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SAP HANA を選択する5つの理由
データ処理システムをシンプルにする主要な機能トップ５
SAPジャパン株式会社
2014年9月
SAP HANA –
データ処理システムをシンプルにする主要な機能 トップ5
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データ局所性を意識した処理
ボトルネックのシフト 「ディスク-メモリ」から「メモリ-CPUキャッシュ」へ
リアルタイム(OLTP+OLAP)を単一のデータで実現
ストレージの削減と真のリアルタイム
超並列処理(MPP)
スケールアウト、Shared Nothingコンセプト、SIMD対応
データベースを超えるプラットフォーム
SAP HANAプラットフォームはデータベース、データ処理とアプリケーション基盤、予測解析・計画機能テキス
ト処理、地理空間情報ビジネス分析を提供
あらゆるデータを処理する新しいアプリケーション構築
既存アプリの移行を簡素化/単一のSQLScriptであらゆるデータを処理
© 2014 SAP SE. All rights reserved.
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データ局所性を意識した処理
ボトルネックのシフト 「ディスク-メモリ」から「メモリ-CPUキャッシュ」へ
 SAP HANAに実装されたオプティマイザによってCPUとCPUキャッ
シュのデータのローカル利用によりデータ演算のレイテンシを削減:
•
•
Memory
Disk to Memory
CPU
•
•
Log
Hard Disk: 10,000,000ns* / SSD: 200,000ns*
•
Disk Storage
CPU
Core
1
Core
N
1.5ns*
L1 Cache
4ns*
L2 Cache
15ns*
L3 Cache
60ns*
Log
Memory
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キャッシュヒットミスを防ぐDRAM内およびCPUキャッシュ内のデータの確保
キャッシュ間、CPU間、ノード間の帯域とレイテンシを実行プランが認識
 ダイナミックオブジェクト認識結果キャッシュ
Bottleneck
Memory to CPU Cache
オプティマイザがL3キャッシュまでのデータ保持状況を認識
CPUキャッシュは、SAP HANAが持つ、定期的に更新されるメインストアと新エ
ントリ(Insert, Update)だけを格納するデルタストアの構造の特性を十分に活用
可能です。この機能により、繰り返し実行されるクエリをミリ秒レベルでの実行
を可能にします。
クエリステートメント、結果セット、変更差分をキャッシュが把握しているため、
何度も数百万に及ぶデータセットを読み込む必要はありません。
 例: 会計期間の締め処理において,SAP HANAはP/L(損益計算)レポー
トを実行します。繰り返し行われるクエリ処理において、ダイナミッ
クオブジェクト認識結果キャッシュがその成果を発揮します
scan
aggregate
ingest
integers/sec/core
integers/sec/core
records/sec/node
3.2
billion
12.5
million
1.5
million
Storage
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リアルタイム(OLTP+OLAP)を単一のデータで実現
ストレージの削減と真のリアルタイム
 トランザクション更新した瞬間にリアルタイムレポーティング
–
最新のトランザクションデータをレポーティングで即座に活用できないと
ビジネス上の意思決定に多大なる悪影響が発生
 集約不要
–
最新のトランザクションデータに基づく事前集約なしのオンザフライ集計を
可能にするカラム型データストアと並列集約処理
 データサイズを劇的に削減可能
–
テーブル構造のシンプル化により重複テーブルやインデックスが不要
–
トランザクション(OLTP)とレポーティング(OLAP)を単一のデータで実現
 カラム型ストアの高圧縮効率よってデータサイズ自体も大幅に削減
–
システムコスト、バックアップ時間、アーカイビング等にかかる時間も削減
 例: ERP会計システムでは、明細アイテム、集約、BWで保持するデータが削減可能
です。削減可能なデータは1/2になり、伝統的なシステムよりも1/5もしくは1/10程
度のデータサイズで実現可能
データサイズ削減モデル:
Business Suite and BW on
Alternative In-memory DB Solution
Starting Data
Size
Data Model Simplification
through OLTP + OLAP
Compression
Factor
Data Size in
Memory
Data Size in Disk
(including 10% log)
ERP
10T
10T
2x 2
5T
5.5T
BW
10T
10T
7x
1.42T
1.55T
ERP
10T
3.33T
7x
0.48T
0.048T
(log only 3)
BW
10T
1T 1
7x
0.14T
0.014T
(log only 3)
Business Suite and BW on HANA
Total Data Size
13.42T
0.682T
1.
We assume BW on HANA only keeps 10% data.
