[INSIGHT OUT 2011] C23 「RDBMS」はコモディティーかする？クラウド環境に対応する実装とは(Goto)

「RDBMS」はコモディ
ティー化する!?
～クラウド環境に対応する実装とは～
ド境装

Happy Helloween
2011年10月20日

©2011 Hewlett-Packard Development Company, L.P.
1 ©2011 Hewlett-Packard Japan, Ltd.

本日のアジェンダ
1. なぜクラウド?
2. 標準化してみよう
3. 同じコストで稼働率が高けれ
ば….


なぜクラウド?


クラウドコンピューティング

公共
カーナビ

災害時でもデータが保全交通
人事・経理され、サービスも継続提
供できる利用者数や扱うデータ量
に応じてITコストを変動
費化
標準化したシステムを海
外展開やグループ企業に
いち早く展開

デタ
データ
設計・開発音楽・映像
Data Oriented Aproach
最新の技術・機能をネッ
導入高価が不透明なシス
ト経由で提供し、顧客
テムの実験手段として有
サービスの向上
効
医療費の削減

営業支援
医療

テレビ
PC

タブレット
タブレト
スマートフォン日経BP社: クラウドが変える企業経営
4 ©2011 Hewlett-Packard Japan, Ltd. 演者加筆

クラウドコンピューティング

公共
カーナビ

災害時でもデータが保全交通
人事・経理され、サービスも継続提
供できる利用者数や扱うデータ量
に応じてITコストを変動
費化
標準化したシステムを海
外展開やグループ企業に
いち早く展開

デタ
データ
設計・開発音楽・映像
Data Oriented Aproach
最新の技術・機能をネッ
導入高価が不透明なシス
ト経由で提供し、顧客
テムの実験手段として有
サービスの向上
効
医療費の削減

営業支援
医療

テレビ
PC

タブレット
タブレト
スマートフォン日経BP社: クラウドが変える企業経営

CEO、CFOの興味
– 利益を上げる
「経営の最終責任」
経営の最終責任」
• 株主ため
株主のため
「企業倫理の保持」
• 企業価値のため
「後継者の育成と選抜」
• 企業が正常進化するため
• 従業員の幸せのため
• 社会貢献のため
– 経営の効率化
• コスト削減
• 費用対効果の向上
• 生産性の向上
• 付加価値の高い労働
• 新ビジネスの開拓
• 既存ビジネスの強化


CIOの取り組み
コンピュータの処理速
度向上に合わせてサ
度向上に合わせてサー
バーの導入価格を下げ
たい

Wikipediaより抜粋


CIOの取り組み
サーバー統合できる以前今日
よね
自社のデータセンター
使った分だけ費用負利用する分だけ提供

担できるよね事業部門

事業部門工場工場

各支店

バラバラにITイ
ンフラを持って
いて効率が悪い
無駄なく最適化

各支店

日経BP社: クラウドが変える企業経営

CIOの取り組みカシオにおけるIT戦略の考え方
ミッションクリティカル
次にシステム全体の最
標準化・統合化
適化を検討できないだろ ITの夜差別化 EDI N/W
うか
販売管理メール基幹サーバー
SCM
クラウドをどう活用しよう
PLM FA
か CRM
メール基幹サーバー

コア領域ノンコア領域
自社のシステムのクラウ会計。購買人事

マーケティング
ド化で新興国に輸出しよポータル
PC
賞品企画
うグループウェア

BI&BPM (SOA) グループクラウド

非ミッションクリティカル

BI: ビジネスインテリジェンス N/W: ネットワーク
BPM: ビジネス・プロセス・マネジメント SCM: サプライチェーンマネジメント
CRM: 顧客情報管理 SOA: サービス指向アーキテクチャー
EDI: 電子データ交換 PLM: プロダクト・ライフサイクル・マネジメント
FA: ファクトリー・オートメーション

日経BP社: クラウドが変える企業経営

攻めと守りと


エンジニアとしてどう応えていくか
[インフラとして] [インフラとして]
– 「速が番
「速い」が一番 – 「止まらなが番
「止まらない」が一番
– 止まらない工夫 – 事が起これば迅速な対応
– 事が起これば迅速な対応 – 安価な運用

[アプリケーションとして] [アプリケーションとして]
– 早く稼働させたい – 早く稼働させたい
– バグを少なく – バグを少なく
– 速いが一番
速が番 – 安価に造れ
安価造れ
– 安価に造れ – 標準化に準拠


エンジニアとしてどう応えていくか
[インフラとして] [インフラとして]
クラウド移行可能なデ「止まらなが番、
クラウド移行可能なデータベース、
– 「速が番
「速い」が一番
タ
– 「止まらない」が一番
アプリケーションへ – 事が起これば迅速な対応
– 止まらない工夫

今後出てくるであろう、プラット
今後出てくるであろう – 安価な運用ト
– 事が起これば迅速な対応プラ
フォムへの移植性
フォームへの移植性 [アプリケーションとして]
[アプリケーションとして]
– 早く稼働させたい – 早く稼働させたい
– バグを少なく – バグを少なく
– 速いが一番 – 安価に造れ
速が番
変化適応力のあるシステム造り安価造れ
– 安価に造れ – 標準化に準拠


