、ディスク領域のパフォーマンスが

最適化されます。IQ ブロック・サイズがファイル・システムのブロック・

サイズと一致する場合は、I/O 率が向上する可能性もあります。

表 5-4 は、各 IQ ページ・サイズのデフォルトのブロック・サイズを示します。

表 5-4: デフォルトのブロック・サイズ

IQ ページ・サイズ (KB)

デフォルトのブロック・サイズ ( バイト )

4096

8192

128 (新しいデータベースのデフォルト)

256

512

16384

32768

データ圧縮

Sybase IQ では、常にデータを圧縮してディスクに保存します。データ圧縮に

よって、ディスク領域の必要量が減少し、パフォーマンスも向上します。デー

タ圧縮の量は、IQ ページ・サイズに基づいて自動的に決定されます。

メモリの節約

マシンのメモリが十分でない場合は、次のように調整してメモリを節約します。

バッファ・キャッシュ設定の縮小

バッファ・キャッシュ・サイズを小さくすることによってと、メモリを節約で

きます。ただし、バッファ・キャッシュを小さくしすぎると、バッファの不足

によって、データのロードまたはデータの問い合わせが非効率的になったり、

完了できなくなったりすることがあります。

116

Sybase IQ

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第 5 章システム・リソースの管理

ロードに使用するメモリの削減

LOAD_MEMORY_MB オプションを設定すると、ロードや他の同様の操作に使

用するヒープ・メモリ量を制限できます。詳細については、「ロード、挿入、

更新、同期、削除のためのメモリ」(106 ページ ) を参照してください。

ロードのためのブロッキング係数の調整

BLOCK FACTOR を使用して、フラット・ファイルからロードする場合の I/O

を減らします。LOAD コマンドの BLOCK FACTOR オプションにより、入力

ファイルの作成時に使用したブロッキング係数 ( ブロックあたりのレコード数 )

を指定します。デフォルトの BLOCK FACTOR は 10,000 です。

このロード・オプションの構文は、次のとおりです。

BLOCK FACTOR = integer

BLOCK FACTOR を決定するときは、次のガイドラインに従ってください。

record size * BLOCK FACTOR = memory required

このオプションを使用するには、バッファのメモリ以外に追加メモリが必要と

なります。使用可能なメモリが大量にある場合、または同時にアクティブに

なっているユーザが 1 人のみの場合は、BLOCK FACTOR の値を大きくするこ

とによって、ロード・パフォーマンスを向上できます。

ユーザが多数存在する場合の最適化

Sybase IQ で処理できるユーザ接続の最大数は、32 ビット・プラットフォーム

(Linux と Windows 2000/2003/XP) では 200、64 ビット・プラットフォーム (Sun

Solaris、HP-UX と Itanium、AIX) では 1,000 です。64 ビット・システムでこの

ような多数のユーザをサポートするには、オペレーティング・システムのパラ

メータと start_asiq サーバ・パラメータの両方を調整する必要があります。推

奨事項については、これ以降の各項と『Sybase IQ インストールおよび設定ガ

イド』を参照してください。

ユーザが多数存在する場合の Sybase IQ コマンド・ライン・オプションの変更

次の start_asiq のスイッチは、ユーザ数が多い場合の処理に影響を与えます。

-gm #_connections_to_support

-iqgovern #_ ACTIVE_ queries_to_support

-gn #_Catalog_Store_front_end_threads

-c Catalog_Store_cache_size

-ch size

-cl size

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

117

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メモリ使用の概要

-gm

これは、サーバで処理できる接続の合計数です。ここで設定する接続の合計数

のすべてがアクティブにデータベースを使用するのではなく、一部の接続はア

イドル状態となっていることが想定されます。

-iqGovern

Sybase IQ には、1,000 人のユーザが接続できます。ただし、一度にクエリを許

可されるユーザが少ないほど、より良いスループットを得ることができ、各

ユーザが効率的に操作できるリソースを十分に確保できます。-iqgovern 値を

指定すると、一度に実行されるクエリの最大数が制限されます。-iqgovern の

制限を超えるユーザがクエリを発行した場合は、アクティブなクエリのいずれ

かが完了するまで、新しいクエリはキューイングされます。

-iqgovern の最適な値は、クエリの性質、CPU の数、Sybase IQ バッファ・キャッ

シュのサイズによって異なります。デフォルト値は 2*CPU の数 + 10 です。接

続ユーザ数が多い場合は、このオプションを 2*CPU の数 + 4 に設定するとス

ループットが向上する場合があります。

-gn

-c

-gn の適正値は、-gm の値によって決まります。start_asiq ユーティリティが

-gn を計算し、値を適切に設定します。-gn の設定値が小さすぎると、サーバが

正しく機能しなくなることがあります。-gn は、480 以下にすることをおすすめ

します。

カタログ・ストア・バッファ・キャッシュは、カタログ・ストアの汎用メモ

リ・プールでもあります。MB 単位で指定するには、-c nM 形式を使用します。

たとえば、-c 64M のように指定します。Sybase の推奨値は次のとおりです。

表 5-5: カタログ・バッファ・キャッシュの設定

ユーザ数

1000 まで

200 まで

プラットフォーム -c で設定する最小値

64MB

64 ビットのみ

64 ビット

48MB (64 ビットの場合の start_asiq のデフォルト

値 )。ユーザ数がこれより多い場合は 64MB に設定

すると有効

200 まで

32 ビット

32MB (32 ビットの場合の start_asiqのデフォルト値)

大量の解析を必要とする特定のクエリに対応する場合など、標準のカタログ・

キャッシュ・サイズでは小さすぎる場合があります。このような場合は、-cl と

-ch を設定すると有効なことがあります。たとえば、32 ビット・プラットフォー

ムでは次のように設定してみます。

-cl 128M

-ch 256M

-ch または -cl と同じ設定ファイルやコマンド・ラインで -c を使用しないでく

ださい。関連情報については、-ch cache-size オプションを参照してください。

118

Sybase IQ

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第 5 章システム・リソースの管理

警告！カタログ・ストアのキャッシュ・サイズを明示的に制御するには、サー

バ起動用の設定ファイル (.cfg) または UNIX コマンド・ラインで、次のいずれ

か一方を実行します。両方を実行しないでください。

•

-c パラメータを設定する

-ch および -cl パラメータを使用して、カタログ・ストアのキャッシュサ

イズに特定の上限と下限を設定する

上記のパラメータをこれ以外の組み合わせで指定すると、予期しない結果が

生じることがあります。

-iqmt

-iqmt オプションの設定は必須ではありません。指定された接続数に対して

-iqmt の設定値が小さすぎる場合は、要求された接続数を処理するためにス

レッド数が増加します。つまり、-gm が -iqmt を上書きします。ただし、-iqmt オ

プションによって Sybase IQ スレッド数が増加した場合は、後述の「ユーザが

多数存在する場合のオペレーティング・システム・パラメータの設定」で説明

する制限の設定時に、このスレッド数を使用します。

ユーザが多数存在する場合の Sybase IQ テンポラリ領域の増加

場合によっては、より多くのユーザに対応できるようにテンポラリ dbspace を

増やす必要がある場合もあります。

新規接続と既存接続との優先順位

Sybase IQ が、接続されているユーザの対応でビジー状態の場合は、新規の接

続要求への応答が遅くなることがあります。たとえば、サーバが挿入のために

ビジー状態のときに、テスト・スクリプトなど、ループ内の数百個の接続が起

動される極端な例の場合、新規の接続がアクティブになるには、しばらく待機

することがあります。また、場合によっては、その接続要求がタイムアウトに

なることもあります。このような場合、サーバは単にビジー状態になっている

だけにも関わらず、停止しているように見えます。このような状況が発生した

場合は、再び接続を行ってください。

プラットフォーム固有のメモリ・オプション

プラットフォームの種類を問わず、Sybase IQ では次の 4 つの目的ためにメモ

リを使用します。

•

メイン・バッファ・キャッシュ

テンポラリ・バッファ・キャッシュ

Sybase IQ メモリ・オーバヘッド ( スレッド・スタックを含む )

ロード・バッファ

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

119

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メモリ使用の概要

図 5-1 (108 ページ ) で示した Sybase IQ のメモリ使用の図を参照してください。

すべての 64 ビット・プラットフォームでは、使用可能な合計メモリ量は実質

的に無制限です。システムの仮想メモリが唯一の制限となります。

HP-UX システムにおけるパフォーマンス・チューニングのヒントについては、

そのプラットフォームの『Sybase IQ インストールおよび設定ガイド』を参照

してください。

32 ビット・プラットフォームでは制限があります。詳細については、次の表

を参照してください。

表 5-6: 32 ビット・プラットフォームで使用可能な合計メモリ量

プラットフォーム

RedHat Linux 2.1

使用可能メモリ量

約 1.7GB を Sybase IQ に使用可能

約 2.7GB を Sybase IQ に使用可能

2.75GB を Sybase IQ に使用可能

RedHat Linux 3.0

Windows 2000/2003/XP^a

^aこのメモリ量を確保するには、Windows 2000 Advanced Server または Datacenter Server、

Windows Server 2003 Standard、Enterprise または Datacenter Edition、もしくは Windows XP

Professional を使用し、/3GB スイッチを設定する必要があります。このスイッチを設定

しないと、2GB に制限されます。これはプロセスに使用できる合計メモリ量です。/3GB

スイッチを設定した場合でも、Windows サーバではバッファ・キャッシュの合計サイズ

が 2GB を超えることはできません。詳細については、Windows 用の『Sybase IQ インス

トールおよび設定ガイド』を参照してください。

Sybase IQ サーバ内での仮想メモリの使用パターンのせいで、Windows プラッ

トフォーム上で仮想メモリの断片化によって処理が過度に増大する可能性が

あります。このような状況に陥る可能性を小さくするため、Sybase IQ では

Windows XP と Windows Server 2003 について Microsoft の LFH ( 低断片化ヒー

プ ) の使用をサポートしています。

Windows プラットフォームにおけるパフォーマンス・チューニングのこの他の

ヒントについては、「第 7 章 Windows システムでのサーバのチューニング」を

参照してください。

UNIX システムの場合にかぎり、Sybase IQ にはメモリの管理に役立つ 2 つの

コマンドライン・オプションが用意されています。

連結メモリ・プール

HP と Sun のプラットフォームでは、指定した量のメモリを「連結」メモリとし

て指定できます。連結メモリは、物理メモリにロックされた共有メモリです。

カーネルはこのメモリを物理メモリからページ・アウトできません。

他のアプリケーションが同じマシン上で同時に実行されている場合は、連結メ

モリによって Sybase IQ のパフォーマンスが向上することがあります。ただし、

連結メモリを Sybase IQ 専用に割り付けると、そのメモリはマシン上の他のア

プリケーションから利用できなくなります。

120

Sybase IQ

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第 5 章システム・リソースの管理

これらの UNIX プラットフォームにのみ「連結」メモリのプールを作成するに

は、-iqwmem コマンドライン・スイッチを指定して、連結メモリの MB 数を指

定します。Sun 以外のプラットフォームで -iqwmem を設定するには、root ユー

ザになる必要があります。64 ビット・プラットフォームでは、マシンの物理

メモリのみが -iqwmem の上限となります。

たとえば、14GB のメモリを搭載するマシンで、10GB の連結メモリを確保す

るとします。そのためには、次のように指定します。

-iqwmem 10000

警告！このスイッチは、連結メモリに指定する余裕がメモリにある場合にの

み使用します。メモリが十分にないときにこのスイッチを使用すると、パ

フォーマンスが著しく低下することがあります。

注意このバージョンでは、次の点に注意してください。

•

Sun Solaris では、-iqwmem を指定すると、常に連結メモリが有効になります。

HP では、サーバをルートとして起動した場合に、-iqwmem を指定すると

連結メモリが有効になります。ルート以外のユーザでサーバを起動した場

合は、非連結メモリが有効になります。この動作は、将来のバージョンで

変更される可能性があります。

他のアプリケーションと

データベースの影響

サーバに使用されるメモリは、すべてのアプリケーションとデータベースに使

用されるメモリ・プール内のメモリです。複数のサーバまたは複数のデータ

ベースを同時に同じマシン上で実行したり、他のアプリケーションを実行した

りしている場合は、サーバが要求するメモリ量を減らす必要があります。

サーバ・ログによって、実際にどれだけのメモリ量があるかがわかります。

Created 1073741824 byte segement id 51205 Attached at

80000000

Created 184549376 byte segement id 6151 Attached at

C3576000

また、UNIX コマンド ipcs -mbを発行して、実際のセグメント数を表示する

こともできます。

HP のメモリ問題のトラ

ブルシューティング

HP-UX でメモリ問題が発生している場合は、maxdsiz_64bit カーネル・パラメー

タの値を調べます。このパラメータは、64 ビット HP プロセッサ上で Sybase

IQ が使用できる仮想メモリの量を制限します。『Sybase IQ インストールおよ

び設定ガイド』で推奨値を参照してください。

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

121

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メモリ使用の概要

ファイル・システム・バッファリングの制御

Solaris UFS および Windows ファイル・システムの場合にかぎり、ファイル・

システム・バッファリングのオンとオフを切り替えることができます。ファイ

ル・システム・バッファリングをオフにすると、ファイル・システム・バッ

ファ・キャッシュからのデータ・コピーがメイン IQ バッファ・キャッシュに

保存されます。通常、データ・コピーの保存によってページングが減り、パ

フォーマンスが向上します。ただし、例外が 1 つあります。データベースの

IQ ページ・サイズがファイル・システムのブロック・サイズよりも小さい場

合 ( 通常は、テスト状況の場合のみ )、ファイル・システム・バッファリング

をオフにすると、特にマルチユーザ操作中にパフォーマンスが低下することが

あります。

新しく作成される Sybase IQ データベースでは、ファイル・システム・バッ

ファリングがデフォルトでオフになります。

既存のデータベースのファイル・システム・バッファリングを無効にするに

は、次の文を発行します。

SET OPTION "PUBLIC".OS_FILE_CACHE_BUFFERING = OFF

このオプションは、PUBLIC グループにのみ設定できます。変更を有効にする

には、データベースを停止し、再起動します。

注意 Solaris には、ファイル・システム・バッファ・キャッシュのサイズを制

限するカーネル・パラメータはありません。時間の経過とともにファイル・シ

ステム・バッファ・キャッシュが大きくなり、IQ バッファ・キャッシュ・ペー

ジを置き換えるため、オペレーティング・システムに過度のページング・アク

ティビティが発生し、Sybase IQ パフォーマンスが低下します。

Windows では、ファイル・システムを犠牲にしてアプリケーションを優先させ

るページング・アルゴリズムを使用します。これは、Sybase IQ パフォーマン

スの向上に役立ちます。詳細については、「第 7 章 Windows システムでのサー

バのチューニング」を参照してください。

メモリを増やすその他の方法

特定の環境においては、他のオプションを調整して Sybase IQ に使用可能なメ

モリを増やすことができます。

122

Sybase IQ

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第 5 章システム・リソースの管理

Java 実行可能のデータベースのオプション

SET OPTION コマンドの JAVA_HEAP_SIZE オプションは、Java アプリケー

ションに対して接続ごとに割り付けるメモリの最大サイズ ( バイト単位 ) を設

定します。通常、接続ごとに割り当てられるメモリはユーザの作業領域として

使用され、その内訳は Java 変数と Java アプリケーション・スタック領域です。

Java アプリケーションの実行中、接続ごとの割り付けはデータベース・サーバ

の固定キャッシュを使用するため、制御できなくなった Java アプリケーショ

ンがメモリを使いすぎないようにすることが重要です。

SET OPTION コマンドの JAVA_NAMESPACE_SIZE オプションは、Java アプリ

ケーションに対してデータベースごとに割り付けるメモリの最大サイズ ( バイ

ト単位 ) を設定します。データベースごとのメモリ割り付けは、Java クラス定義

を含みます。クラス定義は読み取り専用であるため、接続間で共有されます。し

たがって、その割り付けには固定キャッシュを使用することになり、このオプ

ションを使って割り付けサイズの制限を設定します。

プロセス・スレッド・モデル

Sybase IQ では、最大限のパフォーマンスを得るために、オペレーティング・

システムのカーネル・スレッドを使用します。スレッドは、ユーザ・レベルと

カーネル・レベルにあります。ライトウェイト・プロセスは、カーネルでサ

ポートされるコントロールの基本となるスレッドです。オペレーティング・シ

ステムによって、どのライトウェイト・プロセス (LWP) をどのプロセッサで

いつ実行するかが決定されます。オペレーティング・システムはユーザ・ス

レッドのことは関知しませんが、ユーザ・スレッドが待機中か実行可能かは認

識しています。

オペレーティング・システムのカーネルによって、LWP が CPU リソース上に

スケジューリングされます。この場合、LWP のスケジューリング・クラスと

優先度を使用します。マルチプロセッサ・システム上で、カーネルによって個

別にディスパッチされた LWP は、個別のシステム・コールを実行したり、個

別のページ・フォールトを発生させたり、並列実行されます。

高度にスレッド化された単一のプロセスが、すべての Sybase IQ ユーザの処理

を実行します。Sybase IQ は、接続によって実行される処理の種類、使用可能

な合計スレッド数、さまざまなオプションの設定に基づいて、各ユーザ接続に

さまざまな数のカーネル・スレッドを割り当てます。

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

123

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プロセス・スレッド・モデル

スレッド不足エラー

発行したクエリの開始に必要なサーバ・スレッドが不足している場合は、次の

ようなエラーが発生します。

Not enough server threads available for this query

この状況は、すぐに解消される場合もあります。他のクエリが完了してからク

エリを発行すると、使用可能なスレッドが増えるため、クエリが成功する場合

があります。この状況が続く場合は、次の項で説明するように、サーバを再起

動し、Sybase IQ スレッド数にさらに大きな値を指定する必要があります。

スレッド使用を管理するための Sybase IQ オプション

Sybase IQ には、スレッド使用の管理に役立つ次のオプションがあります。

•

Sybase IQ に使用可能な最大スレッド数を設定するには、サーバ起動オプ

ション -iqmt を設定します。デフォルト値は接続数と CPU 数によって計

算され、通常、デフォルト値をそのまま使用できます。

•

サーバ内の内部実行スレッドのスタック・サイズを設定するには、サーバ

起動オプション -iqtss を設定します。通常はデフォルト値で十分ですが、

複雑なクエリを実行したときに、スタックの深さがこの制限を超えている

ことを示すエラーが返された場合は、値を増やします。-iqmt および -iqtss

の詳細については、『Sybase IQ ユーティリティ・ガイド』の「第 1 章デー

タベース・サーバの実行」を参照してください。

•

ユーザ 1 人あたりに使用するスレッド数の最大値を設定するには、SET

OPTION MAX_IQ_THREADS_PER_CONNECTION コマンドを発行します。

特定の動作に使用するリソースの量を制御する場合にも、このコマンドを

使用します。たとえば、DBA は INSERT または LOAD コマンドを使用する

前にこのオプションを設定できます。

124

Sybase IQ

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第 5 章システム・リソースの管理

I/O の分散

この項では、システムの I/O の分散がなぜ重要かについて説明します。パ

フォーマンスを向上させる 2 つの方法として、ディスク・ストライピングを使

用する方法とファイルを別のディスクに格納する方法について説明します。ま

た、メッセージ・ログ・ファイルのサイズを制御する方法についても説明します。

ロー I/O (UNIX オペレーティング・システム )

