[db tech showcase Tokyo 2015] D16:マイケルストーンブレーカー発の超高速データベースで実現する分析基盤の簡単構築・運用ステップ by 日本ヒューレット・パッカード株式会社

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マイケルストーンブレーカー発の超高速データベースで実現する分析基盤の簡単構築・運用ステップ

大薗純平

日本ヒューレット・パッカード株式会社

ビッグデータソフトウェアプラットフォーム事業本部

プリセールスコンサルタント

2015年6月10日

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自己紹介

大薗純平（おおぞのじゅんぺい）

o Verticaプリセールスコンサルタント@日本HP

o 2012年、HPが Vertica社を買収したタイミングから、Verticaを使用したシステムの提案および構築プロジェクトに複数参画

o 現在、Verticaを含めたビッグデータビジネスに関連する提案活動およびPOCを担当


Congratulation!


マイケルストーンブレーカー氏の功績

C-store

1970 1980 2005 2015

技術継承技術継承商用化


とは？


イメージ

Verticaのイメージと実際

Speed Scalability


実際

Verticaのイメージと実際

Speed Scalability Simple＋


Verticaの特徴

Speed

Scalability

Simple

o 列指向＋超並列構成による圧倒的なパフォーマンス

o Vertica独自のプロジェクションによる圧倒的な速度向上

o マスターノードを持たない、無限のスケールアウト構成

o ノード追加によるリニアな性能向上が可能

o 既存のDBの知識、標準SQLですぐに分析可能

o 複雑なチューニングは不要


■列指向

■超並列構成

■プロジェクション

超高速データベースソフトウェア

CPU

Memory

Disk

CPU

Memory

Disk

CPU

Memory

Disk

Speed


Verticaでは、テーブルは論理スキーマとして定義

create table table1(日付 date ,顧客ID(int),店舗 varchar(10),エリアvarchar(10) , 売上高(int)）;

プロジェクションとは？

プロジェクションは物理スキーマとして定義（自動ツールによりチューニング）

日付顧客ID 店舗エリア売上高

date int varchar(10) varchar(10) Int


0701 10001 新宿東京 100

0701 10002 新宿東京 1,000

0702 10003 名古屋名古屋 1,0000

0703 10004 梅田大阪 2,400

0703 10005 池袋東京 1,600

0703 10006 新宿東京 6,400

0705 10007 品川東京 1,000

0706 10008 梅田大阪 1,100

0706 10009 名古屋名古屋 1,300

日付売上高

0701 100

1,000

0702 1,0000

0703 2,400

1,600

6,400

0705 1,000

0706 1,100

1,300

Projection-1 Projection-2

エリア店舗日付売上高顧客ID

大阪梅田 0703 2,400 10004

0706 1,100 10008

東京池袋 0703 1,600 10005

品川 0705 1,000 10007

新宿 0701 100 10001

1,000 10002

0703 6,400 10006

名古屋名古屋 0702 1,0000 10003

0706 1,300 10009

大阪梅田の平均売上高 7/6の売り上げ

クエリー毎に最適化を事前に行うことも可能


マスターノードのない、真のMPP構成HP Vertica = Shared Nothing MPP マスターノードがあるMPP

→低いConcurrency→高いConcurrency

Clients Clients Clients Clients

すべてのノードがクエリを受けられる

Node#1

CPU

Memory

Node#2

CPU

Memory

Node#3

CPU

Memory

Node#N

CPU

Memory

Node#1

CPU

Memory

Node#2

CPU

Memory

Node#3

CPU

Memory

Node#N

CPU

Memory

Master Node

ClientsClientsClients

クエリが必ず特定ノードを経由する

Scalability


Simple?