ERP compression factor on the alternative in-memory solution is lower (2x), because traditional ERP solution uses row store which has lower compression rate.
3. We don’t keep another data copy in disk. We only use disk to store log with data snapshot.
2.
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超並列処理(MPP)
スケールアウト、Shared Nothingコンセプト、SIMD対応
MPP – シングルノード
MPP – マルチノード
 SAP HANAは最新のハードウェアの特性を最大限に活用
 並列データベースアーキテクチャであり”Shared Nothing”アーキ
テクチャを採用
 マルチコアCPU,巨大なメモリ空間、キャッシュ、データ
ベース圧縮、データベースカーネルレベルでの並列化
(MPP)、エンタープライズアプリケーションに必要とされ
る機能を備えたプラットフォーム
 SIMDによる同一命令セットによる並列処理
 SAP HANAはIntelのSSEベクトル処理技術(SIMDインス
トラクションセット)を活用
 同一の処理を複数のデータポイントに分割して並列処理を
実施
 並列処理に最適化されたデータ構造
 カラム型ストレージによりカラム毎・パーティション毎に
データが分割されているため、データポイントの分割にスト
レージ構造が最適化
• SAP HANAはワークプロセスおよびクエリをサブコンポーネント
に分割して利用可能な複数のプロセスに分散して処理
• クラスター内の複数のサーバは、各々データを保持し、クエ
リーを処理することが可能。また、クラスター内のサーバがそ
れぞれデータ全体の一部分のみを保持している場合、クエリ実
行時には各々ローカルのデータを処理
• クラスター内のメンバーサーバは、クエリ実行中にアサインされ
たデータセットをローカルに保持したデータで処理
マルチノード構成における線形での
スケール向上
クエリ処理時間(秒)
シングルノードSIMD オペレーション
SD(SALES AND DISTRIBUTION)レポート
クエリ 1
1顧客および1品目の1ヶ
月間の抽出データ
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クエリ 2
複数の顧客および品目の
１ヶ月間の抽出クエリ
クエリ 3
上位100顧客の５年間に
わたる対前年度傾向分析
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データベースを超えるプラットフォーム
SAP HANAプラットフォームはデータベース、データ処理とアプリケーション基盤、予測解析・計画機能
テキスト処理、地理空間情報ビジネス分析を提供
代表的な機能の紹介:
 SAP HANA XSアプリケーションサーバー
 SAP HANA Predictive Analysis
SAP HANAと一体化されたWEBアプリケーション
Library
サーバーによりビッグデータの検索やレポーティ
SAP HANAが提供する回帰分析や相
ングトランザクション処理を可能に
関分析といった統計解析ライブラリ
多様な
任意のアプリ
デバイス
任意のAPサーバ
SQL
MDX
R
 SAP HANA テキスト分析
言語認識、言語ルールの自動適用、言語
データの解釈と検索機能
JSON Open Connectivity
SAP Business Suite
BW ABAP App Server
HANA Platform
SQL, SQLScript, JavaScript
地理空間
サーチ
テキスト分析
ストアドプロシージャ
データモデル
アプリケーション
サーバー
ビジネス関数
ライブラリ
統計解析
ライブラリ
データベース機能
計画エンジン
ルールエンジン
インテグレーション・プロビジョニングサービス
Transaction
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Unstructured
Machine
HADOOP
Real-time
Locations
Other Apps
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あらゆるデータを処理する新しいアプリケーション構築
既存アプリの移行を簡素化/単一のSQLScriptであらゆるデータを処理
 既存アプリケーションの移行 (e.g.: Java, PHP,
.NET) 主要な開発言語への対応, PHP, Ruby,
Java, C, ... :
• 業界標準のサポート:ANSI SQL, ODBC, JDBC,
Odata/JSON, 3rd パーティ製品の認定
• JSON, XMLA over HTTP
 オープンソースのHTML5/JSライブラリ,サーバー
サイドJavaScriptを利用するWEBアプリケーショ
ンの構築
 高度なテキスト分析のサポート: カラムテーブル
およびバイナリファイル内のテキストの分析
 31言語の自動認識、曖昧検索、同義語検
索などをSQLで実行
 ストリームデータの分析をSAP HANAとESPの統
合により提供
 地理空間情報の処理
 インデータベースアルゴリズムにより統計解析と
スコアリング処理を高速化
 R統計解析言語処理をベクター指向のデータ構造
で高速にテーブル転送
 あらゆるデータタイプやソースをまたいだ分析(非
構造化テキスト、地理空間情報、Hadoop等)
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