RDB入門　～アプリケーション開発者が陥りやすいDB開発の落とし穴～

RDB入門
～アプリケーション開発者が陥りやすいDB開発の落とし穴～

18-E-6 磯辺信雄
アイエニウェア･ソリューションズ株式会社
エンジニアリング統括部課長

Developers Summit 2010

アプリケーション開発者が陥りやすいDB開発の落とし穴

 導入・開発時等に実際にご相談のあった内容
を元にRDBの技術等について解説します。
 ケーススタディ1
 システムが止まった
 プログラムのパフォーマンスが出ない
 Viewを使っているのだがパフォーマンスがでない
 マルチ（コア）CPUが有効に利用されてないようだ


ケーススタディ１
システムが止まった

 スタンドアロンで稼働するPOSシステム
 数百台規模で展開
 １日あたり数台が特定の処理でフリーズ
 テスト環境で同じ処理を行っても再現しない

 すべての端末で詳細なログを取るように設定
 現象が発生した端末からログを回収


システムが止まったその原因は

 ある処理がトランザクション分離レベルをRead
Committedに設定
 このシステムではRead Uncommittedが前提
 マルチスレッドプログラムでコネクション・プーリン
グを使用
 後続の読み込み処理にRead Committedに設定さ
れたスレッドが割り当てられた
 実行中のトランザクションによってブロック
 画面遷移が出来なくなり、Commitに辿りつけず操
作不能に…

トランザクション分離レベルとは

 データベース上でトランザクション処理が複数同時に行われた
ときに一貫性・正確性を４段階に定義したもの

繰り返し不可能
分離レベルダーティ・リード幻ロー
読み出し

Read Uncommitted ありありあり

Read Committed なしありあり

Repeatable Read なしなしあり

Serializable なしなしなし


システムが止まったその原因は

処理２で更新中のデータ
をSelectしようとしてブロ
Selectだけなのでトラン
ReadCommittedで処理
ックされた
スタート
ザクションをかけずに処
理スタート

処理3
処理1 コネクション１
SQL Anywhere
データベース
処理2 コネクション２

コネクションプール

Read Uncommittedで
トランザクションスタート


システムが止まった問題点と解決策

 .NETの仕様
 プールされているコネクションは直前に使用された
時の分離レベルを継承する

 解決策
 処理開始・終了時に必ず分離レベルの設定を行う

 トランザクション分離レベルを十分に理解しま
しょう！


トランザクション分離レベルとは

 RDBMSによって実装の仕方が違う
 ANSI/ISO SQL標準
 Oracleではこのケースは発生しない
 読み取り一貫性
 SQL Server、SQL Anywhere等では新しい分離レ
ベルを用意
 スナップショット分離レベル（読み取り一貫性の実現）
 トランザクション開始時にスナップショットを取るため、
ディスクの空き容量に注意
 状況に応じて使い分けることを推奨


ケーススタディ2
プログラムのパフォーマンスがでない

 月別の売上件数を表形式に表示する処理の
パフォーマンスがでない
 切り分けをしてみるとDBに接続している時間
が長い・・・SQLが遅いのでは？

 実行されたSQLの履歴をログとして収集・分析



 ログを分析してみると
 カラムごとに集計のSQLが実行されていた
 SELECT COUNT(*) AS CNT FROM tab01
WHERE nen = ‘2003’ AND tsuki = 1
12月 15 14
11月 12 15 14 12 15 10 3
10月 30 10 3 30 10 3 6
9月 20 3 6 12 15 20 3 6
8月 5 1 30 10 5 1
7月 12 15 14 3 6 10 15 20
6月 30 10 3 1 8 10 16
5月 12 15 14 6 15 14 1 15 14
4月 30 10 3 10 3 6 10 3
3月 20 3 6 20 3 6 3 6
2月 5 1 5 1
１月 15 10 3 1
2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010


 列単位に集計するように修正
 SELECT nen,tsuki,COUNT(*) AS CNT FROM tab01
WHERE nen = 2003
group by tsuki,nen
order by tsuki,nen
12月 15 14
11月 12 15 14 12 15 10 3
10月 30 10 3 30 10 3 6
9月 20 3 6 12 15 20 3 6
8月 5 1 30 10 5 1
7月 12 15 14 3 6 10 15 20
6月 30 10 3 1 8 10 16
5月 12 15 14 6 15 14 1 15 14
4月 30 10 3 10 3 6 10 3
3月 20 3 6 20 3 6 3 6
2月 5 1 5 1
１月 15 10 3 1
2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010