3階層モデル
プレゼンテーション層ビジネスロジック層データストア層
プログラム
プグ
プログラム
プログラム
データの要求データベース
操作

クライアント層アプリケーション層データベース層

入出力層ビジネスロ RDBMS
(ブラウザ) ジック層

http://www.itmedia.co.jp/help/howto/win/win2000/0007special/complus_vb/chap1/01.htmlから加筆

ITがめざすインフラ、ミドルウェアの姿

– 各社RDBMSに依存する部分が多い
– 将来のクラウドコンピューティング見据えたアプリケーション分離を検討

Java Appl. C/C++ Appl.
Java
Sun JVM TUXEDO Oracle Platform
RDBMS
Oracle Oracle EE
OS
MC/Serviceguard
MC/Serviceguard HP

Linux Linux

HP BladeSystem HP
サービスが提供される

これまでこれから

サマリー
PL/SQLなど4GLでアプリを構成している皆様、
本気でデータベース層との分離を考えませんか。
併せて複雑なHAからの解放を考えませんか IT
併せて複雑なHAからの解放を考えませんか。IT
予算を守りから攻めに活用するヒントをどうぞ。


上位互換と言われ…. こんなことって
– 9iのPL/SQLは10gに通用しない?
– =は:=と記述
– RETURNは使わない
使わ
– ….


Oracle Upgrade Seminar (
pg (5/12) より
)
– Oracleをアップグレードしないリスクをどう評価すればよいの
か？
• アップグレードしないと、『パフォーマンス』と『アプリケーションの正常動作』を維持するための
コストが掛かる。このコストをリスクとして評価するべきではないか

– 独自カスタマイズが存在する場合でもツールは有効なのか？
• 独自カスタマイズとは、パラメータチューニングを指すのだと思うが、そもそも過去のパラメー
タチューニングは捨てるべき。最新バージョンには、最新バージョン向けのチューニングがあ
るので、過去のチューニングを引きずるとかえってパフォーマンスが悪化する可能性が高い

– 技術の目利きができる人材を育成するべきとしていたが実
技術の目利きができる人材を育成するべき、としていたが、実
際にこのような人材を育成するにはどうすればよいか？
• 1つは外部アナリストに意見を求めて、育成計画を立てるのが有効だ。2つ目は、人材育成に
1つは外部アナリストに意見を求めて育成計画を立てるのが有効だ 2つ目は人材育成に
おいて、若いうちにベンダ側の開発チームに入れてしまう方法だ。これによって、ベンダが実
際どのように開発しているのかを、自らの体験をもって理解でき、その後の育成に大いに役
立つ


Oracle Upgrade Seminar (
pg (5/12) より続き
)
– 9i、10gから11gへのアップグレードにおける典型的な注意点
は？
• Oracle 7や8のころは、エクスポート／インポートが有効な手段だった。しかし、現在はデータ
容量がテラバイトレベルになっているので、この方法は時間がかかり過ぎて現実的ではなく
なってきている。現在では、OSが変わらないケースではアップグレードスクリプトを利用した
方法を、UNIX→LinuxなどのOSが変わる場合にはGoldenGateの利用を推奨している

– アップグレドのROIが分かりにくい稟議書作成のポイントを
アップグレードのROIが分かりにくい。稟議書作成のポイントを
教えてほしい
• ここ1 2カ月で増えているのは、信頼性の向上を理由にアップグレドするケスだ。こ
ここ1～2カ月で増えているのは “信頼性の向上”を理由にアップグレードするケースだこ
れは、信頼性を向上させるために、あえてアップグレードを選択するケースだ。ほかには、IT
の長期計画を5～7年に広げて考えてみる際に、『塩漬け』『更新だけ』『アプリケーションの改
修含』
修含む』の3つのパターンでTCOの試算をしてみるとなおよいだろう
タ試算をるなおう


標準化してみよう

1

SQLの標準化 (1986-1992)
( )
年規格名称別称説明
1986 SQL86 SQL87 •ANSIによって最初に発表された最初の規約。1987年にISOによって
批准されたデータ操作言語 (DML) 仕様策定: COBOL FORTRAN
批准された。デタ操作言語 COBOL、FORTRAN、
PL/Iなど、親言語（母言語、ホスト言語とも言う）への埋込みSQL文仕様
策定
1989 SQL89 •マイナーバージョン。データ定義言語 (DDL) 仕様策定（CREATE
TABLE文、CREATE VIEW文、GRANT文。ただし、DROP文、ALTER文、
TABLE文 CREATE VIEW文 GRANT文ただし DROP文 ALTER文
REVOKE文はなし）
•制約および整合性機能を追加（DEFAULT、UNIQUE制約、NOT NULL
制約、PRIMARY KEY制約、CHECK制約、参照整合性制約）
C言語
•C言語への埋込みSQL文仕様の追加
埋込みSQL文仕様追加
1992 SQL92 SQL2 •メジャーバージョン直交性の改善（表式）
•データ型の拡張（可変長文字列、ビット、文字集合、日付・時刻・時間
間隔 (DATE, TIME, TIMESTAMP, INTERVAL)）
•外部結合 (OUTER JOIN)
•定義域 (DOMAIN)
•表明 (ASSERTION)
•一時表（TEMPORARY TABLE: 永続化しないデータを格納）
時表（ M O : 永続化しなデタを格納）
•DDL仕様追加（DROP文、ALTER文）
•動的SQL仕様
•前方・後方スクロール可能なカーソルサポート
•クライアント/サーバシステムのためのCONNECT/DISCONNECT文
クライアント/サシテのための / 文