ほとんどの UNIX ファイル・システムでは、ディスクは固定サイズのパーティ

ションに分割されます。パーティションは、オペレーティング・システムが個

別にアクセスする物理的なディスク領域です。ディスク・パーティションは、通

常、ファイル・システム・モード UFS ファイル・システムまたはロー・モード

のつのモードでアクセスされます。ロー・モード ( 文字モードとも呼ばれる ) で

はバッファを使用しない I/O を行い、通常、読み取りまたは書き込みシステム・

コールごとにデバイスに対するデータ転送を行います。UNIX ファイル・システ

ムである UFS モードは、バッファを使用する I/O であり、バッファにデータを

蓄積してからバッファ全体を一度に転送します。

作成したデータベースまたは dbspace は、ロー・デバイスまたはファイル・シ

ステム・ファイルに格納できます。Sybase IQ は指定されたパス名から、それ

がロー・パーティションかファイル・システム・ファイルかを自動的に判断し

ます。ロー・パーティションは任意のサイズに設定できます。

詳細については、『Sybase IQ システム管理ガイド』の「第 5 章データベース・

オブジェクトの使用」の「データベース・オブジェクトの使用」の項を参照し

てください。

ディスク・ストライピングの使用

従来のファイル管理システムでは、特定のディスクにファイルを格納できます。

したがって、すべてのファイルの操作は、1 台のディスク・ドライブに対して行

われます。複数のディスク・ドライブにわたって、論理デバイスまたはボリュー

ムを作成できるオペレーティング・システムもあります。最初のディスク・ド

ライブでファイルが満杯になると、論理ボリュームの次のドライブに自動的に

継続されます。この機能によって最大ファイル・サイズが大きくなり、ディス

クが一杯になるまで 1 台のディスクに対してアクティビティが実行されます。

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

125

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I/O の分散

ディスクにファイルを格納するまったく別の方法もあります。ディスク・スト

ライピングは、複数のディスク・ドライブに 1 つのファイルのデータを分散す

る場合に使用する一般的な方法です。ディスク・ストライピングを使用する

と、連続するディスク・ブロックをストライプ・ディスク・ドライブに格納で

きます。ストライピングによって、1 つの論理ディスクに 1 つ以上の物理ディ

スク ( またはディスク・パーティション ) が結合されます。ストライプ・ディ

スクでは、I/O の転送が、コンポーネントの複数の物理デバイスに分散され、

並列実行されます。このため、1 台のディスクを使用するよりも、パフォーマ

ンスが大幅に向上します。

ディスク・ストライピングでは、異なるディスクにブロックを格納します。最

初のブロックは、最初のドライブに格納されます。2 番目のブロックは、2 番

目のドライブに格納されます。すべてのドライブを使用すると、最初に戻り、

追加のブロックを各ドライブに格納していきます。ディスク・ストライピング

の最大の特長は、複数のディスク・ドライブに対してランダムにデータを分散

できる点です。ストライプ・ディスクに格納されたファイルにランダムな操作

を行うため、ストライプ・セットのすべてのドライブが均等にビジーになり、

1 秒あたりのディスク操作の数が最大となります。これは、データベース環境

において非常に有効な方法です。

オペレーティング・システムやハードウェアが提供するディスク・ストライピン

グ、または Sybase IQ に内蔵されたディスク・ストライピングを使用できます。

UNIX におけるディスク・ストライピングの設定

ディスク・ストライピングに対応している UNIX システムには、物理ディスク

をストライプ・デバイスに設定するユーティリティがあります。詳細について

は、UNIX システムのマニュアルを参照してください。

Windows におけるディスク・ストライピングの設定

Windows システムでは、適切な SCSI-2 ディスク・コントローラの機能によっ

て、ハードウェア・ディスク・ストライピングを使用します。ハードウェア・

ストライピングをサポートしていないマシンでも、データベースに複数のディ

スクを使用できる場合は、Windows ストライピングを使用して、ディスク I/O

を複数のディスクに分散できます。[ ディスクの管理 ] を使用して Windows ス

トライピングを設定してください。

126

Sybase IQ

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第 5 章システム・リソースの管理

推奨されるディスク・ストライピング

次に、ディスク・ストライピングの基本的な規則ついて説明します。

•

パフォーマンスを最大にするには、ストライプ・ファイル・システムの

ディスクを複数のディスク・コントローラに分散させる必要があります。

ただし、1 台のディスク・コントローラに多くのディスクを割り当てない

ように注意してください。通常の SCSI マシンでは、1 台のコントローラ

に 2 ～ 3 台のディスクを割り当てることができます。詳細については、ご

使用のハードウェアのマニュアルを参照してください。

•

ディスクは、テープ・ドライブまたは CD-ROM などの低速デバイスとは

異なるコントローラに配置してください。同じコントローラにディスクを

配置すると、ディスク・コントローラの速度が低下します。

•

ストライプのサーバ CPU 1 台あたりに 4 台のディスクを割り付けます。

個々のディスクは、同等のデバイスである必要があります。つまり、サイ

ズとフォーマットが同じで、できるだけ同一ブランドのデバイスを使用す

る必要があります。仕様が異なると、通常は最小のディスクのサイズが使

用されるため、他のディスク領域が無駄になる場合があります。また、最

も低速のディスクの速度が使用されることがあります。

•

通常、ファイル・ストライピングに使用するディスクを、スワップ・パー

ティションとして使用するなど、他の目的には使用しないでください。

ルート・ファイル・システムを含むディスクは、決してストライプ・デバ

イスの一部として使用しないでください。

通常は、可能なかぎりディスク・ストライピングを使用してください。

注意データをロードする際に最良の結果を得るには、ストライプ・ディスク

にあるフラット・ファイルにデータをダンプしてから、LOAD TABLE コマン

ドを使用して、Sybase IQ にデータを読み込みます。

内部ストライピング

Sybase IQ では、一連の dbspace ( ファイルまたはデバイスのロー・パーティ

ション ) にブロック単位で情報を格納します。ディスク・ストライピングを使

用している場合、Sybase IQ は、使用可能な領域があるすべての dbspace にデー

タを分散させます。この方法では複数のディスク・スピンドルを使用して、高

速な並列ディスク書き込みを可能にします。

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

127

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I/O の分散

ディスク・ストライピング・オプション

この項では、Sybase IQ で提供されているオプションを使用して、サードパー

ティ製のソフトウェアを使用しないでディスク・ストライピングを行う方法に

ついて説明します。サードパーティ製のソフトウェアとハードウェアによる

ディスク・ストライピングを使用している場合は、次の説明に従う必要はあり

ません。

ディスク・ストライピン

グの ON/OFF

次に、ディスク・ストライピングの ON/OFF に使用する構文を示します。

SET OPTION "PUBLIC".DISK_STRIPING = { ON | OFF }

DISK_STRIPING オプションのデフォルト値は、すべてのプラットフォームで

ON となります。ディスク・ストライピングが ON で、dbspace に使用可能な

領域がある場合は、すべての dbspace に入力データが分散されます。ディスク・

ストライピングが OFF の場合は、論理ファイルの先頭から dbspace ( ディス

ク・セグメント ) に格納され、一度に 1 つのディスク・セグメントが格納され

ます。

DISK_STRIPING オプションの値の変更を有効にするには、Sybase IQ サーバ

を再起動する必要があります。

データベース・オプション MAIN_DISK_KB_PER_STRIPE および

TEMP_DISK_KB_PER_STRIPE は、ディスク・ストライピング・アルゴ

リズムが IQ メイン・ストアと IQ テンポラリ・ストアの次のストライプ

に移動する前に、各 dbspace に書き込まれるキロバイト (KB) 数を定義し

ます。これらのオプションのデフォルト値は 1 で、これは 1 ページに切

り上げられます。

dbspace を削除するには、ディスク・ストラピングがオンのときに DROP

DBSPACE コマンドを使用します。ただし、dbspace を削除する前に

sp_iqrelocate ストアド・プロシージャを使用して、dbspace 内のすべて

のデータを再配置します。ディスク・ストラピングでは、データが複数

の dbspace に分散されるため、多数のテーブルとインデックスの再配置が

必要になることがあります。sp_iqdbspaceinfo および sp_iqdbspace ス

トアド・プロシージャを使用して、dbspace 上に存在するテーブルとイン

デックスを確認します。

複数の dbspace の使用

複数の dbspace を使用することによって、オペレーティング・システムの複数

のファイルまたはパーティションに Sybase IQ とテンポラリ・データを分割で

きます。これらのファイルは、複数のディスクに分散できます。

ディスク・ストライピングと同様に、連続するデータベース・ファイルを複数

のドライブに分散することによってランダムに格納できます。CREATE

DBSPACE コマンドを使用して、Sybase IQ とテンポラリ・データにセグメン

トを追加できます。

128

Sybase IQ

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第 5 章システム・リソースの管理

dbspace の作成時期

可能なかぎり、データベース作成時にすべての dbspace を割り付けます。

dbspace を後で追加する場合、Sybase IQ は古い dbspace と新しい dbspace の両

方に新しいデータをストライプします。更新のタイプによって、ストライピン

グのバランスがとれる場合や、バランスが崩れたままになる場合があります。

ストライピングのバランスが再びとれるかどうかは、バージョン管理で「入れ

替わる」ページ数によって決まります。

戦略的なファイルの格納

ランダム・アクセス・ファイル専用のディスク・ドライブ数、およびこれらの

ファイルに対して実行される 1 秒あたりの操作数を増やすことによって、ラン

ダム・アクセス・ファイルに関連するパフォーマンスを向上させることができ

ます。ランダム・ファイルには、IQ ストア、テンポラリ・ストア、カタログ・

ストア、プログラム (Sybase IQ 実行ファイル、ユーザおよびストアド・プロ

シージャ、アプリケーション )、オペレーティング・システム・ファイルのラ

ンダム・ファイルがあります。

一方、順次アクセス・ファイルに関連するパフォーマンスは、専用ディスク・

ドライブに格納し、他のプロセスとの競合をなくすことによって向上させるこ

とができます。順次ファイルには、トランザクション・ログやメッセージ・ロ

グ・ファイルがあります。

ディスク・ボトルネックを防止するために、次の注意に従ってください。

•

ランダム・ディスク I/O を順次ディスク I/O から分離する。

Adaptive Server Enterprise などの他のデータベースのプロキシ・テーブルの

I/O から Sybase IQ データベース I/O を分離する。

•

IQ ストア、カタログ・ストア、テンポラリ・ストア、Adaptive Server Enterprise

などのプロキシ・データベースから、トランザクション・ログとメッセー

ジ・ログを分離する。

データベース・ファイル、テンポラリ dbspace、トランザクション・ログ・

ファイルをデータベース・サーバと同じ物理マシン上に配置する。

トランザクション・ログ・ファイル

トランザクション・ログ・ファイルには、Sybase IQ がシステム障害から復旧

するための情報が記録されています。このファイルのデフォルトのファイル拡

張子は .log です。

トランザクション・ログ・ファイルを移動したり、名前を変更したりするに

は、トランザクション・ログ・ユーティリティ (dblog) を使用します。構文と

詳細については、『Sybase IQ ユーティリティ・ガイド』の「第 3 章データベー

ス管理ユーティリティ」を参照してください。

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

129

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I/O の分散

警告！ Sybase IQ のトランザクション・ログ・ファイルは、多くのリレーショ

ナル・データベースのトランザクション・ログ・ファイルとは異なります。な

んらかの理由で ( ログ・ファイルではなく ) データベース・ファイルが失われ

た場合は、データベースが失われます。ただし、バックアップを正しく実行

している場合は、データベースを再ロードできます。

トランザクション・ログ

のトランケーション

Sybase IQ は、システム障害からリカバリするために必要な情報をトランザク

ション・ログに記録します。コミットされるトランザクションごとにログに記

録される情報は少量ですが、トランザクション・ログのサイズは増え続けます。

データを変更するトランザクション数が多いシステムでは、時間の経過ととも

にログが非常に大きくなる場合があります。

ログをトランケートするには、関係する Sybase IQ サーバをオフラインにする

必要があります。ログをトランケートする頻度は、実際のところ Sybase IQ シ

ステムのサポートを担当している DBA 次第であり、ログ・ファイルの増大の

度合いとサイトの運用手順によって異なります。最低でも月 1 回、ログ・ファ

イルが 100MB を超えている場合はそれより多い頻度でログのトランケーショ

ン・プロシージャをスケジュールしてください。

表 5-7 に、Sybase IQ でトランザクション・ログをトランケートする方法を示

します。

表 5-7: トランザクション・ログのトランケーション

データベースの種類

使用する方法

詳細の参照先

非マルチプレックス

–m スイッチ。これにより、「非マルチプレックス・デー

すべてのデータベースで各タベースのトランザクショ

チェックポイント後にトラン・ログをトランケートす

ンザクション・ログがトラるには」

ンケートされる。

マルチプレックス

稼働中

DELETE_OLD_LOGS デー「マルチプレックス・データ

タベース・オプション

ベースのトランザクショ

ン・ログをトランケートす

るには」

dbbackup コマンド・ライ『Sybase IQ ユーティリティ・

ン・ユーティリティ

ガイド』のバックアップ・

ユーティリティ (dbbackup)

適切な方法を使用してください。Sybase IQ データベースの複写は、本質的に

トランザクション・ログの情報に依存します。このため、マルチプレックス・

データベースでは DELETE_OLD_LOGS オプションだけを使用します (「マル

チプレックス・データベースのトランザクション・ログのトランケーション」

を参照してください )。また、トランザクション・ログには、Sybase の製品の

保守契約を結んでいるサポート・センタが問題を診断し、再現するための有用

な情報が記録されています。どちらの方法を使用する場合も、後でサポート・

センタが診断するときにログが必要になった場合に備えて、既存のログのアー

カイブ処理 ( ログのコピーの保管 ) を指定してください。

130

Sybase IQ

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第 5 章システム・リソースの管理

非マルチプレックス・

データベースのトランザ

クション・ログのトラン

ケーション

–m サーバ起動スイッチを使用して、非マルチプレックス・データベースのト

ランザクション・ログをトランケートします。–m サーバ起動スイッチを永続

的に設定したままにすることはおすすめしません。このスイッチは、トランザ

クション・ログのトランケーションのために Sybase IQ を起動するときだけ使

用してください。これをどのように行うかは DBA 次第ですが、次に示す手順

を参考にしてください。

❖

非マルチプレックス・データベースのトランザクション・ログをトランケート

するには

サーバ・スイッチ .cfg ファイルのコピーを作成し、ログのトランケーショ

ン設定用のファイルであることを示す名前を付けます。このファイルを編

集し、–m スイッチを追加します。

.db ファイルおよび .log ファイルのコピー作成を含めて、完全なバックアッ

プ手順を実行します。

Sybase IQ を停止します。iq.msg ファイルに ‘CloseDatabase’ が書き込まれ

たことを確認します。

–m オプションが含まれる設定ファイルを使って Sybase IQ を再起動しま

す。この時点では、ユーザ・アクセスやトランザクションを許可しない

でください。

Sybase IQ を停止し、–m オプションが設定されていない設定ファイルを

使って再起動します。

マルチプレックス・

データベースのトラ

ンザクション・ログ

のトランケーション

❖

マルチプレックス・データベースのトランザクション・ログをトランケート

するには

書き込みサーバのデータベースをバックアップしていない場合は、バック

アップします。

書き込みサーバで、次のように DELETE_OLD_LOGS オプションを設定

します。

SET OPTION Public.Delete_Old_Logs=’On’

書き込みサーバの dbremote を停止し、-x コマンド・ライン・スイッチを

指定して再起動します ( そのために、書き込みサーバのデータベース・

ディレクトリにある start_dbremote.bat スクリプトの特別バージョンを作

成します )。これにより、書き込みサーバでログがトランケートされます。

次に例を示します。

cd ¥Server01¥mpxdb¥cmd /c

start dbremote -q -v -x -o

"d:¥Server01¥mpxdb¥dbremote.log" -c

"uid=DBA;pwd=SQL;eng=Server01;dbf=

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

131

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I/O の分散

d:¥Server01¥mpxdb¥mpxdb;

links=tcpip{port=1704;host=FIONA-PC}"

書き込みサーバで、次のように DELETE_OLD_LOGS オプションをオフ

にします。

SET OPTION Public.Delete_Old_Logs=’Off’

注意クエリ・サーバのトランザクション・ログは、書き込みサーバのログが

最後にトランケートされた時期にかかわらず、同期中に常にトランケートされ

ます。

メッセージ・ログ

データベースごとにメッセージ・ログ・ファイルが作成されます。このファイ

ルのデフォルトのファイル名は、dbname.iqmsg です。ただし、データベースを

作成するときに別の名前を付けることができます。メッセージ・ログ・ファイ

ルは、最初のユーザがデータベースに接続すると作成されます。

デフォルトでは、Sybase IQ はエラー、状態、挿入通知メッセージを含むすべ

てのメッセージをメッセージ・ログ・ファイルに記録します。LOAD および

INSERT 文の通知メッセージを OFF に設定できます。

サイトによっては、挿入の数、LOAD オプションと NOTIFY_MODULUS デー

タベース・オプションの設定、その他の条件が原因で、メッセージ・ログ・

ファイルが急速に増大する傾向があります。Sybase IQ では、メッセージ・ロ

グを循環させて、このファイルのサイズを制限できます。

メッセージ・ログの循環を有効にした場合、ファイルが IQMSG_LENGTH_MB

データベース・オプションで指定した最大サイズに達すると、新しいメッセー

ジはファイルの先頭から書き込まれます。既存のメッセージは、行単位で上書

きされます。

循環を有効にしたときは、新しいメッセージが挿入された場所を <next msg

insertion place>タグで知ることができます。ログの循環が有効になって

おり、ファイル内の最後のメッセージが最新のメッセージとはかぎらないこと

に注意を促すために、ファイルの先頭と末尾に追加のタグが表示されます。

メッセージ・ログの循環を有効にしてログ・ファイルの最大サイズを設定する方

法については、『Sybase IQ リファレンス・マニュアル』の「IQMSG_LENGTH_MB

オプション」を参照してください。

132

Sybase IQ

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第 5 章システム・リソースの管理

挿入、削除、同期のための作業領域

データの挿入や削除、ジョイン・インデックスの同期を行う場合、Sybase IQ

では、IQ ストアに作業領域が必要となります。作業領域を必要とするトラン

ザクションがコミットされると、この領域は他の目的に再利用されます。

通常、IQ ストアに適切な割合の空き領域が維持されるかぎり、十分な空き領

域を確保できます。ただし、データを削除する場合、データのサイズやデータ

ベース・ページ間のデータの分散によって、大きな作業領域が必要となること

があります。多数のページにデータが分散しているデータベースの大部分を削

除する場合は、データベースのサイズを一時的に 2 倍にできます。

予約領域のオプションの設定

MAIN_RESERVED_DBSPACE_MB と TEMP_RESERVED_DBSPACE_MB の

2 つのデータベース・オプションによって、Sybase IQ が特定の処理のために

予約する領域の量を制御します。詳細については、『Sybase IQ システム管理ガ

イド』の「領域不足条件を処理するための領域の予約」を参照してください。

リソース使用を調整するオプション

Sybase IQ データベースの同時ユーザ数、実行するクエリ、使用可能な処理ス

レッドおよびメモリによって、パフォーマンス、メモリ使用、ディスク I/O に

大きな影響を与える場合があります。Sybase IQ にあるリソースの使用を調整

するオプションによって、さまざまなユーザ数やクエリに対応できます。次の

オプションがあります。

•

現在のデータベースにのみ影響を与える SET OPTION コマンド・オプ

ション

•

データベース・サーバ全体に影響を与えるコマンドライン・オプション

現在の接続にのみ影響を与える接続パラメータ

パラメータや、オプションが有効になる時期、オプションを単一の接続と

PUBLIC グループの両方に設定できるかどうかを含めて、これらのオプショ

ンの詳細については、『Sybase IQ リファレンス・マニュアル』を参照してくだ

さい。

テーブルの最適化については、『Sybase IQ システム管理ガイド』の「記憶領域

とクエリ・パフォーマンスの最適化」を参照してください。

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

133

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リソース使用を調整するオプション

同時クエリの制限

-iqgovern コマンドライン・オプションを使用すると、サーバの同時クエリの

数を制御できます。これは、ライセンスによって規制される接続数とは異なり

ます。

-iqgovern スイッチは、メモリを最も効果的に使用するために、バッファのデー

タのディスクへのページングを最適化します。-iqgovern のデフォルト値は、

(2 x CPU 数 ) +4 です。

使用可能な CPU 数の設定

Sybase IQ 起動コマンドの -iqnumbercpus スイッチを使用すると、使用できる

CPU の数を指定できます。このスイッチは、次のマシンでのみ使用すること

をおすすめします。

•

Intel® の CPU を搭載し、ハイパースレッディングが有効になっているマ

シン

•

オペレーティング・システムのユーティリティを使用して、Sybase IQ を

マシン内の CPU の一部に制限しているマシン

詳細については、『Sybase IQ システム管理ガイド』の「CPU 数の設定」を参照

してください。

クエリによるテンポラリ dbspace の使用の制限

SET コマンドの QUERY_TEMP_SPACE_LIMIT オプションを使用すると、

1 つのクエリに使用可能なテンポラリ dbspace の量を制限できます。デフォル

トでは、クエリは 2000MB のテンポラリ dbspace を使用できます。

クエリが発行されると、Sybase IQ は、クエリの解析に必要な一時領域を推定

します。ソート、ハッシュ、ロー・ストアに使用する結果領域の合計が、現在

の QUERY_TEMP_SPACE_LIMIT 設定を超える場合、クエリは拒否され、次

のようなメッセージが表示されます。

Query rejected because it exceeds total space resource limit

このオプションを 0 に設定すると、制限がないため、一時領域の条件によって

クエリが拒否されることはありません。

134

Sybase IQ

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第 5 章システム・リソースの管理

返されるローによるクエリの制限

SET コマンドの QUERY_ROWS_RETURNED_LIMIT オプションを設定する

と、クエリ・オプティマイザは、大量のリソースを消費する可能性のあるクエ

リを拒否します。クエリからの結果セットがこのオプションの値を超えると推

定される場合、クエリ・オプティマイザはクエリを拒否し、次のメッセージが

表示されます。

Query rejected because it exceed resource:

