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title: HeatWavejp_Meetup_03_HeatWaveとMDS性能比較してみた
tags: 
author: [HeatWavejp](https://convert.docswell.com/user/heatwavejp)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
thumbnail: https://bcdn.docswell.com/page/L7LKRPG3ER.jpg?width=480
description: HeatWavejp_Meetup_03_HeatWaveとMDS性能比較してみた by HeatWavejp
published: February 25, 25
canonical: https://convert.docswell.com/s/heatwavejp/ZWW33G-2025-02-25-225953
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# Page. 1

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HeatWaveとMDS 性能比較してみた
2023/8/7（月）
株式会社データベーステクノロジ
システム技術G 後藤義雄
© 2023 Database Technology Inc. All Rights Reserved.


# Page. 2

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自己紹介
後藤 義雄（Yoshio Goto）
X(twitter）:@gotodti
－ 株式会社データベーステクノロジ
（主にインフラ担当）
－ OracleDatabase業務従事
－ クラウド業務従事
－ 休日の過ごし方:ウォーキング
© 2023 Database Technology Inc. All Rights Reserved.
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# Page. 3

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弊社のご紹介
会社概要
沿革
屋号
株式会社データベーステクノロジ
https://www.db-tec.com/
所在地
京都市中京区柳八幡町65番地
設立
1995年
DB構築サービスを専業として大阪市中央区に設立
2001年
DBパフォーマンス測定サービスを開始
1995年7月12日
2010年7月
本社を京都市中京区へ移転
パートナー資格
ORACLE Cloud Sell Partner
2015年8月
日本オラクル社とパートナー契約締結
許認可
Pマーク（第20002140号）
2015年9月
らくがきSQLを IT Pro EXPOへ出展
2019年12月
メール/チャット自動変換サービス chatveryをリリース
マスコット
キャラクター
データベーチュ
親子
事業内容
クラウドサービス事業
インフラ基盤構築・Lift&amp;Shift・運用監視アウトソース
データベース関連事業
Oracle Master認定技術者によるデータベース設計/構築/運用
MySQLやSQLサーバについても対応可能
ソフトウェア開発事業
生産管理・販売管理・会計管理・営業支援
業種:金融・製薬・小売/レンタル・メーカー・学術/研究機関
ERPパッケージ導入事業
Oracle E-Business Suite©
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# Page. 4

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ちなみに…
YouTubeチャンネルやってます!
https://www.youtube.com/@databasetechnologyinc.7441/
チャンネル登録
お願いします！
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# Page. 5

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HeatWave MDS
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# Page. 6

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# Page. 7

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8JDLMY4Y7G.jpg)

名称:山崎さんの提案に則っています
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# Page. 8

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VEP2R6M2E8.jpg)

HeatWave MDS
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8


# Page. 9

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/27VDR39X7Q.jpg)

テスト環境
クライアント
クライアント
シェイプ
VM.Standard.E3.Flex
CPU
2 OCPU
メモリ
16 GB
ストレージ
1024 GB
DBシステム
HeatWave
MDS
MDSノード
構成
MDS
シェイプ
VM.Standard.E3.16.256GB
HeatWave.VM.Standard.E3
CPU
16 OCPU
16 OCPU
メモリ
256 GB
512 GB
ストレージ
1024 GB
1024 GB(HeatWave 2ノード)
HeatWaveノード
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HeatWave
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# Page. 10

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5JGYM3ZRJL.jpg)

やったこと
 スタースキーマベンチマーク（SSB)のちょっと変形
 Like検索 全文検索（青空文庫のデータ利用）
 無理やりHeatwave利用
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# Page. 11

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47QMR5LYEP.jpg)

スタースキーマベンチ 処理の流れ
データCSV 作成（dbgen 実行 unit=100)
テーブル作成（SSB）
データ流し込み
非正規化テーブル作成
評価SQL 実行
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# Page. 12