Vertica構築・運用ステップ

Vertica Install DB作成Schema/Table

作成LB設定

初期Data loadDB最適化

(DB Designer)DB Tuning

(DB Designer)追加Data load

Simple

運用構築


1. Vertica Install


任意ノードでrpm & Install Script実行


作成LB設定




Node#1 Node#2 Node#N…

Verticarpm

①事前準備・予め、Verticaのインストール要件を満たすHW/NW/OS設定としておく・全ノードのOS設定/DIR構成を同一としておく

InstallScript ③Install Script実行

rpm実行により生成されたInstallScriptを実行。どのサーバーをVerticaクラスタに含めるか指定する

Vertica


Verticarpm

InstallScript

全ノードにVerticaプロセス/モジュール/専用OSユーザ（dbadmin）が生成される

②rpm実行Verticaインストール用rpmファイルを、myVertica(https://my.vertica.com/)からダウンロード。任意の1ノードに配置し、実行

①事前準備（全ノード）②rpm実行（1ノード）③Install script実行（1ノード）

https://my.vertica.com/


1. Vertica Install


①事前準備 OSインストール前

■構成例（オンプレミス）

Private

Public

冗長化

推奨ディスク構成o すべて内臓ディスクで構成するo OS, カタログ領域とデータ領域の

パーティションを分ける

SAS:300GB x 2

SAS:600GB x N

RAID1(OS, カタログ)

RAID10(データ)

・・・・・


作成LB設定




ネットワークはPrivate/Publicの2系統


1. Vertica Install


①事前準備 OSインストール前

（ご参考）HP Vertica日本語ガイド http://h50146.www5.hp.com/products/software/hpsoftware/vertica/

項目内容

Supported Platform Linux(64bit)をサポート：RHEL5.x,6.x / CentOS5.x,6.x / SUSE11.0-11.0SP3 / Debian6,7.0-7.5 etc

LVM FilesystemはLVMで構成しない（データ領域だけでなく、OS, カタログ領域も）

Filesystem ext3またはext4をサポート（ext4推奨）

Swap Space メモリーサイズにかかわらず、2Gbyteを推奨（2Gbyte以上でもサポートします。）SWAP領域は、Verticaのデータ領域と同じDISKには配置しない

Disk Block Size 4,096bytes

Memory 物理Core毎に8GB以上を推奨


作成LB設定




http://h50146.www5.hp.com/products/software/hpsoftware/vertica/


1. Vertica Install


①事前準備 OSインストール後項目内容

Disk Readahead データ領域のデバイスのReadaheadの設定：2,048以上

NTP Services NTPデーモンを有効化

SELinux DisabledまたはPermissiveに設定

Firewall Disabledに設定

CPU Frequency Scaling CPU Idle時、省電力モードにならない設定（設定方法はサーバーに依存）

Transparent Hugepages Disabledまたはmadviseに設定

I/O Scheduler 全領域のデバイスI/O Schedulerをdeadlineに設定



作成LB設定






1. Vertica Install


①事前準備 OSインストール後項目内容

Support Tools Pstack（CentOSの場合は、gdb）, mcelog, Sysstatのインストールを推奨

Default shell インストールユーザーのデフォルトシェルは、BASH Shellとする

LANG Environment インストールユーザーのLANGをUTF-8に設定

TZ Environment インストールユーザーのTimezoneを適切に設定（Asia/Tokyoなど）

Partition データ領域、カタログ領域のパーティションを作成（すべてのノード共通）※データベース作成時に、これらのパーティションのディレクトリ名を指定



作成LB設定






1. Vertica Install


②rpm実行

Node#1 に、rpmファイルをアップロード

Node#1でrootまたはsudo権限ユーザで以下を実行

# rpm -Uvh vertica-7.1.1-12.x86_64.RHEL5.rpm



作成LB設定






1. Vertica Install


②rpm実行



作成LB設定






1. Vertica Install


③Install Script実行

Node#1でrootまたはsudo権限ユーザでInstall scriptを実行

# /opt/vertica/sbin/install_vertica

--hosts node01,node02,node03 （Private Networkを指定）

--rpm vertica-7.1.1-12.x86_64.RHEL5.rpm--ssh-password root’s Password

--dba-user-password dbadmin’s Password

--failure-threshold NONE （NONEとすることでWarning等を無視してインストール）



作成LB設定






1. Vertica Install





作成LB設定






1. Vertica Install





作成LB設定






1. Vertica Install





作成LB設定




Vertica


Verticarpm

InstallScript

全ノードにVerticaプロセス/モジュール/専用OSユーザ（dbadmin）が生成される



2. DB作成


Vertica上にDBを作成する（CUI / GUIで作成可能）

Vertica Install DB作成




Vertica

Node#1

PC

TeraTerm/putty etc

Node#2 Node#N

Admintools

ssh

DBで使用するディレクトリを指定する・Vertica定義ファイルを格納するディレクトリ(Catalog)・データを格納するディレクトリ(Data)

