JPH06324919A - 性能評価方法 - Google Patents
性能評価方法Info
- Publication number
- JPH06324919A JPH06324919A JP5108252A JP10825293A JPH06324919A JP H06324919 A JPH06324919 A JP H06324919A JP 5108252 A JP5108252 A JP 5108252A JP 10825293 A JP10825293 A JP 10825293A JP H06324919 A JPH06324919 A JP H06324919A
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- JP
- Japan
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- 238000011156 evaluation Methods 0.000 title claims abstract description 17
- 238000000034 method Methods 0.000 abstract description 7
- 239000000872 buffer Substances 0.000 description 21
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 アプリケーションプログラムが効率良く動作
する条件を見い出すために、種々の条件下においてシス
テムの性能を評価する方法に関し、システムの運用を停
止することなく、格納構造及び資源の定義の種々の条件
下における性能情報の評価が可能な性能評価方法を提供
する。 【構成】 動作中のアプリケーションプログラムが発行
したテーブルアクセス命令の履歴を記憶し（ステップ
ａ）、疑似的に変更した格納構造又は資源の定義のデー
タを入力し（ステップｂ）、それらから性能パラメータ
を演算し（ステップｃ）、出力する（ステップｄ）。
する条件を見い出すために、種々の条件下においてシス
テムの性能を評価する方法に関し、システムの運用を停
止することなく、格納構造及び資源の定義の種々の条件
下における性能情報の評価が可能な性能評価方法を提供
する。 【構成】 動作中のアプリケーションプログラムが発行
したテーブルアクセス命令の履歴を記憶し（ステップ
ａ）、疑似的に変更した格納構造又は資源の定義のデー
タを入力し（ステップｂ）、それらから性能パラメータ
を演算し（ステップｃ）、出力する（ステップｄ）。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、データベース、データ
ベース管理システム及びアプリケーションプログラムか
らなるシステムにおいて、アプリケーションプログラム
が効率良く動作する条件を見い出すために、種々の条件
下においてシステムの性能を評価する方法に関する。条
件としては、データベース中に格納されるデータの格納
構造及びバッファプール、ログバッファ、テンポラリロ
グ等の資源の定義が含まれる。
ベース管理システム及びアプリケーションプログラムか
らなるシステムにおいて、アプリケーションプログラム
が効率良く動作する条件を見い出すために、種々の条件
下においてシステムの性能を評価する方法に関する。条
件としては、データベース中に格納されるデータの格納
構造及びバッファプール、ログバッファ、テンポラリロ
グ等の資源の定義が含まれる。
【０００２】
【従来の技術】データベースでは多量のデータへの迅速
なアクセスを可能とするため、ハッシングによる格納構
造、Ｂ−ｔｒｅｅ構造のインデックスが付された格納構
造等の格納構造が採用されている。いずれの手法にも一
長一短があり、アプリケーションプログラムの性質及び
データの性質に応じて最適な格納構造を採用すれば、ア
プリケーションプログラムを効率的に動作させることが
できる。
なアクセスを可能とするため、ハッシングによる格納構
造、Ｂ−ｔｒｅｅ構造のインデックスが付された格納構
造等の格納構造が採用されている。いずれの手法にも一
長一短があり、アプリケーションプログラムの性質及び
データの性質に応じて最適な格納構造を採用すれば、ア
プリケーションプログラムを効率的に動作させることが
できる。
【０００３】また、データベースは通常アクセスの遅い
ディスク等の外部記憶装置に格納されるので、メモリ上
にバッファプールを設け、これを介してデータベースに
アクセスすることにより実効的なアクセス時間を短縮し
ている。また、外部記憶装置上には障害からの復旧を可
能にするためのテンポラリログの領域が設けられてお
り、これへの書き込みのためのログバッファもまたメモ
リ上に設けられている。したがって、これらバッファプ
ール及びログバッファ、テンポラリログ等の資源の個数
及びサイズを、容量が有限のメモリ及びディスク上に最
適に定義することによっても、システムの動作が効率的
になり、ひいては、アプリケーションプログラムを効率
的に動作させることができる。
