JP1/Performance Management - Agent Option for IBM(R) DB2(R) Universal Database(TM)

付録A.2　ディスク占有量

ディスク占有量は，パフォーマンスデータを収集するレコード数によって変化します。

PFM - Agent for DB2のディスク占有量の見積もりについて説明します。

＜この項の構成＞

(1)　システム全体のディスク占有量

(2)　Storeデータベース（Storeバージョン1.0）のディスク占有量

(3)　Storeデータベース（Storeバージョン2.0）のディスク占有量

(1)　システム全体のディスク占有量

システム全体のディスク占有量の見積もり値をOSごとに記載します。

(a)　UNIXの場合

UNIXの場合の，システム全体のディスク占有量の見積もり値を次の表に示します。

表A-3　システム全体のディスク占有量

PFM - Agent for DB2 の状態	ディスク占有量（単位：メガバイト）
	AIX	Linux (x86)
インストール時※	24	12
初期状態での運用	118	65
運用時	a+84	a+36

（凡例）

a：インスタンスごとのディスク占有量の和

注※

インストール時にはプログラム本体容量の2倍分のディスク容量が必要となります。

(2)　Storeデータベース（Storeバージョン1.0）のディスク占有量

(a)　見積もり式

Storeデータベースでは，各レコードは，レコードタイプごとに一つのファイルに格納されます。Storeデータベース（Storeバージョン1.0）のディスク占有量について，レコードタイプごとに次の表に示します。

表A-4　レコードタイプごとのStoreデータベースのディスク占有量

レコードタイプ	ディスク占有量の見積もり式（単位：バイト）
PIレコードタイプ	X1+.....+Xa+3,500＊a
PDレコードタイプ	Y1+.....+Yb+700＊b

（凡例）

X：PIレコードタイプのレコードで履歴データを収集する各レコードのディスク占有量

Xの算出式を次に示します。

X={d＊e+(c+1,900)＊{(d＊e)/(65,250-c)+1}^※1}＊f＊1.5

Y：PDレコードタイプのレコードで履歴データを収集する各レコードのディスク占有量

Yの算出式を次に示します。

Y={d＊g+(c+1,900)＊{(d＊e)/(65,250-c)+1}^※1＊(g/e)^※2}＊1.5

a：PIレコードタイプのレコードで履歴データを収集するレコード数

b：PDレコードタイプのレコードで履歴データを収集するレコード数

c：履歴データを収集する各レコードの固定部のサイズ^※3

d：履歴データを収集する各レコードの可変部のサイズ^※3

e：履歴データを収集する各レコードのインスタンス数^※6（単数インスタンスレコードの場合は1）

f：履歴データを収集する各レコードの保存レコード数^※4

g：履歴データを収集する各レコードの保存レコード数の上限値^※5

注※1

{(d＊e)/(65,250-c)+1}の計算結果は，小数点以下を切り捨ててください。

注※2

(g/e)の計算結果は，小数点以下を切り捨ててください。

注※3

各レコードの固定部および可変部のサイズについては，「5.　レコード」を参照してください。

注※4

PIレコードタイプのレコードの場合，収集したデータがある一定の区分（時，日，週，月，および年単位）に自動的に要約されるので，分，時，日，週，月，および年の部分の保存レコード数を考慮して計算する必要があります。デフォルトの保存期間と保存レコード数を次の表に示します。

表A-5　データの種類と保存レコード数

データの種類	保存期間	保存レコード数 （収集間隔が1分の場合）
分単位	1日	1,440
時単位	7日	168
日単位	1年	366
週単位	1年	52
月単位	1年	12
年単位	制限なし	（収集年数）＊1

注※5

保存レコード数については，「付録F.1　Agent Storeサービスのプロパティ一覧」を参照してください。

注※6

アプリケーションレベルのレコードおよび表スペースレコードのインスタンス数の算出方法について，実行手順例を次に示します。

実行手順例

DB2の提供するコマンド行プロセッサ（db2コマンド）を実行し，次のコマンドを実行してください。

• アプリケーションレベルのレコード
  コマンド：get snapshot for database manager
  目安：DBマネージャーへのリモート接続/ローカル接続の合計
  
