HITACHI-Microsoft collaboration

HITACHI - Microsoft
SQL Server™ 2000 Enterprise Edition (64-bit)
共同検証ホワイト ペーパー
― 性能検証編 −
株式会社 日立製作所
マイクロソフト株式会社
マイクロソフト プロダクト ディベロップメント リミテッド
2003 年 6 月
概要：インテル®Itanium®2 プロセッサ搭載の日立アドバンストサーバ HA8500 モデル 630 上で Microsoft®
Windows Server ™ 2003 フ ァ ミ リ 日 本 語 版 及 び Microsoft® SQL Server ™ 2000 Enterprise
Edition(64-bit)（以下、SQL Server）を稼動させたシステムの性能検証をしました。複雑なクエリを処理する
意思決定支援システムのベンチマークでは、CPU やメモリといったハードウェアリソースの増強にあわせてクエリを
処理するスループット性能が向上することを確認しました。また、OLAP(OnLine Analytical Processing)のキ
ュ ー ブ 作 成 を す る ベ ン チ マ ー ク で は 、 SQL Server の 管 理 す る デ ー タ ベ ー ス へ の 負 荷 が 高 い
ROLAP(Relational OLAP)を使用するケースで、従来の 32bit サーバ環境に比べ、64bit サーバの高いスケ
ーラビリティを活かして短時間で処理できること確認しました。
本書に記載した情報は、本書各項目に関する発行日現在の 日立製作所及び Microsoft の見解を表明するものです。比
日立製作所と Microsoft は絶えず変化する市場に対応しなければならないため、ここに記載した情報に対していかなる責
務を負うものではなく、提示された情報の信憑性については保証できません。
本書は情報提供のみを目的としています。日立製作所と Microsoft は、明示的または暗示的を問わず、本書にいかなる保
証も与えるものではありません。
すべての当該著作権法を遵守することはユーザーの責務です。日立製作所と Microsoft の書面による明示的な許可なく、
本書の一部または全部について、転載や検索システムへの格納または挿入を行うことは、どのような形式または手段（電子
的、機械的、複写、レコーディング、その他）、および目的を問わず、禁じられています。これらは著作権保護された権利を
制限するものではありません。
日立製作所と Microsoft は、本書の内容を保護する特許 (申請中のものも含む)、商標、著作権、またはその他の知的所
有権を保有している場合があります。Microsoft から書面による明示的な使用許諾契約書が供給される場合を除き、本書
の提供はこれらの特許、商標、著作権、またはその他の知的財産へのライセンスを与えるものではありません。
Microsoft は米国 Microsoft Corporation の米国およびその他の国における登録商標または商標です。
その他、記載されている会社名および製品名は、各社の商標または登録商標です。
目次
1. はじめに............................................................................................................................ 1
2. 対象とする読者 ................................................................................................................. 1
3. 意思決定支援システムベンチマークによる性能検証 ........................................................... 1
3.1 意思決定支援システムベンチマークによる性能検証の概要 ........................................... 2
3.2 システム構成 ............................................................................................................... 3
3.3 検証項目 ..................................................................................................................... 4
3.4 実行結果 ..................................................................................................................... 4
3.4.1 CPU 数に対する性能 ............................................................................................. 4
3.4.2 メモリ量に対する性能 ............................................................................................ 5