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KE4V89DZ71.jpg)

スタースキーマベンチ 処理の流れ
データCSV 作成（dbgen 実行 unit=100)
テーブル作成（SSB）
データ流し込み
非正規化テーブル作成
評価SQL 実行
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# Page. 13

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L7132KZDEG.jpg)

データCSV 作成（dbgen 実行 unit=100)
dbgen コンパイル
$ git clone https://github.com/vadimtk/ssb-dbgen.git
$ cd ssb-dbgen
$ make
データ生成 ※-s 100 は約6億行(67 GB)
$ ./dbgen -s 100 -T c
$ ./dbgen -s 100 -T l
$ ./dbgen -s 100 -T p
$ ./dbgen -s 100 -T s
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# Page. 14

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G7WPRD98E2.jpg)

スタースキーマベンチ 処理の流れ
データCSV 作成（dbgen 実行 unit=100)
テーブル作成（SSB）
データ流し込み
非正規化テーブル作成
評価SQL 実行
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# Page. 15

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JZKRG99J3.jpg)

テーブル作成（SSB）
4テーブル 分作成
customer
part
supplier
lineorder
lineorder表は 分割作成
一気にloadしようとすると
ERROR 1197 発生
max_binlog_cache_size
が不足
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# Page. 16

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE6QRYKDEV.jpg)

意味なく掲載
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16


# Page. 17

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE5R8GP8J4.jpg)

スタースキーマベンチ 処理の流れ
データCSV 作成（dbgen 実行 unit=100)
テーブル作成（SSB）
データ流し込み
非正規化テーブル作成
評価SQL 実行
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# Page. 18

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/972DKY6V7R.jpg)

データ流し込み
mysql&gt;LOAD DATA LOCAL INFILE &#039;customer.tbl&#039; INTO TABLE customer FIELDS
TERMINATED BY &#039;,&#039; OPTIONALLY ENCLOSED BY &#039;&quot;&#039;;
mysql&gt;LOAD DATA LOCAL INFILE &#039;part.tbl&#039; INTO TABLE part FIELDS TERMINATED BY &#039;,&#039;
OPTIONALLY ENCLOSED BY &#039;&quot;&#039;;
mysql&gt;LOAD DATA LOCAL INFILE &#039;supplier.tbl&#039; INTO TABLE supplier FIELDS
TERMINATED BY &#039;,&#039; OPTIONALLY ENCLOSED BY &#039;&quot;&#039;;
 lineorder分割表へはcsvファイルを分割してそれぞれ insert
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# Page. 19

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DJY2NG9QJM.jpg)

スタースキーマベンチ 処理の流れ
データCSV 作成（dbgen 実行 unit=100)
テーブル作成（SSB）
データ流し込み
非正規化テーブル作成
評価SQL 実行
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# Page. 20

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7N8XGL2E8.jpg)

非正規化テーブル作成
行数
データサイズ
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6億 行 (600,037,902行）
237GB（255,246,467,072Bytes）
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# Page. 21

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ9K8W4DJ3.jpg)

データ流し込み、 正規化の時間
MDS
HeatWave
各テーブル Load時間
03:46:13
03:51:47
非正規化
（lineorder_flat作成）
06:29:21
06:58:14
PK追加
04:13:33
03:00:59
合計
14:29:07
13:51:00
PK追加で時間差が出ているが メモリ搭載量に影響されたと考えられる
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# Page. 22

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ8R8NQ57D.jpg)

スタースキーマベンチ 処理の流れ
データCSV 作成（dbgen 実行 unit=100)
テーブル作成（SSB）
データ流し込み
非正規化テーブル作成
評価SQL 実行
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# Page. 23

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJLKRPX37R.jpg)

HeatWaveのお約束
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# Page. 24

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47M2R4LM7W.jpg)

