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Sawa Ito

このページは、以下の英語ページの抄訳です。最新の情報については、英語ページを参照してください。 https://blogs.sap.com/2014/06/18/factors-to-consider-for-utilizing-materialized-views/ この記事のオリジナルは Glenn Paulley が sybase.com に 2009 年 9 月に掲載したものです。その中で、Glenn は 2種類のマテリアライズドビューについて説明するとともに、マテリアライズドビューを使用する際に考慮すべき点について解説しています。 (2006年にリリースされた) Version 10より、SQL Anywhere では、遅延反映型マテリアライズドビューをサポートしています。(2008年にリリースされた) version 11 では、即時反映型マテリアライズドビューをサポートしました。これら2種類の大きな違いは、以下のとおりです。 遅延反映型マテリアライズドビューでは、クエリオプティマイザーは、staleデータを含む1またはそれ以上のマテリアライズドビューを利用してクエリに答えます。あらゆるビューの 「stale性」や、クエリへの答えにビューを使用するか否かは、全てデータベース管理者のコントロール下にあります。また、データベース管理者は、データの正確性とマテリアライズドビューが提供するパフォーマンスの向上と、そのビューの更新反映コストをトレードオフすることが可能です。 逆に、即時反映型マテリアライズドビューは、マテリアライズドビューの定義のベースとなるベーステーブルの更新と同一のトランザクション内で更新されます。即時反映型ビューは、それぞれの更新オペレーションにともなったビューへの反映の必要性を犠牲に、派生的に生成される最新ビューのベースとなるベーステーブルの分単位レベルのコピーを提供します。 まとめると、遅延反映型ビューでは、マテリアライズドビューのメンテナンスコストのamotizationが可能であるのに対して、即時反映型マテリアライズドビューでは、更新されたそれぞれのトランザクションでビューの反映にオーバーヘッドが発生します。そのため、同時実行トランザクション間の競合が発生する可能性があります。 マテリアライズドビューを遅延反映型にするのか即時反映型にするのかは、マテリアライズドビューを利用するかどうかを決める場合に、データベース管理者が考慮すべき要素の1つです —– 文字通り、これは、「view selection problem」として知られています。 また、遅延反映か即時反映かのトレードオフの他にも考慮すべき点があります。 以下に、マテリアライズドビューの利用を検討する場合に考慮すべき項目のチェックリストを挙げます。 マテリアライズドビューを作成することによってメリットのあるクエリのセットは何か? この質問に回答するには、個々のクエリの定義と頻度の両方の詳細について考慮することに加え、システムのクエリの負荷分析も必要になります。 まずは、頻繁に実行され、expensiveなクエリ、特に、レスポンス時間への要求が重要なexpensiveなクエリから始めるのが良いでしょう。 Sybase

このページは、以下の英語ページの抄訳です。最新の情報については、英語ページを参照してください。 https://blogs.sap.com/2014/05/14/like-predicate-semantics-with-blank-padded-databases/   この記事のオリジナルは、Glenn Paulley が sybase.com に 2009 年 8 月に掲載したものです。その中で、Glenn は SQL Anywhere における空白埋め文字列と、それらが LIKE 述語に関してどのように動作するのか解説しています。     標準 SQL:2008 では、固定長文字列の値は、空白埋めされます。空白埋めは、オリジナルのサイズが、宣言されたカラムの幅よりも少ない場合、固定長文字列値の格納時に起こります。また、空白埋めは、固定長文字列が文字列比較述語を使用して比較される場合にも起こります。 ディスクへの格納について、カラム T の V 値の格納の動作を定義するセクション 2 (ストアの割り当て) のゼネラルルール 2 (b) (iii) からの関連部分を

このページは、以下の英語ページの抄訳です。最新の情報については、英語ページを参照してください。 https://blogs.sap.com/2014/07/16/using-rowgenerator-part-deux/   この記事のオリジナルは、Glenn Paulley が sybase.com に 2009 年 10 月に掲載したものです。その中で、Glenn は 標準 SQL を使用して、SQL Anywhere の RowGenerator テーブルと sa_rowgenerator(…) 関数の動作をシミュレーションする方法について解説しています。 RowGenerator システムテーブルの使用に関するブログを掲載した後、私は IBM の Jan-Eike Michels 氏からありがたい e-mail を受け取りました。彼は私と同様 IBM の標準 SQL 策定の代表として

このページは、以下の英語ページの抄訳です。最新の情報については、英語ページを参照してください。 https://blogs.sap.com/2014/06/25/using-rowgenerator/   この記事のオリジナルは、Glenn Paulley が sybase.com に 2009 年 9 月に掲載したものです。その中で、Glenn は SQL Anywhere のビルトインの RowGenerator テーブルの使用について解説しています。   不等条件だけを含む Join 条件というのはほとんど存在しません。なぜならば、join の大半が参照整合性の制限をとおして関連するテーブル間の join だからです。 しかしながら、今週いくつかの分析を行ったところ、不等条件でも join が役立つ例に遭遇しました。 私が遭遇した例は、「作成」と「完了」のタイムスタンプが存在するプロジェクトのタスク分析が含まれており、以下と似たようなものです。 CREATE TABLE projects ( project_id INTEGER