 全体を一度に集計するように修正
 SELECT nen,tsuki,COUNT(*) AS CNT FROM tab01
group by nen,tsuki
order by nen,tsuki

12月 15 14
11月 12 15 14 12 15 10 3
10月 30 10 3 30 10 3 6
9月 20 3 6 12 15 20 3 6
8月 5 1 30 10 5 1
7月 12 15 14 3 6 10 15 20
6月 30 10 3 1 8 10 16
5月 12 15 14 6 15 14 1 15 14
4月 30 10 3 10 3 6 10 3
3月 20 3 6 20 3 6 3 6
2月 5 1 5 1
１月 15 10 3 1
2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010


 要求仕様を単純にSQLに置き換えるのは危険
 この例では12×9回のSQLが実行されていた
 一回あたりの実行時間が短くても回数が増えれば当然
パフォーマンスは低下する
 修正後は、1回のSQL＋結果セットからのフェッチ
 効率のよいSQLを検討する


Viewを使っているのだがパフォーマンスがでない

 Viewは非常に便利だが使い方によっては気づかず
にパフォーマンスを低下させることがある
 単純にテーブルをJOINしているViewはそれほど問題にな
らない（ベーステーブルへの適切なインデックスは必要）
 集合関数・集合演算子は注意が必要
 sum,avg,count,max,min等
 union,intersect,except等
 大量データを集約するようなViewはコストが掛かる



 Viewを使ってパフォーマンスがでない簡単な例
 以下のようなViewを作成
create view View_sum as
select region ,sum(quantity) as qty from orders
group by region
 以下のようなselect文を実行
select region,qty from View_sum where region = ‘West’
 viewが評価された後にwhere条件で抽出されるため、
orderテーブルは全件集約される



 Viewを使ってパフォーマンスがでない簡単な例
 Viewを使わないと…
select region ,sum(quantity) as qty from orders
where region = ‘West’
group by region

 orderテーブルからwhere条件で抽出されたローだけが集
約されるため、Viewを使った場合より高速



 マテリアライズド・ビューという解決方法もある
 実データを保持するのでパフォーマンスが良い
 集合関数・集合演算子を使用するようなViewと親和性が高
い
 オプティマイザに自動的に使用を判断させることも可能
 SQL文を変更せずにパフォーマンスの向上が見込める
 注意点
 Refleshの管理が必要
 実データを保持するための領域が必要



 マテリアライズド・ビューのデモ
 約25万件の売り上げ明細データから特定月の担当者別・日別
の売り上げ金額・数量の集計を求める

SELECT employees.surname, employees.givenname, CREATE MATERIALIZED VIEW demo AS
salesorders.orderdate, SELECT employees.surname, employees.givenname,
SUM(products.unitprice * salesorders.orderdate,
salesorderitems.quantity) AS TotalSales, SUM(products.unitprice *
SUM(salesorderitems.quantity) AS NumberOfSales salesorderitems.quantity) AS TotalSales,
FROM (((salesorders JOIN employees ON SUM(salesorderitems.quantity) AS NumberOfSales
salesorders.salesrepresentative = FROM (((salesorders JOIN employees ON
employees.employeeid) JOIN salesorderitems ON salesorders.salesrepresentative =
salesorders.id = salesorderitems.id) JOIN employees.employeeid ) JOIN salesorderitems ON
products ON products.id = salesorders.id = salesorderitems.id) JOIN
salesorderitems.productid) products ON products.id =
WHERE YEAR(orderdate) = 2001 AND MONTH(orderdate) = 7 salesorderitems.productid)
GROUP BY employees.surname, GROUP BY employees.surname,
employees.givenname, salesorders.orderdate; employees.givenname,salesorders.orderdate;