Query_Rows_Returned_Limit

このオプションを使用する場合は、大量のリソースを消費するクエリのみを拒

否するように設定します。

カーソルのスクロールの禁止

ホスト変数を宣言せずにカーソルのスクロールを使用すると、Sybase IQ は、

クエリ結果をバッファする一時的なストア・ノードを作成します。これは、テ

ンポラリ・ストア・バッファ・キャッシュとは異なります。百万単位のローな

ど、非常に多くローを検索する場合、このストア・ノードには多くのメモリが

必要となります。

すべてのカーソルがスクロールしないように設定することによって、こ

のテンポラリ・ストア・ノードを除去できます。そのためには、

FORCE_NO_SCROLL_CURSORS オプションを ON に設定します。非

常に多くのローを検索する場合、このオプションを使用して、一時的な

記憶領域の必要量を節約できます。このオプションは、新しいクエリに

対してすぐに有効になります。

アプリケーションでカーソルのスクロールを使用しない場合は、これを永続的

な PUBLIC オプションに設定します。メモリの節約になるため、クエリのパ

フォーマンスが大幅に向上します。

カーソル数の制限

文の数の制限

MAX_CURSOR_COUNT オプションは、接続が一度に使用できるカーソルの最

大数を制限するリソース・ガバナーを指定します。デフォルトの値は 50 です。

このオプションを 0 に設定すると、カーソル数は無制限になります。

MAX_STATEMENT_COUNT オプションは、接続が一度に使用できる準備文の

最大数を制限するリソース・ガバナーを指定します。

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

135

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リソース使用を調整するオプション

キャッシュ・ページのプリフェッチ

SET コマンドの PREFETCH_BUFFER_LIMIT オプションは、Sybase IQ がプ

リフェッチ ( データベース・ページの先読み ) に使用できるキャッシュ・ペー

ジの数を定義します。このオプションのデフォルト値は 0 です。このオプショ

ンは、Sybase 製品の保守契約を結んでいるサポート・センタから指示があった

場合にだけ設定してください。詳細については、『Sybase IQ リファレンス・マ

ニュアル』の「PREFETCH_BUFFER_LIMIT オプション」を参照してください。

SET コマンドの BT_PREFETCH_MAX_MISS オプションは、特定のクエリで

ページのプリフェッチを継続するかどうかを決定します。HG インデックスを

使用するクエリの実行速度が予想より遅い場合は、このオプションの値を徐々

に増やしてみます。詳細については、『Sybase IQ リファレンス・マニュアル』

の「BT_PREFETCH_MAX_MISS オプション」を参照してください。

一般的な使用のための最適化

Sybase IQ は、開いたカーソルの数を追跡して、メモリを割り付けます。特定

の状況においては、USER_RESOURCE_RESERVATION オプションによっ

て、製品を使用している思われる現在のカーソル数の最小値を調整し、テンポ

ラリ・キャッシュから割り付けるメモリをさらに節約できます。

このオプションは、慎重な分析の結果、実際に必要であると判断された場合に

のみ設定する必要があります。このオプションを設定する場合は、Sybase 製品

の保守契約を結んでいるサポート・センタに連絡してください。

プリフェッチされるローの数の制御

プリフェッチは、相対位置 1 または相対位置 0 のみをフェッチするカーソルの

パフォーマンスを向上させるために使用します。2 つの接続パラメータを使用

して、カーソル・プリフェッチのデフォルトを変更できます。PrefetchRows

(PROWS) は、プリフェッチされるローの数を設定します。PrefetchBuffer (PBUF)

は、プリフェッチされたローを格納するために、この接続に使用できるメモリ

を設定します。プリフェッチするローの数を増やすと、次の特定の条件ではパ

フォーマンスが向上する可能性があります。

•

アプリケーションが数回の絶対フェッチで数多くのロー ( 数百ロー以上 )

をフェッチする場合

アプリケーションがローを高速でフェッチし、クライアントとサーバが同

じマシン上にあるか、高速ネットワークで接続されている

クライアント／サーバ通信がダイヤルアップ・リンクやワイド・エリア・

ネットワークなどの低速ネットワークで行われている場合

136

Sybase IQ

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第 5 章システム・リソースの管理

リソースを効率的に利用するための他の方法

この項では、パフォーマンスを向上させ、ディスク領域をさらに有効に活用す

るためのシステムの調整方法について説明します。

マルチプレックス・データベースのディスク領域の管理

ユーザがいずれかのサーバで、古いバージョンのテーブルを必要とするトラン

ザクションを実行している間は、Sybase IQ はそのテーブルを削除できません。

このため、マルチプレックス・データベースでテーブルの更新とクエリが同時

に発生すると、Sybase IQ が大量のディスク領域を消費することがあります。

消費される領域の量は、データとインデックスの性質および更新の頻度によっ

て決まります。

クエリする必要がなくなった古いバージョンを書き込みサーバが削除できる

ようにすれば、ディスク・ブロックを解放できます。古いテーブル・バージョ

ンをリカバリできるように、すべてのサーバのユーザ全員が現在のトランザク

ションを定期的にコミットする必要があります。これで、サーバは稼働し続け

ることができ、すべての機能を利用できます。各クエリ・サーバでのテーブ

ル・バージョンの使用についての最新情報を書き込みサーバに転送するため

に、dbremote プロセスをすべて実行し続ける必要があります。

クエリ・サーバ間のロード・バランス

IQ ネットワーク・クライアントを使用して、マルチプレックス・クエリ・サー

バ間のクエリ負荷のバランスをとれる場合があります。この方法では、プール

内のマシンの作業負荷に応じて、各マシンにクライアント接続をディスパッチ

する中間システムが必要となります。

この方法を使用するには、クライアント・システムで、中間ロード・バラン

ス・システムの IP アドレスとポート番号および汎用サーバ名を指定し、

VerifyServerName 接続パラメータを NO に設定した特別な ODBC DSN を作成

します。クライアントがこの DSN を使って接続すると、ロード・バランサは

負荷が最も少ないと判断したマシンに対して接続を確立します。

クエリ・サーバのロード・バランスで使用する ODBC DSN の定義方法につい

ては、『Sybase IQ システム管理ガイド』の「第 4 章接続パラメータと通信パ

ラメータ」の「VerifyServerName 通信パラメータ (Verify)」を参照してください。

データベース・アクセスの制限

クエリのパフォーマンスを向上させるには、可能なかぎり、データベースを読

み取り専用に設定するか、重要な更新を使用頻度の少ない時間帯にスケジュー

ルします。Sybase IQ では、テーブルへの挿入や削除を実行している間に、複

数のクエリ・ユーザがそのテーブルを読み込むことができます。ただし、デー

タベースを同時更新している間は、パフォーマンスが低下します。

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

137

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インデックスのヒント

ディスクのキャッシュ

ディスク・キャッシュとは、ディスク・ブロックのコピーを一時的に格納する

ために、オペレーティング・システムによって使用されるメモリです。ファイ

ル・システムに基づくディスクの読み書きは、通常、すべてディスク・キャッ

シュを通じて行われます。アプリケーションから見ると、ディスク・キャッ

シュによる読み書きは、すべて実際のディスク操作と同等です。

オペレーティング・システムは、固定された方法と動的方法を使用してディス

ク・キャッシュにメモリを割り付けます。固定された割り当てでは、あらかじ

め規定されたメモリ量が使用されます。通常、10 ～ 15% のメモリが割り当て

られます。オペレーティング・システムは通常、LRU ( 一番最後に使用された )

アルゴリズムを使用してこの作業領域を管理します。動的割り付けでは、オペ

レーティング・システムが実行中にディスク・キャッシュの割り付けを決定し

ます。これによって、できるだけ多くのメモリを有効に使用して、実際のメモ

リの需要とディスクのデータの必要性のバランスを保ちます。

インデックスのヒント

以下の項では、インデックスの選択と管理に関するヒントについて説明します。

詳細については、『Sybase IQ システム管理ガイド』の「第 6 章 Sybase IQ イン

デックスの使用」を参照してください。

正しいインデックス・タイプの選択

カラム・データに適したインデックス・タイプを選択することが重要です。

Sybase IQ は、いくつかのインデックスを自動的に設定します。具体的には、射

影を最適化するデフォルト・インデックスをすべてのカラムに設定し、

UNIQUE、PRIMARY KEYS、FOREIGN KEYS に HG インデックスを設定しま

す。これらのインデックスはいくつかの目的には役立ちますが、特定のクエリ

をできるだけ迅速に処理するには別のインデックスが必要となります。カラム

に設定できるインデックス・タイプが複数ある場合、Sybase IQ は最適なイン

デックス・タイプを選択します。

Sybase IQ のクエリ・オプティマイザには、クエリの 1 つまたは複数のカラム

に追加のインデックスがあるとオプティマイザに有効な場合にメッセージを

生成するインデックス・アドバイザという機能があります。インデックス・ア

ドバイザをアクティブにするには、INDEX_ADVISOR オプションを ON に設

定します。メッセージはクエリ・プランの一部として出力されます。クエリ・

プランが有効になっていない場合は、メッセージ・ログ (.iqmsg) に単独のメッ

セージとして出力されます。出力の形式は OWNER.TABLE.COLUMN となり

ます。詳細については、『Sybase IQ リファレンス・マニュアル』の「データ

ベース・オプション」の「INDEX_ADVISOR オプション」を参照してください。

138

Sybase IQ

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第 5 章システム・リソースの管理

ジョイン・クエリの WHERE 句で参照されるグループ化カラムの LF または

HG に対しては、デフォルト・インデックス以外に LF または HG インデック

スを作成する必要があります。WHERE 句で参照されるカラムに LF または

HG インデックスが設定されていない場合は、Sybase IQ のクエリ・オプティ

マイザが最適な実行プランを生成できない可能性があります。HAVING 句で参

照される非集合カラムでも、デフォルト・インデックス以外に LF または HG

インデックスを設定する必要があります。次に例を示します。

SELECT c.name, SUM(l.price * (1 - l.discount))

FROM customer c, orders o, lineitem l

WHERE c.custkey = o.custkey

AND o.orderkey = l.orderkey

AND o.orderdate >= "1994-01-01"

AND o.orderdate < "1995-01-01"

GROUP by c.name

HAVING c.name NOT LIKE "I%"

AND SUM(l.price * (1 - l.discount)) > 0.50

ORDER BY 2 desc

この例に示す l.price と l.discount の近くにあるすべてのカラムには、デフォ

ルト・インデックス以外に、LF または HG インデックスがあります。

ジョイン・インデックスの使用

ユーザは同時に複数のテーブルのデータを参照することがよくあります。この

データは、クエリ作成時にジョインするか、またはジョイン・インデックスを

作成することによって事前にジョインできます。常に同じ方法でジョインされ

るカラムにジョイン・インデックスを作成すると、クエリのパフォーマンスが

向上することがあります。

ジョイン・インデックスのロードには、かなりの時間と領域が必要なため、定

期的に必要となるジョインにのみジョイン・インデックスを作成します。

Sybase IQ のジョイン・インデックスでは、1 対多および 1 対 1 のジョイン関

係がサポートされます。

削除のための十分なディスク領域の確保

データ・ローを削除する場合、Sybase IQ は、削除するデータを含むデータベー

ス・ページごとにバージョン・ページを作成します。削除トランザクションが

実行されるまで、バージョンは保持されます。このため、データを削除する場

合、ディスク領域の追加が必要な場合があります。詳細については、「重複し

たバージョンと削除」を参照してください。

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

139

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データベース・サイズと構造の管理

この項では、データベース設計を改善し、データを管理するための考え方につ

いて説明します。

データベース・サイズの管理

データベースのサイズは、作成するインデックスと格納するデータ量に大きく

依存します。ユーザが発行するクエリに必要とされるインデックスをすべて作

成することによって、クエリ処理を高速化できます。ただし、テーブルやイン

デックスが必要ない場合は、削除できます。削除することによって、ディスク

領域を解放し、ロードとバックアップの速度を向上させ、バックアップに必要

なアーカイブの記憶領域を小さくできます。

任意のテーブルに格納されたデータ量を制御するには、必要のないデータ・

ローを最適な方法で削除してください。Adaptive Server Anywhere データベー

スのデータがデータベースに含まれる場合は、Anywhere データの削除を実行

するだけで不要なデータを削除できます。コマンド構文は互換性があります。

Sybase IQ は、Transact-SQL と互換性があるため、Adaptive Server Enterprise デー

タベースのデータも同様に削除できます。

インデックスの断片化の制御

内部インデックスの断片化は、インデックス・ページが最大ボリュームまで使

用されていないときに発生します。

ローの断片化は、ローが削除されたときに発生することがあります。ページの

ロー全体を削除した場合、そのページは解放されますが、ページの一部のロー

が未使用の場合は、未使用領域がディスクに残ります。

テーブルに対する DML 操作 (INSERT、UPDATE、DELETE) によって、イン

デックスの断片化が発生します。断片化をレポートする 2 つのストアド・プロ

シージャがあります。

•

sp_iqrowdensity は、デフォルト・インデックス・レベルでのローの断片化

をレポートします。「sp_iqrowdensity プロシージャ」を参照してください。

•

sp_iqindexfragmentation は、補助インデックス内の内部断片化をレポート

します。「sp_iqindexfragmentation プロシージャ」を参照してください。

データベース管理者は、カラムのデフォルト・インデックスを補助する別のイ

ンデックスを作成することがあります。テーブルからローが削除されると、こ

れらのインデックスが必要以上の領域を使用する場合があります。

どちらのプロシージャも対応策は示しません。データベース管理者は、レポー

トされた情報を調べて、インデックスの再作成、再編成、再構築などの対応策

をとるかどうかを判断する必要があります。

140

Sybase IQ

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第 5 章システム・リソースの管理

カタログ・ファイル増大の最小化

カタログ・ファイルが増大するのは正常なことで、その割合はアプリケーショ

ンとカタログの内容によって異なります。.DB ファイルのサイズがパフォー

マンスに影響を与えることはなく、.DB ファイル内の空きページが必要に応じ

て再利用されます。カタログ・ファイルの増大を最小限に抑えるには、次の方

法を使用します。

•

CREATE TABLE 文で IN SYSTEM を使用しない。

システム・ストアド・プロシージャを実行した後で COMMIT 文を発行する。

長時間実行されるトランザクションの最中に COMMIT 文を発行する。

パフォーマンス向上のための非正規化

正規化フォームでデータベースを作成した場合、ベンチマークを実行して、意

図的に正規化を解除してパフォーマンスを向上させることができます。非正規

化については、以下のことが言えます。

•

テーブルまたはカラムに対して可能

事前に正規化されていることが前提

データの使用方法の理解が必要

非正規化する理由を次に示します。

•

すべてのクエリには、「フル」セットのジョイン・データへのアクセスが

必要である。

•

導出カラムの計算は複雑なため、selects のための格納が必要である。

非正規化のリスク

非正規化を正しく行うには、アプリケーションに関する十分な知識が必要とな

るため、パフォーマンスに問題がある場合にのみ非正規化を実行してください。

非正規化を行う場合、変更によってデータを最新の状態に保つためにどれだけ

の作業が必要かを考慮する必要があります。

これは、大量のデータの要約が頻繁に必要とされる意志決定支援アプリケー

ションと個別にデータ変更を行うトランザクション処理要求との違いを示す

良い例です。非正規化を行う場合、特定の処理の効率を向上させるために、他

の処理の効率が低下することがあります。

どのような非正規化の方式にも、データの整合性に問題がある可能性があるた

め、アプリケーションの設計時に慎重に文書化し、注意する必要があります。

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

141

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データベース・サイズと構造の管理

非正規化の短所

正規化の解除には、次の短所があります。

•

非正規化を行うと、通常、検索は速くなりますが、更新は遅くなります。

これは、DSS 環境ではさほど問題になりません。

非正規化は、必ずアプリケーションごとに行われるため、アプリケーショ

ンを変更した場合は、再評価が必要となります。

非正規化によって、テーブルのサイズが大きくなる場合があります。Sybase

IQ では、カラム・データの格納を最適化できるため、このことは問題では

ありません。詳細については、『Sybase IQ リファレンス・マニュアル』の

「CREATE TABLE 文」の「IQ UNIQUE 制約」と「MINIMIZE_STORAGE オ

プション」を参照してください。

•

非正規化によって、コーディングが簡単になる場合と、逆に複雑になる場

合があります。

非正規化のパフォーマンスの利点

次に、何によってパフォーマンスが向上するかを示します。

•

ジョインの必要性の最小化

集約値の再計算 ( 選択時ではなくデータ変更時の計算 )

テーブル数の低減

非正規化の決定

非正規化を行うかどうかを決定する場合、使用中の環境におけるアプリケー

ションのデータ・アクセス要件と実際のパフォーマンス特性を分析する必要が

あります。非正規化を行う場合は、次の項目について検討します。

•

重要なクエリおよび予想される応答時間

使用するテーブルまたはカラム、および 1 アクセスあたりのロー数

通常のソート順

同時予測

アクセス頻度が最も高いテーブルのサイズ

要約を計算するプロセスの有無

パフォーマンス向上のためのジョイン・インデックス作成の有無

142

Sybase IQ

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第 5 章システム・リソースの管理

ロードを高速化するための UNION ALL ビューの使用

非常に大きいテーブルのロード時間を最小限にするには、UNION ALL ビュー

を使用します。Sybase IQ では、データを ( たとえば日付ごとに ) 複数の独立し

たベース・テーブルに分けて、テーブルを分割できます。データは、これらの

小さいテーブルにロードします。そして、UNION ALL ビューを使ってテーブ

ルを 1 つの論理的な統一体に結合し、この統一体に対してクエリを実行します。

UNION ALL ビューは、管理が容易です。たとえば、データを月ごとに分割し

ている場合は、1 つのテーブルを削除し、UNION ALL ビューの定義を更新す

ることによって 1 か月分のデータ全体を削除できます。日付の範囲述部を追加

することなく、年、四半期などに対応する多くのビュー定義を作成できます。

UNION ALL ビューを作成するには、ベース・テーブルを別々の物理テーブル

に分割する論理的手段を選択します。最も一般的なのは、月ごとに分割する方

法です。

たとえば、第一四半期のすべての月を含むビューを作成するには、次のコマン

ドを入力します。

CREATE VIEW

SELECT * JANUARY

UNION ALL

SELECT * FEBRUARY

UNION ALL

SELECT * MARCH

UNION ALL

月ごとに、1 つのベース・テーブル ( この例では JANUARY、FEBRUARY、ま

たは MARCH) にデータをロードできます。次の月は、同じカラムと同じイン

デックス・タイプで構成された新しいテーブルにデータをロードします。

構文の詳細については、『Sybase IQ リファレンス・マニュアル』の「UNION

演算」を参照してください。

注意 UNION ALL ビューに対して INSERT...SELECT を実行することはできま

せん。

UNION ALL ビューを参照するクエリの最適化

最適化が効果を発揮するためには、UNION ALL ビューのすべてのパーティ

ションにすべてのインデックスが定義されている必要があります。

DISTINCT を指定するクエリでは、UNION ALL ビューを使用すると、ベース・

テーブルを使用するよりも実行速度が遅くなる傾向があります。

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

143

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ロードを高速化するための UNION ALL ビューの使用

