このトピックでは、次の条件をすべて満たすような特別な状況について説明します。
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小規模なテーブルに対する大量の読み取りアクセスをサポートしていること。
注: 小規模とは相対的な概念です。2GB未満のテーブルは適切な候補となります。また、サーバー容量、空きメモリ量、ノード数などの要因によっては、2GBから20GBまでのテーブルも適切な候補となります。
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(テーブルサイズは小さいにもかかわらず)マシン間のネットワーク通信量が大きいために、データ取得性能に悪影響を与えていること。
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頻繁にアクセスする小規模なテーブルを、独立したLASRライブラリへと分離するよう希望していること。
小規模なテーブルの場合、データを分散するのではなくデータを統合する方が、In-Memoryアクセスが高速になります。たとえば、小規模なテーブルがレポート用のデータソースとして使用される場合、テーブル内容が複数のマシン上に分散されている場合よりも、テーブル全体が単一マシン上で利用可能である場合の方が、レポートの取得が高速になります。広く頻繁にアクセスされるレポートの場合、小規模なテーブルを独立したライブラリで管理することにより、レポートの取得性能を改善できます。
小規模なテーブルの取得性能を最適化するには、分散SAS LASR Analytic Serverが、各テーブルの統合された(完全に非分散型の)コピーを複数保持している必要があります。各コピーの書き出し/取り出しは、単一マシンに対して実施されます。各マシンは、負荷およびアクセス要求を満たすために、必要に応じて、それぞれ独自の非分散型サーバープロセスを開始します。非分散型サーバープロセスのロードバランシングと再利用を実施することで、性能をさらに強化できます。