このページは、以下の英語ページの抄訳です。最新の情報については、英語ページを参照してください。 https://blogs.sap.com/2014/03/26/customizing-sql-requests-with-hints/   この記事のオリジナルは、 Glenn Paulley がsybase.com に 2009 年 6 月に掲載したものです。その中で、Glenn は SQL Anywhere におけるヒントの使用によるクエリセマンティクスのカスタマイズについて解説しています。   特定の状況においては、ヒントは非常に便利になりえますが、ほとんどの場合、SQL Anywhere のクエリのオプティマイゼーションとクエリの実行においては、クエリとDMLの性能の実行を実現するために全てのコンテキストを考慮して「正しいこと」をする、というとてつもない仕事を行っているということに留意することが重要です。   SQL クエリの正確なセマンティクスに影響を与えるために使用できるメカニズム、特に、特定の SQL 文の結果への同時トランザクションの影響を隔離する(あるいは晒す)ためのものはたくさんあります。このようなメカニズムの 1 つが、使用されるカーソルのタイプです。 例を挙げると、INSENSITIVE カーソルは、同時アップデートの影響からクエリを隔離し、同じトランザクションからであっても、その結果の最初の FETCH より前に、OPEN 時の SQL クエリの全結果セットを実体化します。 一方、SQL

このページは、以下の英語ページの抄訳です。最新の情報については、英語ページを参照してください。 https://blogs.sap.com/2014/04/23/using-the-bit-varying-data-type/   この記事のオリジナルは、Glenn Paulley が sybase.com に 2009 年 7 月 に掲載したものです。その中で、Glenn は、SQL Anywhere における VARBIT  データ型について解説しています。 ANSI/ISO 標準 SQL では、SQL:2003 から正式にBIT と BIT VARYING データ型が外されました。BIT_LENGTH() 関数を含め、これらを正式にサポートしていたのは、SQL:1999 までです。標準 SQL:2003 では、TRUE や FALSE といった真理値用に BOOLEAN

SAP SAPPHIRE NOW 2017 では、SAPの新しい IoT、AIなどのためのブランド、Leonardo が大きく取り上げられました。 その中の Edge Computing の製品として位置づけられているのが、Global で昨年 6 月にリリースされ、10 月にプレスリリースされた新製品「SAP Dynamic Edge Processing」です。 SAP Dynamnic Edge Processing については、以下のページで紹介されています。 https://www.sap.com/japan/products/dynamic-edge-processing.html https://eaexplorer.hana.ondemand.com/_item.html?id=12343#!/overview SAP Dynamic Edge processing は、RDBMS の SAP SQL Anywhereと、CEP のライト版

このページは、以下の英語ページの抄訳です。最新の情報については、英語ページを参照してください。 この記事のオリジナルは、Glenn Paulley が sybase.com に 2008 年 4 月に掲載したものです。 IvanAnywhere とは、私の部下である Ivan Bowman が、自宅オフィスのあるNova Scotia 州 Halifax にいながら、我々のいる Waterloo オフィスのチームメンバーとコミュニケーションをとるために使用しているテレプレゼンスロボットの名前です。 簡単に説明すると、Ivan は 1993年から働いている非常に優秀な部下で、約 6 年前 Halifax に引っ越さなければならなくなり、以降何等かの通信手段でコミュニケーションをとっています。 IvanAnywhere ロボットが作られる以前は、email や、インスタントメセージング、電話、さらに最近では webcam などを使用して連絡を取り合ってきました。 一番最初は、オフィスの私の部屋のドアのすぐ外に置かれたデスクトップ PC に

このページは、2016年6月にMurali Shanmugham によって書かれた英語のブログの抄訳です。最新の情報については、英語ページを参照してください。   ==   以前の ブログ では、RDSync サービスを有効にし、HANA Cloud Platform (現 SAP Cloud Platform) 上の統合データベースをセットアップするためのステップについて説明しました。 今回は、Raspberry PI の設定と、HANA Cloud Platform 上の HANA データベースとの同期を有効にすることにフォーカスします。 SQL Anywhere 17 をインストールする   この リンク をクリックして、SQL Anywhere Developer

このページは、2016年6月にMurali Shanmugham によって書かれた英語のブログの抄訳です。最新の情報については、英語ページを参照してください。   ===   Remote Data Sync サービスは、HANA Cloud Platform (現SAP Cloud Platform)で利用できるサービスの1 つで、エッジの多くのリモートデータベースと中央の SAP HANA クラウドデータベースとの双方向同期を行うために使用することができます。   これは、エッジにある随時接続のアプリケーションを作ろうと考えている場合には、パーフェクトなオプションです。 これらのアプリケーションに対して永続的な接続を保つことが経済的でない場合や、貧弱なネットワークしかない場所にあるコンピューター機器では、RDSync が最適です。 また、何百ものセンサーストリーミングデータが、ローカルのSQL Anywhere や Ultra Light に流れてくるような IoT シナリオでも使用することができます。 HCP の 単一の HANA