In-Memory」を来月7月に出荷すると発表しました。2013の基調講演で発表されたもの。今回の発表には、そのときと同様に同社CEOのラリー・エリソン氏が登壇、熱のこもった説明を行いました。In-Memoryは、アナリティクス処理を10倍も100倍も高速化し、OLTPも2倍、3倍と高速化する。Cluster)によってスケールアウトしつつ、アプリケーションからは透過的で、可用性もこれまでと変わらない。導入も簡単だ」と、特徴を説明しています。HANA」をすでに出荷済みで、インメモリデータベースとして高速なアナリティクス処理とOLTPの両立を実現しています。Databaseのインメモリ化ではSAPに後れをとってしまいました。Databaseのインメモリ化に時間がかかってしまったことを認めつつ「アナリティクス処理だけでなくOLTPも高速化し、しかも従来のアプリケーションがそのまま動く、この3つを実現しつつ、スケールアウトし、フォールトトレンラントも実現している。した他社ではできないことを実現するために時間がかかってしまったのだ」と、できあがった製品の競争力を強調しています。In-Memoryの仕組みと特徴を紹介しましょう。In-Memoryは、OLTP向けの従来型のロー型ストアと、アナリティクス向けのカラムストアの両方を備えている。カラムストアはデータを圧縮して保存するため、メモリ量の20倍から30倍のデータを扱える。カラムストアに対してはプロセッサのコアごとに処理するため、最新のマルチコアプロセッサであれば非常に高速かつ並列にデータ処理が可能。カラムストアではテーブルのジョインも数十倍以上高速になり、複数の次元を持つキューブ型のデータ処理なども非常に得意。OLTPをインデックス削除で高速化アナリティクス処理だけでなく、OLTPも高速化できる。従来のOLTPデータベースは、OLTPのためのインデックスに加え、アナリティクス処理用のインデックスも10から20と多数設定されている。この多数のインデックスが、OLTPにおけるデータの追加や削除といった処理を遅くしているのだが、アナリティクス処理をインメモリで高速に実現できるようにしたため、これらのインデックスは不要になる。テーブルから不要なインデックスを落としてしまえば、OLTPも高速になる。In-MemoryはRACのノードごとに働くため、RACと同様にスケールアウトする。In-Memoryはすべてのメモリに乗せる必要はなく、アクティブな部分だけをメモリに乗せればいい。フラッシュメモリやディスクといった階層構造を利用でき、非常に経済的だ。RACの可用性はそのまま利用できる上、インメモリも二重化できるため、万が一いずれかのノードが止まっても処理を続けることができる。In-Memoryの導入はきわめて簡単だ。利用したいメモリサイズを設定し、インメモリ化したいテーブル、もしくはパーティションを指定する。あとはOLTPから不要になったインデックスを落とせば、OLTPも高速化する。アプリケーションからはまったく透過的で、インメモリの利点を得るのになんの変更もいらない。高速になったデータベースの上でそのまま動き続ける。12cのマルチテナント機能など、これまでの機能はまったくそのままだ。12cがサポートするすべてのハードウェアで動作し、7月に出荷予定。EngineもDockerサポートを発表。Niino(jniino)IT系の雑誌編集者、オンラインメディア発行人を経て独立。2009年にPublickeyを開始しました。2.7サポートを発表Google、Lookerの買収完了を発表。Enterprise、BtoBスタートアップ向け支援プログラムで無料提供と発表。Networksの買収を正式発表。Terminal」機能確定版リリース。コマンドラインからIssueやプルリクなど実行可能に。usPublickeyについて/運営者についてお問い合わせ広告についてプライバシーポリシ。