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PASS Summit 2016 Day 2 のキーノート

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Day 2 のキーノートです。

Day 2 は新機能等ではなく、アーキテクチャ等のお話が多いかと思いますが、今回はクラウド時代の DWH のアーキテクチャについてで、かなり興味深かったです。

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Virtual Chapter Member に日本含まれているんですね。

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来年になると PASS BA Day があるそうです。
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続いて、Denise Mclnerney さん。

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PASS の Web サイトのデザインが変わるそうです。レスポンシブデザインになるみたいですね。
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来年も似た時期にあるようです。
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スピーカーは変わって David DeWitt さんに。
去年でラストかと思ったら今年も登壇!!

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お題は Data Warehousing in the Cloud

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MS ではなく、MIT に移られているので、SQL Server 製品以外も紹介されますねw

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この辺はお高いやつ

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この辺はミドルレンジの製品ですね。
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クラウドはこの辺に
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複数の軸での比較
突然のめんたろ社長!!

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クラウド DW をなぜ使うか。
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スケーラブルな DW の基本について。

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二つのスケーラブル DW のデザイン
SQL Server 以外触っていないので知らない製品がちょいちょい。

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シェアードナッシング型。
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こちらは共有ストレージ型。
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パーティショニングされたテーブル
この辺は SQLDW のテーブル構造を思い出す感じですね。
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ラウンドロビンによるパーティショニング
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ハッシュによるパーティショニング
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最後はテーブルのレプリケーション
APS には実装されているのですが、SQLDWH にはいつ来るのでしょうかね。
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こちらは操作における並列化ですかね。
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SQLDWH や Polybase はこの構成ですね。

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共有ストレージ側の場合。
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先ほどは集計でしたが今度は結合

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結合するテーブルによる操作の違い
この辺は SQLDWH の DMS の操作ですね。

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ローカル JOIN やシャッフルの操作についての解説が。
ローカルにデータがない場合はシャッフル操作で一時的なデータの移動が発生します。
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ノードの障害について。
シェアードナッシング型の場合は、他のノードのデータのコピーを持つことで、ノードの障害に備える形に。

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ベターな分割としては、完全なコピーを単一のノードで持つのではなく、コピーは分散させることで、障害発生時の性能劣化を抑えることができると。ノード数が多ければ、障害発生時の性能劣化の影響がさらに低く。image

続いては共有ストレージタイプの場合。
ノードとデータは独立していますので、ノード障害が発生してもデータにはアクセスできる状況に
ストレージ障害に備えるためにはデータコピーを持つのは変わらないですね。

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続いては競合比較。
最初は Redshift の構成について。
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次は Snowflake。
こちらは行ベースなのですね。

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最後は SQLDWH

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各社比較に。

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黙々と資料見てしまいましたが、SQL DWH 以外の DWH は初見に近いのでかなり面白かったです!!

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Written by masayuki.ozawa

10月 28th, 2016 at 2:11 am

Posted in SQL Server

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