4. OLAP ベンチマークによる性能検証.................................................................................... 6
4.1 OLAP ベンチマークによる性能検証の概要 ................................................................... 7
4.2 システム構成 ............................................................................................................... 7
4.3 実行結果 ..................................................................................................................... 8
5. まとめ ...............................................................................................................................8
6. 関連情報 .......................................................................................................................... 9
1. はじめに
電子商取引などの発展により大規模な顧客データを分析するために、強力なデータベースサー
バのニーズが高まっています。また、これまで IA-32 サーバで蓄積してきた資産をそのまま活用し
ながら、更に巨大なデータを処理できる高性能かつ高信頼な IPF(Itanium® Processor Family)
サーバに対するニーズが大きくなりつつあります。このような背景のもと、株式会社 日立製作所、
マイクロソフト株式会社、およびマイクロソフト プロダクト ディベロップメント リミテッドは、IA-32 サ
ーバが蓄積してきたデータを容易に IPF サーバに移行でき、かつスケーラビリティに優れたシステ
ムであることを明らかにするために、2003 年 2 月から４月にかけてマイクロソフト調布技術センター
にて共同検証を実施しました。
この共同検証では、二つの検証、(1)移行性検証、および(2)性能検証を実施しました。
(1) 移行性検証では、IA-32 サーバから IPF サーバへのデータベースの移行が、フェールオーバ
クラスタ構成などで容易に実行できることを検証しました。
(2) 性能検証では、意思決定支援システム(Decision Support System：DSS)やオンライン分析
処理(OnLine Analytical Processing：OLAP)といった大規模データベースの分析処理に
対して、日立アドバンストサーバ HA8500 モデル 630（以下、HA8500/630 と略す）と日立小
型 デ ィ ス ク ア レ イ サ ブ シ ス テ ム SANRISE9570V （ 以 下 、 SANRISE9570V と 略 す ） と
Microsoft® Windows Server™ 2003 ファミリ日本語版（以下、Windows Server 2003 と略
す）と SQL Server™ 2000 Enterprise Edition(64-bit)（以下、SQL Server と略す）を組み
合わせたシステムを使用し、プロセッサ、メモリを増加させた場合の性能向上について検証し
ました。
本 書 は (2) 性 能 検 証 の 結 果 に つ い て 説 明 し ま す 。 な お 、 移 行 性 検 証 に つ い て は 別 紙 の
「HITACHI-Microsoft SQL Server 2000 (64-bit)共同検証ホワイト ペーパー 移行編」を参照
してください。
2. 対象とする読者
このホワイト ペーパは、企業情報システムにおいてこれから IA-64 サーバの導入を検討している
エンジニア、及び IA-32 サーバ環境から IA-64 サーバへのアップグレードを検討しているエンジニ
アを対象にしています。
3. 意思決定支援システムベンチマークによる性能検証
初めに、意思決定支援システム(DSS)ベンチマークによる性能検証について説明します。
1
3.1 意思決定支援システムベンチマークによる性能検証の概要
DSS ベンチマークの概要を説明します。DSS は、業務システムで蓄積された大量のデータを分
析してビジネスの意思決定に活用するシステムです。本検証の DSS ベンチマークは、製品の販売
情報を分析するシステム（分析システム）をモデルとしています。図 3-1 に検証システムの構成を示
します。
本検証の DSS ベンチマークは、管理コンソールから分析クエリをデータベースサーバに発行し、
分析結果をデータベースサーバから管理コンソールで受け取ります。この DSS ベンチマークの処
理の流れを図 3-2 に示します。本検証のベンチマークでは、初め単一の分析システム（単一分析
システム）を稼動し、その直後に複数の異なる分析システム（多重分析システム）を稼動します。本
検証では、多重分析システムとして 8 種類の異なる分析システムを仮定しています。