Wikipediaより抜粋、演者変更

SQLの標準化 (1996-1999)
( )
1996 SQL/PSM 永続格納モジュール (Persistent Storage Module)
一般的にストアドプロシージャと呼ばれる機能を国際標準化した規格
般的にストアドプロシジャと呼ばれる機能を国際標準化した規格
1999 SQL:1999 SQL3 •RDBMSのための完全な言語になることを目指した仕様。[2] 正規表現
による値照合
(SQL99) •共通表式(WITH句)
•再帰クエリ
再帰クリ
•OLAP (ROLLUP、CUBE、GROUPING SETS)
•ユニオン (UNION)・結合経由の更新
•カーソル操作の機能強化（トランザクション完了後のオープン状態保
持）・ユーザ定義権限 (ROLE) ト
持）ザ定義権限 (ROLE)・トランザクション管理の新機能
ザクシ管理新機能
(SAVEPOINT)
•SQL/PSM強化（制御構文（IF、WHILEなど）サポートなど）
•SQLJ （Javaを親言語とする埋め込みSQL規格）
•データベーストリガ
デタベトリガ
•ユーザ定義関数（ストアドファンクション）
•非スカラー型の新しいデータ型: 真理値 (BOOLEAN) 型と配列
(ARRAY) 型、LOB (Large Object)、ユーザ定義型、構造型
•上位表と下位表（スパテブルとサブテブル）
上位表と下位表（スーパーテーブルとサブテーブル）
•オブジェクト指向の考え方を取り入れたオブジェクトリレーショナルデー
タベース技術 (ORDB)。配列型やユーザ定義型、ユーザ定義関数と上
位表/下位表仕様により実現されている。


SQLの標準化 (2003-2008)
( )
2003 SQL:2003 •SQL/MM （マルチメディア: フレームワーク、全文検索、空間データ
(Spatial)、静止画像）
(Spatial) 静止画像）
•SQL/MED （外部データ管理: 非リレーショナルデータ（順編成ファイ
ルや階層型データベースなど）や他社のリレーショナルデータをSQLで
アクセスするための規格）
SQL/OLB
•SQL/OLB （オブジェクト言語バインディング: SQLJを標準化する JavaSQLJを標準化する。Java
プログラムに埋め込むSQL文）
•XML関連の機能
•ウィンドウ関数
•順序（シケンス）の標準化と識別キ列に対する値の自動生成を行
•順序（シーケンス）の標準化と識別キー列に対する値の自動生成を行
う列仕様の導入（ID型）
(See Eisenberg et al.: SQL:2003 Has Been Published.)
2008 SQL:2008 •INSTEAD OF トリガ
•TRUNCATE TABLE ステートメント
TRUNCATE テトメント
•配列型の集約と展開 (array_agg, unnest) [3]


標準化って
– SQL標準だけでは実装にそぐわない
– 限りなく多くのRDBMSで稼働するようにアプリを作成しよう
– まずはそれぞれのRDBMSを知ろう
– 次にどこでも稼働するアプリを検討しよう
– 世の中Oracleがスタンダードだ
– Oracle用SQL Statementを把握し書き換えてみよう

– 将来の移行容易性の確保
– 運用管理費の削減
– 時代の最良のプラットフォームが選択可能
– パブリッククラウド、プライベートクラウドへの移行も容易

攻めに転じよう

各RDBMSのSQL statement
RDBMS 8製品から構文
を拾い出し、合計645の
データベース B うち、サポートされている
約150構文ものを拾い出した。

ANSI SQL データベース A
（標準SQL）約200構文
250
約70構文 200

150
データベース C
100
約100構文
50

0


標準化のメリット
– その時々の最良のプラットフォーム
を選択できる
• OS
• RDBMS
• Application Server
• ….
A社DB
社 B社DB
社 – アプリの運用保守とRDBMSの運
アプリの運用、保守とRDBMSの運
用、保守を分けることができる
– サーバー統合ができる
サバ統合ができる

アプリA アプリB
– クラウドへ移行できる

A社独自SQLを業界標準SQLを
利用したアプリ利用したアプリ


DB移行(マイグレーション)
( )
の 7段階アセスメント
1.
1 デタベススキマの移行
データベーススキーマーの移行
• DDLの抽出、移行
• 動作環境の設定
移行の前に
• データ型、オブジェクト、オプティマイザーの特性

2. ストアドデータの移行
3. ストアドオブジェクトの移行
Oracleからの移植性アセスメント
• ストアドプロシージャ、トリガー
• Javaなど、アプリケーション層の切り出しを検討

4. アプリケーション (解析関数)の移行有償アセスメント
• SQLの方言
• 算術演算、比較演算など要検討項目多し
算術演算比較演算など検討項多

5. 接続の移行
• 基本JDBC接続

6. 運用監視の見直し
• 隠れた高コスト

7. QAテスト


例えば
Oracleを標準化してみましょう
O l を標準化まう
DBMSオリジナル機能の利用の有無
use no 代替策
PL/SQL 変換ツールを用いて、Javaのクラスへとコンバージョン
（単純移行できない場合はリライトが必要となる）

