ActivePivot は、パーティショニングを使用して並列処理を改善し、クエリの実行を高速化します。ただし、後処理されたメジャーを含むクエリを実行すると、ポスト プロセッサの評価がパーティショニングの恩恵を受けていないことに気付きました。並列処理は増加していません。
クエリを高速化するために、ポストプロセッサの評価パーティションを認識させることはできますか?
ActivePivot は、パーティショニングを使用して並列処理を改善し、クエリの実行を高速化します。ただし、後処理されたメジャーを含むクエリを実行すると、ポスト プロセッサの評価がパーティショニングの恩恵を受けていないことに気付きました。並列処理は増加していません。
クエリを高速化するために、ポストプロセッサの評価パーティションを認識させることはできますか?
実際、ActivePivot はパーティショニングを利用してマルチコア スケーラビリティを実現し、クエリとデータ管理を高速化し、NUMA (不均一メモリ アクセス) の最適化を可能にします。
ポスト プロセッサの評価を並行して行うには、ポスト プロセッサの上に を作成する必要がありAMapReducePostProcessor
ます。コア製品には、この map-reduce ポスト プロセッサの単純な実装が存在します: SimpleDistributedPostProcessor
.
ポスト プロセッサが次のように定義されているとします。
<measures>
<postProcessor name="PnL.MyPP" pluginKey="XXX" [...] />
</measures>
この新しいポスト プロセッサを追加するだけです。
<postProcessor name="PnL.MyDistributedPP" pluginKey="SIMPLE_DISTRIBUTED" underlyingMeasures="PnL.MyPP.DIST"/>
基になるメジャー属性が等しいことに注意してくださいPnL.MyPP.DIST
。サフィックス.DISTは必須です。
PnL.MyDistributedPP
ポスト プロセッサの評価は、分散された方法で各パーティションに対して実行され、SUM
集計関数で集計を終了します。他の集計関数を使用する場合は、xml ポスト プロセッサ宣言で簡単に変更できます。