モスフードサービスの永井正彦氏（管理本部 情報システムグループ グループリーダー）のこだわりは検索速度だ。それも“劇的な”ほどの速さにこだわっている。限られた予算のなかで検索速度を向上させるには，基幹系システムとは異なる発想が必要になる。そこで注目したいのは，DWH用アプライアンスやインメモリーDB，キャッシュ――などの技術である。

　今回からはモスフードサービス，サークルKサンクス，セブン-イレブンの3社のシステム担当者が登場する。各社の担当者が検索速度の向上をどのように実現したか，順に紹介しよう。

突き抜けるようなスピードに

　モスフードサービスの永井氏は，1999年に構築した情報系システムの速度低下に悩んでいた（図1）。構築した当初は満足のいく検索速度だったが，データ量の増加や複雑な検索条件が増えたことが影響し，徐々に検索速度が低下していった。対象データが多い検索だと応答に数十分かかるケースや，場合によっては応答が返って来ないこともあった。

図1●モスフードサービスが速度低下を克服するまでの経緯
図1●モスフードサービスが速度低下を克服するまでの経緯
実績の乏しいDWH専用アプライアンスをテストし，高速だったので導入を決定
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　検索速度を向上させるためにデータ・ウエアハウス（DWH）のチューニングやハードの増強なども検討したが，「あくまでもその場しのぎの対策であって，根本的な解決にはならないので，手を出さなかった」（永井氏）。

　2005年11月に転機が訪れる。会社の方針として，データ活用をこれまで以上に推し進めることが決まった。情報分析機能を備えるBI（Business Intelligence）ツールを検討し，導入することになった。

　しかし永井氏には，BIツールを検討する前に解決しなければならない問題があった。検索速度を抜本的に向上させるにはどうすればいいか，という問題だ。永井氏は，「いくらよい切り口で分析しようとしても，検索速度が遅ければ宝の持ち腐れ。なんとしても，突き抜けるような速度の出る手段を考えなければならなかった」と当時の心境をこう語る。

　そんな中，DWH専用アプライアンスの存在を知った。日本ネティーザが販売する「Netezza Performance Server（以下，NPS）」である。NPSはサーバーとディスク装置，RDBMSが一体となった製品である。このアプライアンスは，複数の「SPU（スニペット・プロセッシング・ユニット）」という部品の集合から成る。一つのSPUには，ハードディスク，CPU，メモリー，DBエンジンを内蔵しており，これらがクエリーを並列処理することで検索速度を高めている。

　通常のサーバーとディスク装置の組み合わせでは，ディスク装置に格納したデータを，SCSIやファイバ・チャネルのケーブルを通して一度サーバーのメモリーに載せ，そこで検索条件に合うデータを絞り込む。そのため検索条件で絞り込む前の大量のデータがSCSIなどの（たいてい1本の）ケーブルを通ってくるのでそこがボトルネックになりやすい。それに対してこのアプライアンスでは，SCSIやファイバ・チャネルなどの，サーバーとディスク装置を結ぶケーブルがない。一つのSPU内にメモリーとディスクがあるので，ディスク入出力がボトルネックになりにくく，大量データを参照するのに効率の良い仕組みになっている。

　永井氏は，「仕組みを聞いて速そうな予感はあったので，どれほど速いのか実際に試してみようと思った」と振り返る。どれだけ速いかを調べるため，DWH用のサーバーとしては名が知れた製品（製品Xと表記）と比較した。実際の一部のデータを使い，次の2種類の検索条件で検索時間を測定した。

　検索条件1は，「どの店でどの商品が売れたかを個品単位で示す明細データ6カ月分から，南関東販社の2カ月分のデータをメニュー別に抽出する」というもの。検索条件2は，「3年分の時間帯別かつメニュー別のデータから，東京支部の2カ月分のデータを抽出する」というもの。いずれも，そのとき使っていた情報系システムでは，結果が返って来ないくらい時間のかかる検索条件である。実際の運用では複数の利用者が同時にアクセスするので，同時検索1人の場合と5人の場合のそれぞれを計測した。

　結果はいずれもNPSが上回った。例えば検索条件1で同時検索が1人の場合，NPSの4.8秒に対して製品Xは221.4秒だった。同じく5人の同時検索の場合，NPSの19.6秒に対して製品Xは1132.3秒もかかった。検索条件1の場合は，NPSが約50倍前後速いことが分かった。検索条件2の場合，同時検索1人ではNPS2.4秒に対し製品X3.4秒，同時検索5人の場合はNPS9.4秒に対して製品X10.8秒だった。

　NPSの速さは証明されたが，永井氏がNPSの導入を検討していた時点では，日本での実績は皆無だった。しかし永井氏は導入を決断した。「ほんの少し速いだけでは導入しなかった。導入実績がないというリスクを背負ってもよいと考えられるほど，高い性能だったので導入を決めた」と語る。

　NPSを導入したことで，利用者から「応答速度が速いので，思考を止めずに分析に集中できるようになった」と喜ばれているという。また，検索速度が速いので，これまでより大量のデータを分析対象にできるようになった。DWHに格納する明細データはこれまで5年分だったが，それを10年分に増やした。