データベースチューニングサービス Database Tuning Service

PostgreSQLの内部構造に精通したエンジニアがお客様ワークロードを分析し、性能低下の原因を特定。効果、費用、期間等の観点から、問題ワークロードを高速化する最適な方法をご提案します。 Our professional engineer analyzes your workloads based on our detailed knowledge, identifies the causation of query slow-down. Then, we will propose an optimal approach to accelerate the problematic workloads from the viewpoint of cost-effectiveness, project period and so on.

クエリ書換えやデータ構造の修正、パラメータ変更など一般的なチューニング手法では対応が難しい場合でも、PL/CUDA関数化によってワークロードのGPU並列処理化を行う事も可能です。 Even case if it is not easy to tune with usual tuning methods, like rewrite of queries, modification of data structure, or parameters reconfiguration, we can port the problematics workloads to PL/CUDA functions for massive parallel execution on GPUs.

Step-1: ワークロードの分析と診断、対策のご提案 Analysis of the workloads, diagnosis, and proposition of measures
  • お客様のワークロードを分析し、問題となっているクエリがどのような原因で性能低下を引き起こしているのか診断します。 We analyze your workloads, then make a diagnosis why problematic queries got slow-down.
  • 分析結果に基づき、効果、費用、期間等の観点から、問題ワークロードを高速化する最適な方法をご提案します。 Based on the diagnosis, we shall propose an optimal way to accelerate the problematic workloads from the viewpoint of cost-effectiveness, project period and so on.
Step-2: クエリ/データ構造の改善やシステム設定の修正によるチューニング Tuning by improvement of queries/data structures, and configuration of system pa and so on
  • クエリの書き換えやデータ構造の修正、あるいはデータベースシステムやOS設定の見直しによるチューニングを行います。(一般的なデータベースチューニング作業の範囲内で、GPU処理化は行いません) We will provides a professional service for rewrite of queries, modification of data structures, or revising parameters of database system or operating system. (PL/CUDA implementation and GPU execution is not scope of the works.)
  • データベースシステムによるクエリ最適化が十分でない場合、実行速度が100倍、10000倍といった水準で遅くなってしまう事は珍しくありません。GPU処理化を検討する前に、まずは一般的なデータベースチューニングを行われることをお勧めします。 It is not uncommon that query runs 100 or 10000 times slower if query optimization by database system is not sufficient. We like to recommend to apply usual database tuning first, prior to investigation of the special optimization by GPU.
Step-3: PL/CUDA関数の適用によるワークロードの並列処理化 Utilization of PL/CUDA for massive parallelization
  • 通常のSQLチューニングでは必要な水準の高速化が見込めない場合、ワークロードのPL/CUDA関数化とGPU並列化による高速化をご提案します。 We will propose to port the problematic workloads to PL/CUDA function and acceleration by GPU parallel execution, if usual SQL tuning makes no sense towards required performance.
  • PL/CUDAを用いると、GPUの持つ数千プロセッサコア、数百GB/sの広帯域メモリを最大限に活用した最適化を行うため、従来のSQLチューニングの限界を超えたワークロードの高速化が実現可能です。 PL/CUDA allows to optimize the query using GPU capability (multi-thousands processor cores and multi-hundreds GB/s memory bandwidth), so it enables to accelerate the problematic workloads beyond limitation of existing SQL tuning methods.
  • PL/CUDA技術に関してはこちらをご覧ください。 Look at the article regarding of the PL/CUDA technology.
検証事例 - 創薬ワークロードの高速化 Case Study - Acceleration of Drug Discovery Workloads

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