DUAL表
同名のテーブルを作成し、1レコードだけ管理

順序採番テーブルを作成し、アプリケーションにて更新/管理をす
ることで対応

Stored Function
St d F ti
アプリケーションにてFunctionロジックを実装する対応が必要

ROWID 同等機能としては、SYSKEY （レコード毎の一意な値）を付与
（レコド毎の意な値）を付与
することで代替可能

ROWNUM FIRST [N]や、RUNNINGCOUNT関数を使ってSQL文を書き
換えることで代替可能
換えると代替可能

・・・・

1.～4.
Oracleからの移植性アセスメント(例)
– お客様のデタベス環境を他RDBMSへ移行する際のポタビリティ
お客様のデータベース環境を他RDBMSへ移行する際のポータビリティー
(移植可能性)を調査し、移行にかかる概算工数を提示させて頂くサービス
です
– オプションとして、ターゲットRDBMSに移植した際の性能評価も可能です

アセスメントの流れ
サンプリング（お客様）
レポート
●アセス対象のDDL、
SQL文、テストデタ
SQL文、テストデータ ●アセスの結果報告書
ヒアリング
等の準備、ご提供 (移植可能性や問題点
●現状のDBアプリ環境その代替手法など)
使用している独自機能 ●概算お見積もり
の有無などをヒアリングアセスメント（HP） - 移行作業工数概算
●アセス対象の絞込み ●i移植の可能性を検討 ○性能評価報告書
○ターゲットへの移植
○性能試験を実施

○はオプション
プ

1. データベーススキーマーの移行
DDLの移行
データ型に注意
デタ型に注意
カラムの並びに注意
オブジェクトのサポートに注意
Oracle SQL/MX
[データ型]
指定無しNumber Float
– ROWID型 Number 1～4
N b 1 4 SmallInt
S llI t
– NUMBER型 Number 5～10 Int
Number 11～20 LargeInt
[
[オブジェクト]
] Number 21～
21 Numeric（18,0）
Numeric（18,0）～
小数点ありNumber Numeric（x,x）
– シーケンス (順序)
– シノニム (別名) 他RDBMSではサポートされず
– ビットマップインデックス
– マテリアライズドビュー (実表)


1. データベーススキーマーの移行
EMP, DEPTの作成例
ORACLE SQL/MX
SET TERMOUT OFF SET TERMOUT OFF;
SET ECHO OFF SET ECHO OFF;

DROP USER SCOTT CASCADE
CASCADE; DROP USER SCOTT CASCADE;
DROP USER ADAMS CASCADE; DROP USER ADAMS CASCADE;
DROP USER JONES CASCADE; DROP USER JONES CASCADE;
DROP USER CLARK CASCADE; DROP USER CLARK CASCADE;
DROP USER BLAKE CASCADE; DROP USER BLAKE CASCADE;

DROP PUBLIC SYNONYM PARTS; DROP SYNONYM PARTS;

CONNECT SCOTT/tiger CONNECT SCOTT/tiger;
CREATE TABLE DEPT CREATE TABLE DEPT
(DEPTNO NUMBER(2) CONSTRAINT PK_DEPT PRIMARY (DEPTNO SMALLINT CONSTRAINT PK_DEPT PRIMARY KEY NOT NULL--
KEY,
KEY Changed t NOT NULL since it is used in primary or clustering key,
Ch d to i i di i l t i k
DNAME VARCHAR2(14) , DNAME CHAR(14),
LOC VARCHAR2(13) ) ; LOC CHAR(13)) HASH PARTITION BY(DEPTNO);
CREATE TABLE EMP
CREATE TABLE EMP (EMPNO SMALLINT CONSTRAINT PK_EMP PRIMARY KEY NOT NULL--
(
(EMPNO NUMBER(4) CONSTRAINT PK_EMP PRIMARY
( ) Changed to NOT NULL since it is used in primary or clustering key,
g g
KEY, ENAME CHAR(10),
ENAME VARCHAR2(10), JOB CHAR(9),
JOB VARCHAR2(9), MGR SMALLINT,
MGR NUMBER(4), HIREDATE TIMESTAMP(0),
HIREDATE DATE, SAL NUMERIC(7,2),
SAL NUMBER(7 2)
NUMBER(7,2), COMM NUMERIC(7 2)
NUMERIC(7,2),
COMM NUMBER(7,2), DEPTNO SMALLINT CONSTRAINT FK_DEPTNO REFERENCES DEPT) HASH
DEPTNO NUMBER(2) CONSTRAINT FK_DEPTNO PARTITION BY(EMPNO);
REFERENCES DEPT);

2. ストアドデータの移行
インポートツール
– デタベスができてしまえば文字数字デタの移行は簡単
データベースができてしまえば、文字数字データの移行は簡単


3. ストアドオブジェクトの移行
Javaへ移行 (標準化)
– 各社RDBMSに依存する部分が多い
– 将来のクラウドコンピューティング見据えたアプリケーション分離を検討

Java Appl. C/C++ Appl.
Java
Sun JVM TUXEDO Oracle Platform
RDBMS
Oracle Oracle EE
OS
MC/Serviceguard
MC/Serviceguard HP