HeatWave環境でのおまじない
 lineorder_flat 表に対して HeatWaveを有効化します
mysql&gt; ALTER TABLE lineorder_flat SECONDARY_ENGINE=RAPID;
• lineorder_flat 表をHeatWaveへロード
mysql&gt; ALTER TABLE lineorder_flat SECONDARY_LOAD;
ロード時間
© 2023 Database Technology Inc. All Rights Reserved.
00:07:15
24


# Page. 25

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/P7RMRWKLJ9.jpg)

評価SQL 実行
Q1.1
SELECT sum(LO_EXTENDEDPRICE * LO_DISCOUNT) AS revenue
FROM lineorder_flat
WHERE DATE_FORMAT(LO_ORDERDATE, &#039;%Y&#039;) = &#039;1993&#039; AND LO_DISCOUNT BETWEEN 1 AND 3
AND LO_QUANTITY &lt; 25;
Q1.2
SELECT sum(LO_EXTENDEDPRICE * LO_DISCOUNT) AS revenue
FROM lineorder_flat
WHERE DATE_FORMAT(LO_ORDERDATE, &#039;%Y%m&#039;) = &#039;199401&#039; AND LO_DISCOUNT BETWEEN 4
AND 6 AND LO_QUANTITY BETWEEN 26 AND 35;
Q1.3
SELECT sum(LO_EXTENDEDPRICE * LO_DISCOUNT) AS revenue
FROM lineorder_flat
WHERE WEEK(LO_ORDERDATE) = 6 AND DATE_FORMAT(LO_ORDERDATE, &#039;%Y&#039;) = &#039;1994&#039;
AND LO_DISCOUNT BETWEEN 5 AND 7 AND LO_QUANTITY BETWEEN 26 AND 35;
Q4.3
SELECT
DATE_FORMAT(LO_ORDERDATE, &#039;%Y&#039;) AS year,
S_CITY,
P_BRAND,
sum(LO_REVENUE - LO_SUPPLYCOST) AS profit
FROM lineorder_flat
WHERE S_NATION = &#039;UNITED STATES&#039; AND (DATE_FORMAT(LO_ORDERDATE, &#039;%Y&#039;) = &#039;1997&#039;
OR DATE_FORMAT(LO_ORDERDATE, &#039;%Y&#039;) = &#039;1998&#039;) AND P_CATEGORY = &#039;MFGR#14&#039;
GROUP BY
year,
S_CITY,
P_BRAND
ORDER BY
year ASC,
S_CITY ASC,
P_BRAND ASC;
Q2.1
SELECT
sum(LO_REVENUE),
DATE_FORMAT(LO_ORDERDATE, &#039;%Y&#039;) AS year,
P_BRAND
FROM lineorder_flat
WHERE P_CATEGORY = &#039;MFGR#12&#039; AND S_REGION = &#039;AMERICA&#039;
GROUP BY
year,
P_BRAND
ORDER BY
year,
P_BRAND;
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25
合計
13 SQL


# Page. 26

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJXVRP56EX.jpg)

評価SQL 実行
レスポンス時間 合計の比較
14:00:00
12:10:43
12:00:00
約1000分の1
10:00:00
08:00:00
06:00:00
03:36:04
04:00:00
約300分の1
02:00:00
0
00:00:00
MDS 索引無し
© 2023 Database Technology Inc. All Rights Reserved.
MDS 索引有り
26
系列4
00:00:45
HeatWave


# Page. 27

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3JKQRD6GJD.jpg)