マルチ（コア）CPUが有効利用されてないようだ

 CPUのマルチコア化に伴い、RDBMSもマルチCPU
構成を有効に利用するようなアーキテクチャを実装し
てきている
 クエリ間並列処理
 複数接続からのクエリ要求を別々のコアに分散実行
 クエリ内並列処理
 1つのクエリ内の処理を別々のコアで実行
 並列インデックススキャン・並列ソート等


マルチ（コア）CPUが有効利用されてないようだ

 負荷の高いSQLを複数投入してみたが、コアの1つし
かCPU使用率が上がらない

 ディスクI/Oがボトルネックになっていることが考えら
れます
 キャッシュサイズを増やす
 速度の速いディスクを採用する
 データベースの配置を複数の物理ディスクに分散
する

SQL Anywhere の概要
製品基本コンセプト

省リソースで管理者不要なデータベースと分散環境の統合、既存システム
との連携ソリューションを提供する包括的なパッケージ製品です
省リソースで稼動マルチCPU、64bit(X64）に対応容易なデータ移行

ハード投資を抑える
Windows XP Windows サーバ
ノートＰＣなどでも軽快に動作。規容易な Vista
WMもサポート。初最小限の投資模規模拡張
期拡
容易なインストール投業務拡大への張 Windows Mobile Linux サーバ

資迅速な対応・データベースをファイルコピーの
・デ
設定要員コスト削減運既存資産のー
みで移行可能。使用していたデ
ータをそのまま移行できます。
用有効活用タ
モジュールはCD-ROM1枚で。コ連データ移行が容易
既存DBとのデータ同期
複雑な設定なしで自動インストース
ル可能
ト携
管理の自動化削が
減容既存データ既存データベース
易活用・連携
運用コスト削減
エンタープライズ
クエリ自動学習機能や自動リカ
バリ機能により、データベースメ既存DB、ORACLEやSQL Server
中堅・中小企業システム IBM DB2などとデータ同期可能。
ンテナンスの必要性を極力排除
既存データを活用できます。
モバイルパッケージ組み込み
22 – Copyright © 2010 iAnywhere Solutions K.K.

SQL Anywhereの概要
ビジネス要件の拡張への対応

8U

分散DB環境をデータ同期によりデータ統合
データ同期を使い、モバイル
Mobile Link システムへと拡張

DBファイルのコピーでバックアップ、復
旧や移行可能
Windows Server OS(32bit/64bit），Linux
サーバエンジンやWMにも対応 Linux

既存PC等の低スペック（RAM256M)で
も稼動
自動チューニング/自動リカバリ BlackBerry
テーブル/カラム、通信の暗号化 Windows
Mobile
対応 Windows
スタンドアロンエンジン
モバイル

SQL Anywhereの概要
ビジネス要件の拡張への対応

基本コンセプトに加え、データ量増大やユーザ数増加などビジネス要件
の拡張に伴い、さらに処理効率を向上させる機能を実装

パフォーマンス開発・運用
 マテリアライズド・ビュー  Visual Studio への統合
規
 スナップショット・初最小限の投資模  充実した統合管理・分析Tool
アイソレーション期拡
投業務拡大への  配布インストーラ作成Tool
張
 パラレル・クエリ資迅速な対応・
・デなど
運既存資産のー
など用有効活用タ
データ管理コ
ス連データ同期・統合
ト携
 高可用性オプション削が  容易なデータ同期設定
減容
 柔軟なデータ暗号化易  Text等その他データソース
など同期用API
 メッセージング、Webサービス
とのインターフェイス
など

その他各種情報

– アイエニウェア・ソリューションズ株式会社ホームページ
http://www.ianywhere.jp
 製品情報
http://www.ianywhere.jp/prd/index.html
 弊社ソリューション情報
http://www.ianywhere.jp/sol/index.html


その他各種情報

・アイエニウェア・ソリューションズデベロッパー・コミュニティ
http://www.ianywhere.jp/developers/index.html

- SQL Anywhere Developer Edition
SQL Anywhere の開発者バージョンが
ダウンロードできます。
開発者バージョンは、ユーザ登録のみで、開発用途限定で日数制限無く製品版と
同様の機能をご利用いただけます。
- 開発者向けニュースグループ
弊社製品をご利用頂く中で、製品に関するご質問についてはニュースグループを
ご活用ください。弊社エンジニアも時間の許す限り、支援いたしております。


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