Linux Linux

HP BladeSystem HP
サービスが提供される

これまでこれから

4. アプリケーション (解析関数)の移行
( )
～注意点をいくつか
[Oracle]
– 算術演算子 (! + - * / << >> など)
– 比較演算子 (= <> < <= > >=)
– IS [NOT] NULL, LIKE, [NOT] BETWEEN, [NOT] IN, EXISTS, IS OF type
– NOT
– AND
– OR
[MySQL]
– 算術演算子 (! + - * / << >> など), NOT
– 比較演算子 (= <> < <= > >=), IS [NOT] NULL, LIKE, [NOT] IN, REGEXP
– [NOT] BETWEEN
– AND
– OR


4. アプリケーション (解析関数)の
( )
移行～脱PL/SQL (標準化)
– PL/SQLが移行の容易性を複雑にします
CREATE OR REPLACE PROCEDURE SAMPLE_PLSQL(V_LOOPCOUNT IN NUMBER) IS
V_APPNAME VARCHAR2(64) DEFAULT 'PROCEDURE';
V_FUNCNAME VARCHAR2(64) DEFAULT 'SAMPLE_PLSQL';

V_UPDCNT NUMBER;
V_COUNT NUMBER; import java.sql.*;
V_A_ID VARCHAR2(64); import java.util.*;
V_EXT_A_ID VARCHAR2(64); public class SAMPLE_PLSQL
{
-- プロシージャ ADD APPLOG
ADD_APPLOG public static void spSAMPLE PLSQL(Integer V LOOPCOUNT) throws SQLException,Exception
spSAMPLE_PLSQL(Integer V_LOOPCOUNT)
CURSOR A_CUR IS {
SELECT A_ID FROM SAM; Connection mConn = DriverManager.getConnection("SQLWAYS_EVAL# onnection");
Integer ErrorCode = -1;
String SqlState = "";
PROCEDURE ADD_APPLOG(I_APPNAME IN VARCHAR2 DEFAULT NULL,
boolean FetchStatus = false;
I_FUNCNAME IN VARCHAR2 DEFAULT NULL,
COMM N N A C A 2 t A try
I_COMMENT IN VARCHAR2 DEFAULT NULL, N
{
I_ERRORMSG IN BOOLEAN DEFAULT FALSE) IS
V_COMMENT RH_APPLOG.COMMENT_TEXT%TYPE; /*SQLWAYS_EVAL# */
BEGIN String V_APPNAME = "PROCEDURE";
-- エラーの場合の処理 String V_FUNCNAME = "SAMPLE_PLSQL";
IF (I_ERRORMSG = TRUE) THEN
(I ERRORMSG Integer V_UPDCNT = null;
g
Integer V_COUNT = null;
V_COMMENT := I_COMMENT || '(' || SQLERRM || ')';
ELSE String V_A_ID = null;
V_COMMENT := I_COMMENT; String V_EXT_A_ID = null;
END IF;
// プロシージャ ADD_APPLOG
DBMS_OUTPUT.PUT_LINE(TO_CHAR(SYSTIMESTAMP, v a cur a id = HH24:MI:SS.FF6 ) ||
DBMS OUTPUT PUT LINE(TO CHAR(SYSTIMESTAMP 'YYYY/MM/DD null;
String v_a_cur_a_id HH24:MI:SS FF6')
YYYY/MM/DD
try
CHR(9) || I_APPNAME || '.' || I_FUNCNAME ||
CHR(9) || V_COMMENT); {
V_COUNT = new Integer(0);
34 ©2011 Hewlett-Packard Japan, Ltd. DBMS_OUTPUT.ENABLE(1000000); //- DBMS_OUTPUT.DISABLE;

Oracleから変換が必要な機能一覧例
～注意点をいくつか
アセスメントから変換の必要なステートメントを洗い出します。
アセスメントから変換の必要なステトメントを洗い出します

1. NVL,COALESCE 13. Time calculation
2. DECODE 14. DUAL Table
3. NVL2LNVL 15. ROWNUM
4.
4 SUBSTR 16.
16 ROWID
5. INSTR 17. WITH Clause
6. BITAND 18. SUM OVER,MAX OVER
7. GREATEST 19. LAG OVER,FIRST_VALUE OVER
8. ROUND 20. MERGE INTO
9. (+)= 21. MINUS
10. SYSDATE, SYSTIMESTAMP 22. DELETE RETURNING
11.
11 TO_CHAR,TO_DATE,
TO CHAR TO DATE 23.
23 Stored Function
TO_TIMSTAMP 24. CONNECT BY
12. TRUNC


Ex) GREATEST function
)
• Convert to CASE expression.
• GREATEST(x y z) ->
GREATEST(x,y,z) >
CASE WHEN (x > y) AND (x > z) THEN x
WHEN (y > x) AND (y > z) THEN y
Conversion
ELSE z
END
• In case the number of parameter is less than three SQLWays
can convert automatically.
In case the number of parameter is four or more manual conversion will
be needed. Converted sentence will be very long.
Restriction

• In this PoC case maximum parameter was two so it was easy to convert
to CASE expression
expression.

Comment


1 TO_CHAR,TO_DATE,TO_TIMESTAMP
1.
function
f ti
•The case to format the numerical value by the TO_CHAR function
converts into string using CAST and applies the string edit function
CAST, function.

 TO_CHAR(num1, ‘00000000’) ->
REPEAT('0', CAST(8-LOG10(num1) AS INTEGER)) || CAST(num1
Conversion VARCHAR(8))

 TO_CHAR(num1, ‘fm9999999990.0’)
CAST(CAST(num1 AS DECIMAL(10 1)) AS VARCHAR(12))
DECIMAL(10,1))
• SQLWays can convert automatically Only when the output format is not
especially specified.