追加で作成した索引
ALTER TABLE lineorder_flat
add KEY index1 (LO_DISCOUNT,LO_QUANTITY,LO_ORDERDATE_YEAR,LO_ORDERDATE_WEEK),
add KEY index2 (LO_DISCOUNT,LO_QUANTITY,LO_ORDERDATE_MONTH),
add KEY index4 (S_REGION,P_CATEGORY,P_BRAND,LO_ORDERDATE_YEAR),
add KEY index5 (S_REGION,P_BRAND, LO_ORDERDATE_YEAR),
add KEY index7 (C_REGION,S_REGION,LO_ORDERDATE_YEAR,C_NATION,S_NATION),
add KEY index8 (C_NATION,S_NATION,C_CITY,S_CITY,LO_ORDERDATE_YEAR),
add KEY index9 (C_CITY,S_CITY,LO_ORDERDATE_YEAR),
add KEY index10 (C_CITY,S_CITY,LO_ORDERDATE_MONTH),
add KEY index11 (C_REGION,S_REGION,P_MFGR,LO_ORDERDATE_YEAR,C_NATION,S_NATION,P_CATEGORY),
add KEY index13 (S_NATION,P_CATEGORY,LO_ORDERDATE_YEAR,S_CITY,P_BRAND)
;
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# Page. 28

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE3P8R65J5.jpg)

ベンチマーク各種SQLの時間の割合
100%
50%
12:10:43
00:53:10
00:54:07
40%
00:56:29
00:56:18
03:36:04
00:00:11
00:00:19
00:00:06
00:00:49
00:08:19
00:17:00
00:00:00
00:00:02
00:00:55
44.55秒
5.06秒
00:04:53
6.35秒
00:49:05
Q4.2
3.94秒
00:57:22
30%
00:59:03
20%
10%
3.48秒
00:58:44
00:49:14
Q4.3
4.43秒
Q4.1
Q3.4
Q3.3
Q3.2
Q3.1
00:57:03
3.94秒
00:57:39
5.26秒
Q2.2
00:56:52
1.87秒
Q2.1
2.96秒
Q1.3
2.12秒
1.79秒
1.70秒
1.65秒
Q1.2
00:54:36
Q2.3
01:25:11
00:55:05
00:54:16
0%
MDS 索引なし
© 2023 Database Technology Inc. All Rights Reserved.
MDS 索引あり
28
HeatWave
Q1.1


# Page. 29

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8EDLMYVYJG.jpg)

ベンチマーク各種SQLの時間の割合
100%
50%
12:10:43
00:53:10
00:54:07
40%
00:56:29
00:56:18
03:36:04
00:00:11
00:00:19
00:00:06
00:00:49
00:08:19
00:17:00
00:00:00
00:00:02
00:00:55
44.55秒
5.06秒
00:04:53
6.35秒
00:49:05
Q4.2
3.94秒
00:57:22
30%
00:59:03
20%
10%
3.48秒
00:58:44
00:49:14
Q4.3
4.43秒
Q4.1
Q3.4
Q3.3
Q3.2
Q3.1
00:57:03
3.94秒
00:57:39
5.26秒
Q2.2
00:56:52
1.87秒
Q2.1
2.96秒
Q1.3
2.12秒
1.79秒
1.70秒
1.65秒
Q1.2
00:54:36
Q2.3
01:25:11
00:55:05
00:54:16
0%
MDS 索引なし
© 2023 Database Technology Inc. All Rights Reserved.
MDS 索引あり
29
HeatWave
Q1.1


# Page. 30

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7P2R6V278.jpg)

評価SQL 実行
レスポンス時間 合計の比較
14:00:00
12:10:43
12:00:00
約1000分の1
10:00:00
08:00:00
06:00:00
03:36:04
04:00:00
約300分の1
02:00:00
0
00:00:00
MDS 索引無し
© 2023 Database Technology Inc. All Rights Reserved.
MDS 索引有り
30
系列4
00:00:45
HeatWave


# Page. 31

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2JVDR3ZXJQ.jpg)

LIKE検索 全文検索
 青空文庫のテキストデータを利用
https://github.com/aozorahack/aozorabunko_text
クライアント
HeatWave
HeatWaveノード
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31
CSV
MDSノード
テ
キ
ス
ト
デ
ー
タ
取
得
文
字
コ
ー
ド
変・
換
改
行
コ
ー
ド
変
換
テ
ー
ブ
ル
へ
挿
入
検
索
し
て
み
る


