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インメモリデータベース

SAP HANA

概要

SAP HANA（High-performance ANalytic Appliance）は、SAPが開発したインメモリ、カラム指向のマルチモデルデータベース管理システムです。メモリ内にデータを保存することで、従来のディスクベースデータベースと比較して最大10,000倍高速な処理を実現し、リアルタイム分析とトランザクション処理を統合したプラットフォームを提供します。

詳細

SAP HANAは、OLAP（オンライン分析処理）とOLTP（オンライントランザクション処理）を単一システムで統合する革新的なアーキテクチャを採用しています。カラム指向のインメモリストレージにより、大量データの高速処理を可能にし、予測分析、空間データ処理、テキスト分析、ストリーミング分析、グラフデータ処理などの高度な分析機能を内蔵しています。

2025年現在、SAP HANA Cloudとして提供されるクラウドネイティブ版では、多様なデータモデル（リレーショナル、ドキュメント、地理空間、ナレッジグラフ、ベクター、時系列）をサポートし、AI・機械学習機能の強化により、エンタープライズアプリケーションの次世代プラットフォームとして位置づけられています。

メリット・デメリット

メリット

  • 超高速処理: インメモリ技術により最大10,000倍の高速化
  • リアルタイム分析: バッチ処理不要のリアルタイムデータ処理
  • 統合プラットフォーム: OLAP/OLTP統合による単一システム運用
  • 高度な分析機能: 機械学習、予測分析、AI機能の内蔵
  • マルチモデル対応: 複数のデータモデルを統合サポート
  • 柔軟なデプロイメント: オンプレミス、クラウド、ハイブリッド対応
  • 動的階層化: 使用頻度に応じた自動データ配置最適化

デメリット

  • 高コスト: ライセンス費用とメモリ要件による高い導入コスト
  • 専門知識要求: 運用・管理に高度な専門スキルが必要
  • ベンダーロックイン: SAP生態系への依存リスク
  • メモリ依存: 大容量メモリ要件による制約
  • 移行複雑性: 既存システムからの移行の複雑さ

参考ページ

書き方の例

データベース接続

-- SAP HANA Studio または SAP HANA Cockpit 経由での接続
-- JDBC URL例
jdbc:sap://hostname:30015/

テーブル作成と最適化

-- カラムストアテーブルの作成
CREATE COLUMN TABLE CUSTOMER (
    CUSTOMER_ID INT PRIMARY KEY,
    NAME NVARCHAR(100),
    EMAIL NVARCHAR(100),
    CREATED_DATE DATE
);

-- インデックス作成
CREATE INDEX IDX_CUSTOMER_EMAIL ON CUSTOMER(EMAIL);

-- パーティション設定
CREATE COLUMN TABLE SALES (
    SALE_ID BIGINT,
    CUSTOMER_ID INT,
    AMOUNT DECIMAL(10,2),
    SALE_DATE DATE
) PARTITION BY RANGE (SALE_DATE) (
    PARTITION P2024 VALUES < '2025-01-01',
    PARTITION P2025 VALUES < '2026-01-01'
);

高度な分析クエリ

-- ウィンドウ関数を使用した分析
SELECT 
    CUSTOMER_ID,
    AMOUNT,
    SALE_DATE,
    AVG(AMOUNT) OVER (PARTITION BY CUSTOMER_ID ORDER BY SALE_DATE 
                      ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_avg
FROM SALES
ORDER BY CUSTOMER_ID, SALE_DATE;

-- 機械学習による予測
CREATE MODEL sales_forecast
USING PAL_ARIMA
FROM (
    SELECT SALE_DATE, SUM(AMOUNT) as total_sales
    FROM SALES
    GROUP BY SALE_DATE
    ORDER BY SALE_DATE
)
WITH forecast_length = 30;

JSONとグラフデータ処理

-- JSON データの処理
CREATE COLUMN TABLE customer_profile (
    customer_id INT,
    profile NCLOB
);

-- JSON データの挿入と検索
INSERT INTO customer_profile VALUES (
    1, 
    '{"name": "John Doe", "age": 30, "preferences": ["tech", "sports"]}'
);

SELECT customer_id, JSON_VALUE(profile, '$.name') as customer_name
FROM customer_profile
WHERE JSON_VALUE(profile, '$.age') > 25;

-- グラフデータ処理
CREATE GRAPH WORKSPACE social_network
    EDGE TABLE connections (
        KEY (from_user, to_user)
        SOURCE KEY (from_user) REFERENCES users (user_id)
        TARGET KEY (to_user) REFERENCES users (user_id)
    )
    VERTEX TABLE users KEY (user_id);

時系列データ分析

-- 時系列データ集計
SELECT 
    SERIES_GENERATE_TIMESTAMP('INTERVAL 1 DAY', '2025-01-01', '2025-12-31') as date_series,
    COALESCE(daily_sales.total, 0) as sales_amount
FROM SERIES_GENERATE_TIMESTAMP('INTERVAL 1 DAY', '2025-01-01', '2025-12-31') as dates
LEFT JOIN (
    SELECT SALE_DATE, SUM(AMOUNT) as total
    FROM SALES
    WHERE SALE_DATE BETWEEN '2025-01-01' AND '2025-12-31'
    GROUP BY SALE_DATE
) daily_sales ON dates.GENERATED_PERIOD_START = daily_sales.SALE_DATE;

パフォーマンス監視

-- システム監視クエリ
SELECT 
    DATABASE_NAME,
    USED_MEMORY,
    ALLOCATED_MEMORY,
    PEAK_MEMORY
FROM M_DATABASE_MEMORY;

-- 実行計画分析
EXPLAIN PLAN FOR
SELECT c.NAME, SUM(s.AMOUNT)
FROM CUSTOMER c
JOIN SALES s ON c.CUSTOMER_ID = s.CUSTOMER_ID
WHERE s.SALE_DATE >= '2025-01-01'
GROUP BY c.NAME;

プロシージャとファンクション

-- ストアドプロシージャの作成
CREATE PROCEDURE get_top_customers(
    IN top_count INT,
    OUT customer_list TABLE (customer_id INT, total_sales DECIMAL(12,2))
)
AS
BEGIN
    customer_list = SELECT 
        c.CUSTOMER_ID,
        SUM(s.AMOUNT) as total_sales
    FROM CUSTOMER c
    JOIN SALES s ON c.CUSTOMER_ID = s.CUSTOMER_ID
    GROUP BY c.CUSTOMER_ID
    ORDER BY total_sales DESC
    LIMIT :top_count;
END;

-- プロシージャの実行
CALL get_top_customers(10, ?);