各分析システムは、管理コンソールから GUI ベースで販売情報を分析する状況を想定し、アドホ
ックな 22 種類の分析クエリと、古い販売情報をデータベースから削除するクエリと新規の販売情報
を追加するクエリから構成され、これらを逐次実行します。各分析クエリは、製品の価格情報のサマ
リ作成や販売予測を立てるようなクエリとなっています。また、販売情報の削除・追加をするクエリは、
データベースサーバ上のストアドプロシージャとして実装されています。
多重分析システムではランダムに 22 種類の分析クエリを組み合わせることで仮想的に異なる分析
システムを作成しています。本検証では、分析クエリを処理するスループットを各分析システムで実
行時間から算出し、単一分析システムと多重分析システムのスループットの幾何平均をとった値を
相対値で評価しました。
管理コンソール
分析クエリ
製品、受注データの更新
LAN
ディスクアレイサブシステム
SANRISE 9570V
・HDD 36GB×36
・RAID 0注
分析結果
データベースサーバ
ファイバチャネル
4 channel
データベース
製品販売データ：52GB
HA8500/630
・CPU ItaniumR2 1GHz×4 or 8
・メモリ 4∼64GB
・HBA QLA2340 ×4
OS:Windows ServerTM 2003 ベータ版
DB:SQL ServerTM 2000(64-bit) ベータ版
注：実運用のシステムでは、耐障害の面から
RAID5/RAID0+1/RAID1構成を推奨いたします。
図3-1：DSSベンチマークの検証システム構成
2
計測期間
単一分析システム
RF1
Q14
Q2
多重分析システム
Q7
RF2
Q21
Q3
Q4
RF1
RF2
Q6
Q17
Q21
RF1
RF2
Q8
Q5
Q3
RF1
RF2
Q19
Q1
Q11
RF1
RF2
分析システム1
分析システム0
分析システム2
Q1∼Q22：分析クエリ
RF1：OLTPデータベース
からデータの追加
RF2：古いデータの削除
分析システム3
分析システム8
図3-2：DSSベンチマークの動作
3.2 システム構成
本検証システムは、製品の販売情報のデータベースが格納されているディスクアレイサブシステム
SANRISE9570、このデータベースを管理するデータベースサーバとして HA8500/630、及びデ
ータベースサーバに対して分析クエリ等を発行する管理コンソールから構成されています。データ
ベースサーバと管理コンソールは LAN で接続されています。また、データベースサーバとディスク
アレイサブシステムはファイバチャネルで接続されています。
本検証で用いるディスクアレイサブシステムの論理ユニット構成を図 3-3 に示します。また、データ
ベースのテーブル名、及び各テーブルの行数を表 3-1 に示します。これらのテーブルに格納され
ているデータの合計は、約 52GB です。データベースのサイズとして 52GB を選択したのは、メモリ
を 64GB とした場合、バッファリング後はディスクアクセスが発生しなくなるため、理想的なディスク
性能が得られた場合の SQL Server の性能を想定できるためです。バッファプールされるデータ
サイズや、実際に発行されるクエリによりますが、バッファのヒット率が十分高い場合の理想的な性
能を測定することができます。
RAID 0, 144GB
Log File
00
01
02
RAID 0, 108GB
OLAP検証データ
03
04
05
注：実運用のシステムでは、耐障害の面から
RAID5/RAID0+1/RAID1構成を推奨いたします。
06
RAID 0, 252GB
Tempdb
00
01
02
03
04
RAID 0, 288GB
GENERAL_FG
05
06
07
08
09
10
11
12
13
08
09
10
11
12
13
14
RAID 0, 504GB
LINEITEM_FG
00
01
02
03
04
05
06
07
図3-3：論理ユニット構成
3
表3-1：テーブルの行数
テーブル名
行数
LINEITEM
150,000,000
ORDERS
37,500,000
PARTSUPP
20,000,000
PART
5,000,000
SUPPLIERS
250,000
NATION
25
REGION
5
3.3 検証項目
本検証では、HA8500/630 の CPU 数やメモリ量に対する性能スケーラビリティを検証するために、
表 3-2 の#1∼#5 の 5 項目について実行しました。
#1
#2
#3
#4
#5
表3-2：DSSベンチマーク測定項目
CPU数
メモリ量
4CPU
4GB
32GB
64GB
8CPU
32GB
64GB
3.4 実行結果
DSS ベンチマークを実行した結果について説明します。ただし、本書ではスケーラビリティという
観点での効果を明確に示すために、評価結果は全て相対スループット値としました。
3.4.1 CPU 数に対する性能
32GB メモリを搭載した HA8500/630 で CPU 数を増加させた場合の測定結果を図 3-4 に示し
ます。この計測結果より CPU 数が 2 倍になると、性能は約 2 倍向上することが確認されました。
CPU数に対する相対スループット性能（32GメモリでのDSSベンチマーク結果）
1.00
4CPU
8CPU
1.89
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