データベース

…Management Console

https

ディレクトリだけ指定する

Schema/Table作成

LB設定


2. DB作成

Vertica構築・運用ステップVertica Install DB作成




CUI (admintools)での作成例

Schema/Table作成

LB設定

dbadmin userでadmintools起動

6. Configuration Menu 1. Create Database


2. DB作成





Schema/Table作成

LB設定

DB名を指定パスワードを指定パスワードの確認


2. DB作成





Schema/Table作成

LB設定

対象ノードの指定カタログ領域とデータ領

域のPathを指定確認画面


2. DB作成





Schema/Table作成

LB設定


2. DB作成





Schema/Table作成

LB設定

DB作成完了 DBの状態確認起動できるのは1つの

DBのみ


3. Schema/Table作成


DB上にSchema/Tableを作成（SQL - Create Schema/Table発行)





Vertica

Node#1

PC

TeraTerm/putty etc

Node#2 Node#N

vsql ssh

スキーマ（データの論理集合）の生成

データベース


スキーマ

DDL

Schema/Table作成

LB設定

テーブルの生成＝メタデータのみ（プロジェクション：物理構造は未生成）

ANSI99標準SQL 使用分散キー、ソートキー等の指定は不要




DB上にSchema/Tableを作成（SQL - Create Schema/Table発行)

■DDLサンプル

create schema online_sales;

create table online_sales.online_page_dimension

( online_page_key integer not null primary key,

start_date date,

end_date date,

page_number integer,

page_description varchar(100),

page_type varchar(100)

);





Schema/Table作成

LB設定

ANSI99準拠の標準SQL

分散キー等の設計は不要







Schema/Table作成

LB設定

vsql にログインしてDDLを実行 psql

Postgresのpsqlとほぼ同じインターフェース

メタコマンドも使用可能







Schema/Table作成

LB設定

この段階ではプロジェクションは未生成


4. LB設定


適切に接続ノードの振り分けを行うため、Native Load Balancing機能を有効化


作成LB設定




Vertica

Node#1

PC

TeraTerm/putty etc

Node#2 Node#N

vsql ssh

Native Load balancing有効化（振り分けポリシーの設定）

データベース


スキーマ

DDL

DB側とクライアント側で設定必要


4. LB設定


Schema/Table作成

LB設定




クライアントシステム

Vertica

①LB有効化（LBポリシーの指定）RoundrobinまたはRandom③ConnectionLoadBalance有効化

②LB用Networkの設定

LBポリシーに準じて振り分け

ダウンノードは振分対象から除外


4. LB設定


①LB有効化（LBポリシーの指定）

以下のポリシーから、選択


作成LB設定




Load Balance Policy 動作

NONE Load balanceさせない設定（デフォルト）

ROUNDROBIN ノード名順に振り分け

RANDOM ランダムに振り分け


4. LB設定


①LB有効化（LBポリシーの指定）

実行例


作成LB設定




NONE(Default)からRoundrobinに変更


4. LB設定


②LB用Networkの設定

実行例


作成LB設定




クライアントから接続するPublicアドレスのSUBNET定義を作成

データベースにSUBNET定義を登録


4. LB設定


③ConnectionLoadBalance有効化（クライアント）

実行例

Vsqlから接続する場合

-Cオプションを付加して接続

$ vsql –h 192.168.195.102 –U dbadmin –C


作成LB設定




LBが使われている


4. LB設定


③ConnectionLoadBalance有効化（クライアント）

実行例

JDBCから接続する場合

コネクション接続時に、接続文字列に以下のパラメータをセットする

ConnectionLoadBalance=1

ODBCから接続する場合

ODBC DSNにて「Use connection load balancing」にチェックを入れる


作成LB設定





5. 初期Data load


データの傾向が分かる、サンプルデータをロード


作成LB設定




Vertica

Node#1

PC

TeraTerm/putty etc

Node#2 Node#N

データベース


スキーマ

初期プロジェクションの作成最適な圧縮・ソートなし、全カラム保持

ETL Server

APL

Data

Bulkロードで高速インポート


5. 初期Data load


COPYコマンド

• テキストファイルをINPUTとし、バルクロードが可能

COPY <テーブル名> FROM <ファイル名>;