Sybase IQ には、次のような UNION ALL ビューの特許取得済みの最適化が用

意されています。

•

UNION ALL ビューでの分割 GROUP BY

UNION ALL ビューへのプッシュダウン・ジョイン

UNION ALL ビューを参照するクエリのパフォーマンスを調整する必要がある

場合は、Join_Preference データベース・オプションを設定してください。この

オプションは、UNION ALL ビュー間のジョインに影響を与えます。これらの

オプションの詳細については、『Sybase IQ リファレンス・マニュアル』の「第

2 章データベース・オプション」を参照してください。

UNION を分割されたテーブルとして扱えるのは、以下の制約条件がすべて満

たされている場合にかぎられます。

•

1 つまたは複数の UNION ALL が含まれる。

UNION の各アームの FROM 句にテーブルが 1 つだけ含まれており、その

テーブルが物理ベース・テーブルである。

•

UNION のどのアームにも、DISTINCT、RANK、集合関数、GROUP BY

句がない。

•

UNION の各アームに含まれる SELECT 句の中の各項目がカラムである。

最初の UNION アームの SELECT リスト内のカラムのデータ型のシーケ

ンスが、UNION の後続の各アームにおけるシーケンスと同じである。

『Sybase IQ リファレンス・マニュアル』の「SELECT 文」も参照してください。

144

Sybase IQ

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第 5 章システム・リソースの管理

ネットワーク・パフォーマンス

以降の項では、ネットワーク・パフォーマンスの問題を解決するための方法を

示します。

大量のデータ転送の向上

大量のデータを同時に転送すると、スループット全体が低下して、平均応答時

間が増加します。次に、このような場合にパフォーマンスを向上させるための

方法を示します。

•

大量のデータ転送は、できるかぎり勤務時間外に行う。

大量のデータ転送中は同時クエリの数を制限する。

大量のデータ転送するときに、クエリと挿入を同時に実行しない。

ストアド・プロシージャを使用して、トラフィックを低減する。

ロー・バッファリングを使用して、ネットワーク上の大きなバッチを移動

する。

•

大量のデータ転送を日常的に行う場合は、そのような転送に適したネット

ワーク・ハードウェアの設置を検討する。たとえば次のような方法がある。

•

トークン・リング－大量のデータを転送する場合、イーサネットよ

り応答が向上する。

光ファイバ－非常に高い帯域幅を提供するが、ネットワーク全体で

使用するには高価すぎる。

別のネットワーク－最大ボリュームのワークステーションとサーバ

間のネットワーク・トラフィックを処理するために使用する。

ヘビー・ネットワーク・ユーザの分離

図 5-2 のケース A では、2 つの異なるデータベース・サーバにアクセスするク

ライアントが 1 枚のネットワーク・カードを使用しています。このため、サー

バ A とサーバ B にアクセスするクライアントは、ネットワーク上とネット

ワーク・カードで競合します。ケース B では、サーバ A にアクセスするクラ

イアントとサーバ B にアクセスするクライアントが別々のネットワーク・カー

ドを使用しています。

異なるマシンをデータベース・サーバにすると、さらにパフォーマンスが向上

します。異なるデータベースのヘビー・ユーザを異なるマシンに分けることも

できます。

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

145

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ネットワーク・パフォーマンス

図 5-2: ヘビー・ネットワーク・ユーザの分離

少量のデータを小さなパケットに入れる

ネットワーク上で少量のデータを送信する場合は、デフォルトのネットワー

ク・パケット・サイズを小さいまま使用します ( デフォルトは 512 バイトです )。

-p サーバ起動オプションは、最大パケット・サイズを指定するために使用し

ます。クライアント・アプリケーションを使用してパケット・サイズを設定で

きます。

大量のデータを大きなパケットに入れる

大量のデータを送受信するアプリケーションが多い場合は、デフォルトのネッ

トワーク・パケット・サイズを大きくします。転送の数は少なくなりますが、

データ転送量は多くなります。

サーバ・レベルのプロセス

サーバ・レベルで、できるかぎり多くのデータをフィルタします。

146

Sybase IQ

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第

章

パフォーマンスのモニタリングと

チューニング

この章について

この章では、Sybase IQ のパフォーマンスのモニタリングに使用するツー

ルについて説明します。これらのツールを使用して、使用可能なリソース

をシステムが最大限に利用しているかどうかを確認します。Sybase IQ で

のメモリ、処理スレッド、ディスクの使用方法について、およびリソース

の使用を制御するための設定オプションについては、「第 5 章システム・

リソースの管理」を参照してください。また、ここに記載した以外のチュー

ニング上のヒントについては、このマニュアルの他の章にある、パフォー

マンスの影響とチューニングについての項を参照してください。

内容

トピック名

ページ

147

「Sybase IQ 環境の表示」

157

「バッファ・キャッシュのモニタリング」

「バッファ・キャッシュの構造」

169

「バッファ・マネージャのスラッシングの回避」

「バッファ・キャッシュ・モニタリング・チェックリスト」

「CPU 使用率をモニタリングするシステム・ユーティリティ」

173

176

Sybase IQ 環境の表示

Sybase IQ のパフォーマンスをチューニングする最初の手順は、環境を調

べることです。これは以下の方法で行うことができます。

•

システム・モニタリング・ツールを使用します ( システムとサイトご

とに、異なるツールが適切な場所に存在します )。

Sybase IQ についての情報を表示するいずれかのストアド・プロシー

ジャを使用します。詳細については、次の項を参照してください。

インデックス・タイプが適切かどうかを確認します。インデックス・

タイプの選択の詳細については、『Sybase IQ システム管理ガイド』の

「第 6 章 Sybase IQ インデックスの使用」を参照してください。

•

画面に表示される情報のうち、挿入通知メッセージと削除通知メッ

セージを調べます。これらのメッセージの詳細については、『Sybase

IQ システム管理ガイド』の「第 7 章データベースへのデータの入出

力」を参照してください。

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

147

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Sybase IQ 環境の表示

•

Sybase IQ メッセージ・ファイルを調べます。デフォルトは dbname.iqmsg

です。

•

Sybase Central のパフォーマンス・モニタを使用します。

ストアド・プロシージャ、関数、イベントの実行時間を追跡するためにプ

ロシージャ・プロファイリングを使用します。

ストアド・プロシージャを使用して情報を取得する

Sybase IQ には、データベース情報を表示するストアド・プロシージャがいく

つかあります。

•

sp_iqconnection は、ユーザ接続とバージョンについての統計を表示します。

sp_iqcontext は、実行中の文についての情報を表示します。

sp_iqcheckdb は、現在のデータベースの妥当性を検査します。

sp_iqdbstatistics は、最後に実行された sp_iqcheckdb の結果をレポートし

ます。

•

sp_iqdbsize は、現在のデータベースのサイズを取得します。

sp_iqspaceinfo は、データベース内の各オブジェクトによる領域の使用状

況を表示します。

•

sp_iqstatus は、データベースのその他のステータス情報を表示します。

sp_iqtablesize は、指定したテーブルのサイズを取得します。

sp_iqgroupsize は、指定したグループのメンバをリストします。

Sybase IQ の全ストアド・プロシージャの構文の詳細と例については、『Sybase

IQ リファレンス・マニュアル』を参照してください。

Sybase Central パフォーマンス・モニタの使用

Sybase Central を使用して、次のようにサーバの統計情報をモニタリングでき

ます。

❖

Sybase Central でパフォーマンスをモニタリングするには

サーバを選択します。

[Statistics] タブで、名前を右クリックし、[Add to Performance Monitor] を選

択します。

148

Sybase IQ

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第 6 章パフォーマンスのモニタリングとチューニング

[Performance Monitor] タブをクリックします。Sybase Central は、スナップ

ショット間の差だけを追跡するため、選択する統計によっては、パフォー

マンス・モニタにアクティビティが表示されないことがあります。

それぞれの統計の説明を参照するには、[Statistics] タブで統計の名前を右

クリックし、[Properties] を選択します。パフォーマンス・モニタ上の統計

をグラフ化することもできます。それには、[Properties] タブでチェック

ボックスをオンにして、[Apply] を選択し、[OK] を選択します。

データベース・プロシージャのプロファイリング

プロシージャ・プロファイリングでは、ストアド・プロシージャ、関数、イベ

ント、システム・トリガ、トリガの実行にかかる時間が表示されます。プロ

シージャの各行の実行時間も表示できます。データベース・プロファイリング

情報を使用すると、チューニングによってデータベース内のどのプロシージャ

のパフォーマンス向上が可能かを判断できます。

プロファイリングが有効になっている場合、Sybase IQ は、使用されているス

トアド・プロシージャ、関数、イベント、システム・トリガ、トリガをモニタ

し、それらの実行時間と、それぞれの呼び出し回数を追跡します。

プロファイリング情報はサーバによってメモリに格納され、Sybase Central の

[Profile] タブまたは Interactive SQL で表示できます。プロファイリングが有効

になると、プロファイリングを無効にするかサーバが停止するまで、データ

ベースはプロファイリング情報を収集します。

Interactive SQL でのプロファイリング情報の取得の詳細については、「Interactive

SQL でのプロファイリング情報の表示」(155 ページ ) を参照してください。

プロシージャ・プロファイリングの有効化

プロシージャ・プロファイリングは、すべての接続によるプロシージャとトリ

ガの使用状況を追跡します。Sybase Central または Interactive SQL のいずれか

で、プロファイリングを有効化できます。プロシージャ・プロファイリングの

有効化および使用には、DBA 権限が必要です。

❖

プロファイリングを有効にするには (Sybase Central の場合 )

DBA 権限のあるユーザとしてデータベースに接続します。

左ウィンドウ枠でデータベースを選択します。

[ ファイル ] – [ プロパティ ] を選択します。

[ データベース ] プロパティ・シートが表示されます。

[ プロファイリング ] タブで、[ このデータベースでプロファイリングを可

能にする ] を選択します。

[OK] をクリックして、プロパティ・シートを閉じます。

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

149

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Sybase IQ 環境の表示

注意

Sybase Central でデータベースを右クリックしても、プロファイリングを有効

化できます。ポップアップ・メニューから [ プロファイリング ] － [ プロファ

イリングの開始 ] を選択します。

❖

プロファイリングを有効にするには (SQL の場合 )

DBA 権限のあるユーザとしてデータベースに接続します。

ON 設定を指定して sa_server_option ストアド・プロシージャを呼び出し

ます。

たとえば、次のように入力します。

CALL sa_server_option ( 'procedure_profiling', 'ON')

もし必要なら、他の接続でのデータベースの使用を妨害せずに、特定のユーザ

が使用しているプロシージャを確認できます。その接続がすでに存在するか、

複数のユーザが同じユーザ ID で接続する場合は、この機能が便利です。

❖

プロシージャ・プロファイリングをユーザでフィルタするには

DBA 権限のあるユーザとしてデータベースに接続します。

次のプロシージャを呼び出します。

CALL sa_server_option

('ProfileFilterUser','userid')

userid の値は、モニタするユーザの名前です。

プロシージャ・プロファイリングのリセット

プロファイリングをリセットすると、データベースは古い情報をクリアし、プ

ロシージャ、関数、イベント、トリガに関する新しい情報の収集をただちに開

始します。

以下の項では、DBA 権限を持つユーザとしてデータベースに接続しており、プ

ロシージャ・プロファイリングが有効になっているものとします。

❖

プロファイリングをリセットするには (Sybase Central の場合 )

左ウィンドウ枠でデータベースを選択します。

[ ファイル ] – [ プロパティ ] を選択します。

[ データベース ] プロパティ・シートが表示されます。

[ プロファイリング ] タブで、[ すぐにリセット ] をクリックします。

[OK] をクリックして、プロパティ・シートを閉じます。

注意

Sybase Central で右クリックしても、プロファイリングをリセットできます。

ポップアップ・メニューから [ プロファイリング ] － [ プロファイリング情報

のリセット ] を選択します。

150

Sybase IQ

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第 6 章パフォーマンスのモニタリングとチューニング

❖

プロファイリングをリセットするには (SQL の場合 )

•

RESET 設定を指定して sa_server_option ストアド・プロシージャを呼び出

します。

たとえば、次のように入力します。

CALL sa_server_option ('procedure_profiling',

'RESET')

プロシージャ・プロファイリングの無効化

プロファイリング情報の使用が終了したら、プロファイリングを無効にする

か、プロファイリングをクリアすることができます。プロファイリングを無効

にすると、データベースはプロファイリング情報の収集を停止しますが、その

時点までに収集された情報は Sybase Central の [ プロファイル ] タブに引き続

き表示されます。プロファイリングを無効にすると、データベースはプロファ

イリングをオフにし、Sybase Central の [ プロファイル ] タブからすべてのプロ

ファイリング・データを削除します。

❖

プロファイリングを無効にするには (Sybase Central の場合 )

左ウィンドウ枠でデータベースを選択します。

[ ファイル ] – [ プロパティ ] を選択します。

[ データベース ] プロパティ・シートが表示されます。

[ プロファイリング ] タブで、[ このデータベースでプロファイリングを可

能にする ] オプションをクリアします。

[OK] をクリックして、プロパティ・シートを閉じます。

注意

Sybase Central でデータベースを右クリックしても、プロファイリングを無効

化できます。ポップアップ・メニューから [ プロファイリング ] － [ プロファ

イリングの停止 ] を選択します。

❖

プロファイリングを無効にするには (SQL の場合 )

•

OFF 設定を指定して sa_server_option ストアド・プロシージャを呼び出

します。

たとえば、次のように入力します。

CALL sa_server_option ('procedure_profiling',

'OFF')

❖

プロファイリングをクリアするには (Sybase Central の場合 )

左ウィンドウ枠でデータベースを選択します。

[ ファイル ] – [ プロパティ ] を選択します。

[ データベース ] プロパティ・シートが表示されます。

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

151

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Sybase IQ 環境の表示

[ プロファイリング ] タブで、[ すぐにクリア ] をクリックします。

プロファイリングをクリアできるのは、プロファイリングが有効になって

いる場合だけです。

[OK] をクリックして、プロパティ・シートを閉じます。

注意

Sybase Central でデータベースを右クリックしても、プロファイリングをクリ

アできます。ポップアップ・メニューから [ プロファイリング ] － [ プロファ

イリング情報のクリア ] を選択します。

❖

プロファイリングをクリアするには (SQL の場合 )

•

CLEAR 設定を指定して sa_server_option ストアド・プロシージャを呼び

出します。

たとえば、次のように入力します。

CALL sa_server_option ('procedure_profiling',

'CLEAR')