In case other output formats it is necessary to examine
Restriction individually.

• Oracle original.
• It is general to execute the format conversion for the application
Comment
requirement b not the DB function but the application logic.
by h f b h l l


Countの例
in SQL/MX in Teradata in Oracle in MySQL in SQL in Postgres Function ANSI
Server Type
count ( expr ) over No, Yes No No No No Window of Yes-2003
{ PARTITION BY | workaround? Data
ORDER BY |
ROWS … }
count([ All |
t([ No
N No
N Yes i 10g
Y in 10 No
N No
N No
N Analytics
A l ti
count ( expr ) over { No, workaround? Yes No No No No Window of Yes-2003
Distinct ] expr1) PARTITION BY | Data
over (analytics) ORDER BY | ROWS … }
No
count([All | Yes over DistinctYes *
count([ All |
expr1)
]
(analytics)
No No Yes in 10g No
No No
Yes No
No Analytics
Aggregate Yes-99
Distinct] expr)
] p) count([All | Distinct] expr) Yes Yes * No No Yes No Aggregate Yes-99
count(DISTINCT No, slow No No Yes No No Aggregate
count(DISTINCT No, slow
expr,[expr...])
No workaround? No Yes No No Aggregate
expr,[expr...]) workaround?
count(expr) Yes Yes Yes Yes Yes No Aggregate
count_big([All | Distinct] No, but
count(expr) Yes
expression)
Yes workaround. Use No
Yes No
Yes No Yes
Yes No
No Aggregate
Aggregate
COUNT
count_big([All
count big([All | No,
No but No No No Yes No Aggregate
Distinct] workaround.
expression) Use COUNT


dateの例
in SQL/MX in Teradata in Oracle in MySQL in SQL in Postgres Function ANSI
Server Type
date No Yes, obsolete No No No No Time

date(expr) No,
No but No No Yes No No Time
workaround.
See far right
column.
date_add(date,INTER No, but No No Yes No No Synonym
VAL expr type) workaround.
See far i ht
S f right
column. expr ) over {
count ( No, workaround? Yes No No No No Window of Yes-2003
PARTITION BY | Data
date_format (date, NoORDER BY | ROWS … } No No Yes No No Data
format) count([ All | Distinct ] No No Yes in 10g No No No Analytics Conversion
expr1) over (analytics)
date_part(text,interval No, workaround? No Yes
count([All | Distinct] expr)
No Yes *
No
No No
No
Yes No
Yes Time
Aggregate Yes-99
) See far right
count(DISTINCT No, slow No No Yes No No Aggregate
column.
expr,[expr...]) workaround?
date_part(text,timesta No, workaround? No Yes
count(expr) No Yes Yes
No Yes Yes
No No Yes Aggregate Time
mp) See far right | Distinct] No, but
count_big([All No No No Yes No Aggregate
expression) workaround. Use
column. COUNT
date_sub(date,INTER No, but
( , , No No Yes No No Synonym
y y
VAL expr type) workaround.
See far right
column.
date_trunc(text,timest No, workaround? No No No No Yes Time
amp) See far right
column.
column
dateadd(datepart, No, workaround? No No No Yes No Time
number, date) See far right
column.
datediff(datepart, No, workaround? No No No Yes No Time
startdate, enddate) ) See far right
g
column.
datediff(startdate, No, but No No Yes No No Time
enddate) workaround.
See far right
column.
dateformat (datetime Yes No No No No No Data

RDBMS 8製品から構文
参考: を拾い出し、合計645の
SQL Statements うち、サポートされている
ものを拾い出した。


OracleからNonStop SQLへの移行
p
アセスメント事例
– 某製造業A社様のお客様
• Oracleの品質、特に可用性に大きな不信感
• 超ミッションクリティカルな業務でのOracle利用
• 昨年末に、NonStopSQLへの移行アセスメントを実施

– アセスメント結果
• 非常に複雑なSQL文 1 338本を移行対象
非常に複雑なSQL文、1,338本を移行対象

約60%のSQL文は、約25%のSQL文はSQLWays 10%のSQL文は、変換 5.1%のSQL文が、ア
何も変換せずそのまの機能のみで、NonStop SQL ルールに基づいた修正をプリケーションでの対
ま実行可能へ自動変換可能
自動変換可能行うことで変換可能応が必要

SQL文 58.9% 24.5% 11.5% 5.1%

約95%が機械的に変換可能！

• p
その他、外部とのアクセスI/Fや、リプリケーション等もNonStopSQLで実現可能というアセス
結果をご報告


OracleからNonStop SQLへの移行
p
アセスメント事例
– 過去のアセス実績よりノウハウが蓄積されています

・・・・・

同
同じコストで稼働率が高
稼働率高
ければ….


止まってはいけない…. しかし….