※ファイルのエンコーディングはUTF-8であること

• COPYコマンドは、同一テーブルに同時に複数実行可能


作成LB設定




Vertica DB Server

TABLE

COPY-- Data File111,222,333:: xSV形式、固定長のファイル

データを自動的にハッシュ分散


5. 初期Data load


COPYコマンドの例Online_sales.load.sql

------------------------------------------------------------------------------------

\set t_pwd `pwd`

\set input_file1 '''':t_pwd'/online_sales_fact.tbl'''

COPY Online_Sales_Fact FROM :input_file1 DELIMITER '|' NULL '' DIRECT;

------------------------------------------------------------------------------------

Online_Sales_Factテーブルに、online_sales_fact.tblファイル、区切り文字が｜のものをロード


作成LB設定





5. 初期Data load


Schema/Table作成

LB設定




■ロード完了


5. 初期Data load


Schema/Table作成

LB設定




■初期プロジェクションが生成された

データが各ノードに

分散配置されている


5. 初期Data load


■生成されたプロジェクションDDL


作成LB設定




SELECT

online_sales_fact.sale_date_key,

：

online_sales_fact.transaction_type

FROM online_sales.online_sales_fact

CREATE PROJECTION online_sales.online_sales_fact /*+createtype(L)*/(

sale_date_key,

：

transaction_type

) AS

列の選択＆

圧縮タイプの指定

実データの指定

ORDER BY online_sales_fact.sale_date_key,

：


列の並び替え

SEGMENTED BY HASH(online_sales_fact.sale_date_key, …online_sales_fact.transaction_type) ALL NODES;

ノードに分散する

HASH KEYの指定

圧縮タイプは未選択

最適な並びでない可能性

最適なキーでない可能性


6. DB最適化(DB Designer)


DB Designerの”Comprehensive”モードでDB初期最適化を実行


作成LB設定




Vertica

Node#1

PC

TeraTerm/putty etc

Node#2 Node#N

データベース


スキーマ

最適化Projectionの生成圧縮・ソートあり、全カラム保持

Admintools

ssh

https

CUI または GUIから実行可能

query

プロジェクションを自動で再作成


DB Designer

自動チューニング

今までのRDBMSの知識でテーブル、SQLの作成

最高のパフォーマンスが出せる物理デザインをVerticaが自動で作成


0701 10001 新宿東京 100

0701 10002 新宿東京 1,000

0702 10003 名古屋名古屋 1,0000

0703 10004 梅田大阪 2,400

0703 10005 池袋東京 1,600

0703 10006 新宿東京 6,400

0705 10007 品川東京 1,000

0706 10008 梅田大阪 1,100

0706 10009 名古屋名古屋 1,300

エリア店舗日付売上高顧客ID

大阪梅田 0703 2,400 10004

0706 1,100 10008

東京池袋 0703 1,600 10005

品川 0705 1,000 10007

新宿 0701 100 10001

1,000 10002

0703 6,400 10006

名古屋名古屋 0702 1,0000 10003

0706 1,300 10009


1256678125403812788581230807

Student_ID

121046612492901244262125249012671701248100124348312303821240224122278112318061246648

Cappiello, EmiliaDalal, AlanaOrner, KatyFrigo, Avis

Name

Stober, SaundraBorba, Milagros

Sosnowski, HillaryNibert, Emilia

Popovic, TanishaSchreckengost, Max

Porcelli, DarrenSinko, Erik

Tarvin, JulioLessig, Elnora

Thon, MaxTrembley, Allyson

FFFM

Gender

FFFFFMMMMFMF

SophomoreSeniorJuniorSenior

Class

JuniorFreshman

JuniorSophomoreFreshman

SeniorJunior

FreshmanSophomore

JuniorSophomore

Junior

62927664

Score

9096685995766791856382

100

DACD

Grade

AADFACDABDBA

自動で最適なデータ配置を作成

Example query: select avg( Score ) from example whereClass = ‘Junior’ and Gender = ‘F’ and Grade = ‘A’


1256678125403812788581230807

Student_ID

121046612492901244262125249012671701248100124348312303821240224122278112318061246648