1.2
1.4
図3-4：CPU数に対する相対スループット性能（32GBメモリ）
1.6
1.8
2.0
相対スループット
また、64GB メモリを搭載した HA8500/630 での測定結果を図 3-5 に示します。この計測結果よ
り、32GB メモリのケースと同様に約 2 倍に向上することが確認されました。これは、CPU 数を 2 倍
にすることにより同時に処理されるスレッドの数が倍になり性能向上しています。
4
CPU数に対する相対スループット性能（64GBメモリでのDSSベンチマーク結果）
1.00
4CPU
8CPU
1.79
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
1.2
1.4
1.6
図3-5：CPU数に対する相対スループット性能（64GBメモリ）
1.8
2.0
相対スループット
以上の検証により、SQL Server は、HA8500/630 の CPU リソースを有効に活用し、CPU 数に
対してスケーラブルに性能が向上することが確認されました。
3.4.2 メモリ量に対する性能
4CPU 構成の HA8500/630 でメモリを 4GB、32GB、64GB と増加させた場合の相対性能を図
3-6 に示します。この計測結果より、メモリ量を増加することで性能が向上することが確認されました。
メモリ量に対する相対スループット性能（4CPUでのDSSベンチマーク結果）
4GB
1.00
32GB
1.36
64GB
0.00
1.84
0.20
0.40
0.60
0.80
1.00
1.20
1.40
図3-6：メモリ量に対する相対スループット性能
1.60
1.80
2.00
相対スループット
更に、HA8500/630 の CPU 数を 8 にしたケース（図 3-7）でも、メモリ量の増加に従い性能の向
上が確認されました。SQL Server は、HA8500/630 の増設したメモリリソースを効果的に利用して
いるといえます。図 3-8 に、OS のパフォーマンスカウンタの平均ディスク待ち行列長と相対スルー
プット性能の関係を示します。このグラフより、メモリを増やすることで、ディスクアクセス数が削減さ
れ、それにより性能が向上する傾向が確認できます。
5
メモリ量に対する相対スループット性能(8CPUでのDSSベンチマーク結果)
32GB
1.00
64GB
0.00
1.28
0.20
0.40
0.60
0.80
1.00
図3-7：メモリ量に対する相対スループット性能
1.20
1.40
相対スループット
平均ディスク待ち行列長と性能の関係
3.5
64GB
相対スループット性能
3
2.5
32GB
64GB
2
4CPU
8CPU
1.5
32GB
1
4GB
0.5
0
1
10
100
1000
平均ディスク待ち行列長
図3-8：平均ディスク待ち行列長と性能の関係
以上の検証結果により、HA8500/630 と SQL Server で構築したシステムは、本検証のような複
雑なクエリを処理する場合において、CPU やメモリに対して性能がスケーラブルに向上することが
確認されました。
4. OLAP ベンチマークによる性能検証
3 章の検証結果から HA8500/630 上で SQL Server を稼動させたシステムは、データベースサ
ーバとしてスケーラブルに性能が向上することを確認しました。
本章では、OLAP 分析用の多次元データベース（キューブ）を作成する性能を評価します。キュ
ーブは、分析データを事前集計したデータが格納されていて、OLAP 分析のアクセス速度を高め
るために使用されます。
実際の運用では基幹システムのデータが深夜に確定した後、翌朝までにキューブを処理する必
要があるなど、与えられた時間内でキューブ作成処理を終えなければならない状況が想定されま
す。今回の検証でより短い時間でキューブが作成できれば、より多くの事前集計をすることが可能
となり、OLAP 分析をより短時間で様々な解析ができるようになります。
6
4.1 OLAP ベンチマークによる性能検証の概要
OLAP ベンチマークは、データベースから分析用のキューブを作成するのに要する時間を評価す
るベンチマークです。キューブの作成には、SQL Server 付属の分析サービス Analysis Services
を使用しました。
OLAP にはストレージモードとして MOLAP(Multilevel OLAP)、HOLAP(Hybrid OLAP)、
ROLAP(Relational OLAP)と 3 種類がありますが、本検証では SQL Server の管理するデータ
ベースに最も負荷のかかる ROLAP を使用しました。ROLAP は、集計データをすべて SQL
Server の管理するデータベースに格納するため、SQL Server の性能が重要となってきます。
他の計測条件として、事前に集計処理を進めておく割合である Aggregation(集計処理率)を、処
理するデータ量が最も多くなる 100%と設定しました。ここでは、DSS ベンチマークで検証した
HA8500/630 の高いスケーラビリティが OLAP ベンチマークでも有効であること明らかにすることを
目的としています。
4.2 システム構成
OLAP ベンチマークで使用したシステム構成を図 4-1 に示します。
管理コンソール
(分析マネージャ)
キューブ作成処理
LAN
ディスクアレイサブシステム
ファイバチャネル
4 channel
データベースサーバ
