Cachéデータベースのオブジェクトおよびリレーショナルデータモデルは、標準、ビットマップ、ビットスライスの3種類のインデックスをサポートします。 これら3つのネイティブタイプに加えて、開発者は独自のカスタムタイプのインデックスを宣言し、バージョン2013.1以降の任意のクラスで使用できます。 たとえば、iFindテキストインデックスは、そのメカニズムを使用しています。

カスタムインデックスタイプは、挿入、更新、削除を実行するための%Library.FunctionalIndexインターフェースのメソッドを実装するクラスです。 新しいインデックスを宣言するときに、そのようなクラスをインデックスタイプとして指定できます。

例：

 CustomPackage.CustomIndex クラスは、カスタムインデックスを実装するまさにそのクラスです。

日付範囲クエリが極端に遅くなっていませんか？  SQLのパフォーマンスが低下していませんか？

日付範囲のサブクエリをまだご覧になっていない場合は、前回の投稿をご確認ください。
https://jp.community.intersystems.com/post/日付範囲クエリのsqlパフォーマンスを改善する

なぜ、こうも日付クエリに注目しているのでしょうか？ それは、日付クエリが重要だからです。 それは報告であり、統計であり、自分の素晴らしい仕事を上司に証明するための数字です（もちろん、あなたが実際にそうしていればの話ですが )。では、前回と同じようなテーブルを見てみましょう。ただし、実際には MAXLEN と MINLEN を次のように適切に定義します。

では、先月のすべてのデータを取得したい場合を見てみましょう。 次のようなクエリを書き、「良い仕事」を考えます。

アプリケーションに、効率的に検索したいフリーテキストを含むフィールドがありますか？これまで複数の方法を試してみたものの、顧客が要求するパフォーマンスを満たせなかった経験はありませんか？私は変わった手段を使ってあらゆる問題を解決できると思っていませんか。もうご存じですよね。私ができるのは、パフォーマンス低下に対処する優れたソリューションを提供することです。

いつものように、要約版が必要な場合は記事の最後まで飛ばしてください。ただ、それだと私はがっかりしてしまいますが。

最近の（2015.1以降の）バージョンのCaché/Ensemble/HealthShareのSAMPLESネームスペースでSample.Companyのバージョンを開くと、擬似ランダムに生成されたテキストであるMissionフィールドが表示されます。このテキストフィールドを検索してみましょう。 私はこの演習のために約256,246社データを生成しましたが、ご自身で必要な数の会社を生成してから同じ手順に従ってください。例えば、次のクエリを実行するとしましょう。

本稿について

本稿では、InterSystems IRISを使用してSQLベースのベンチマークを行う際に、実施していただきたい項目をご紹介します。 Linuxを念頭においていますが、Windowsでも考慮すべき点は同じです。

メモリ自動設定をやめる

パフォーマンスに直結する、データベースバッファサイズの自動設定はデフォルトで有効になっています。自動設定は、実メモリの搭載量にかかわらず、データベースバッファを最大で1GBしか確保しません。

更新: 2020年11月20日   バージョン2020.3から、確保を試みるデータベースバッファが実メモリの25%に変更されました。

搭載実メモリ64GB未満の場合は実メモリの50%程度、搭載実メモリ64GB以上の場合は実メモリの70%を目途に、明示的に設定を行ってください。

設定するにはiris停止状態で、iris.cpfファイル(IRISインストール先\mgr\iris.cpf)を変更します。下記はブロックサイズ8KB用(既定値です)のデータベースバッファサイズの自動構成を4096(MB)に変更する例です。

修正前

[config]
globals=0,0,0,0,0,0

修正後

[config]
globals=0,0,4096,0,0,0

詳細はこちらです。

日付範囲クエリが極端に遅くなっていませんか？  SQLのパフォーマンスが低下していませんか？  皆様のお役に立ちそうな、変わったトリックをご紹介します！ 

データ追加時にタイムスタンプを記録するクラスがある場合、そのデータはIDKEYの値で順番に並べられます（具体的には、テーブル内のすべてのIDとTimeStampについてTimeStamp1 < TimeStamp2 が成立し、かつ ID1 < ID2 が成立する場合に限られています）。この知識を活かせば、TimeStampで範囲指定をする場合よりもクエリのパフォーマンスを向上させることができます。 次のテーブルについて考えてみましょう。 

このテーブルに、過去30日間の日付を含む30,000,000行のランダムなレコードを入力すると、1日あたり1,000,000レコードが出来上がります。 特定日の情報を照会する場合は、次のように記述します。 

先週、私たちはInterSystems IRIS Data Platformを発表しました。これは、トランザクション、分析、またはその両方に関係なく、あらゆるデータの取り組みに対応する新しい包括的なプラットフォームです。 CachéとEnsembleでお客様が慣れ親しんでいる多くの機能が取り込まれていますが、この記事では、プラットフォームの新機能の1つであるSQLシャーディングについてもう少し詳しく説明します。これはスケーラビリティに関する強力な新機能です。 

ちょうど4分41秒の時間がある方は、スケーラビリティに関するこちらの詳しい動画をご覧ください。 ヘッドホンがない方や聞き心地の良いナレーションが同僚の方の迷惑になると思う方は、どうぞ読み進めてください！ 

スケールアップとスケールアウト 

1日に何百万件という株取引を処理する場合でも、1日に数万人の患者を治療する場合でも、このような業務を支えているデータプラットフォームは、こういった大きなスケールに透過的に対処できなければなりません。 「透過的に」というのは、プラットフォームがスケーリングの面を請け負い、開発者やビジネスユーザーは処理量を気にすることなく、それぞれが専門とする業務とアプリケーションに専念することができるという意味です。