ディスク等の外部記憶装置に格納されるので、メモリ上
にバッファプールを設け、これを介してデータベースに
アクセスすることにより実効的なアクセス時間を短縮し
ている。また、外部記憶装置上には障害からの復旧を可
能にするためのテンポラリログの領域が設けられてお
り、これへの書き込みのためのログバッファもまたメモ
リ上に設けられている。したがって、これらバッファプ
ール及びログバッファ、テンポラリログ等の資源の個数
及びサイズを、容量が有限のメモリ及びディスク上に最
適に定義することによっても、システムの動作が効率的
になり、ひいては、アプリケーションプログラムを効率
的に動作させることができる。
【０００４】アプリケーションプログラム及びデータベ
ースシステムの動作が最適か否かはＣＰＵ時間、実Ｉ／
Ｏ回数、バッファの使用効率、デーモンの動作状況等の
性能情報を評価することによって判断することができ
る。最適な格納構造及び資源の定義を見い出すために、
格納構造及び資源の定義を変更しながら性能情報を評価
して、最高の性能情報を与える格納構造及び資源の定義
を決定する過程は“チューニング”と呼ばれる。
ースシステムの動作が最適か否かはＣＰＵ時間、実Ｉ／
Ｏ回数、バッファの使用効率、デーモンの動作状況等の
性能情報を評価することによって判断することができ
る。最適な格納構造及び資源の定義を見い出すために、
格納構造及び資源の定義を変更しながら性能情報を評価
して、最高の性能情報を与える格納構造及び資源の定義
を決定する過程は“チューニング”と呼ばれる。
【０００５】従来のチューニング過程においては、実際
にアプリケーションプログラムを動作させ、格納構造及
び資源の定義を変更しながら性能情報を評価する手法が
とられていた。
にアプリケーションプログラムを動作させ、格納構造及
び資源の定義を変更しながら性能情報を評価する手法が
とられていた。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】従来のチューニングに
おいては、実際の運用中にチューニングを行なうとする
と、格納構造及び資源の定義を変更する毎に運用を停止
しなければならないという問題があった。したがって本
発明の目的は、システムの運用を停止することなく、格
納構造及び資源の定義の種々の条件下における性能情報
の評価が可能な性能評価方法を提供することにある。
おいては、実際の運用中にチューニングを行なうとする
と、格納構造及び資源の定義を変更する毎に運用を停止
しなければならないという問題があった。したがって本
発明の目的は、システムの運用を停止することなく、格
納構造及び資源の定義の種々の条件下における性能情報
の評価が可能な性能評価方法を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明によれば、所定の
格納構造に従ってデータが格納されたデータベースと、
該データベースを管理するデータベース管理システム
と、所定の定義が与えられた資源と、該データベース管
理システムの管理下において該資源を利用して該データ
ベース内のデータにアクセスする少なくとも１つのアプ
リケーションプログラムとからなるシステムの性能を評
価するための性能評価方法であって、該アプリケーショ
ンプログラムの動作中において該アプリケーションプロ
グラムが該データにアクセスした履歴を記憶し、該格納
構造を疑似的に変更し、該記憶された履歴及び該疑似的
に変更された格納構造に基づき、疑似的に変更された格
納構造におけるシステムの性能を評価することを特徴と
する性能評価方法が提供される。
格納構造に従ってデータが格納されたデータベースと、
該データベースを管理するデータベース管理システム
と、所定の定義が与えられた資源と、該データベース管
理システムの管理下において該資源を利用して該データ
ベース内のデータにアクセスする少なくとも１つのアプ
リケーションプログラムとからなるシステムの性能を評
価するための性能評価方法であって、該アプリケーショ
ンプログラムの動作中において該アプリケーションプロ
グラムが該データにアクセスした履歴を記憶し、該格納
構造を疑似的に変更し、該記憶された履歴及び該疑似的
に変更された格納構造に基づき、疑似的に変更された格
納構造におけるシステムの性能を評価することを特徴と
する性能評価方法が提供される。
【０００８】本発明によれば、所定の格納構造に従って
データが格納されたデータベースと、該データベースを
管理するデータベース管理システムと、所定の定義が与
えられた資源と、該データベース管理システムの管理下
において該資源を利用して該データベース内のデータに
アクセスする少なくとも１つのアプリケーションプログ
ラムとからなるシステムの性能を評価するための性能評
価方法であって、該アプリケーションプログラムの動作
中において該アプリケーションプログラムが該データに
アクセスした履歴を記憶し、該資源の定義を疑似的に変
更し、該記憶された履歴及び該疑似的に変更された資源
の定義に基づき、疑似的に変更された資源の定義におけ