SANRISE 9570V
・HDD 36GB×36
・RAID 0注
または
データベース
製品販売データとAnalysis Service用の
データの合計：75GB
HA8500/630
・CPU ItaniumR2 1GHz×4 or 8
・メモリ 4∼64GB
・HBA QLA2340 ×4
OS:Windows ServerTM 2003 ベータ版
DB:SQL ServerTM 2000(64-bit) ベータ版
OLAP：SQL ServerTM 2000(64-bit)
Analysis Services ベータ版
HA8000/270
・CPU XeonTM MP 1.5GHz×4
・メモリ 4GB
・HBA QLA2340 ×4
OS:WindowsR 2000
Advanced Server
DB:SQL ServerTM 2000
OLAP：SQL ServerTM 2000
Analysis Services
注：実運用のシステムでは、耐障害の面から
RAID5/RAID0+1/RAID1構成を推奨いたします。
図4-1：OLAPベンチマークの検証システム構成
本検証システムは、製品の販売情報のデータベースが格納されているディスクアレイサブシステム
SANRISE9570V、このデータベースを管理するデータベースサーバに HA8500/630 または
HA8000/270、及び分析マネージャが動作する管理コンソールから構成されています。データベ
7
ースサーバと管理コンソールは LAN で接続されています。また、データベースサーバとディスクア
レイサブシステムはファイバチャネルで接続されています。
本検証で用いるディスクアレイサブシステムの論理ユニット構成を図 3-3 に示します。また、データ
ベースのテーブル名、及び各行数を表 3-1 に示します。分析対象となる製品の販売情報のデータ
ベースとキューブを格納するデータベースのデータの合計は、約 75GB です。本検証では、SQL
Server と分析サービス Analysis Services は同一のデータベースサーバ上で稼動しています。
4.3 実行結果
OLAP ベンチマークの実行結果を図 4-2 に示します。HA8500/630(Itanium®2 1GHz)は、
HA8000/270(Xeon™ MP 1.5GHz)の約 56%の時間でキューブを作成できました。これは、
ROLAP で処理ネックとなると考えられるキューブへの集計データの格納が、HA8500/630 の豊富
なハードウェアリソース(CPU 数 8 個、メモリ量 64GB)によって従来システムより高速に行われたた
めであると考えられます。
この検証結果から、ROLAP でデータベースを管理する SQL Server と分析サーバ Analysis
Services を 1 システムに集約するケースでは、HA8500/630 を用いることで高性能なシステムを構
築できるといえます。
ROLAPキューブ作成時間 (Aggregation 100%)
HA8000/270
(Xeon MP 1.5GHz,4CPU,4GB)
HA8500/630
(Itanium2 1GHz,8CPU,64GB)
00:00:00
00:30:00
01:00:00
01:30:00
02:00:00
キューブ作成時間[時間:分:秒]
図4-2：OLAPベンチマーク実行結果
5. まとめ
HA8500/630 と Windows Server™ 2003 と SQL Server を組み合わせたシステムの性能検証
をしました。意思決定支援システムのベンチマークでは、CPU やメモリといったハードウェアリソー
スの増強にあわせて、分析処理を行うクエリのスループットがスケーラブルに向上することを確認し
ました。また、ROLAP のキューブ作成に要する時間を評価する OLAP ベンチマークでは、IA-32
サーバの従来機を用いたシステムと比較して HA8500/630 の持つ CPU、メモリの拡張性が性能
上有効であることを確認しました。ROLAP でデータベースを管理する SQL Server と分析サーバ
Analysis Services を 1 システムに集約するケースでは、HA8500/630 を用いることで高性能なシ
8
ステムを構築できるといえます。
6. 関連情報
以下の製品については、下記 URL をご参照ください。
日立アドバンストサーバ HA8500 シリーズ
http://www.hitachi.co.jp/ha8000/
日立ディスクアレイ SANRISE シリーズ
http://www.hitachi.co.jp/sanrise/
Microsoft® Windows Server™ 2003
http://www.microsoft.com/japan/windowsserver2003/default.mspx
Microsoft® SQL Server™ 2000 (64-bit)
http://www.microsoft.com/japan/sql/64bit/
製品の取扱事業部・照会先
<日立>
株式会社日立製作所 ユビキタスプラットフォームグループ
ソリューション統括本部 マーケティング部
〒１４０−００１３ 東京都品川区南大井六丁目２６番３号 大森ベルポートＤ館
電話０３−５４７１−２９４２（ダイヤルイン）
<マイクロソフト>
マイクロソフト株式会社 インフォメーションセンター
電話０３−５４５４−２３００（東京）
電話０３−６３４７−９３００（大阪）
■
9