[レポート]In-Databaseについて（ちょっと）深く知る – Alteryx Inspire 2019 #alteryx19

DI部プリセールスエンジニアの兼本です。

現地時間2019年06月10日〜2019年06月14日に米国ナッシュビルで開催されているAlteryxの年次カンファレンスイベント「Inspire 2019」。今回クラスメソッドからは計6人のメンバーが現地参加しています。

• Inspire 2019 | Alteryx
• Alteryx Inspire 2019 at Nashville – シリーズ –

当エントリではイベント1日目に行われたトレーニングセッション「Dive Into In-Database Workflow」について、その内容をご紹介いたします。

目次

• セッション概要
• セッションレポート
• なぜIn-Databaseなのか
• サポートするデータベース
• In-Databaseツールの紹介
• パフォーマンスへのベネフィット
• まとめ

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セッション概要

当トレーニングセッションの概要は以下の通りです。

セッションレポート

トレーニングセッションの主な内容をレポートします。

なぜIn-Databaseなのか

• パフォーマンスの改善が期待できる
• プラットフォームへの投資を活用
• 高度なクエリ、SQLコードを利用出来る

サポートするデータベース

• Amazon Redshift
• Cloudera Impala
• Databricks
• EXASOL
• Hive
• HP Vertica
• IBM Netezza
• Microsoft Analytics Platform System
• Microsoft Azure SQL Database
• Microsoft Azure SQL Data Warehouse
• Microsoft SQL Server
• Oracle
• Pivotal Greenplum
• PostgreSQL
• SAP Hana
• Snowflake
• Spark ODBC
• Teradata

In-Databaseツールの紹介

In-Database カテゴリには以下のツールが含まれています。In-Database処理は通常のデータ入力/出力ツールや閲覧ツールとは異なる専用の青いアイコンを使用して作成します。 これらのツールを使用してワークフローを開発することで、SQL文を記述することなく、データベースに対するSQLバッチ処理を作成することができます。

In-Databaseツールを使用して作成したワークフローはデータベースサーバ上でSQLバッチとして実行されるわけですが、Data Stream INツールあるいはData Stream OUTツールを使用することで、ローカルのデータをデータベースにアップロードしたり、In-Database処理で集計した結果のデータをローカルにダウンロードすることも可能です。 例えば、以下の例ではローカルPCにある顧客データをデータベースサーバの一時テーブルにアップロードし、データベース上のデータと結合・集計した上で、その結果だけをローカルにダウンロードしています。

パフォーマンスへのベネフィット

In-Databaseツールを使うことの1番のベネフィットは、必要最低限のデータだけをローカルに移動することで、ネットワークへの負荷を低減し、また、少ないデータを使用してワークフローを実行できることで、Alteryx側の処理負荷を抑え、集計速度を向上できることにあると言えます。 例えば、通常のワークフローでは、2,000,000件のデータと380件のローカルデータを結合して229,845件のデータを作成するために300Mbのデータをローカルにダウンロードしているわけですが、In-Databaseをうまく使用することで、229,845件（36.8Mb）のデータだけをダウンロードすることができます。

まとめ

いかがでしたでしょうか。本セッションではIn-Databaseの使い方についてご紹介をいたしました。 In-Databaseツール自体は以前から提供されているツールですが、改めて見直してみると便利なツールだと再確認できました。

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