이 항목에서는 다음의 모든 조건에 해당하는 특수한 상황을 설명합니다.
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크기가 작은 테이블에 대한 대량의 읽기 액세스를 지원해야 할 때
주: 여기서 크기가 작다는 것은 상대적인 의미입니다. 크기가 2GB 미만인 테이블이 여기에 해당됩니다. 크기가 2GB~20GB인 테이블도 서버 용량, 사용
가능한 메모리 양 및 노드 수와 같은 요인에 따라서 좋은 후보가 될 수 있습니다.
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컴퓨터 간의 네트워크 통신이 많아(테이블 크기에 따라 상대적임) 데이터 검색 성능에 부정적인 영향을 줄 때
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자주 액세스하는 크기가 작은 테이블을 별도의 LASR 라이브러리로 분리하려고 할 때
크기가 작은 테이블에서는 데이터가 분산되어 있을 때보다 통합되었을 때 In-Memory 액세스 속도가 더 빠릅니다. 예를 들어, 크기가 작은 테이블을
리포트의 데이터 소스로 사용할 때는 테이블이 여러 컴퓨터에 분산되어 있을 때보다 단일 컴퓨터에 온전하게 있으면 더 신속하게 리포트를 검색할 수 있습니다.
광범위하게 자주 액세스하는 리포트라면 크기가 작은 테이블을 위해 별도의 라이브러리를 관리하면 그만큼 검색 성능의 차이를 느낄 수 있습니다.
크기가 작은 테이블의 검색 성능을 최적화하기 위해 분산된 SAS LASR Analytic Server는 각 테이블의 통합된(비분산) 사본을 여러 개
유지할 수 있습니다. 각 사본은 단일 컴퓨터에 기록되고 그 컴퓨터에서 검색됩니다. 각 컴퓨터는 로드 및 액세스 요청을 충족하기 위해 고유의 비분산
서버 프로세스를 시작합니다. 로드 균형 조정 및 비분산 서버 프로세스의 재사용을 통해 성능이 더욱 향상됩니다.