Cappiello, EmiliaDalal, AlanaOrner, KatyFrigo, Avis

Name

Stober, SaundraBorba, Milagros

Sosnowski, HillaryNibert, Emilia

Popovic, TanishaSchreckengost, Max

Porcelli, DarrenSinko, Erik

Tarvin, JulioLessig, Elnora

Thon, MaxTrembley, Allyson

FFFM

Gender

FFFFFMMMMFMF

SophomoreSeniorJuniorSenior

Class

JuniorFreshman

JuniorSophomoreFreshman

SeniorJunior

FreshmanSophomore

JuniorSophomore

Junior

62927664

Score

9096685995766791856382

100

DACD

Grade

AADFACDABDBA

Queryに最適化されたカラム配置に並び替え

データ保持イメージ①


1256678Cappiello, EmiliaF Sophomore 62D1254038Dalal, AlanaF Senior 92A1278858Orner, KatyF Junior 76C1230807Frigo, AvisM Senior 64D1210466Stober, SaundraF Junior 90A1249290Borba, MilagrosF Freshman 96A1244262Sosnowski, HillaryF Junior 68D1252490Nibert, EmiliaF Sophomore 59F1267170Popovic, TanishaF Freshman 95A1248100Schreckengost, MaxM Senior 76C1243483Porcelli, DarrenM Junior 67D1230382Sinko, ErikM Freshman 91A1240224Tarvin, JulioM Sophomore 85B1222781Lessig, ElnoraF Junior 63D1231806Thon, MaxM Sophomore 82B1246648Trembley, AllysonF Junior 100A

Student_IDNameScoreClassGender Grade

並び替え

SORT

データ保持イメージ②


A

D

B

AJunior

Senior

Freshman

Junior

Sophomore

Sophomore

Junior

Junior

FF

F

M

FF

F

F

M

M

M

F

M

F

1256678Cappiello, EmiliaSophomore 62D1254038Dalal, AlanaSenior 92A

1278858Orner, Katy76C

1230807Frigo, Avis64D

1210466Stober, SaundraJunior 901249290Borba, Milagros96

1244262Sosnowski, Hillary68

1252490Nibert, Emilia59F

1267170Popovic, TanishaF Freshman 95A

1248100Schreckengost, MaxSenior 76C

1243483Porcelli, DarrenJunior 67D1230382Sinko, ErikM Freshman 91A

1240224Tarvin, Julio85

1222781Lessig, Elnora63D

1231806Thon, MaxSophomore 82B

1246648Trembley, Allyson100

Student_IDNameScoreClassGender Grade

A

圧縮

データ保持イメージ③


A

D

B

AJunior

Senior

Freshman

Junior

Sophomore

Sophomore

Junior

Junior

FF

F

M

FF

F

F

M

M

M

F

M

F

1256678Cappiello, Emilia621254038Dalal, Alana

SophomoreSenior 92

1278858Orner, Katy76

1230807Frigo, Avis64

1210466Stober, SaundraJunior 901249290Borba, Milagros96

1244262Sosnowski, Hillary68

1252490Nibert, Emilia59

1267170Popovic, TanishaF Freshman 95A

1248100Schreckengost, MaxSenior 76DC

1243483Porcelli, Darren671230382Sinko, ErikM 91

1240224Tarvin, Julio85

1222781Lessig, Elnora63CD

1231806Thon, MaxJunior

Freshman

Sophomore 82

DA

F

DA

B

1246648Trembley, Allyson100

Student_IDNameScoreClassGender

F

Grade

AJuniorJuniorJuniorJuniorJunior

AA

90100

1st I/OReads entire

column

2nd I/O 3rd I/O 4th I/O

offset offset

少ないIOで効率的に検索

Example query: select avg( Score ) from example whereClass = ‘Junior’ and Gender = ‘F’ and Grade = ‘A’






作成LB設定




6. Configuration Menu2. Run Database

Designer対象DBの選択






作成LB設定




パスワード入力ログ/生成DDL出力先指定

プロジェクション名指定






作成LB設定




■Comprehensive（DB全体）□Incremental（特定のクエリ）の選択

対象スキーマの選択

□Comprehensiveでもqueryを指定が可能■統計情報を取得するかどうか■DDLを生成して後から実行するか、この対話形式の中でプロジェクションを作成するかの選択