Sybase Central でのプロファイリング情報の表示

プロシージャ・プロファイリングでは、データベース全体、特定のタイプのオ

ブジェクト、特定のプロシージャのいずれの情報を調べたいかによって、それ

ぞれ異なる情報を表示することができます。次のような情報を表示できます。

•

データベース内のプロファイル対象のすべてのオブジェクトについての

詳細

•

すべてのストアド・プロシージャと関数についての詳細

すべてのイベントについての詳細

すべてのトリガについての詳細

すべてのシステム・トリガについての詳細

プロファイル対象の個別のオブジェクトについての詳細

プロファイリング情報を表示するためには、データベースに接続し、プロファ

イリングを有効にする必要があります。

データベース全体のプロファイリング情報を表示すると、次のカラムが表示さ

れます。

•

Name　オブジェクトの名前をリストします。

Owner　オブジェクトの所有者をリストします。

Table　トリガが属するテーブルをリストします ( このカラムはデータベー

スの [ プロファイル ] タブにのみ表示されます )。

•

Event　システム・トリガのトリガのタイプを表示します。Update、Delete

のいずれかです。

Type　オブジェクトのタイプ ( たとえばプロシージャ ) をリストします。

152

Sybase IQ

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第 6 章パフォーマンスのモニタリングとチューニング

•

# Exes.　各オブジェクトが呼び出された回数をリストします。

#msecs.　各オブジェクトの合計実行時間をリストします。

これらのカラムには、データベース内で実行されたすべてのプロシージャに関

するプロファイリング情報の要約が表示されます。プロシージャは他のプロ

シージャを呼び出せるため、ユーザが明示的に呼び出したものより多くの項目

が存在する可能性があります。

❖

ストアド・プロシージャと関数の要約プロファイリング情報を表示するには

左ウインドウ枠で [ プロシージャとファンクション] フォルダを選択します。

右ウインドウ枠で [ プロファイル ] タブをクリックします。

データベース内のすべてのストアド・プロシージャと関数のプロファイリ

ング情報が [ プロファイル ] タブに表示されます。

❖

イベントの要約プロファイリング情報を表示するには

左ウィンドウ枠で [ イベント ] フォルダを開きます。

データベース内のすべてのイベントのリストが右ウィンドウ枠の [ イベン

ト ] タブに表示されます。

右ウィンドウ枠で [ プロファイル ] タブをクリックします。

データベース内のすべてのイベントのプロファイリング情報が [ プロファ

イル ] タブに表示されます。

❖

トリガの要約プロファイリング情報を表示するには

左ウィンドウ枠で [ トリガ ] フォルダを開きます。

データベース内のすべてのトリガのリストが [ トリガ ] タブに表示され

ます。

右ウィンドウ枠で [ プロファイル ] タブをクリックします。

データベース内のすべてのトリガのプロファイリング情報が [ プロファイ

ル ] タブに表示されます。

❖

システム・トリガの要約プロファイリング情報を表示するには

左ウィンドウ枠で [ システム・トリガ ] フォルダを開きます。

データベース内のすべてのトリガのリストが [ システム・トリガ ] タブに

表示されます。

右ウィンドウ枠で [ プロファイル ] タブをクリックします。

データベース内のすべてのシステム・トリガのプロファイリング情報が

[ プロファイル ] タブに表示されます。

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

153

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Sybase IQ 環境の表示

特定のプロシージャのプロファイリング情報の表示

Sybase IQ は、個別のストアド・プロシージャ、関数、イベント、トリガのプ

ロシージャ・プロファイリング情報を提供します。Sybase Central には、個別

のプロシージャについての情報が表示されます。この情報は、すべてのストア

ド・プロシージャ、関数、イベント、またはトリガについて表示される情報と

は異なります。

特定のプロシージャのプロファイリング情報を表示すると、次のカラムが表示

されます。

•

Calls　オブジェクトが呼び出された回数をリストします。

Milliseconds　各オブジェクトの合計実行時間をリストします。

Line　プロシージャの各行に行番号を付加します。

Source　SQL プロシージャを 1 行ずつ表示します。

プロシージャは行単位に分割されるので、どの行の実行時間が長いか調べるこ

とができ、変更によってプロシージャのパフォーマンスを高められる可能性が

あります。プロシージャ・プロファイリング情報にアクセスするためには、

データベースに接続すること、プロファイリングを有効にすること、DBA 権

限を持っていることが必要です。

❖

ストアド・プロシージャまたは関数のプロファイリング情報を表示するには

左ウィンドウ枠でデータベースを展開します。

左ウィンドウ枠で [ プロシージャとファンクション] フォルダを選択します。

データベース内のすべてのストアド・プロシージャと関数のリストが右

ウィンドウ枠の [ プロシージャとファンクション ] タブに表示されます。

左ウィンドウ枠で、プロファイル情報を取得するストアド・プロシージャ

または関数をクリックします。

右ウィンドウ枠で [ プロファイル ] タブをクリックします。

指定したストアド・プロシージャまたは関数のプロファイリング情報が右

ウィンドウ枠の [ プロファイル ] タブに表示されます。

❖

イベントのプロファイリング情報を表示するには

左ウィンドウ枠でデータベースを展開します。

左ウィンドウ枠で [ イベント ] フォルダを選択します。

データベース内のすべてのイベントのリストが右ウィンドウ枠の [ イベン

ト ] タブに表示されます。

左ウィンドウ枠で、プロファイル情報を取得するイベントをクリックし

ます。

154

Sybase IQ

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第 6 章パフォーマンスのモニタリングとチューニング

右ウィンドウ枠で [ プロファイル ] タブをクリックします。

指定したイベントのプロファイリング情報が右ウィンドウ枠の [ プロファ

イル ] タブに表示されます。

❖

トリガのプロファイリング情報を表示するには

左ウィンドウ枠でデータベースを展開します。

左ウィンドウ枠で [ トリガ ] フォルダを開きます。

すべてのトリガのリストが右ウィンドウ枠の [ トリガ] タブに表示されます。

右ウィンドウ枠で、プロファイル情報を取得するトリガを選択します。

右ウィンドウ枠で [ プロファイル ] タブをクリックします。

指定したトリガのプロファイリング情報が右ウィンドウ枠の [ プロファイ

ル ] タブに表示されます。

❖

システム・トリガのプロファイリング情報を表示するには

左ウィンドウ枠でデータベースを展開します。

左ウィンドウ枠で [ システム・トリガ ] フォルダを開きます。

すべてのシステム・トリガのリストが右ウィンドウ枠の [ システム・トリ

ガ ] タブに表示されます。

右ウィンドウ枠で、プロファイル情報を取得するシステム・トリガを選択

します。

右ウィンドウ枠で [ プロファイル ] タブをクリックします。

指定したシステム・トリガのプロファイリング情報が右ウィンドウ枠の

[ プロファイル ] タブに表示されます。

Interactive SQL でのプロファイリング情報の表示

ストアド・プロシージャを使用して、プロシージャ・プロファイリング情報を

表示できます。Sybase Central でも Interactive SQL でも、表示されるプロファ

イリング情報は同じです。

sa_procedure_profile_summary ストアド・プロシージャは、データベース内

のすべてのプロシージャに関する情報を表示します。このプロシージャを使用

すると、同じ結果セット内のストアド・プロシージャ、関数、イベント、シス

テム・トリガ、トリガについてのプロファイリング・データを表示できます。

次のパラメータはプロシージャが返すローを制限します。

•

p_object_name　プロファイル情報を取得するオブジェクトの名前を指定

します。

•

p_owner_name　プロファイル情報を取得するオブジェクトの所有者を指

定します。

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

155

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Sybase IQ 環境の表示

•

p_table_name　トリガのプロファイル情報を取得するテーブルを指定し

ます。

p_object_type　プロファイル情報を取得するオブジェクトのタイプを指

定します。次の 5 つの選択肢があります。これらの値のいずれかを選択す

ると、結果セットは指定したタイプのオブジェクトだけに制限されます。

•

P　ストアド・プロシージャ

F　関数

T　トリガ

E　イベント

S　システム・トリガ

•

p_ordering　結果セットのソート順を指定します。

プロシージャは別のプロシージャを呼び出せるため、ユーザが明示的に呼び出

したものより多くの項目がリストされる可能性があります。

以下の項では、DBA 権限を持つユーザとしてデータベースに接続しており、プ

ロシージャ・プロファイリングが有効になっているものとします。

❖

すべてのプロシージャの要約プロファイリング情報を表示するには

sa_procedure_profile_summary ストアド・プロシージャを実行します。

たとえば、次のように入力します。

CALL sa_procedure_profile_summary

[SQL] – [ 実行 ] を選択します。

データベース内のすべてのプロシージャの情報が含まれる結果セットが

[ 結果 ] ウィンドウ枠に表示されます。

sa_procedure_profile_summary ストアド・プロシージャの詳細については、

『Adaptive Server Anywhere SQL リファレンス・マニュアル』を参照してください。

Interactive SQL での特定のプロシージャのプロファイリング情報の表示

sa_procedure_profile ストアド・プロシージャは、特定のプロシージャ内の

個々の行に関する情報を表示します。結果セットには、プロシージャ内の各行

について、行番号、実行時間、合計実行時間に対する割合が含まれています。

次のパラメータによって、プロシージャが返すローを制限できます。

•

p_object_name　プロファイル情報を取得するオブジェクトの名前を指定

します。

p_owner_name　プロファイル情報を取得するオブジェクトの所有者を指

定します。

p_table_name　トリガのプロファイル情報を取得するテーブルを指定し

ます。

クエリでパラメータを指定しない場合、プロシージャは、呼び出されたすべて

のプロシージャのプロファイリング情報を返します。

156

Sybase IQ

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第 6 章パフォーマンスのモニタリングとチューニング

❖

プロシージャ内の特定の行のプロファイリング情報を表示するには

sa_procedure_profile ストアド・プロシージャを実行します。

たとえば、次のように入力します。

CALL sa_procedure_profile

[SQL] – [ 実行 ] を選択します。

プロシージャの個々の行のプロファイリング情報が含まれる結果セット

が [ 結果 ] ウィンドウ枠に表示されます。

sa_procedure_profile ストアド・プロシージャの詳細については、『Adaptive

Server Anywhere SQL リファレンス・マニュアル』を参照してください。

バッファ・キャッシュのモニタリング

Sybase IQ には、バッファ・キャッシュのパフォーマンスをモニタリングする

ツールが用意されています。このモニタは、バッファ・キャッシュ、メモリ、

Sybase IQ 内で行われた I/O 関数の統計情報を収集し、それらをログ・ファイ

ルに保管します。

バッファ・キャッシュのパフォーマンスは、Sybase IQ 全体のパフォーマンス

にとって重要な要因です。モニタが提供する情報を使用して、メイン・バッ

ファ・キャッシュとテンポラリ・バッファ・キャッシュに割り付けるメモリの

量を微調整できます。あるキャッシュが他のキャッシュよりもかなり多くの

I/O を実行している場合は、共有メモリを適切に再割り付けしてください。再

割り付けする場合は、10 ～ 50MB 単位で少しずつ、繰り返して行います。再

割り付けが終了したら、負荷を再実行し、パフォーマンス上の変化をモニタリ

ングします。

バッファ・キャッシュ・モニタの起動

Sybase IQ バッファ・キャッシュ・モニタを DBISQL から起動します。モニタ

を起動するたびに、各モニタは Sybase IQ 内で別々のカーネル・スレッドとし

て実行されます。

次の構文を使って、モニタを起動します。

IQ UTILITIES { MAIN | PRIVATE }

INTO dummy_table_name

START MONITOR 'monitor_options [ ... ]'

MAIN を指定すると、接続先データベースの IQ ストア内のすべてのテーブル

について、メイン・バッファ・キャッシュのモニタリングを開始します。

PRIVATE を指定すると、接続先データベースのテンポラリ・ストア内のすべ

てのテーブルについて、テンポラリ・バッファ・キャッシュのモニタリングを

開始します。

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

157

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バッファ・キャッシュのモニタリング

バッファ・キャッシュごとにコマンドを別々に発行する必要があります。モニ

タが結果を収集している間は、これらの各セッションを開いておく必要があり

ます。接続を閉じると、モニタは実行を停止します。接続は最大で 2 つのモニ

タの実行まで開くことができます。1 つはメイン・バッファ・キャッシュ用で、

もう 1 つはテンポラリ・バッファ・キャッシュ用です。

dummy_table_name には、任意の Sybase IQ ベース・テーブルまたはテンポラ

リ・テーブルを指定します。他の IQ UTILITIES コマンドと構文上の互換性を

持たせるために、テーブル名を指定する必要があります。最も望ましいのは、

モニタリング専用のテーブルを作成することです。

モニタリング出力ファイルのディレクトリ位置を制御するには、

MONITOR_OUTPUT_DIRECTORY オプションを設定します。このオプ

ションを設定しない場合は、データベースと同じディレクトリに結果が

出力されます。モニタを実行している間、すべてのモニタリング出力

ファイルが使用されます。モニタの実行が停止した後も、ファイルはそ

のまま残ります。

マルチプレックス・クエリ・サーバを作成する前に、モニタリングで使用する

テンポラリ・テーブルを宣言するか、新しいデータベースの作成時に永続的な

ダミー・テーブルを作成してください。これによって DDL の変更を回避し、

実際の運用稼働時にデータがクエリ・サーバにとどまるようにします。

ヒント

モニタを簡単に使用するためには、ストアド・プロシージャを作成してダミー・

テーブルを宣言し、出力ロケーションを指定して、モニタを起動します。

'monitor_options' には次の値を 1 つ以上指定できます。

•

-summary。メインとテンポラリの両方のバッファ・キャッシュのサマリ

情報を表示します。モニタ・オプションを何も指定しないと、サマリ・レ

ポートが表示されます。他のオプションで説明されているフィールドに加

えて、次のフィールドが表示されます。

•

[Users]：バッファ・キャッシュに接続しているユーザ数。

[IO]：バッファ・キャッシュによる物理読み込みと物理書き込みの

合計。

•

-cache。メイン・バッファ・キャッシュまたはテンポラリ・バッファ・

キャッシュに対するアクティビティの詳細を表示します。重要なフィール

ドは [Finds]、[HR%]、[BWaits] です。次のフィールドが表示されます。

•

[Finds]：バッファ・キャッシュへの検索要求。Finds の値がゼロに急

降下してゼロのままなら、サーバにデッドロックが発生しています。

サーバでアクティビティがあれば、Finds はゼロ以外の値を示すはず

です。

•

[Creats]：データベース内の 1 ページの作成要求。

[Dests]：データベース内の 1 ページの破棄要求。

158

Sybase IQ

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第 6 章パフォーマンスのモニタリングとチューニング

•

[Dirty]：バッファがダーティ ( 変更 ) された回数。

[HR%]：ヒット率。I/O 要求なしで、バッファ・キャッシュによって

応じることのできたパーセンテージ。ヒット率が高いほど効率が良く

なります。キャッシュ・サイズを十分な大きさに設定した場合、通常

は 90% ～ 100% になります。大きいクエリの場合、最初はヒット率

が下がることがありますが、プリフェッチが機能し始めると上昇し

ます。

•

[BWaits]：ビジー・ページ ( ページ・フレーム競合 ) のために待機させ

られた検索要求。通常は小さい数値ですが、特別な場合には大きくな

ることがあります。たとえば、まったく同じクエリが同時に開始され

た場合は、両方のクエリが同じページを要求するため、最初の要求が

ディスクからページを取得するまで 2 番目の要求は待機します。

•

[ReReads]：同一トランザクション内でストアの同じ部分がキャッシュ

内に再読み込みされた概算の回数。この数値は常に小さいはずです

が、Sybase IQ 12.4.2 以降では数値が大きくても重要ではありません。

[FMiss]：不正な失敗。バッファ・キャッシュがメモリ内のページの

検索に複数回のルックアップを必要とした回数。この数値は 0 か、ご

く小さな値になるようにしてください。この値が大きい場合は、ロー

ルバックが発生し、特定の操作が繰り返し要求されていると考えられ

ます。

•

[Cloned]：Sybase IQ が同時読み込み用に既存のバッファを保持しなが

ら、書き込み用に新しいバッファを作成する必要があった回数。ペー

ジのクローンが作成されるのは、他のユーザがそのページを参照して

いる場合だけです。

•

[Reads/Writes]：バッファ・キャッシュによって実行された物理読み込

みと物理書き込み。

[PF/PFRead]：プリフェッチ要求、およびプリフェッチ用に実行した

読み込み。

[GDirty]：LRU バッファがダーティな状態で取り込まれたため、Sybase

IQ がそのバッファを使用する前に書き出した回数。この数値が 0 よ

り大きい状態が長時間続かないようにしてください。0 より大きい状

態が続く場合は、スイーパ・スレッドの数を増やすか、ウォッシュ・

マーカを移動する必要があります。

•

[Pin%]：バッファ・キャッシュ内で使用中でありロックされている

ページ数のパーセンテージ。

[Dirty%]：変更されたバッファ・ブロックのパーセンテージ。この数

値が 85 ～ 90% を超えないようにします。それ以上になると、[GDirty]

が 0 より大きくなります。

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

159

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バッファ・キャッシュのモニタリング

•

-cache_by_type。生成する結果は -cache と同じですが、結果を IQ ペー

ジ・タイプごとに集計します ([Bwaits] カラムは例外で、合計だけを表示

します )。この形式は、Sybase 製品の保守契約を結んでいるサポート・セ

ンタに情報を送る場合にたいへん有効です。

•

-file_suffix suffix。<dbname>.<connid>-<main_or_temp>-<suffix>

の名前で、モニタリング出力ファイルを作成します。suffix を指定しない

と、デフォルトで iqmon に設定されます。

-io。指定した期間のメインまたはテンポラリ ( プライベート ) のバッファ・

キャッシュの I/O 率と圧縮比を表示します。これらのカウンタは、サーバ

のすべてのアクティビティを表します。情報はデバイス別に集計されませ

ん。次のフィールドが表示されます。

•

[Reads]：バッファ・キャッシュによって実行された物理読み込み。

[Lrd(KB)]：読み込まれた論理キロバイト数 ( ページ・サイズに要求数

を乗算した数値 )。

•

[Prd(KB)]：読み込まれた物理キロバイト数。

[Rratio]：読み込まれた物理データに対する論理データの圧縮比。読

み込み時のディスクに対する圧縮効率の度合い。

•

[Writes]：バッファ・キャッシュによって実行された物理書き込み。

[Lwrt(KB)]：書き込まれた論理キロバイト数。

[Pwrt(KB)]：書き込まれた物理キロバイト数。

[Wratio]：書き込まれた物理データに対する論理データの圧縮比。

•

-bufalloc。ソート、ハッシュ、ビットマップなどのオブジェクト用にバッ

ファ・キャッシュ内の領域を予約する、メインまたはテンポラリ・バッ

ファ・アロケータ情報を表示します。

•

[OU]：User_Resource_Reservation オプション設定 ( 以前は

Optimize_For_This_Many_Users)

•

[AU]：現在アクティブなユーザ数。

[MaxBuf]：バッファ・アロケータに制御されているバッファ数。

[Avail]：現在ピン・クォータ割り付けに使用可能なバッファ数。

[AvPF]：現在プリフェッチ・クォータ割り付けに使用可能なバッ

ファ数。

•

[Slots]：バッファ・キャッシュ・クォータを使用中の、現在登録され

ているオブジェクト数。

[PinUser]：ピン・クォータを使用中のオブジェクト数 ( ハッシュ、ソー

ト、B ツリー・オブジェクトなど )。

[PFUsr]：プリフェッチ・クォータを使用中のオブジェクト数。

160

Sybase IQ

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第 6 章パフォーマンスのモニタリングとチューニング

•

[Posted]：あらかじめプランされたクォータ・ユーザであるオブジェ

クト数。

•

[UnPost]：特定のクォータ・ユーザであるオブジェクト数。

[Locks]：バッファ・アロケータで処理されたミューテックス・ロッ

ク数。

•

[Waits]：ロックのためにスレッドが待機する必要があった回数。

•

-contention。多くの重要なバッファ・キャッシュとメモリ・マネージャ・

ロックを表示します。これらのロック・カウンタとミューテックス・カウ

ンタは、バッファ・キャッシュおよびヒープ・メモリ内のアクティビティ

と、これらのロックがどれだけ迅速に解消されたかを示します。タイムア

ウトの数値に注目してください。システム時間が 20% を超えている場合

は、問題の発生を示しています。

注意オペレーティング・システムが進歩したため、Sybase IQ ではスピン・

ロックを使用しなくなりました。このため、[woTO]、[Loops]、[TOs] の統

計はめったに使用されません。

•

[AU]：現在アクティブなユーザ数。

[LRULks]：LRU がロックされた ( テンポラリ・キャッシュ用に繰り返

された ) 回数。

•

[woTO]：タイムアウトなしにロックが付与された (テンポラリ・キャッ

シュ用に繰り返された ) 回数。

[Loops]：ロックが付与される前に Sybase IQ がリトライした ( テンポ

ラリ・キャッシュ用に繰り返された ) 回数。

[TOs]：Sybase IQ がタイムアウトして、ロックのために待機する必要

があった ( テンポラリ・キャッシュ用に繰り返された ) 回数。

[BWaits]：キャッシュ内のバッファに対する “Busy Waits” の ( テンポ

ラリ・キャッシュ用に繰り返された ) 回数。

[IOLock]：Sybase IQ が圧縮化 I/O プールをロックした ( テンポラリ・

キャッシュ用に繰り返された ) 回数。無視してかまわない。

[IOWait]：圧縮化 I/O プール上のロックのために Sybase IQ が待機する

必要があった ( テンポラリ・キャッシュ用に繰り返された ) 回数。無

視してかまわない。

•

[HTLock]：Sybase IQ がブロック・マップ・ハッシュ・テーブルをロッ

クした ( テンポラリ・キャッシュ用に繰り返された ) 回数。

[HTWait]：ブロック・マップ・ハッシュ・テーブルのために Sybase IQ

が待機する必要があった ( テンポラリ・キャッシュ用に繰り返された )

回数。HTLock と HTWait は、使用中のブロック・マップ数を示す。

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

161

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バッファ・キャッシュのモニタリング

•

[FLLock]：Sybase IQ がフリー・リストをロックする必要があった ( テ

ンポラリ・キャッシュ用に繰り返された ) 回数。

[FLWait]：フリー・リスト上のロックのために Sybase IQ が待機する

必要があった ( テンポラリ・キャッシュ用に繰り返された ) 回数。

•

[MemLks]：Sybase IQ がメモリ・マネージャ (ヒープ) をロックした回数。

[MemWts]：メモリ・マネージャ・ロックのために Sybase IQ が待機す

る必要があった回数。

•

-threads。処理スレッド・マネージャが使用したカウンタを表示します。

値はサーバワイドです ( つまり、メインとプライベートのどちらでこのオ

プションを選択するかは無関係です )。レポートの最後のページ以降の新

しいイベントを表します。

•

[cpus]：Sybase IQ が使用している CPU の数。システムに搭載されて

いる数より少ない場合がある。

•

[Limit]：Sybase IQ が使用できるスレッドの最大数。

[NTeams]：現在使用中のスレッド・チームの数。

[MaxTms]：今まで使用されたチームの最大数。

[NThrds]：既存スレッドの現在の数。

[Resrvd]：システム ( 接続 ) での使用のために予約されているスレッド

の数。

•

[Free]：割り当てに使用可能なスレッドの数。モニタリングが必要。

この数値が非常に小さい場合は、スレッドの不足を示している。

•

[Locks]：スレッド・マネージャで処理されたロックの数。

[Waits]：スレッド・マネージャ上のロックのために Sybase IQ が待機

する必要があった回数。

注意オブジェクトまたはクエリが作業を必要としている場合、Sybase IQ

はスレッド・チームと呼ばれる処理スレッドのグループを割り付けます。

処理スレッドの調整を行う際に、利用可能なオプションとしては、デー

タベース・オプションの MAX_IQ_THREADS_PER_CONNECTION と

MAX_IQ_THREADS_PER_TEAM、および Sybase IQ が使用できるスレッ

ド数を指定するサーバ・オプションの -iqmt があります。

162

Sybase IQ

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第 6 章パフォーマンスのモニタリングとチューニング

•

-interval。レポート間隔を秒単位で指定します。デフォルトは 60 秒ごと

です。最小値は 2 秒です。通常、クエリの実行中やパフォーマンスに問

題があるときに、モニタをデフォルトの間隔で実行すると、有益な結果

を取得できます。間隔が短すぎると、意味のある結果を取得できないこ

とがあります。ジョブ時間に見合った間隔を指定してください。通常は

1 分で十分です。

最初の表示では、サーバの起動からのカウンタが示されます。それ以降の

表示では、前の表示との差が示されます。

•

-append | - truncate。前者は既存の出力ファイルに追加、後者は既存の出

力ファイルをトランケートします。デフォルトでは、トランケートされ

ます。

-debug。主に、Sybase 製品の保守契約を結んでいるサポート・センタに

情報を提供するために使用します。これを指定すると、同じ情報を扱う標

準表示モードがあるかどうかにかかわらず、パフォーマンス・モニタで使

用可能な情報がすべて表示されます。ページの上部には、ディスク・ブ

ロック・タイプごとの統計の配列が表示されます。次に、他のバッファ・

キャッシュの統計、メモリ・マネージャの統計、スレッド・マネージャの

統計、フリー・リストの統計、CPU 使用率、そして最後にバッファ・ア

ロケータの統計が表示されます。バッファ・アロケータの統計はさらにク

ライアント・タイプ ( ハッシュ、ソートなど ) ごとに集計され、最後に行

われたバッファ割り付けのヒストグラムが表示されます。メモリ割り付け

は、レポートの最後のページ以降に割り付けられた量を示すことに注意し

てください。

注意表示する間隔は、ページ単位ではなく、出力行単位です。ただし、次の

2 つの場合は例外です。-cache_by_type と -debug では、表示ごとに新しい

ページが開始されます。

モニタ実行中の結果の確認

UNIX システムでは、クエリの実行中にモニタリング出力を確認できます。

たとえば、次のコマンドを使用してモニタを起動するとします。

iq utilities main into monitor_tab

start monitor “-cache -interval 2 -file_suffix iqmon”

このコマンドを実行すると、結果が dbname.conn#-[main|temp]-iqmon という名

前の ASCII ファイルに出力されます。したがって、データベース asiqdemo で

は、結果が asiqdemo.2-main-iqmon に出力されます。

結果を確認するには、システム・プロンプトで次のコマンドを入力します。

$ tail -f asiqdemo.2-main-iqmon

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

163

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バッファ・キャッシュのモニタリング

バッファ・キャッシュ・モニタの停止

モニタの停止コマンドは起動コマンドとほぼ同じですが、オプションを指定す

る必要はありません。次の構文を使って Sybase IQ バッファ・キャッシュ・モ

ニタを停止します。

IQ UTILITIES { MAIN | PRIVATE }

INTO dummy_table_name STOP MONITOR

注意特定のオプション設定を有効にするためには、データベースを再起動し

ます。モニタを実行している場合は、データベースを再起動できるようにモニ

タをシャットダウンする必要があります。

モニタリング結果の検査と保存

モニタは、結果を普通のテキスト・ファイルに保存します。このファイルのデ

フォルトは、次のとおりです。

•

dbname.connection#-main-iqmon (メイン・バッファ・キャッシュの結果の場合 )

dbname.connection#-temp-iqmon (テンポラリ・バッファ・キャッシュの結果

の場合 )

