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Symfoware Analytics ServerV12.2.0 利用ガイド
FUJITSU Software

G.2.1 データベースサーバ機能

データベースサーバ機能のディスク見積りについて説明します。

カラムナテーブル以外のテーブルサイズの見積り

カラムナテーブル以外のテーブルサイズの見積りについては、“Symfoware Server 導入ガイド(サーバ編)”の“テーブルサイズの見積り”を参照してください。

インデックスサイズの見積り

インデックスサイズの見積りについては、“Symfoware Server 導入ガイド(サーバ編)”の“インデックスサイズの見積り”を参照してください。

トランザクションログの容量の見積り

トランザクションログの容量の見積りについては、“Symfoware Server 導入ガイド(サーバ編)”の“トランザクションログの容量の見積り”を参照してください。

アーカイブログの容量の見積り

アーカイブログの容量の見積りについては、“Symfoware Server 導入ガイド(サーバ編)”の“アーカイブログの容量の見積り”を参照してください。

バックアップのディスク容量の見積り

バックアップのディスク容量の見積りについては、“Symfoware Server 導入ガイド(サーバ編)”の“バックアップのディスク容量の見積り”を参照してください。

カラムナテーブルのカタログデータ格納先データディレクトリ

カラムナテーブルのカタログデータは、デフォルトで3.7MBです。このファイルの大きさはカラムナテーブルのカラム数とテーブル数に応じて大きくなりますが、正確に見積もることはできません。以下の例を参考にして必要な空き容量を確保してください。

例)カラム数18のカラムナテーブルを100個作成した場合、4.4MBのカタログデータが作成されます。

カラムナテーブルのデータベーススペース格納先rawデバイス容量の見積

カラムナテーブルのデータベーススペース格納先rawデバイスの容量の概算は、次の式で見積もることができます。

カラムナテーブルのデータベーススペース格納先rawデバイスの容量= カラムナテーブルに格納するCSVファイルのサイズの合計 × 0.7

例)3つのCSVファイルの容量がそれぞれ500GB, 300GB, 200GBの場合

(500GB + 300GB + 200GB) × 0.7 = 700GB

参考

カラムナテーブルのデータは圧縮されて格納されます。そのため格納されるデータサイズは元のcsvファイルのデータサイズよりも小さい値になります。

カラムナテーブルのメインデータ格納先rawデバイス容量の見積

カラムナテーブルのメインデータ格納先rawデバイスの容量の概算は、次の式で見積もることができます。

カラムナテーブルのメインデータ格納先rawデバイスの容量 = カラムナテーブルのデータベーススペース格納先rawデバイスの容量  × 0.02

例)カラムナテーブルのデータベーススペース格納先rawデバイスの容量が 700GBの場合

700GB × 0.02 = 14GB

注意

カラムナテーブルのメインデータ格納先rawデバイスの容量の見積り結果が8GBを下回った場合は8GBにしてください。容量が小さすぎる場合は、カラムナテーブルへ正常にアクセスできない恐れがあります。

カラムナテーブルの一時データ格納先rawデバイス容量の見積り

カラムナテーブルの一時データ格納先rawデバイス容量の概算は、次の式で見積もることができます。

カラムナテーブルの一時データ格納先rawデバイス容量 = カラムナテーブルに格納するCSVファイルのうち最大のファイルサイズ  × 0.5

例)3つのCSVファイルの容量がそれぞれ500GB, 300GB, 200GBの場合

最大のファイルサイズは500GBのため、500GB × 0.5 = 250GB

注意

カラムナテーブルの一時データ格納先rawデバイス容量が小さすぎる場合は、ジョインやソート時の一時領域が不足し、カラムナテーブルへ正常にアクセスできない恐れがあります。以下の見積り式を利用して容量を確認し、小さい場合は値を設定しなおしてください。

カラムナテーブルの一時データ格納先rawデバイス容量 > 運用上想定される同時接続数  × 2GB

例1)運用上想定される同時接続数が100の場合

100 × 2GB = 200GB

例2)3つのCSVファイルの容量がそれぞれ500GB, 300GB, 200GBの場合

最大のファイルサイズは500GBのため、500GB × 0.5 = 250GB

これは200GBを上回るため問題ありません。

ポイント

カラムナテーブルの一時データ格納先rawデバイスの容量を大きく設定することで性能向上が望める場合があります。
具体的には、以下の場合、当該rawデバイスの容量を大きく設定してください。

  • 大容量データを一度にロードする場合