インメモリ処理

ディスクベースのテクノロジーでは、データは複数のテーブルと多次元構造の形式でコンピュータのハードディスクにロードされ、それに対してクエリが実行されます。ディスクベースのテクノロジーは、多くの場合、 SQL Server、MySQL、Oracleなどの構造化クエリ言語（ SQL）に基づくリレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）です。RDBMSはトランザクション処理の要件に合わせて設計されています。挿入と更新、集計をサポートするデータベースを使用すると、結合（BIソリューションでよく見られる）は通常非常に遅くなります。もう1つの欠点は、SQLはデータの行を効率的にフェッチするように設計されているのに対し、BIクエリは通常、大量の計算を伴うデータの部分的な行のフェッチを伴うことです。

クエリのパフォーマンスを向上させるために、多次元データベースまたはOLAPキューブ（多次元オンライン分析処理（MOLAP）とも呼ばれる）が構築されることがあります。キューブの設計は複雑で時間のかかるプロセスになる可能性があり、動的に変化するビジネスニーズに合わせてキューブの構造を変更するのは面倒な場合があります。キューブには特定のクエリに答えるためのデータが事前に格納されており、パフォーマンスは向上しますが、すべてのアドホッククエリに答えるには最適ではありません。^{[ 9 ]}  

情報技術（IT）スタッフは、データベースの最適化、インデックスと集計の構築、キューブとスタースキーマの設計、データモデリング、クエリ分析にかなりの開発時間を費やす可能性があります。^{[ 10 ]}

ハードディスクからのデータ読み込みは、RAMから同じデータを読み込む場合と比べてはるかに遅く（場合によっては数百倍も遅い）、特に大量のデータを分析する際にはパフォーマンスが著しく低下します。SQLは非常に強力なツールですが、ディスクベースの実装では任意の複雑なクエリの実行に比較的時間がかかり、トランザクション処理のパフォーマンスを低下させる原因となることがよくあります。許容可能な応答時間内に結果を得るために、多くのデータウェアハウスは、集計を事前に計算し、特定のクエリにのみ応答するように設計されています。パフォーマンスを向上させるには、最適化された集計アルゴリズムが必要です。

コンピュータ技術とビジネスニーズの特定の発展により、インメモリ技術の相対的な優位性が高まっている。^{[ 11 ]}

• ムーアの法則に従い、単位面積当たりのトランジスタ数は約2年ごとに倍増します。これは、部品の価格、性能、パッケージ、機能の変化に反映されています。特に、ランダムアクセスメモリの価格とCPUの処理能力は、数十年にわたって向上してきました。CPU処理、メモリ、ディスクストレージはすべて、この法則の何らかの変形に従っています。さらに、マルチコアアーキテクチャ、NANDフラッシュメモリ、パラレルサーバー、メモリ処理能力の向上といったハードウェアの革新は、インメモリ方式の技術的および経済的な実現可能性に貢献しています。
• その結果、列中心データベース、圧縮技術、集計テーブルの処理などのソフトウェア革新により、効率的なインメモリ製品が実現する。^{[ 12 ]}
• 64ビットオペレーティングシステムの登場により、 32ビットシステムで利用可能な 2GBまたは4GBよりもはるかに多くのRAM（最大100GB以上）にアクセスできるようになりました。64ビットオペレーティングシステムは、ストレージと分析のためにテラバイト（1TB＝1,024GB ）の容量を提供することで、インメモリ処理のスケーラビリティを向上させます。フラッシュメモリの使用により、システムはより経済的に数テラバイト規模まで拡張できます。   
• データ量の増加に伴い、従来のデータウェアハウスでは、データをタイムリーかつ正確に処理することが困難になってきています。ディスクベースのデータウェアハウスを運用データで定期的に更新する抽出、変換、ロード（ETL）プロセスでは、処理の遅延やデータの陳腐化が発生する可能性があります。インメモリ処理によって、テラバイト規模のデータへのアクセスが高速化され、リアルタイムレポートの精度向上につながる可能性があります。
• インメモリ処理は、ディスクベースの処理に比べて低コストで利用できる場合があり、導入や保守も容易です。Gartnerの調査によると^{[ 13 ]} 、従来のBIツールの導入には17ヶ月もかかる場合があります 。
• インメモリ処理は、アクセス遅延の低減、メモリ帯域幅の拡大、ハードウェア並列処理により、消費電力の低減とスループットの向上を実現します。^{[ 14 ]}

様々なインメモリ製品群は、既存のデータソースへの接続機能と、視覚的に豊富なインタラクティブなダッシュボードへのアクセス機能を提供します。これにより、ビジネスアナリストやエンドユーザーは、特別なトレーニングや専門知識を必要とせずに、カスタムレポートやクエリを作成できます。操作が簡単で、クエリをその場で変更できる機能は、多くのユーザーにとって大きなメリットとなります。これらのダッシュボードには最新のデータを入力できるため、ユーザーはリアルタイムデータにアクセスし、数分以内にレポートを作成できます。インメモリ処理は、コールセンターや倉庫管理において特に有効です。

インメモリ処理では、クエリを実行するたびにデータベースにアクセスするのではなく、ソースデータベースへのクエリは一度だけ実行されるため、反復処理が排除され、データベースサーバーへの負荷が軽減されます。インメモリデータベースへのデータ投入を夜間にスケジュールすることで、ピーク時にはデータベースサーバーを運用目的で使用できます。

ユーザー数が多い場合、インメモリ構成には大量のRAMが必要となり、結果としてハードウェアコストに影響します。この投資は、クエリ応答速度が最優先事項であり、データ量が大幅に増加し、レポート機能の需要が高まっている状況に適しています。情報が急速に変化しない場合は、費用対効果が低い可能性があります。セキュリティも考慮すべき点です。インメモリツールはエンドユーザーに大量のデータを公開するため、メーカーは承認されたユーザーのみがデータにアクセスできるようにすることを推奨しています。