データベース継続運用に関する実績
Independent Oracle Users Group (IOUG) の調査結果
Oracle ユーザーの 90% は、毎年ダウンを経験

＜IOUG の調査結果＞
• 1年間のうちに、オラクルユーザーの 90% はシステムダウンを経験
• そのシステムダウンのうち、25% は、そのシステムダウンが10時間以
上継続した。
継続。
• 一部の事象では24時間以上に渡りシステムダウンしていた事例も
あり。

• NonStop サーバーは、最高の運用継続性を提供します。
• N S
NonStop SQL のシステムダウンタイム発生率（実績）は年間 0 026%
のシステムダウンタイム発生率（実績）は、年間 0.026%。
Oracle の約 3500倍の可用性。

Source (Oracle Data): Independent Oracle Users Group (IOUG) 2006 Survey on High A il bilit T d
S (O l D t ) I d d tO l U G S Hi h Availability Trends
Source (NonStop Data): HP NED Divisional Quality Metrics Data


他社DBと NonStop SQL/MX の TCO 比較
p
既存 DB 環境からの移行の場合
プラットフォーム価格 (ハードウェア、OS、データベース) を約 1億円規模のものと
想定し、6年目に再度更改する場合の、6年間 TCO 比較
– 移行費用：コンバージョンツールの利用によるコスト低減
– 運用管理費用：
用管費用容易管
容易な管理による管理コストの低減。専任担当者の減少
管低減。専者減少
– 保守費用： NonStop は保守が安い
– バージョンアップ： NonStop は上位互換がある為、動作検証のみ
( 年目
(4年目にマイナーバージョンアップ、サーバー切り替え時にメジャーバージョンアップを実施と想定)
イナジアッ、サ切り替時ジャジアッを実施想定)
3 3

他社DBのTCO NonStop SQL の TCO 約30%
2.5 2.5
6年間トータル：約6.5億円
削減!!
6年間トータル：約9億円
2 Miner Ver UP 2 Miner Ver UP
移行 (Major Ver UP) 移行 (Major Ver UP)
1.5 1.5
トレーニングトレーニング

1 運用管理 1 運用管理
他社DBの場合
保守保守
0.5 0.5
プラットフォームプラットフォーム

0 0
初年度 2年目 3年目 4年目 5年目 6年目 (更初年度年
2年目年
3年目年
4年目年年更
5年目 6年目 (更
(Ver UP) 改) (Ver UP) 改)

他社DBの場合
NonStop の場合

MISSION CRITICAL AVAILABILITY


HP Integrity NonStop NB54000c BladeSystem
g y p y
業界をリードするブレード・テクノロジと NonStop の融合ハイエンド NonStopサーバー

– プロセッサ
• Intel® Itanium® Processor 9340
(quad-core 1.60-1.73 GHz/20MB L3 cache)
• 2～16プロセッサー (4コア～64コア)/ノード
• 最大 4,080 プロセッサー (16,320コア) まで拡張可能

– メモリ
• DDR3; 16GB～48GB/プロセッサー (最大768GB/ノード)
– ServerNet I/O
• Hot-swap Dual ServerNet3 (250MB/秒×32ポート)
– ストレージ装置
• 内蔵 146GB, 300GB SAS ディスクドライブ
• HP StorageWorks P9500 シリーズ

– 対応OS
• J-series ver J06.11以降 (NSMAアーキティクチャー)
– ノード間接続
• EXPAND、ServerNet Cl t Bl d Cl t
EXPAND S N t Cluster, BladeCluster


HP NonStop Server のアーキテクチャー
p
H/Wによる無停止機能: NSMA (NonStop Multicore Architecture)

CPU#0 CPU#1 CPU#2 CPU#3 CPU#n
CPU#
プロセッサと I/O はそれ
ぞれ電気的に独立して OS OS OS OS OS
ServerNet というシステム自動診断/
自動診断/
内ネットワークに接続自動通報
CPU CPU CPU CPU CPU
・・・・
I/O はストレージ、ネット障害/異
障害/
ワーク、それぞれ別のコ
ワクそれぞれ別の MEM MEM MEM MEM MEM 常の通報
ントローラがコントロール

NonStop OS は、各プロ
ServerNet t
S N
ServerNet
2重化された
セッサごとに稼働するが、
システム内
それぞれはメッセージン Storage Storage Network Network ネットワーク
グ連携で、シングルシス I/O I/O I/O I/O
テムとして動作
テムとし動作パワー
サブシステム

最大 4080論理CPU まで LAN
2重化 2系統の
シングルシステムとして Storage I/O 2重化電源供給
サブシステム仮想単一
拡張可能 IPアドレス
IPアドレス Network
ミラードサブシステム
49 ©2011 Hewlett-Packard Japan, Ltd. ディスク

ビジネス・コンティニュイティの追求
ソフトウェアによる無停止機能

プロセスペア技術による基本ソフトウェアの無停止化
プロセスペア技術
フェイルオーバー（再起動）ではなく、テイクオーバー（処理継続）がコンセプト
NonStop OS や、基幹ミドルウェアは、すべてプロセスペアにて実装
p
ある一定間隔(チェックポ
イント毎に）Primary側の
メモリ内容と実行個所の
情報が同期されるように
CPU 0 CPU 1 CPU 2 CPU なっている
3 CPU 0 CPU 1 CPU 2 CPU 3

Backup Primary Primary
Primary Backup
Primary Backup Down
障害発生
Primary Backup Primary

2CPUに、2プロセスがペアとして存在する Primaryプロセスの異常終了や、CPUダウン
実稼動するのは、Primaryプロセスのみが起きると、自動的にBackupがPrimaryに昇
格して、処理を続行する
格して処理を続行する
Backupプロセスは継続に必要となる情報を保持
データの整合性もトランザクション保護製品
論理的には、1プロセスとして扱える
50 ©2011 Hewlett-Packard Japan, Ltd. により、自動的に一貫性を保持