るシステムの性能を評価することを特徴とする性能評価
方法もまた提供される。
データが格納されたデータベースと、該データベースを
管理するデータベース管理システムと、所定の定義が与
えられた資源と、該データベース管理システムの管理下
において該資源を利用して該データベース内のデータに
アクセスする少なくとも１つのアプリケーションプログ
ラムとからなるシステムの性能を評価するための性能評
価方法であって、該アプリケーションプログラムの動作
中において該アプリケーションプログラムが該データに
アクセスした履歴を記憶し、該資源の定義を疑似的に変
更し、該記憶された履歴及び該疑似的に変更された資源
の定義に基づき、疑似的に変更された資源の定義におけ
るシステムの性能を評価することを特徴とする性能評価
方法もまた提供される。
【０００９】
【作用】アプリケーションプログラムのアクセスの履歴
と疑似的に変更された格納構造又は資源の定義とから性
能が評価されるので、システムの運用を停止することな
く、種々の条件下における性能を評価することができ
る。
と疑似的に変更された格納構造又は資源の定義とから性
能が評価されるので、システムの運用を停止することな
く、種々の条件下における性能を評価することができ
る。
【００１０】
【実施例】図１は本発明に係る性能評価部１０が設けら
れたデータベースシステムの概念的な構成を表わすブロ
ック図である。ディスク１２には、データベース１４の
格納領域とともに、障害復帰のためのテンポラリログ１
６の領域が設けられる。メモリ１８上にはアプリケーシ
ョンプログラム２０からのデータベース１４の参照・更
新の時間を短縮するためにバッファプール２２の領域が
設けられる。メモリ１８上にはさらにテンポラリログ１
６への書き込みのためのログバッファ２４が設けられ
る。在庫管理デーモン２６はＣＰＵの空き時間を使って
バッファプール２２の内容の一部をデータベース１４へ
書き込んでバッファプール２２に空き領域をつくる働き
をする。ログデーモン２８はログバッファ２４からテン
ポラリログ１６への書き込みを行なう。なお、テンポラ
リログ１６は障害から復帰するため、各トランザクショ
ンが終了するまでのデータベース更新命令を不揮発性メ
モリへ格納しておくためのものである。データベース管
理システム３０は以上の動作の制御・管理を担当する。
なお、当業者に自明のことであるが、性能評価部１０、
アプリケーションプログラム２０、デーモン２６，２
８、データベース管理システム３０はいずれも汎用コン
ピュータ上で並列動作するソフトウェアにより実現され
る。
れたデータベースシステムの概念的な構成を表わすブロ
ック図である。ディスク１２には、データベース１４の
格納領域とともに、障害復帰のためのテンポラリログ１
６の領域が設けられる。メモリ１８上にはアプリケーシ
ョンプログラム２０からのデータベース１４の参照・更
新の時間を短縮するためにバッファプール２２の領域が
設けられる。メモリ１８上にはさらにテンポラリログ１
６への書き込みのためのログバッファ２４が設けられ
る。在庫管理デーモン２６はＣＰＵの空き時間を使って
バッファプール２２の内容の一部をデータベース１４へ
書き込んでバッファプール２２に空き領域をつくる働き
をする。ログデーモン２８はログバッファ２４からテン
ポラリログ１６への書き込みを行なう。なお、テンポラ
リログ１６は障害から復帰するため、各トランザクショ
ンが終了するまでのデータベース更新命令を不揮発性メ
モリへ格納しておくためのものである。データベース管
理システム３０は以上の動作の制御・管理を担当する。
なお、当業者に自明のことであるが、性能評価部１０、
アプリケーションプログラム２０、デーモン２６，２
８、データベース管理システム３０はいずれも汎用コン
ピュータ上で並列動作するソフトウェアにより実現され
る。
【００１１】図２は性能評価部１０による性能評価の処
理のフローチャートである。最初に、動作中のアプリケ
ーションプログラム２０がデータベース１４中のテーブ
ルをアクセスする命令を発行した履歴を所定の時間内に
おいて収集し格納する（ステップａ）、次にテーブルの
格納構造又は資源の定義の疑似変更データを入力する
（ステップｂ）。テーブルの格納構造には、一例として
次の様な種類があり、これらのうちからテーブル毎に１
つ選択して入力する。
理のフローチャートである。最初に、動作中のアプリケ
ーションプログラム２０がデータベース１４中のテーブ
ルをアクセスする命令を発行した履歴を所定の時間内に
おいて収集し格納する（ステップａ）、次にテーブルの
格納構造又は資源の定義の疑似変更データを入力する
（ステップｂ）。テーブルの格納構造には、一例として
次の様な種類があり、これらのうちからテーブル毎に１
つ選択して入力する。
【００１２】イ）Ｈｅａｐ ロ）Ｈａｓｈ ハ）Ｂ−ｔｒｅｅ また、資源について定義可能な項目には、一例として次
の様なものがある。 イ）テンポラリログ１６（図１）のサイズ ロ）ログバッファ２４の個数 ハ）ログバッファ２４のサイズ ニ）バッファプール２２の個数 ホ）バッファプール２２のサイズ 疑似変更データが入力されたら、格納されているテーブ
