RDBMS

SAP HANA:時系列やストリーミング、グラフにも対応するインメモリDB

インメモリデータベース「SAP HANA」は、単一のデータベースでOLTPとOLAPを処理できる。マルチテナントにも対応。既存のRDBMSでは限界があった時系列やストリーミング、グラフなどのデータにも対応する。

SAP HANAのポイント

  • OLTPとOLAPを単一のDBで処理、マルチテナントにも対応
  • テキスト分析にも対応、HadoopやRなどとシームレスに処理
  • 時系列やストリーミング、グラフなどのデータにも対応

SAP HANAの製品解説

 SAPジャパンの「SAP HANA」は、全てのデータをメモリ上に展開して処理するインメモリデータベース(DB)。ハードディスク(HDD)ベースのデータベースに比べて数百倍以上の性能が出るとされている。

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 単一のインメモリDBで、ACID特性を実装していて更新系のオンライントランザクション処理(OLTP)と情報系のオンライン分析処理(OLAP)を担える。インメモリの列指向DBでアリ、圧縮データを格納して、マルチプロセッサコア間で並列処理が可能、単一命令複数データ(SIMD)コマンドをサポートする。

 マルチテナントにも対応する。複数のDBを単一のものとして管理する。全てのテナントのDBは同じメモリとプロセッサを共有するが、互いに分離され、それぞれが独自のユーザーやカタログ、リポジトリ、データ、ログファイルなどを持っている。各テナントに専用リソースを割り当てることでDBの性能を最適化する。

 データは階層化ストレージにも格納できる。ほとんどアクセスされないデータはHDDに移動し、頻繁にアクセスされるデータはメモリに残される。メモリに制限されずにデータを管理する。アプリケーションからは全てのデータに格納場所に関係なくアクセスする。参照系のデータウェアハウスとしての用途に向いている。

 インメモリの技術を活用して、テキストの分析や分析予測、空間データ、グラフDB、ストリーミングデータ、時系列データなどにも対応する。テキストの分析では、テキストマイニングを実行して検索することで非構造化文書から洞察を獲得する。

 分析予測では、並列分散処理フレームワーク「Apache Hadoop」や統計分析用言語「R」、SAS Institute製品とシームレスに統合できるようになっている。時系列データ処理は、ビジネスデータとあわせて処理することで、ビジネスへの影響を評価する。価格変動や季節パターン、エネルギー消費量、ネットワークフローなど時間に沿って変化するデータを監視する機能も利用できる。

 多くのデータリソースから流れるストリーミングデータをキャプチャして分析、分析した結果に基づいて対応するといったことも可能。イベントストリームからリアルタイムの洞察を得られると説明。グラフデータ処理では、人や場所、モノなどがつながったデータをモデル化して分析する。データモデリングと可視化ツールで関係図を作成、パターンを見つけ、データ間の関係性への理解を支援する。

SAP HANAのまとめ
用途と機能全てのデータをメモリに展開して処理するインメモリデータベース
特徴テキスト分析で非構造化データからも洞察を獲得。時間とともに変化するデータや空間データ、イベントから発生するストリーミングデータにも対応

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