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al_aya_yuka

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下記のパターンでDBのメモリはどれくらいのスペックで見込めば良いか悩んでおります。

■前提
データ量: 10GB~15GB
テーブル数: 20程度
DB、スキーマ数: 1

■用途
OLAP

■業務
200万行の投稿データテーブル(Aテーブルとする)
120万行の店舗データテーブル(Bテーブルとする)
上記2テーブルのリレーションテーブル(Cテーブルとする)

Bテーブルの1行と結びつくAテーブルの行をテキストマイニングで、結び付けていく。
結びついたもの(AとBのID)をCテーブルに入れていく。
Cに入ったものは次の処理から外れる(Cの中のAのIDはユニークになる)。

■パターン
PostgreSQL9.6 1台
MySQL5.7 1台
MySQL Cluster 7.5 1台あたり6GBのメモリ

■個人的に考えていること
MySQL Cluster 7.5を使ってみたい。
データ量が最大15GBなので、6GBのサーバを8台用意し、合計48GBなら運用できると想定。
※管理・SQLノードは兼用
理由は約120万*200万の解析になるので、インメモリじゃないとパフォーマンスが出ないのではないかと思っています。

宜しくお願い致します。

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回答 2

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ここで質問すべき内容ではない気がします。
業務であるならばきちんと専門家に対価を払って検討してもらうべきです。

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  • 2017/06/30 13:01

    おっしゃられることは正しいと思います。

    ミッションクリティカルな環境でユーザリクエストも多いのであれば当然選択します。
    ですが、今回はそこまでのリアルタイム性もなく、バッチ用途となります。
    それにデータ量が多いだけの理由で初期費用を請求できない都合もありまして質問させていただきました。

    キャンセル

0

メモリが少なければ時間をかけて処理し、メモリが多ければより多くのデータを一気に扱って時間を短縮して処理できるだけかと思います。
バッチの要件で規定時間内に処理できるようテストを重ね、必要なメモリ量を割り出せばいいのではないでしょうか。
そんなに複雑な処理とは思えないので、少なめ(8-16GB)くらいでも十分かと思います。

問題は、処理した後のデータをクエリで取り出すと思いますが、そっちで利用するメモリのほうが多いと思いますが、そこは考慮しなくてもいいのでしょうか?

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  • 2017/07/18 21:33

    追加の回答に気づかず申し訳ございません。

    処理はおっしゃる通りさほど複雑ではありません。
    ネックは全文検索にあると思っています。
    ngramやgroongaなどは試しましたが、もう少しパフォーマンスがほしかったのです。
    そこでネックはI/Oにあると考え、高火力な1台構成より、複数のサーバに分散したらどうか。
    そのため、ソリューションの一つとしてMySQL Clusterがありました。
    という経緯です。

    処理後のデータ引き出しは全件Order Byで出すだけなので、
    今のところボトルネックにはなっていません。
    むしろDBから引き出されたデータをローカルにファイルとして保存する
    I/Oの方がネックだったりしますので。

    何れにせよ、ご意見ありがとうございました。

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