# Page. 32

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5EGYM34REL.jpg)

青空文庫 データCSV変換
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32


# Page. 33

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JQMR5GY7P.jpg)

LIKE検索 全文検索
 青空文庫のテキストデータを利用
https://github.com/aozorahack/aozorabunko_text
クライアント
HeatWaveノー
ド
© 2023 Database Technology Inc. All Rights Reserved.
33
CSV
MDSノード
テ
キ
ス
ト
デ
ー
タ
取
得
文
字
コ
ー
ド
変・
換
改
行
コ
ー
ド
変
換
テ
ー
ブ
ル
へ
挿
入
検
索
し
て
み
る


# Page. 34

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/K74V895ZJ1.jpg)

© 2023 Database Technology Inc. All Rights Reserved.
34


# Page. 35

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJ132KWD7G.jpg)

全文検索 LIKE検索
 青空文庫のテキストデータを利用
https://github.com/aozorahack/aozorabunko_text
クライアント
HeatWave
HeatWaveノード
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35
CSV
MDSノード
テ
キ
ス
ト
デ
ー
タ
取
得
文
字
コ
ー
ド
変・
換
改
行
コ
ー
ド
変
換
テ
ー
ブ
ル
へ
挿
入
検
索
し
て
み
る


# Page. 36

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJWPRD6872.jpg)

検索
 有るキーワードを含むタイトル抽出
 有るキーワードのヒット数
 有るキーワードの作者毎出現数
 有るキーワードのタイトル毎出現数
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36


# Page. 37

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EZKRGY9E3.jpg)

テーブルサイズ:約1.3GB
行数:約388万行
LIKE検索 （HeatWave有効／無効）の比較
SQL応答時間
5.00 秒
4.14 秒
4.00 秒
4.15 秒
4.13 秒
3.93 秒
3.00 秒
2.00 秒
1.00 秒
0.14 秒
0.10 秒
0.13 秒
Q1
Q2
Q3
0.41 秒
0.00 秒
HeatWave無効
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HeatWave有効
37
Q4


# Page. 38

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y76QRYDD7V.jpg)

テーブルサイズ:約1.3GB
行数:約388万行
LIKE検索(HeatWave有効)と全文検索の比較
SQL応答時間
0.50 秒
0.41 秒
0.40 秒
0.30 秒
0.20 秒
0.14 秒
0.13 秒
0.10 秒
0.10 秒
0.02 秒
0.01 秒
0.01 秒
0.01 秒
Q1
Q2
Q3
Q4
0.00 秒
HeatWave有効 LIKE検索
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HeatWave無効 全文検索
38


# Page. 39

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G75R8G38E4.jpg)

無理やりHeatwave利用
 HeatWave での実行が選択されなかったSQLを
HeatWaveで実行する!
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39


# Page. 40

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9J2DKYZVJR.jpg)

無理やりHeatwave利用
 ヒント句
/*+ SET_VAR(use_secondary_engine=FORCED) */
を利用する
 実行時 HeatWaveが利用されないSQLを利用する
※確認は EXPLAINで RAPIDエンジンが使われて
いるかどうかで行う
結果:
HeatWaveを利用したほうが 遅かった
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40


# Page. 41

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DEY2NGRQEM.jpg)

© 2023 Database Technology Inc. All Rights Reserved.
41


# Page. 42

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJN8XGD278.jpg)

比較をやってみて
 実際に自分の目で条件を把握した上で速さが実感できた
 ちょっとした思いつきで条件を変えて試すことが出来た
 ここには載せられない結果も試すことが出来た（意味がない検証
が・・・）
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42


# Page. 43

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE9K8WGDE3.jpg)

御清聴ありがとうございました
© 2023 Database Technology Inc. All Rights Reserved.
43