作成LB設定




K-safeの指定1を選択した場合はレプリカを1つ隣のノードに

持つ

確認/実行




Schema/Table作成

LB設定




■プロジェクションの構造が変わった

件数の少ないプロジェクションは非分散になった



SELECT

online_sales_fact.sale_date_key,

：



CREATE PROJECTION online_sales.online_sales_fact_DBD_3_seg_VMart_DBD /*+createtype(D)*/(

sale_date_key ENCODING DELTARANGE_COMP,

：

transaction_type ENCODING RLE ) AS

列の選択＆

圧縮率の指定


ORDER BY online_sales_fact.transaction_type,

：

online_sales_fact.pos_transaction_number

列の並び替え

SEGMENTED BY HASH(online_sales_fact.pos_transaction_number) ALL NODES; ノードに分散する

HASH KEYの指定



Schema/Table作成

LB設定




定義が変わった


7. 追加Data load


以降、順次データをロードし最適化されたProjectionにデータを格納


作成LB設定




Vertica

Node#1

PC

TeraTerm/putty etc

Node#2 Node#N

データベース


スキーマ

最適化Projectionにロード

ETL Server

APL

Data

Bulkロードで高速インポート


8. DB Tuning(DB Designer)


DB Designerの”Incremental”モードで追加SQLに対して最適化を実行

Vertica Install DB作成 Schema作成 Table作成




Vertica

Node#1

PC

TeraTerm/putty etc

Node#2 Node#N

Admintools

ssh


https

データベース

スキーマ

Projectionの追加生成圧縮・ソートあり・必要カラムのみ

CUI または GUIから実行可能

query

プロジェクションを自動で追加作成





6. Configuration Menu2. Run Database

Designer対象DBの選択









パスワード入力ログ/生成DDL出力先指定

プロジェクション名指定









□Comprehensive（DB全体）■Incremental（特定のクエリ）の選択

対象スキーマの選択

■統計情報を取得するかどうか■DDLを生成して後から実行するか、この対話形式の中でプロジェクションを作成するかの選択









チューニングしたいQueryの記載されたファ

イルPathを指定確認/実行





K-safeの指定1を選択した場合はレプリカを1つ隣のノードに

持つ



Vertica構築・運用ステップVertica Install DB作成 Schema作成 Table作成




■プロジェクションが追加された



Vertica構築・運用ステップVertica Install DB作成 Schema作成 Table作成





SELECT

online_sales_fact.online_page_key


CREATE PROJECTION online_sales.online_sales_fact_DBD_2_seg_VMart_DBD_inc /*+createtype(D)*/

(

online_page_key ENCODING RLE

) AS

列の選択＆

圧縮タイプの指定


ORDER BY online_sales_fact.online_page_key 列の並び替えSEGMENTED BY HASH(online_sales_fact.online_page_key) ALL NODES;

ノードに分散する

HASH KEYの指定列を絞ったプロジェクションが生成


その他：データ再編成処理

• Verticaでは、DefragmentationやVACUUMといった再編成処理の必要なし

• Tuple Moverと呼ばれるメンテナンス処理（≒ Defragmentation、VACUUM）が定期的にバックグラウンドで実行され、常にデータ配置を最適化

• Tuple Mover実行中も検索やロードは可能


優れたGUIベースの無償バンドルツールで複数ノードを透過的に運用管理可能

その他：マネージメントコンソール

データベース操作・設定

•管理画面からのデータベースのスタートとストップ、リバランス操作が可能

•データベースデザイナーの実行、SQL実行計画の確認が可能

•各種パラメータセッティング

MPP監視に適したユーザインタフェース

•自動的にノード数に応じたシステム構成をグラフィカルに表示

•システム全体の動作状況を監視

•各ノードへドリルダウンし、個別ノードのログ、リソース利用状況の可視化が可能

各種データをリアルタイムにモニタリング

•各ノードのリソース利用状況

•実行中および任意の時間帯の実行済みSQL文

•ライセンス利用状況・ログ


Simple!


HP Vertica Community Editionデータ量1TB/クラスター構成3ノードまで、

無期限でお試しいただけます

HP Verticaの全ての機能を使えます

Community Edition用のインストールガイド(日本語)もご用意しています

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