ルアクセス命令の履歴と疑似的に変更された条件にもと
づき、性能パラメータを計算する（ステップｃ）。この
場合、疑似的に変更された条件下で履歴に沿ってテーブ
ルアクセス命令を疑似的に実行させて性能パラメータを
得るか、所定の計算式を用いて性能パラメータを代数的
に演算する。得られた性能情報はディスプレイ上に出力
される（ステップｄ）。
の様なものがある。 イ）テンポラリログ１６（図１）のサイズ ロ）ログバッファ２４の個数 ハ）ログバッファ２４のサイズ ニ）バッファプール２２の個数 ホ）バッファプール２２のサイズ 疑似変更データが入力されたら、格納されているテーブ
ルアクセス命令の履歴と疑似的に変更された条件にもと
づき、性能パラメータを計算する（ステップｃ）。この
場合、疑似的に変更された条件下で履歴に沿ってテーブ
ルアクセス命令を疑似的に実行させて性能パラメータを
得るか、所定の計算式を用いて性能パラメータを代数的
に演算する。得られた性能情報はディスプレイ上に出力
される（ステップｄ）。
【００１３】格納情報を変更した場合に出力すべき性能
パラメータ、すなわち、格納構造に関連の探い性能パラ
メータには、一例として次の様なものがある。 イ）アプリケーションプログラム２０が要したＣＰＵ時
間 ロ）テーブルへのスキャン回数 ハ）バッファプール２２の参照回数 ニ）ディスク１２への実Ｉ／Ｏ回数 資源の定義を変更した場合に出力すべき性能パラメー
タ、すなわち、資源の定義に関連の探い性能パラメータ
には、一例として次のようなものがある。
パラメータ、すなわち、格納構造に関連の探い性能パラ
メータには、一例として次の様なものがある。 イ）アプリケーションプログラム２０が要したＣＰＵ時
間 ロ）テーブルへのスキャン回数 ハ）バッファプール２２の参照回数 ニ）ディスク１２への実Ｉ／Ｏ回数 資源の定義を変更した場合に出力すべき性能パラメー
タ、すなわち、資源の定義に関連の探い性能パラメータ
には、一例として次のようなものがある。
【００１４】イ）バッファプール２２の参照回数に対す
るディスク１２への実リード回数の割合 ロ）ログバッファ２４の個数に対するログバッファ２４
の最大使用個数 ハ）テンポラリログ１６のサイズに対するテンポラリロ
グ１６の最大使用量の割合 ニ）デーモンの動作状況
るディスク１２への実リード回数の割合 ロ）ログバッファ２４の個数に対するログバッファ２４
の最大使用個数 ハ）テンポラリログ１６のサイズに対するテンポラリロ
グ１６の最大使用量の割合 ニ）デーモンの動作状況
【００１５】
【発明の効果】以上述べてきたように本発明によれば、
システムの運用を停止することなく格納構造及び／又は
資源の定義を変更したときの性能の評価が可能となり、
効率的なチューニングが可能となる。
システムの運用を停止することなく格納構造及び／又は
資源の定義を変更したときの性能の評価が可能となり、
効率的なチューニングが可能となる。
【図１】本発明に係る性能評価部１０を備えたデータベ
ースシステムの概念的な構成を表わすブロック図であ
る。
ースシステムの概念的な構成を表わすブロック図であ
る。
【図２】性能評価部１０の処理を表わすフローチャート
である。
である。
Claims (2)
- 【請求項１】 所定の格納構造に従ってデータが格納さ
れたデータベースと、該データベースを管理するデータ
ベース管理システムと、所定の定義が与えられた資源
と、該データベース管理システムの管理下において該資
源を利用して該データベース内のデータにアクセスする
少なくとも１つのアプリケーションプログラムとからな
るシステムの性能を評価するための性能評価方法であっ
て、 該アプリケーションプログラムの動作中において該アプ
リケーションプログラムが該データにアクセスした履歴
を記憶し、 該格納構造を疑似的に変更し、 該記憶された履歴及び該疑似的に変更された格納構造に
基づき、疑似的に変更された格納構造におけるシステム
の性能を評価することを特徴とする性能評価方法。 - 【請求項２】 所定の格納構造に従ってデータが格納さ
れたデータベースと、該データベースを管理するデータ
ベース管理システムと、所定の定義が与えられた資源
と、該データベース管理システムの管理下において該資
源を利用して該データベース内のデータにアクセスする
少なくとも１つのアプリケーションプログラムとからな
るシステムの性能を評価するための性能評価方法であっ
て、 該アプリケーションプログラムの動作中において該アプ
リケーションプログラムが該データにアクセスした履歴
を記憶し、 該資源の定義を疑似的に変更し、 該記憶された履歴及び該疑似的に変更された資源の定義
に基づき、疑似的に変更された資源の定義におけるシス
