CPUやメモリなどのリソースに余力があるはずなのに、思うように性能が伸びないことがあります。その解決策として「サーバ増設」をご検討される前に、データベースの見直しで増設が不要となる場合があります。
ここでは、データベースソフトウェアのリソース活用に注目し、サーバのリソースを無駄なく活かす仕組みについてご紹介します。

[2011年9月27日掲載]

今や、データベースでは当たり前の機能となっている表のデータを“特定の条件”を基に分割して利用するための技術「パーティショニング」。
この技術を最初に導入したデータベースソフトウェアは富士通の「Symfoware」です。

パーティショニング機能がある場合とない場合とでI/Oへの負荷を比較してみます。
例えば1年分のデータをパーティショニング機能によって1か月毎に分散した場合、複数のユーザーがデータにアクセスしたとしても、アクセスするデータ量が1か月分と少なく済むため、I/Oが高負荷になることを防ぐことができます。

パーティショニング機能がなく、1年分のデータをすべて1カ所に格納した場合、複数のユーザーが全て1年分のデータにアクセスすることになるためI/Oが高負荷になることが懸念されます。

このように、パーティショニング機能はアクセスするデータ量を小さく抑え、I/Oの高負荷がスループット低下の一因となることを防ぐために非常に有効な手段です。
また、パーティショニング機能によってデータを分散した場合、CPUリソースの有効活用にも効果的です。
最近のサーバに搭載されているCPUはマルチコアが多く、1つのCPUで複数のプログラムを同時実行させることが容易にできるため、コア毎にデータの読み込み先を分散させることで互いにプログラムの処理を妨げることなく、コアの性能をフルに引き出すことができます。

まさにパーティショニング機能は、マルチコア時代のサーバ要件に合った必須機能と言えるのです。

データベースにはACID特性（注1）を保証するための操作履歴を記録する「ログ」が存在します。ログはデータと同じようにハードディスクなどに記録されます。しかし、このログがスループット低下の一因になる場合があります。

一般的なデータベース製品の場合、パーティショニング機能によってデータを分散することができますが、ログは分散できないケースが多いため、ログへのI/O処理集中が発生することによりスループットが低下し、サーバのリソースを十分に使いきることができない場合があります。

Symfoware Serverでは、パーティショニング機能でデータを分散し、更に富士通独自の技術、「スケーラブルログ機能」によりログも分散することができます。
ログを分散することによりログに対するI/O処理集中を防ぎ、高いスループットを実現することができます。

導入したサーバの性能を無駄なく使い切るデータベースソフトウェアを選択することで、サーバのリソースを有効活用し、不要なサーバ増設の投資を抑えることができます。
富士通のデータベースソフトウェア「Symfoware Server」は、サーバのリソースを有効に活用するためのパーティショニング機能とログ分散機能を標準提供（注2）しており、最小限のコストで信頼性の高いデータベースシステムの構築を実現します。

 

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