プレフィクス dbname.connection# は、データベース名と接続番号を示します。

接続番号が複数あって、どれが自分のものかわからない場合は、カタログ・ス

トアド・プロシージャ sa_conn_info を実行してください。このプロシージャ

を実行すると、アクティブなデータベース接続のそれぞれについて、接続番

号、ユーザ ID などの情報が表示されます。

IQ UTILITIES コマンドで -file_suffix パラメータを使用すると、サフィックス

iqmon を任意のサフィックスに変更できます。

モニタの実行結果を表示するには、テキスト・エディタを使用するか、ファイ

ルの表示や印刷に通常使用している方法がほかにあれば、それを使用してくだ

さい。

同じデータベースから同じ接続番号を使ってモニタを再度起動する場合、デ

フォルトでは前回の結果が上書きされます。モニタの実行結果を保存する場合

は、ファイルを別の場所にコピーした後で同じデータベースからモニタを再度

起動するか、-append オプションを使用してください。

164

Sybase IQ

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第 6 章パフォーマンスのモニタリングとチューニング

モニタリング結果の例

この項では、いろいろなモニタリング・オプションを使用したサンプル結果を

示します。

-summary オプションを使用すると、次のような結果が生成されます。IQ

UTILITIES コマンドでの指定にかかわらず、メインとテンポラリ両方のバッ

ファ・キャッシュの統計が表示されることに注意してください。

Sybase Adaptive Server IQ Performance Monitor

---------------------------------------------

Version 3.2

Options string for Main cache: "-summary -interval 5"

Summary

2004-07-16 13:53:24

Temp Cache

Active|

Main Cache

Users| Finds

HR% Reads/Writes GDirty Pin% Dirty% InUse%| Finds

HR%

Reads/Writes GDirty Pin% Dirty% InUse%

286 99.3

2/34

3.6

0.0

5.6

1.6

5.6

4.0

5.6

1.6

4.0

5.6

1.6

8.7

26.2

81.7

608 99.7

2/47

0.0

20.0

2621 99.4

16/155

23.2

4121 99.6

3388 99.8

3497 99.9

3342 98.7

3370 99.8

3951 100.0

3916 98.9

4317 98.9

3122 99.7

4034 100.0

16/163

0 11.4

67.3

2646 99.8

6/48

40.9

13.5 100.0

14.3 100.0

31.0 100.0

13.5 100.0

23.8 100.0

31.0 100.0

45.2 100.0

6/70

4.1

94.5

99.1

2684 99.9

7/78

42.3

8/103

1 10.9

1993 99.9

17/22

41.4

122/149

8.2

91.4

2479 99.9

32/110

45.5

55/112

0 11.4

95.9

3273 100.0

0/0

49.1 100.0

0/108

1 13.6

2512 99.9

2/0

48.6 100.0

88/173

5.5

1264 99.9

66/131

40.0

378/305

6.4

77.3

2122 99.8

30/125

40.0

12.7

99.2

67/127

0 12.3

90.5

3370 100.0

2/0

23.0 100.0

2/98

2 13.2

46.4

98.2

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

165

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バッファ・キャッシュのモニタリング

2981 99.9

0 14.1

2/0

53.2 100.0

5.6

1.6

6.3

4.0

31.7 100.0

39.7 100.0

40.5 100.0

41.3 100.0

58.7 100.0

50.0 100.0

3715 99.9

4131 99.7

4135 99.6

3646 96.9

4221 98.9

4102 100.0

2/110

3351 99.6

0 14.1

13/3

57.7 100.0

13/123

3286 99.6

0 12.3

13/13

55.9

15/139

97.7

296 100.0

0/0

366/320

7.3

9.5

7.7

53.2 100.0

71/129

1230 99.4

390/297

59.1

91.8

1900 100.0

125/279

38.6

344/279

72.3

Sybase Adaptive Server IQ Performance Monitor

---------------------------------------------

Shutting Down

422 98.8

16/99

1.8

0.0

0.8

99.2

853 98.9

34/101

0.0

59.1

-cache オプションを使用すると、次のような結果が生成されます。これはテ

ンポラリ・バッファ・キャッシュのものです。

Options string for Temp cache: "-cache -interval 10"

Temp Shared Buffer Cache

2001-02-18 17:43:55

Finds Creats Dests Dirty

GDirty Pin% Dirty%

HR% BWaits ReReads FMiss Cloned Reads/

PF/

Writes PFRead

Tm:

0 0.0

Tm: 1139

0 0.0

Tm: 6794

0 0.0

640

109

754

84 99.4

109 100.0

754 100.0

4/0

0/0

2.8

5.5

6.1

0/0

749

Tm: 10759

0 0.0

1646 1646 1646 100.0

-io オプションを使用すると、次のような結果が生成されます。これはメイン・

バッファ・キャッシュのものです。

Options string for main cache: "-IO -interval 5"

Main Buffer Cache

2001-02-18 13:58:48

Input

Output

Reads Lrd(KB) Prd(KB)

10 40 34

Rratio Writes Lwrt(KB) Pwrt(KB) Wratio

1.18 14 56 23 2.43

Mn:

166

Sybase IQ

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第 6 章パフォーマンスのモニタリングとチューニング

Mn:

0.00

252

216

256

248

292

420

100

101

2.43

2.48

2.51

2.32

2.52

2.62

2.65

3.47

105

110

121

-buffalloc オプションを使用すると、次のような結果が生成されます。

Options string for Main cache: "-bufalloc -file_suffix bufalloc-iqmon -append -interval

10"

Buffer Allocation

2001-02-18 10:58:39

OU/AU MaxBuf Avail

AvPF

Slots PinUsr PFUsr Posted UnPost Quota Locks Waits

1/0

1/1

1592

注意実際の -contention 出力では、メイン・キャッシュ、テンポラリ・キャッ

シュ、メモリ・マネージャの結果が同じ行に表示されます。このフォーマット

では横幅が大変広くなってしまうため、ここでは各カラム・セットを別々に示

します。

メイン・キャッシュの -contention 結果は、次のとおりです。

Options string for Main cache:

"-contention -file_suffix contention-iqmon -append -interval 10"

Contention

2001-02-18 10:57:03

Main Cache

AU |LRULks woTO Loops

TOs BWaits IOLock IOWait HTLock HTWait FLLock FLWait

2958

1513

370

156

885

160

378

1117

248

332

1223

346

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

167

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バッファ・キャッシュのモニタリング

テンポラリ・キャッシュの -contention 結果は、次のとおりです。

Temp Cache

|LRULks

466

963

1186

357

444

884

1573

woTO Loops

TOs BWaits IOLock IOWait HTLock HTWait FLLock FLWait

メモリ・マネージャの結果は、次のとおりです。

| Memory Mgr

MemLks MemWts

55483

5705

2048

186

137

203

-threads オプションを使用すると、次のような結果が生成されます。

Options string for Main cache: "-threads -file_suffix threads-iqmon -append -interval 10"

Threads

2001-02-18 10:59:24

CPUs Limit NTeams MaxTms NThrds Resrvd Free Locks Waits

100

106

590

168

Sybase IQ

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第 6 章パフォーマンスのモニタリングとチューニング

バッファ・キャッシュの構造

Sybase IQ では、システム上の CPU の数に応じて、バッファ・キャッシュの

キャッシュ・パーティションの数が自動的に計算されます。マルチ CPU 構成

でロードまたはクエリのパフォーマンスが予想より悪い場合は、

CACHE_PARTITIONS データベース・オプションの値を変更するとパフォーマ

ンスが向上することがあります。詳細については、『Sybase IQ リファレンス・

マニュアル』の「CACHE_PARTITIONS オプション」を参照してください。

バッファは、キャッシュの LRU (Least Recently Used) 側の終端に近づくと、

ウォッシュ・マーカを越えます。Sybase IQ は最も古いページ ( ウォッシュ・

マーカを越えたページ ) をディスクに書き出して、そのページが占有していた

キャッシュ領域を再利用できるようにします。スイーパ・スレッドと呼ばれる

Sybase IQ 処理スレッドのチームが、最も古いバッファを一掃し (書き出し) ます。

データのページをキャッシュに読み込む必要がある場合、Sybase IQ は LRU

バッファを取り込みます。バッファがまだ「ダーティな」( 変更された ) 状態

の場合は、先にバッファをディスクに書き込む必要があります。モニタ -cache

レポートの [Gdirty] カラムは、LRU バッファをダーティな状態で取り込んだた

めに、Sybase IQ がそのバッファを使用する前に書き出す必要があった回数を

示します。

通常、Sybase IQ では [Gdirty] の値が 0 に維持されます。この値が 0 より大

きい状態が長時間続く場合は、スイーパ・スレッドの数とウォッシュ・マー

カを制御するデータベース・オプションを調整する必要があります。詳細

については、『Sybase IQ リファレンス・マニュアル』の「第 2 章データベー

ス・オプション」の「SWEEPER_THREADS_PERCENT オプション」または

「WASH_AREA_BUFFERS_PERCENT オプション」を参照してください。

バッファ・マネージャのスラッシングの回避

オペレーティング・システムによるページングは、使用可能な空きメモリを超え

るバッファを必要とするクエリに影響します。特に、バッファ・キャッシュにさ

らに多くの物理メモリを割り付けようとすると、ページングが少々必要です。た

だし、物理メモリをバッファ・キャッシュに過度に割り付けると、オペレーティ

ング・システムによるページングの発生頻度が高くなり、システム全体がスラッ

シングする原因となることがあります。逆に、バッファ・キャッシュに十分なメ

モリを割り付けないと、Sybase IQ がスラッシングしてしまいます。

オペレーティング・システムがディスクにページ・アウトする最適バッファの

量を減らした場合、バッファ・マネージャはこれらのバッファをメモリに戻す

ためにディスクから余分に読み込みを行わなければならないため、バッファ・

マネージャのスラッシングが発生します。Sybase IQ では、ディスクにフラッ

シュするための最適なバッファを把握しているため、ページ・アウトの全体の

数を減らすことによって、このようなオペレーティング・システムによる干渉

を回避できます。

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

169

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バッファ・マネージャのスラッシングの回避

バッファ・サイズを設定するときは、次のトレードオフに注意してください。

•

Sybase IQ バッファ・キャッシュが大きすぎると、Sybase IQ が全メモリを

使用しようとするため、オペレーティング・システムでページングが強制

的に行われる。

•

Sybase IQ バッファ・キャッシュが小さすぎると、Sybase IQ はクエリ・

データをキャッシュに収めきれないため、スラッシングしてしまう。

深刻なパフォーマンスの問題が発生した場合は、ページングをモニタリングし

て、スラッシングが問題かどうかを確認してください。スラッシングが問題

だった場合は、「バッファ・キャッシュの管理」の説明に従って、バッファ・

サイズをリセットしてください。

ページングをモニタリングして、スラッシングが問題と判断した場合は、ハッ

シュ・アルゴリズムを伴うクエリが含まれる文の実行時のスラッシングの量を

制限することもできます。HASH_THRASHING_PERCENT データベース・オ

プションを調整し、許容するハード・ディスク I/O の割合を制御します。この

割合を超えると、文がロールバックされてエラーが返されます。

HASH_THRASHING_PERCENT のデフォルト値は 10% です。

HASH_THRASHING_PERCENT の値を増やすと、ロールバックが起きるま

でに許容するディスクへのページングが増え、HASH_THRASHING_PERCENT

の値を減らすと、ロールバックが起きるまでに許容するページングが減ります。

以前のバージョンの Sybase IQ では実行されていた、ハッシュ・アルゴリズムを

伴うクエリが、デフォルトの HASH_THRASHING_PERCENT の制限に達すると

ロールバックされるようになります。Sybase IQ は Hash insert thrashing

detected または Hash find thrashing detectedエラーをレポートしま

す。実行に必要なリソースをクエリに割り当てるには、次の 1 つ以上の対応策を

講じてください。

•

HASH_THRASHING_PERCENT の値を増やし、ページングの制限を緩和

します。

•

テンポラリ・キャッシュのサイズを増やします (DBA のみ )。テンポラリ・

キャッシュのサイズを増やすと、メイン・キャッシュのサイズが減ること

に注意してください。

•

Sybase IQ がこの文の 1 つ以上のハッシュ・サイズの見積もりを誤ってい

る原因を突き止めて改善します。たとえば、LF または HG インデックス

を必要とするすべてのカラムにそれがあるかどうかを確認します。また、

複数カラムのインデックスが適切かどうかも検討します。

データベース・オプション HASH_PINNABLE_CACHE_PERCENT の値

を減らします。

これらのデータベース・オプションの詳細については、『Sybase IQ リファ

レンス・マニュアル』の「第 2 章データベース・オプション」の

「HASH_THRASHING_PERCENT オプション」と

「HASH_PINNABLE_CACHE_PERCENT オプション」の項を参照してくだ

さい。

170

Sybase IQ

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第 6 章パフォーマンスのモニタリングとチューニング

クエリで起きている可能性のある問題を特定するには、テンポラリ・データ

ベース・オプション QUERY_PLAN = 'ON' と QUERY_DETAIL = 'ON' を指定

してクエリを実行し、クエリ・プランを生成します。そして、クエリ・プラン

の見積もりを調査します。生成されるクエリ・プランは、メッセージ・ログ・

ファイルにあります。

Windows システムでのページングのモニタリング

Windows のシステムモニタを使用して、ページングをモニタリングできます。

アクセスするには、[Logical Disk] オブジェクト、PAGEFILE.SYS ファイルが格

納されているディスクのインスタンス、[Disk Transfers/Sec] カウンタを選択し

ます。このファイルはデータベース・ファイルとは別のディスクに格納してく

ださい。[Object Memory] と [Pages/Sec] カウンタもモニタリングできます。た

だし、この値はソフト・フォールトとハード・フォールトの両方を含む全メモ

リ・フォールトの合計となります。

UNIX システムでのページングのモニタリング

UNIX のシステム・コマンド vmstat を使用して、ページングなどのシステム・

アクティビティをモニタリングできます。コマンドの省略形構文は次のとおり

です。

vmstat interval count

interval には次の行を出力するまでの時間間隔を、count には出力行の表示回数

を指定します。オプションとフィールドの説明を含めた vmstat の詳細につい

ては、使用しているオペレーティング・システムのマニュアルを参照してくだ

さい。たとえば次のようになります。

> vmstat 2 3

procs

memory

page

disk

faults

cpu

r b w swap

free re mf pi po fr de sr s0 s1 sd in

sy cs us sy id

0 0 0 3312376 31840 0 8 0 0 0 0 0

0 0 0 3312376 31484 2 3 0 0 0 0 0

0 0 0 3312368 31116 0 8 0 0 0 0 0

0 0 0 297 201 472 82 4 14

0 0 0 260 169 597 80 3 17

0 0 0 205 1202 396 67 4 29

上記の出力では、マシンの物理メモリが過度に割り付けられていないため、

Sybase IQ のクエリ状態が安定していることが示されています。システムの

ページ・フォールトはほとんど発生していません。次の例では、問題があるこ

とが vmstat 出力に示されています ( 見やすくなるように、一部のフィールド

を省略しています )。

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

171

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バッファ・マネージャのスラッシングの回避

procs

r b w swap

memory

free

page

faults

cpu

mf pi po fr de sr in

cs us sy id

0 0 0 217348 272784 0 148 11 3 9 0 2 251 1835 601 6 3 91

0 0 0 3487124 205572 0

0 0 0 0 0 86 131 133 0 1 99

0 0 0 0 0 71 162 121 0 0 100

0 0 0 3483912 204500 0 425 36 0 0 0 0 169 642 355 2 2 96

0 0 0 3482740 203372 0

0 0 0 3482676 203300 0

6 0 0 0 0 158 370 210 1 3 97

4 10 0 0 0 0 160 1344 225 1 2 97

0 0 0 3343272 199964 1 2123 36 0 0 0 0 213 131 399 7 8 85

0 0 0 3343264 185096 0 194 84 0 0 0 0 283 796 732 1 6 93

0 0 0 3342988 183972 0

17 58 0 0 0 0 276 1051 746 2 4 94

0 0 0 3342860 183632 0 119 314 0 0 0 0 203 1660 529 3 4 94

0 0 0 3342748 182316 2 109 184 0 0 0 0 187 620 488 4 2 95

0 0 0 3342312 181104 2 147 96 0 0 0 0 115 256 260 9 2 89

0 0 0 3340748 179180 0 899 26 0 0 0 0 163 836 531 4 4 92

0 0 0 3328704 167224 0 2993

6 0 0 0 0 82 2195 222 4 7 89

上記の出力の最初の行には、マシンが起動されてからのシステム・アクティビ

ティの概要が示されています。最初の 3 行は、約 200MB の空き物理メモリが

あり、マシンがアイドル状態であることを示しています。4 行目は、Sybase IQ

が最初に起動されたときと対応しています。8 行目から、空きメモリの量が急

速に減少し始めています。これは、Sybase IQ バッファ・キャッシュが割り付

けられ、データベース・ページがディスクから読み込まれているときと対応し

ています (CPU 使用率が増加していることに注意してください )。この時点で

はクエリが開始されていないため、ユーザの CPU 時間がほとんどありません。

procs

r b w swap

memory

free

page

po fr de sr in

faults

sy cs

cpu

us sy id

re mf pi

7 0 0 3247636 58920 0 1880 1664 0 0 0 0 1131 442 1668 80 18 3

18 0 0 3246568 43732 0 709 1696 0 0 0 0 1084 223 1308 90 10 1

12 0 0 3246604 37004 0 358 656 0 0 0 0

15 0 0 3246628 32156 0 356 1606 0 0 0 0 1141 226 1317 91 9 0

19 0 0 3246612 26748 0 273 1248 0 0 0 0 950 394 1180 92 7 0

600 236 722 95 5 0

上記の出力は少し後の、クエリが進行中のときのものです。これは、ユーザ・

モードの CPU レベル (us フィールド ) を見ると明らかです。依然としてページ

イン・フォールト ( ページインされた KB を示す、pi フィールド ) が発生して

おり、空きメモリの量が減少しているため、バッファ・キャッシュはまだ満杯

になっていません。

172

Sybase IQ

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第 6 章パフォーマンスのモニタリングとチューニング

procs

r b w swap

memory

page

faults

cpu

us sy id

free re mf pi

po fr

de sr in

0 0

21 0 0 3246608 22100 0 201 1600

18 0 0 3246608 17196 0 370 1520

0 1208 1257 1413 88 12 0

0 464 0 139 988 209 1155 91 8 0

11 0 0 3251116 16664 0 483 2064 138 2408 0 760 1315 218 1488 88 12 0

30 0 0 3251112 15764 0 475 2480 310 4450 0 1432 1498 199 1717 87 13 0

上記の出力は、さらに後のものです。出力の 3 行目は、システムが管理できる

空きメモリ量のスレッショルドに達したことを示しています。この時点でペー

ジアウト ( ページアウトされた KB を示す、po フィールド ) が発生し、それに応

じてシステム・モードの CPU レベル (sy フィールド ) が増加しています。この状

況が発生するのは、物理メモリが過度に割り付けらたためです。つまり、Sybase

IQ バッファ・キャッシュのサイズが、このマシンには大きすぎるのです。この

問題を解決するには、メインとテンポラリのバッファ・キャッシュのどちらか、

または両方のサイズを減らします。

バッファ・キャッシュ・モニタリング・チェックリスト

次の表は、モニタリング結果で着目すべき最も一般的な項目の要約と、動作が

正常な範囲を逸脱している場合に講じる必要がある対応策を示します。[ 統計 ]

カラムには、標準のモニタ・レポートに表示される名前が示されています。デ

バッグ・レポートでは別の名前で表示される統計については、その名前も示さ

れています。

どのモニタリング統計でも、新しいクエリが開始されたときなど、システムの

状態が変化している間は一時的な異常が起きる可能性があることに注意して

ください。

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

173

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バッファ・キャッシュ・モニタリング・チェックリスト

表 6-1: バッファ・キャッシュ・モニタリング・チェックリスト

調整が必要な動作推奨される対応策

統計

正常な動作

HR%

(Cache hit rate)

90% 以上。

プリフェッチが機能した後 -iqmc と -iqtc を調整し、メインと

もヒット率が 90% を下回る。テンポラリのキャッシュ・サイズ

のバランスをとり直してみる。

GARRAY、BARRAY、

Bitmap (bm)、hash object、

sort object、variable-length

btree (btreev)、fixed-length

btree (btreef)、bit vector (bv)、

dbext、dbid、vdo、store、

checkpoint block (ckpt) などの

個別の内部データ構造体の場

合、クエリの実行中はヒット

率が 90% を上回る。最初は

90% を下回る場合がある。

プリフェッチが機能し始める

と (PF または PrefetchReqs >

0)、ヒット率が徐々に上昇し

て 90% を超える。

注意オブジェクトによって

PREFETCH_THREADS_PERCENT

はプリフェッチを行わない

オプションを調整し、プリフェッ

ものがあるため、これらの

チ・スレッド数を増やしてみる。

ヒット率は一般に低くなる。

Gdirty

(Grabbed Dirty)