テムの性能を評価することを特徴とする性能評価方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5108252A JPH06324919A (ja) | 1993-05-10 | 1993-05-10 | 性能評価方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5108252A JPH06324919A (ja) | 1993-05-10 | 1993-05-10 | 性能評価方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06324919A true JPH06324919A (ja) | 1994-11-25 |
Family
ID=14479952
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5108252A Pending JPH06324919A (ja) | 1993-05-10 | 1993-05-10 | 性能評価方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06324919A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2002093321A3 (en) * | 2001-05-17 | 2003-08-14 | Bay Bridge Decision Technologi | System and method for generating forecasts and analysis of contact center behavior for planning purposes |
| US8930293B2 (en) | 2010-10-25 | 2015-01-06 | The Bank Of Tokyo-Mitsubishi Ufj, Ltd. | Prediction apparatus, prediction method, and recording medium |
-
1993
- 1993-05-10 JP JP5108252A patent/JPH06324919A/ja active Pending
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2002093321A3 (en) * | 2001-05-17 | 2003-08-14 | Bay Bridge Decision Technologi | System and method for generating forecasts and analysis of contact center behavior for planning purposes |
| US7103562B2 (en) | 2001-05-17 | 2006-09-05 | Bay Bridge Decision Technologies, Inc. | System and method for generating forecasts and analysis of contact center behavior for planning purposes |
| US8046254B2 (en) | 2001-05-17 | 2011-10-25 | Bay Bridge Decision Technologies, Inc. | System and method for generating forecasts and analysis of contact center behavior for planning purposes |
| US8359222B2 (en) | 2001-05-17 | 2013-01-22 | Bay Bridge Technologies, Inc. | System and method for generating forecasts and analysis of contact center behavior for planning purposes |
| US8687795B2 (en) | 2001-05-17 | 2014-04-01 | Eric D. Kosiba | System and method for generating forecasts and analysis of contact center behavior for planning purposes |
| US9020142B2 (en) | 2001-05-17 | 2015-04-28 | Bay Bridge Decision Technologies, Inc. | System and method for generating forecasts and analysis of contact center behavior for planning purposes |
| US8930293B2 (en) | 2010-10-25 | 2015-01-06 | The Bank Of Tokyo-Mitsubishi Ufj, Ltd. | Prediction apparatus, prediction method, and recording medium |
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