性能の直線的拡張性
オーバーヘッドを排除した最適なリソースの提供
– アーキテクチャの違いによる拡張時の性能傾向
共有メモリ／共有バスクラスター結合
クラスタ結合プロセッサ・ノード間結合
プロセッサノド間結合
（Shared Everything）（Cluster/Shared Disk）（Shared Nothing）

CPU CPU CPU ･･
CPU CPU CPU CPU ･･ CPU CPU CPU CPU
･･
メモリメモリメモリメモリメモリメモリメモリ

I/O I/O I/O I/O I/O I/O I/O

将来増設が必要な際もシステム
将来増設が必要な際も、システム
を容易に拡張可能

密結合
性能密結合＋疎結合
性能 MPP
CPUモジュール
疎結合・超並列
性能
SMP の切り離し
クラスタメン
クラスターメン
•汎用機
システムダウン !! •汎用機
バーの切り離し •HP NonStop Server
•UNIX Server •UNIX Server
性能＋障害復旧性能＋無停止

•PC Server •PC Server
•WorkStation
CPU数 CPU数 CPU数


ビジネス・コンティニュイティの追求- 運用
ソフトウェアによる無停止機能

– 単なる障害回避と業務の連続稼動を実現
• 「止めなくてもよい」ための技術の実装
− オンライン中の保守作業、障害パーツの交換
オンライン中の保守作業、障害パツの交換
− オンライン中のCPUやディスクなどのハードウェア追加
− オンライン中のアプリケーション追加、再配置
− オンライン中のデタベスの再編成再構成 I d の追加
オンライン中のデータベースの再編成、再構成、Indexの追加
•データブロック再編成 •データブロック
（デフラグ）
Online

block chain
•B-Treeインデックス •B-Treeインデックス

再構成
（バランシング）
Online


HP NonStop SQL/MX
p
超並列型RDBMSの実装

– ボトルネックの発生しないシェアード・ナッシング構成
ボトルネックの発生しないシェアドナッシング構成
– シングルインスタンス – 管理の容易なOSと一体化されたDBMS
– データは各CPUに分散させ、ディスクプロセスにて一元管理
• ディスクを増設することでRDBMSの性能が増強される
– プロセッサ間の CPU 1 CPU 2 CPU 3 CPU 4 CPU 5 CPU 6 CPU N

メッセージ通信は APP APP APP APP APP APP APP
ServerNetで実行
DP2 DP2 DP2 DP2 DP2 DP2 DP2
MPPアーキテクチャ
Range/Hash of Partitioning Key

CPU CPU CPU CPU
･･
メモリメモリメモリメモリ

I/O I/O I/O I/O

Disk-P Disk-P Disk-P Disk-P Disk-P Disk-P Disk-P
RAID 1 RAID 1 RAID 1 RAID 1 RAID 1 RAID 1 RAID 1

直線的拡張性の実現
– ディスクボリュームごとに専用のディスクプロセスが自動的に起動さ
れる
– 制御するディスク中のデータ処理を該当ディスクプロセスが全て実行
する
• SQLデータ処理の実行 (データスキャン、抽出、データ演算等)
• キャッシュデータ管理
• ロック制御
• トランザクション制御
– ディスクプロセス間の通信は発生しない
• パーティション分割することで性能を直線的に拡張可能
パティション分割することで性能を直線的に拡張可能
– チューニングはデータを均等にディスク/CPU間に分散するのみ

仮想シングルＩＰアドレス

アプリアプリアプリアプリアプリアプリアプリアプリ

ディスクディスクディスクディスク
プロセスプロセスプロセスプロセス

パーティション化されたデータファイル

HP NonStop SQL/MX
p
複雑なSQL文実行の並列処理

– ESP起動数やCPUはオ各ディスクプロセス（DP2）で検索をしながら並列に
データスキャン、抽出、加工を行い、必要データのみ転送
– ジョインやソートは複数のExecutor server process (ESP)により並列実行
• プティマイザが最適構成を割り出す
プテイザが最適構成を割り出す

大容量DBの高速検索を実現
Master 結果セットマージ
ESP
ジョイン
ソート
ESP ESP ESP ユニオン

デタスキャン
データスキャン
DP2 DP2 DP2 DP2 抽出（条件チェック）
データ集計
グルーピング
Cach Cach Cach Cach （ジョイン）
e e e e ロック管理
56 Hewlett-Packard Japan, Disk
©2011Disk Ltd. Disk Disk トランザクション
制御

まとめ
将来を見据えて

– CxOの発想を踏まえて ITを進化させる
CxOの発想を踏まえて、ITを進化させる
– ITコスト削減ではなく、攻めの費用確保ととらえる
– 受身移行するのはなく攻めの材料とし踏み出す
受身で移行するのではなく、攻めの材料として踏み出す

[エンジニアの方々へ]
– そうはいえ、移行にはスキルが必要皆さんの価値
– ツールもあります
– 一緒に付加価値のある領域のエンジニアに移行しましょう


LET’S DO AMAZING

© 2010 Hewlett-Packard Development Company, L.P.本書に含まれる内
容は、予告なく変更される場合があります。 Japan, Ltd.
58 ©2011 Hewlett-Packard

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