GDirty > 0

SWEEPER_THREADS_PERCENT

オプション ( デフォルトは 10%) ま

たは WASH_AREA_BUFFERS_

PERCENT オプション ( デフォルト

は 20%) を調整し、ウォッシュ・エ

リアのサイズを増やす。

適度なキャッシュ・サイズ

(< 10GB) が設定されたシス

テムでは 0。

注意スイーパ・スレッドがア

クティブになるのは、ダー

ティ・ページの数がウォッ

シュ・エリアの一定の割合に

達した場合だけである。

GDirty/GrabbedDirty が 0 より

大きく、I/O 率 (Writes) が低

い場合は、単にシステムに軽

い負荷がかかっていると考

えられるため対応策は不要。

BWaits

(Buffer Busy

Waits)

> 0 の状態が持続し、複数の I/O 率 (Writes) が高い場合は、

ジョブが同じバッファで衝突キャッシュのスラッシングが原因

していることを示している。で Busy Waits が起きていると考え

られる。キャッシュ・レポートで

ヒット率を調べて、メインとテン

ポラリのキャッシュのバランスを

とり直す必要があるかどうかを確

認する。

ほぼ同一の多数のクエリを同時に

バッチ・ジョブで開始している場

合は、開始時刻をずらしてみる。

LRU Waits

20% 以下

> 20%。これは重大な競合問オペレーティング・システムの

題が起きていることを示す。パッチ・レベルやその他の環境設

定を確認する。これはオペレー

( デバッグ・レ

ポートでは

LRUNum

ティング・システムの問題の可能

性が高い。

TimeOuts

percentage)

IOWait

(IONumWaits)

> 10%

10% 以下

ディスク・エラーや I/O リトライを

調べる。

174

Sybase IQ

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第 6 章パフォーマンスのモニタリングとチューニング

統計

正常な動作

調整が必要な動作

> 20%

推奨される対応策

FLWait

20% 以下

dbspace の設定を確認する。

(FLMutexWaits)

データベース領域が不足しかかっ

ていないか？

DISK_STRIPING が ON になってい

るか？

sp_iqcheckdb が 15% を超える断

片化をレポートしていないか？

HTWait

(BmapHTNum

Waits)

> 10%

10% 以下

Sybase 製品の保守契約を結んで

いるサポート・センタに問い合わ

せる。

MemWts

(MemNtimesWa

ited)

(PFMgrCondVar

Waits)

CPU time

CPU Sys Seconds < 20%

CPU Sys Seconds > 20%

-iqgovern を調整し、実行できる同

時クエリの合計数を減らす。

( デバッグ・

レポートでは

CPU Sys

CPU Total Seconds も低い使

用率を示しており、システムキャッシュ・レポートでヒット率

がビジー状態になるだけのと I/O 率を調べて、キャッシュがス

ジョブがある場合は、キャッラッシングしていないかどうかを

シュがスラッシングしてい確認する。また、cache_by_type ( ま

るか、並列度が失われているたはデバッグ ) レポートでハッ

Seconds、CPU

Total Seconds)

と考えられる。

シュ・オブジェクトのヒット率を

調べて、ハッシュ・オブジェクト

がスラッシングしていないかどう

かを確認する：ヒット率が <90%

で I/O 率 (Writes) が高くないか？

試行された並列処理をクエリ・プ

ランで確認する。十分なスレッド

が使用可能だったか？

システムに大量の CPU が搭載され

ているか？マルチプレックス構成

などの対策が必要な場合もある。

InUse%

(Buffers in use)

起動時以外は 100% かそれに 100% 未満

近い値

バッファ・キャッシュが大きすぎ

る可能性がある。

-iqmc と -iqtc を調整し、メインと

テンポラリのキャッシュ・サイズ

のバランスをとり直してみる。

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

175

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CPU 使用率をモニタリングするシステム・ユーティリティ

統計

正常な動作

調整が必要な動作

推奨される対応策

Pin%

(Pinned buffers)

< 90%

> 90 ～ 95%。システムがバッメインとテンポラリのキャッ

ファ不足状態に危険なほど近シュ・サイズのバランスをとり直

づいていることを示す。このしてみる。

状態になるとトランザクショ

ンがロールバックされる。

バッファ・キャッシュ・サイズの

バランスをとり直すことができな

い場合は、-iqgovern を減らして、同

時に実行されるジョブの数を制限

してみる。

Free threads

(ThrNumFree)

空き > 予約済み

空きスレッドの数が予約済次のいずれかを試してみる。

みの数まで減少している場

-iqmt を設定してスレッドの数を増

やす。

合は、システムのスレッドが

不足していると考えられる。

スレッド関連の次のオプションの

値を減らす：MAX_IQ_THREADS_

PER_CONNECTION、MAX_IQ_

THREADS_PER_TEAM、

PARALLEL_GBH_UNITS (Group By

ハッシュを使ったクエリ )

USER_RESOURCE_RESERVATIO

N を設定し、クエリ・エンジンのリ

ソース割り付けを制限する。

-iqgovern を設定し、ジョブの数を

制限する。

FlOutOfSpace

0。このストアのフリー・リス 1。このストア ( メインまたストアに dbspace を追加する

(デバッグのみ) トが満杯でないことを示す。はテンポラリ ) が全部割り付

割り付けられていないページけられていることを示す。

が使用可能

CPU 使用率をモニタリングするシステム・ユーティリティ

Sybase IQ の使用中に CPU 使用率をモニタリングするには、次のオペレーティ

ング・システムのユーティリティを使用します。

UNIX の場合は、次のとおりです。

•

ps コマンド

vmstat コマンド ( 前項の例を参照 )

sar コマンド (UNIX SystemV の場合 )

Windows の場合は、次のとおりです。

•

システムモニタ

タスクマネージャ

176

Sybase IQ

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第

章

Windows システムでのサーバの

チューニング

この章について

この章では、Windows システムで Sybase IQ を実行するときに特有のパ

フォーマンスとチューニングのガイドラインについて説明します。この章

の説明は、「第 5 章システム・リソースの管理」の説明と併せてお読みく

ださい。

内容

トピック名

ページ

177

パフォーマンスについての一般的なガイドライン

パフォーマンスのモニタリング

NTFS キャッシュの使用

179

180

181

挿入とクエリのチューニング

バックアップ操作のチューニング

182

パフォーマンスについての一般的なガイドライン

この項では、データのロードとクエリの両方に適用される一般的なガイド

ラインについて説明します。Windows で Sybase IQ を実行するときに推奨

される最小限のメモリ量 (RAM) は 512MB です。これより少ないメモリ構

成でも Sybase IQ は正しく機能しますが、パフォーマンスが低下すること

があります。

スループットの最大化

Windows で実行する場合は、ネットワーク・サービスのサーバのオプショ

ンで [ ネットワークアプリケーションのスループットを最大にする ] が有

効になっていることを確認してください。このオプションを有効にする

と、メモリが制限される環境でも、NTFS キャッシュが Sybase IQ からメ

モリを横取りして過度のページ・フォールトが発生する事態を回避でき

ます。

❖

[ ネットワークアプリケーションのスループットを最大にする ] を有効にする

には

コントロールパネルの [ ネットワーク ] アイコンをダブルクリックし

ます。

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

177

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パフォーマンスについての一般的なガイドライン

[ サービス ] タブをクリックして、[ サーバー ] ネットワーク・サービスを

ダブルクリックします。

[ ネットワークアプリケーションのスループットを最大にする ] オプショ

ンをクリックします。

[OK] を 2 回クリックし、マシンを再起動します。

メモリの割り付け超過の防止

マシンの物理メモリ (RAM) を過度に割り付けると、システムのページ・フォー

ルトが頻繁に発生します。ページ・フォールトが頻繁に発生すると、Sybase IQ

のパフォーマンスが著しく低下します。Sybase IQ のバッファを慎重に割り付

け、Sybase IQ プロセスの仮想アドレス空間と使用可能な物理メモリをモニタ

リングすることにより、メモリの割り付けの超過を防ぐことができます。この

項では、Sybase IQ によるマシンの物理メモリの使用状況をモニタリングする

ためのガイドラインについて説明します。

物理メモリのモニタリング

アプリケーション (Sybase IQ) が使用できる物理メモリ量は、[物理メモリ (KB)]

の下に表示されます。[ 利用可能 ] の値が常に 5000 未満である場合は、マシン

の物理メモリが過度に割り付けられている可能性があります。これは、値が

5000(KB) 台になると、最低限 5MB の空きメモリを維持するために Windows が

ページ・フォールトを発生させるからです。

物理メモリをモニタリングするには、[ タスクマネージャ ] アプレットの [ パ

フォーマンス ] タブをクリックします。

ファイル・システム

Windows ファイル・システムでは、ファイル、ディレクトリ、ボリューム・レ

ベルでの圧縮がサポートされています。Sybase IQ データベースを格納するす

べてのディスクとボリュームで、Windows ファイル・システムの圧縮を無効に

してください。これは、Sybase IQ が組み込みの圧縮を提供しているためです。

ファイル・システムの圧縮を使用しても、それ以上データベースのサイズを縮

小することはできず、読み込みや書き込みを実行するときに CPU のオーバ

ヘッドが増えるだけです。

178

Sybase IQ

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第 7 章 Windows システムでのサーバのチューニング

パフォーマンスのモニタリング

Sybase IQ のパフォーマンスをモニタリングするための主なツールは、Sybase

IQ パフォーマンス・モニタです。このツールについては、「第 6 章パフォーマ

ンスのモニタリングとチューニング」に記載されています。さらに、オペレー

ティング・システムのモニタリング・ツールも使用できます。

Windows には、システムのパフォーマンスをモニタリングするツールが 2 つあ

ります。

Windows タスクマネージャには 2 つのウィンドウがあり、現在のシステム・

パフォーマンスの概要を簡単に読み取ることができます。タスクマネージャ

を起動するには、[ Ctrl + Alt + Del] を押し、[ タスクマネージャ ] ボタンをク

リックします。[ プロセス ] タブをクリックすると、システムで現在実行中の

すべてのプロセスがリストされます。表示される列をカスタマイズするには、

[ 表示 ] - [ 列の選択 ] をクリックします。[CPU 使用率 ] 列、[ メモリ使用量 ]

列、[ 仮想メモリサイズ ] 列は、CPU やメモリにボトルネックがあるかどうか

を判断するのに役立ちます。[ パフォーマンス ] タブでは、マシンのパフォー

マンスのさまざまなカウンタと履歴を確認できます。

パフォーマンスモニタには、マシンのパフォーマンスのより詳細な分析が表

示されます。プロセッサ、プロセス、ディスク、ネットワークなど、さまざま

なシステムやアプリケーション・オブジェクトに関するカウンタを個別にモニ

タリングできます。

仮想アドレス空間とワーキング・セットのモニタリング

プロセスの仮想アドレス空間は、プロセスの合計サイズです。プロセスのワー

キング・セットは、現在プロセスに割り付けられている物理メモリ量です。ほ

とんどの環境では、過度なシステムのページ・フォールト避けるために、Sybase

IQ プロセスの仮想アドレス空間をマシンの物理メモリより小さくしてくだ

さい。

Sybase IQ サーバ内での仮想メモリの使用パターンのせいで、Windows プラッ

トフォーム上で仮想メモリの断片化によって処理が過度に増大する可能性が

あります。このような状況に陥る可能性を小さくするため、Sybase IQ では

Windows XP と Windows Server 2003 について Microsoft の LFH ( 低断片化ヒー

プ ) の使用をサポートしています。

❖

仮想アドレス空間とワーキング・セットをモニタリングするには

パフォーマンスモニタを起動します。

[+] アイコンをクリックして、[Process] オブジェクトを選択します。

最初の [Sybase IQ] インスタンスを選択します。

[Virtual Bytes] カウンタと [Working Set] カウンタを選択します。

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

179

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NTFS キャッシュの使用

ページ・フォールトのモニタリング

上記と同じように、Windows パフォーマンスモニタで [Sybase IQ] プロセスを選

択します。[Page Faults/sec] カウンタを選択します。このカウンタには、「ソフト」

ページ・フォールトと「ハード」ページ・フォールトの両方が含まれます。ハー

ド・ページ・フォールトは、ディスク I/O を引き起こすページ・フォールトです。

ソフト・ページ・フォールトは一般に、パフォーマンスの問題には関係しません。

ハード・ページ・フォールトの数値を調べるには、[LogicalDisk] オブジェクト、

および pagefile.sys ファイルが格納されている場所 ( このファイルは Sybase IQ

データベースとは別のボリュームに格納してください) のインスタンスを選択

します。[Disk Transfers/sec] カウンタを選択します。この値を [Page Faults/sec]

の値と比較すると、ページ・フォールトに対するハード・ページ・フォールト

の割合がわかります。ページ・ファイルへの I/O アクティビティはほとんどな

いことが理想です。ただし、メモリが少ない構成では、ページングが発生する

ことが多くなります。

ハード・ページ・フォールト率が毎秒 20 を超える状態が持続する場合は、マ

シンの物理メモリが過度に割り付けられています。

NTFS キャッシュの使用

ネットワーク・サービスのサーバのオプションで [ ネットワークアプリケー

ションのスループットを最大にする ] を有効にした状態で、NTFS とその関連

のキャッシュを使用すると、挿入とクエリの両方で Sybase IQ のパフォーマン

スが向上します。これは主に、物理メモリ量と、Intel Pentium の Sybase IQ ペー

ジの圧縮解除能力が同じでも、NTFS の方が Sybase IQ バッファ・キャッシュ

より大量のデータを格納できるからです。したがって、Windows プラット

フォームで Sybase IQ を使用する場合は、Sybase IQ バッファ・キャッシュのサ

イズを推奨される標準設定より小さくしてください。

Sybase IQ メイン・バッファ・キャッシュとテンポラリ・バッファ・キャッシュ

には、Sybase IQ データ ( ページ ) が非圧縮形式で格納されます。つまり、100MB

の Sybase IQ バッファ・キャッシュには、100MB 分のデータを格納できます。

これに対し、NTFS キャッシュでは Sybase IQ データを圧縮形式で管理します。

このため、圧縮率が 2:1 の場合、100MB の NTFS キャッシュには 200MB の

Sybase IQ データが格納されている可能性があります。したがって、NTFS

キャッシュでは、キャッシュのヒット率をより高く維持して、I/O を減らすこ

とが可能です。たとえ NTFS キャッシュから Sybase IQ バッファ・キャッシュ

に移動するデータを圧縮解除するために計算のオーバヘッドが生じても、I/O

の削減効果の方が重要です。

180

Sybase IQ

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第 7 章 Windows システムでのサーバのチューニング

挿入とクエリのチューニング

この項では、Windows プラットフォームでの挿入とクエリをチューニングする

ための追加のガイドラインについて説明します。

適切にチューニングされた挿入オペレーションの特性

適切にチューニングされた Sybase IQ の挿入オペレーションには、ある特性が

見られます。これらの特性は、Windows タスクマネージャと Windows パフォー

マンスモニタで確認できます。

•

挿入オペレーションの大部分は、CPU の能力に依存します。システム内

のすべての CPU は、能力の 100% 近くを使用して実行されます。CPU の

95% 以上がユーザ・モードで実行されます。このことは、Windows タスク

マネージャの [ パフォーマンス ] タブをクリックし、[ 表示 ] – [ カーネル

時間を表示する ] オプションを設定すると簡単に確認できます。

•

物理メモリを過度に割り付けないように注意してください。特に、Sybase

IQ プロセスの仮想アドレス空間は、マシンの物理メモリ (RAM) より小さ

くする必要があります。512MB から 2GB の大容量の物理メモリを備えた

マシンでは、これは問題になりません。メモリ量が 256MB 未満のマシン

では、次の項の追加のガイドラインを参照してください。

•

ハード・ページ・フォルト (pagefile.sys が格納されているボリュームへの

I/O) を少なくし、理想的には 0 ( ゼロ ) に近づけてください。

IQ ストアへの I/O 処理が安定して実行され、ディスク・サブシステムの

I/O 処理能力を超えないようにします。

Sybase IQ では、ファイルを順次アクセス用に読み込むことを指定する Windows

CreateFile オプションを ( ファイルの作成時および開くときの両方に ) 使用しま

す。LOAD TABLE コマンドで指定したファイルには、このオプションが使用さ

れます。これにより、先読みが行われ、NTFS キャッシュ・メモリの使用量が

減少するため、ロードのパフォーマンスが向上します。

ロードのパフォーマンスは、さらに向上する可能性があります。場合によって

は大幅に向上します。それには、Sybase IQ メイン・バッファ・キャッシュとテ

ンポラリ・バッファ・キャッシュのサイズを「Sybase IQ のメイン・バッファ・

キャッシュとテンポラリ・バッファ・キャッシュ」(111 ページ ) で推奨されて

いる計算上の値よりもかなり小さく設定します。これでパフォーマンスが向上

する理由は、「NTFS キャッシュの使用」(180 ページ ) に記載されています。

Sybase IQ メイン・バッファ・キャッシュとテンポラリ・バッファ・キャッシュ

を、計算上の推奨値より最大 50% 小さく設定できます。

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

181

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バックアップ操作のチューニング

クエリのチューニング

クエリのパフォーマンスも向上する可能性があります。それには、上述のよう

に、メイン・バッファ・キャッシュとテンポラリ・バッファ・キャッシュのサ

イズを小さく設定します。ただし、マルチユーザ環境では注意が必要です。テ

ンポラリ・バッファ・キャッシュのサイズを小さくすると、複数ページの位置

決めとソート・アルゴリズムに影響し、パフォーマンスの低下を招くことがあ

ります。クエリ・プラン、構造、オプションの詳細については、「第 3 章クエ

リと削除の最適化」を参照してください。

バックアップ操作のチューニング

Windows では、固定長の I/O デバイスのみがサポートされています。このため、

テープの読み込みや書き込みは、その前後の読み込みや書き込みと同じサイズ

で行う必要があります。読み込みや書き込みの操作がハードウェア・デバイス

の容量を超えた場合、操作は失敗します。したがって、バックアップやリスト

アの操作では、ハードウェアが設定されているサイズですべての書き込み ( ま

たは読み込み ) を行わないと、バックアップ ( またはリストア ) が失敗します。

Sybase IQ では、どのプラットフォームでもできるだけ効率的に読み込みと書

き込みの操作が行われるようにデフォルトが設定されています。ただし、

Sybase IQ データベースの作成時にデフォルトのブロック・サイズを上書きし

ている場合は、そのデータベースをバックアップするときにブロック係数を調

整する必要があります。

バックアップまたはリストアでは、次の式が適用されます。

block size x block factor ≈ I/O size

Windows システムでブロック係数を調整するには、使用中のテープ・デバイス

で処理できる物理ブロックの最大サイズの情報が必要です。通常、ドライブの

製造元のマニュアルには、この情報は記載されていません。値 ( 通常は 64KB)

を調べるには、WIN32 API 呼び出しを使って小さなアプレットを作成する必要

があります。そして、データベースのブロック・サイズと BACKUP コマンド

の BLOCK FACTOR オプションを使用して、バックアップのパフォーマンス

を最適化します。完全な構文と使用方法については、『Sybase IQ リファレン

ス・マニュアル』を参照してください。

各 I/O 操作が最大ブロック・サイズに近づくほど、バックアップのパフォーマ

ンスが向上します。BLOCK FACTOR の整数値にブロック・サイズを乗算し

たときに、ドライブのブロック・サイズにできるだけ近い値が得られるように

します。

182

Sybase IQ

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第 7 章 Windows システムでのサーバのチューニング

