Streamオペレータのヒント - Parallel Transporter

Teradata® Parallel Transporterリファレンス

Product
Parallel Transporter
Release Number
16.20
Published
2019年9月
Language
日本語
Last Update
2020-01-29
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B035-2436
Product Category
Teradata Tools and Utilities
  1. 高いパック係数は、Streamオペレータのスループットを向上させることができます。高いパック係数を使用できない場合、セッション数を増やすことは、クライアントがサポートできる場合にStreamオペレータのスループットを向上させるもう1つの方法です。
  2. データ ロードの待機時間を短縮し、単一の行のリアルタイムの可用性を向上させるには、パック係数を減らします。
  3. 入力データにエラーが含まれている場合、パック係数が低いと、エラーが含まれているリクエストをロールバックするオーバーヘッドが減少し、エラーのないすべての行が再処理されます。
  4. 永続的なマクロを使用してStreamオペレータの起動を高速化し、以前または同様の実行からStreamオペレータの推奨パック係数を指定します。
  5. セッション数を選択するときは、Stream演算子を使用してTPTジョブが実行されたときのシステム負荷の合計を考慮します。Stream演算子を使用して複数のTPTジョブが実行されている場合は、システム内のAMP数に等しい数、またはそれ未満の数のセッションを検討してください。
  6. Stream演算子を使用する複数のTPTジョブが同じプライマリ インデックス値を持つ同じテーブルの行を更新する場合は、テーブルのプライマリ インデックスにデータを手動で分割することで、同じPI値を持つすべての行が同じジョブに送信されるようにします。次に、SERIALIZE ONを指定し、同じNUPI値を持つ行をそのジョブ内の1つのセッションに強制し、さらに競合の可能性を減らします。
  7. Stream演算子を使用するTPTジョブが、結合インデックスが定義されたターゲット テーブルに対してINSERT操作を行なっている場合は、TPTジョブをインデックスなしのステージング テーブルに挿入するように指示することを検討してください。このステージング テーブルから基本テーブルに定期的に挿入または選択を行なうと、結合インデックスが作成されたときにテーブルを更新するための優れたアプローチが可能になる可能性があります。挿入または選択の前に、UNIONを使用して、ステージング テーブルに最近挿入されたデータがクエリー応答セットに含まれていることを確認できます。
  8. TPT完了時間がシステムでアクティブになっている他の作業よりも重要である場合、Streamオペレータを使用するTPTジョブが意思決定支援クエリーと同時に実行されるときは、TPTユーザーを優先度の高いパフォーマンス グループに割り当てます。
  9. Stream演算子が各入力レコードに対してシングルAMP操作を実行できるようにするには、データベースに渡された列間で更新される行のプライマリ インデックス値全体を含めます。
  10. クライアントTPTおよびTeradata CLIv2の最新バージョンと、最新版のTeradata Databaseを使用してください。