データの整合性を保つために、Sybase IQ は書き込んだ各ブロックに余分な

データを追加することに注意してください。このため、データベースのブロッ

ク・サイズが 8192 で、テープ・デバイスで処理できる最大ブロック・サイズ

が 128KB の場合、本来なら 8192 * 16 = 128KB となるはずですが、ブロック係

数に 16 は使用できません。各 I/O 操作で Sybase IQ が追加する余分なデータを

計算に入れ、BLOCK FACTOR に 15 を使用する必要があります。15 という値

は、Windows でデフォルトのデータベース・ブロック・サイズとデフォルトの

IQ ページ・サイズ (128KB) を使用したときのデフォルトのブロック係数です。

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

183

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バックアップ操作のチューニング

184

Sybase IQ

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索引

DEFAULT_LIKE_RANGE_SELECTIVITY

オプション 38

DENSE_RANK 関数 17

AGGREGATION_ALGORITHM_ PREFERENCE

オプション 38

AND キーワード

AVG 関数 11

EARLY_PREDICATE_EXECUTION オプション 38, 39

BETWEEN 条件 10

BLANK PADDING

OFF のサポート 27

ジョインへの影響 27

BLOCK FACTOR

FROM 句 5, 143

ジョイン 20

From 句のないクエリの処理

ロード・オプション 117

GROUP BY

CUBE 48

ROLLUP 48

CIS 機能補正

パフォーマンスへの影響 34

COUNT 関数 11, 12

CPU

パフォーマンスの推奨事項 32

GROUP BY 句の拡張機能 44, 47

GROUPING 関数

Sybase IQ に利用可能な数 134

CPU 使用率

NULL 49

モニタリング 171, 176

CREATE DBSPACE 文 128

CUBE 演算子 56

ROLLUP 処理 49

SELECT 文 56

CUBE 処理 47, 48

NULL 49

HASH_THRASHING_PERCENT オプション 170

例

CURRENT ROW 66, 67

I/O

パフォーマンスの推奨事項 125

IN 条件 10

IN_SUBQUERY_PREFERENCE オプション 39

INDEX_ADVISOR オプション 35

INDEX_PREFERENCE オプション 39

dbspace

最適なパフォーマンスのための格納 128

DEFAULT_HAVING_SELECTIVITY オプション 38

DEFAULT_LIKE_MATCH_SELECTIVITY

オプション 38

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

185

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索引

Interactive SQL での特定のプロシージャの

プロファイリング情報の表示 156

Interactive SQL でのプロシージャ・プロファイリング

情報の表示 155

NT パフォーマンスモニタ 179

NTFS キャッシュ

パフォーマンスの向上 180

メモリの横取り 177

IQ PATH オプション

NTILE 関数 17

NULL

ロー・デバイスの選択 125

IQ ストア

CUBE 処理 49

ROLLUP 処理 49

NULL 値

バッファ・キャッシュ・サイズ 113

IQ ページ・サイズ

決定 115

例

iq_dummy テーブル

iqgovern スイッチ

パフォーマンスを向上させるためのクエリの

NULL 値と小計ロー 49

制限 134

IQGOVERN_MAX_PRIORITY オプション 38

IQGOVERN_PRIORITY 38

OLAP 63

IQMSG ログ

最大サイズの設定 132

iqnumbercpus

CUBE 処理 56

GROUP BY 句の拡張機能 44

Grouping() 47

CPU 数の設定 134

iqwmem スイッチ 120

NULL 値 49

ORDER BY 句 64

PARTITION BY 句 64

RANGE 63

ROLLUP 演算子 48

ROWS 63

JOIN_ALGORITHM_PREFERENCE オプション 39

ウィンドウの概念 63

ウィンドウのサイズ 63

ウィンドウ・パーティション 62, 64

ウィンドウ・フレーム 62

ウィンドウ名 62

機能 44

LIST 関数 11

MAIN_CACHE_MEMORY_MB オプション 113

MAX 関数 11

MAX_CURSOR_COUNT オプション 135

MAX_HASH_ROWS オプション 39

MAX_QUERY_TIME オプション 37

MAX_STATEMENT_COUNT オプション 135

maximum 関数 11

現在のロー 67

実行のセマンティック・フェーズ 45

集合関数 61

使用 45

MIN 関数 11

小計ロー 48

数値関数 44

説明 44

統計関数 44, 61, 63

範囲 70

NOEXEC オプション 36

NT CreateFile オプション 181

NT タスクマネージャ 179

分散統計関数 44, 63

186

Sybase IQ

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索引

ランク付け関数 44, 63

利点 45

QUERY_DETAIL オプション 36

ロー 67

QUERY_PLAN オプション 36

QUERY_PLAN_AFTER_RUN オプション 36

QUERY_PLAN_AS_HTML オプション 36

QUERY_PLAN_AS_HTML_DIRECTORY オプション 36

QUERY_TEMP_SPACE_LIMIT オプション 134

QUERY_TIMING オプション 36

OLAP OVER 句 62

OLAP 関数

ウィンドウ 62

ウィンドウ集合関数 80

順序付きセット 82

数値関数 85

統計集合 81

分散統計 82

ランク付け関数 75

RANGE 63

OLAP の例 89

RANK 関数 17

RAWDETECT

ORDER BY の結果 93

RANGE のデフォルトのウィンドウ・フレーム 97

ROW のデフォルトのウィンドウ・フレーム 96

UNBOUNDED PRECEDING と

UNBOUNDED FOLLOWING 96

値ベースのフレームの昇順と降順 71

移動平均の計算 92

ディスク・ストライピング・オプション 128

ROLLUP 演算子 48

SELECT 文 48

ROLLUP 処理 47, 48

NULL 49

小計ロー 48

ウィンドウ関数 74

例

ウィンドウ・フレームから現在のローを除外 95

ウィンドウ・フレーム指定の ROWS と

RANGE の比較 94

ROWS 63

クエリ内でのウィンドウ関数 89

計算、隣接ロー間のデルタ 72

範囲ベースのウィンドウ・フレーム 70

複数の関数で使用されるウィンドウ 91

複数の集合関数をクエリ内で使用 94

無制限ウィンドウ 72

sar コマンド

UNIX 上で CPU をモニタリング 176

SELECT 文

説明 2, 28

sp_iqtable プロシージャ

累積和の計算 92

STDDEV_POP 関数 82

STDDEV_SAM P 関数 82

SUM 関数 11

ローベースのウィンドウ・フレーム 69

OR キーワード 10

ORDER BY 句 7, 64, 65

ソート順 72

Sybase Central

パフォーマンスのモニタリング 148

OS_FILE_CACHE_BUFFERING オプション 122

OVER 句 17, 62

SYSTEM dbspace

TEMP_CACHE_MEMORY_MB オプション 113

PARTITION BY 句 64

PERCENT_RANK 関数 17

PERCENTILE_CONT 関数 17, 82

PERCENTILE_DISC 関数 17, 82

PREFETCH_BUFFER_LIMIT オプション 136

ps コマンド

UNIX 上で CPU をモニタリング 176

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

187

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索引

インデックス • タイプ

パフォーマンス向上のための選択 138

引用符

UNBOUNDED FOLLOWING 66, 67

UNBOUNDED PREDEDING 66, 67

UNION ALL

使用

ルール 143

う

ウィンドウ

パーティション 62

ウィンドウ演算子 62

ウィンドウ拡張機能 62

ウィンドウ関数 63

OVER 句 62

VAR_POP 関数 82

VAR_SAMP 関数 82

vmstat コマンド

UNIX 上で CPU をモニタリング 176

モニタリング 171

集合 63

順序 64

WHERE 句

統計 63

フレーム 65

分割 64

BETWEEN 条件 10

分散統計 63

ORDER BY 句

パターン・マッチング

日付の比較

ランク付け 63

ウィンドウ関数の種類 62

ウィンドウ関数、定義 62

ウィンドウ指定 62

例

WITHIN GROUP 句 18

ウィンドウ集合関数 44, 63, 80

ウィンドウ順序 62, 64

ウィンドウ順序句 64, 65

CURRENT ROW 67

あ

UNBOUNDED PREDEDING 67

値ベースのウィンドウ・フレーム 70

ORDER BY 句 71

昇順と降順 71

ウィンドウのサイズ

RANGE 63

ROWS 63

アドレス空間

仮想 179

アポストロフィ

使用 7

アルファベット順

ウィンドウの定義 62

ウィンドウ・パーティション 62, 64

ウィンドウ・パーティション句 64

ウィンドウ・パーティションと GROUP BY 演算子 64

ウィンドウ・フレーム 62, 65

範囲ベース 70, 71

ローベース 69

ウィンドウ・フレーム句 65

ウィンドウ・フレーム単位 65, 67, 70

範囲 70

い

イベント

個別プロファイリング情報の表示 154

プロファイリング・データの表示 149

要約プロファイリング・データの表示 153

インデックス・アドバイザ 138

ロー 67

ウィンドウ・フレームの物理的なオフセット 67

ウィンドウ・フレームの論理的なオフセット 70

ウィンドウ名 62

188

Sybase IQ

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索引

ウィンドウ集合 44, 80

逆分散統計 82

お

応答時間 104

大文字と小文字の区別 4, 7

オプション

個別プロファイリング情報の表示 154

集合 11, 61

順序付きセット 82

数値 44, 85

INDEX_ADVISOR 35

NOEXEC 36

QUERY_DETAIL 36

QUERY_PLAN 36

単純な集合関数 61

統計 44

QUERY_PLAN_AFTER_RUN 36

QUERY_PLAN_AS_HTML 36

QUERY_PLAN_AS_HTML_DIRECTORY 36

QUERY_TIMING 36

統計集合 81

標準偏差 81

プロファイリング・データの表示 149

分散 81

予期しない動作

オプション値

分散統計 44, 82

分析 17, 44, 61

トランケーション 35

オンライン分析処理

CUBE 演算子 56

NULL 値 49

要約プロファイリング・データの表示 153

ランク付け 44, 75

レポート 80

ROLLUP 演算子 48

機能 44

小計ロー 48

き

キー・ジョイン

使用 22

逆分散統計関数 82

キャッシュ

「バッファ・キャッシュ」参照 157

NTFS 180

か

カーソル

数の制限 135

外部参照

バッファ 180

キャッシュ・サイズ

定義 29

拡張機能、GROUP BY 句 47

仮想アドレス空間 179

仮想メモリ

IQ メイン・バッファとテンポラリ・バッファ 113

キャッシュ・ページ

プリフェッチ 136

断片化 120

カタログ・ストア

ファイルの増大 141

カラム

順序

説明

く

クエリ

Adaptive Server Anywhere による処理

構築 31

テーブルからの選択

関数

最適化 35, 38, 138

PERCENTILE_CONT 関数 82

PERCENTILE_DISC 関数 82

SOUNDEX 関数 10

小計ロー 48

推奨するインデックス 138

チューニング 182

STDDEV_POP 関数 82

STDDEV_SAMP 関数 82

VAR_POP 関数 82

同時クエリの制限 134

プレフィクス 47

メモリ使用の制限 134

VAR_SAMP 関数 82

ウィンドウ 45, 62, 80

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

189

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索引

クエリ・サーバ

ロード・バランス 137

集合関数 61

STDDE V_POP 82

STDDEV_SAMP 82

VAR_POP 82

クエリの最適化 138

クエリのパフォーマンス

Adaptive Server Anywhere のルールによる処理 34

CIS 機能補正の影響 34

カタログ・ストア・テーブル 34

データベース間のジョイン 34

クエリ・プラン 35

VAR_SAMP 82

集合関数、統計 81

述部単位のヒントの指定 39

述部ヒント 39

順次ディスク I/O 129

順序付きセット関数 82

PERCENTILE_CONT 82

PERCENTILE_DISC 82

グラフィカル 37

実行せずに生成 35, 36

グループ化されたデータ 11

ジョイン

BLANK PADDING 27

オプティマイザの単純化 39

外積 19

け

計算、隣接ロー間のデルタ 72

現在のロー 67

データ型 25

ジョイン・インデックス

パフォーマンスへの影響 139

小計ロー 48

NULL 値 49

ROLLUP 処理 48

構築 48

こ

合計ロー

ROLLUP 処理 48

降順 71

コマンド

定義 48, 56

条件

GROUP BY 句 12

探索 7, 8, 10

長いコマンド

昇順 71

使用、無制限ウィンドウ 72

さ

サーバ

統計 148

サブクエリ

す

スイーパ・スレッド 169

数値関数 44

ストアド・プロシージャ

使用 28

サンプル・データベース xiv

個別プロファイリング情報の表示 154

パフォーマンスのモニタリング 148

プロファイリング・データの表示 149

要約プロファイリング・データの表示 153

スラッシング

し

システム・ストアド・プロシージャ

システム・トリガ

個別プロファイリング情報の表示 155

プロファイリング・データの表示 149

要約プロファイリング・データの表示 153

実行のセマンティック・フェーズ 45

実行のフェーズ 45

HASH_THRASHING_PERCENT オプション 170

回避策 169

スループット 104

最大化 177

190

Sybase IQ

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索引

スレッド

-iqnumbercpus スイッチによる使用の制御 134

ち

チューニング 177

クエリ 182

管理オプション 124

バッファ・キャッシュ 169

モニタリング 162

挿入オペレーション 181

スワッピング

パフォーマンスへの影響 105

必要なディスク領域 105

メモリ 105

て

ディスク・キャッシュ

スワップ・ファイル

パフォーマンスへの影響 105

定義 138

ディスク・ストライピング

Sybase IQ 125

規則 127

定義 126

せ

制限

内部 127

ロードにおける使用 127

ディスクのキャッシュ

パフォーマンスへの影響 138

ディスク領域

セグメント

データベース、複数のセグメントの使用 128

接続

文の制限 135

スワップ領域 105

マルチプレックス・データベース 137

低断片化ヒープ 120

データ

そ

相関名

記憶域 180

データ型

ジョインの要件 25

データのロード

説明 20

定義 29

挿入オペレーション

チューニング 181

ストライプ・ディスクの使用 127

チューニング 181

パフォーマンス 117

メモリ要件 109

データベース

た

第 508 条

管理 140

サンプル xiv

準拠 xiv

パフォーマンス向上のための非正規化 141

非正規化の利点 142

データベース間のジョイン

パフォーマンスへの影響 34

データベース・セグメント

最適なパフォーマンスのための格納 128

データベース・プロシージャ

プロファイリング・データの表示 149

データベース・プロシージャ・プロファイリング

説明 149

タスクマネージャ 179

ダミーの Sybase IQ テーブル

探索条件

概要

サブクエリ 28

ショートカット 10

日付の比較

単純な集合関数 61

断片化 120

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

191

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索引

テーブル

は

パーティション

iq_dummy

外部キー 22

結合 139

定義 125

ハイパースレッド

サーバ・スイッチ 134

ジョイン 139

相関名 20

パターン・マッチング

バックアップ 131

ブロック・サイズのチューニング 182

バッファ

プライマリ・キー 21

リスト 3

テーブルのクエリ

テンポラリ・ストア

バッファ・キャッシュ・サイズ 113

オペレーティング・システム・バッファリングの

無効化 122

バッファ・キャッシュ 113, 180

サイズの決定 107

サイズの設定 113

と

統計

モニタリング 157

例

112

サーバ 148

レイアウト 169

統計関数 44, 63

統計集合関数 81

ドキュメント

バッファ・キャッシュのモニタリング 157

例

165

バッファ・マネージャ

スラッシング 169

Adaptive Server Anywhere

CD xi

Sybase IQ ix

パフォーマンス 177

CIS 機能補正の影響 34

アクセシビリティ機能 xiv

オンライン xi

I/O の分散 125

iqgovern によるクエリの制限 134

向上 13

表記規則 xiii, xiv

トランザクション・ログ

説明 129

向上のための設計 104

正しいインデックス • タイプの選択 138

定義 104

トランケート 130

マルチプレックスのトランケーション 131

トリガ

ディスクのキャッシュ 138

データベースの非正規化の利点 142

マルチユーザ 136

個別プロファイリング情報の表示 155

要約プロファイリング・データの表示 153

モニタリング 15 7

パフォーマンスとチューニングの問題 182

パフォーマンスのチューニング

概要 147

ね

ネットワーク

パフォーマンスのモニタリング

Sybase Central 148

設定 145

例

165

大量のデータ転送 145

パフォーマンス向上の推奨方法 145

パラメータ

関数 11

範囲 8, 70

ウィンドウ順序句 65

ウィンドウ・フレーム単位 65

ウィンドウ・フレームの論理的なオフセット 70

192

Sybase IQ

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索引

範囲指定 67, 70

プロシージャ・プロファイリング

Interactive SQL でのデータの表示 155

SQL でのクリア 151

範囲ベースのウィンドウ・フレーム 70, 71

範囲ベースのフレームにおける ORDER BY の

ソート順序 72

SQL での無効化 151

SQL での有効化 149

SQL でのリセット 150

Sybase Central でデータを表示 149

Sybase Central でのクリア 15 1

Sybase C entral でのデータの表示 152

Sybase Central での無効化 151

Sybase C entral での有効化 149

Sybase Central でのリセット 150

イベント 153, 154

ひ

ヒープ

低断片化 120

比較

説明 7, 8

非正規化

短所 142

個別プロシージャの情報 154, 156

システム・トリガ 153, 155

ストアド・プロシージャと関数 153, 154

トリガ 153, 155

パフォーマンスの利点 142

理由 141

日付 8, 10

表記規則

プロシージャの要約 155

プロシージャ・プロファイリング・データの表示

構文 xiii

書体 xiv

Sybase Central 152

ドキュメント xiii, xiv

標準

プロシージャ・プロファイリングのクリア

SQL 151

第 508 条への準拠 xiv

標準と対応

Sybase Central 151

プロシージャ・プロファイリングの無効化

SQL 151

第 508 条への準拠 xiv

標準偏差関数 81

標本標準偏差関数 82

標本分散関数 82

ヒント文字列 39

プロシージャ・プロファイリングの有効化

Sybase Central 149

ふ

ファイル

プロセス

増加 120

最適なパフォーマンスのための格納 129

プッシュダウン・ジョイン 143, 144

物理メモリ

モニタリング 179

ワーキング・セット 179

プロセス・スレッド・モデル 123

ブロック・サイズ

モニタリング 178

不等号、テスト

IQ ページ・サイズとの関係 115

プロファイリング情報

イベント 154

プリフェッチされたキャッシュ・ページ 136

プレフィクス 47

ROLLUP 処理 48

システム・トリガ 155

ストアド・プロシージャと関数 154

トリガ 155

小計ロー 48

プレフィクス・カラム

ROLLUP 処理 48

分割されたテーブル 143, 144

分散関数 81

分散統計関数 44, 63, 82

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

193

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索引

へ

ページ

も

モニタ

圧縮解除 180

IQ UTILITIES の構文 157

ページ・フォールト 177

モニタリング 180

ページング

起動と停止 157

出力ファイル・ロケーションの設定 158

モニタリング 148

UNIX でのモニタリング 171

Windows でのモニタリング 171

パフォーマンスへの影響 105

メモリ 105

仮想アドレス空間 179

物理メモリ 178

ページ・フォールト 180

ワーキング・セット 179

ほ

母標準偏差関数 82

ゆ

ユーザ定義関数

母分散関数 82

パフォーマンスへの影響 34

ま

マルチスレッド

よ

要約情報

パフォーマンスへの影響 123

マルチプレックス・データベース

ディスク領域 137

CUBE 演算子 56

要約プロファイリング・データ

イベント 153

メモリ 106

システム・トリガ 153

ストアド・プロシージャと関数 153

トリガ 153

む

無制限ウィンドウの使用 72

ら

ライトウェイト・プロセス 123

ランク付け関数 44, 63

OLAP での要件 65

め

メイン・データベース

バッファ・キャッシュ・サイズ 113

メッセージ・ログ

ウィンドウ順序句 65

例

77, 78, 79

Sybase IQ 132

メモリ

「バッファ・キャッシュ」参照 113

オーバヘッド 109

クエリによる使用の制限 134

断片化 120

り

隣接ロー間のデルタの計算 72

必要量の削減 116

ページング 105

マルチプレックス・データベース 106

連結 120

ロードの要件 109

194

Sybase IQ

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索引

れ

例、OLAP 89

レポート関数 80

例

80, 81

連結メモリ 120

連邦リハビリテーション法

第 508 条 xiv

ろ

ロー 67

Rows Between 1 Preceding and 1 Following 68

Rows Between 1 Preceding and 1 Preceding 68

Rows Between Current Ro w and Current Row 68

Rows Between Unbounded Preceding and

Current Row 68

Rows Between Unbounded Preceding and

Unbounded Following 68

ウィンドウ・フレームの物理的なオフセット 67

小計ロー 48

説明

選択

ロー指定 67, 70

ロー・デバイス

パフォーマンスへの影響 125

ロード・バランス

クエリ・サーバ間 137

ロー・パーティション

メモリの使用 109

ローベースのウィンドウ・フレーム 69

わ

ワーキング・セット 179

パフォーマンス＆チューニング・ガイド

195

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索引

196

Sybase IQ

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Sentry Industries Universal Remote 0 80068 65030 0 User Manual
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