• 表スペースレコード
  コマンド：get snapshot for tablespaces on データベース名
  目安：アクセスされた表スペース数
  

また，次のレコードについては1（シングルインスタンス）レコードです。

• DB2構成パラメーター
• データベース・マネージャー・レベル
• データベース・レベル

注意

インスタンス数に関しては，監視対象となるDB2の動的情報となります。そのため，監視対象のDB2に対する接続数などの要因によってインスタンス数が動的に増減するため，見積もりする際は算出された最大の値を適用してください。

(b)　見積もり例

見積もり例１

OSがAIXで，Bufferpool Stat on Database Interval（PI_DBPI）について，PI_DBPI以外のPIレコードタイプを保存設定していない場合。表A-4に示した変数a～fが次の値とします。

a=1
c=969
d=0
e=1
f=4,078

（eの求め方）

表A-4の注※6の，レコードに対応するパフォーマンスオブジェクトのインスタンス数を参照してください。今回はe=1とします。

（fの求め方）

PI_DBPIの収集間隔を1分，年単位の収集年数を1年として，リテンションの設定が表A-4の注※4のとおりである場合。

(1,440+168+366+52+12+1)＊1(eの値)=2,039レコード
f=2,039

Xの算出式

X={d＊e+(c+1,900)＊{d＊e/(65,250-c)+1}}＊f＊1.5
X={0＊1+(969+1,900)＊{0＊1/(65,250-969)+1}}＊2,039＊1.5
 ={0+(2,869)＊{0/64,281+1}}＊3,058.5
 ={0+2,869＊1}＊3,058.5
 =2,869＊3,058.5
 =8,774,836.5(バイト)
 =約9(メガバイト)

見積もり例2

OSがAIXで，PDレコードタイプのBasic Information on Application（PD_DBIA）について，PD_DBIA以外のPDレコードタイプを保存設定していない場合。

b=1
c=681
d=629
e=3
g=2,232

（eの求め方）

表A-4の注※6の，レコードに対応するパフォーマンスオブジェクトのインスタンス数を参照してください。今回はe=3とします。

（gの求め方）

リテンションの設定のデフォルトは10,000レコードです。

収集間隔を3,600秒にして1か月分のデータを保存したい場合。

g=24レコード(1日分)＊31(1か月)＊3(eの値)=2,232レコード

g=2,232レコード

Yの算出式

Y={d＊g+(c+1,900)＊{(d＊e)/(65,250-c)+1}＊(g/e)}＊1.5
Y={629＊2,232+(681+1,900)＊{(629＊3)/(65,250-681)+1}＊(2,232/3)}＊1.5
  ={629＊2,232+2,581＊{1,887/64,569+1}＊744}＊1.5
  ={1,403,928+2,581＊1＊744}＊1.5
  ={1,403,928+1,920,264}＊1.5
  =3,324,192＊1.5
  =4,986,288(バイト)
  =約5(メガバイト)

(3)　Storeデータベース（Storeバージョン2.0）のディスク占有量

Storeデータベース（Storeバージョン2.0）のディスク占有量について説明します。

(a)　見積もり式

ディスク占有量，ファイル数，ディレクトリ数，およびStoreサービスがオープンするファイル数の見積もりについて説明します。

●ディスク占有量

Storeデータベースのディスク占有量は，レコードタイプごとのディスク占有量の総和となります。PIレコードタイプについては，さらに集約区分ごとのディスク占有量の総和となります。

レコードタイプごとのディスク占有量Xの見積もり式（単位：バイト）

X={(e+2)＊f+(d+60)＊{((e+2)＊f)/(65,250-d)+1}^※1}＊a/b＊(c+1)＊1.1

a：レコードタイプ，集約区分ごとに値が異なります。表A-6を参照してください。

b：レコードタイプ，集約区分ごとに値が異なります。表A-6を参照してください。

c：履歴データの保存期間設定値 ^※3。レコードタイプ，集約区分ごとに指定する単位が異なります。単位については表A-6を参照してください。

d：履歴データを収集する各レコードの固定部のサイズ^※4

e：履歴データを収集する各レコードの可変部のサイズ^※4

f：履歴データを収集する各レコードのインスタンス数（単数インスタンスレコードの場合は1）^※5。インスタンス数が2以上の場合，4の倍数に切り上げます。例えばインスタンス数が2の場合は，f=4となります。インスタンス数が13の場合は，f=16となります。インスタンス数が1の場合は，f=1となります。

表A-6　a，b，およびcに設定する値

レコードタイプ	集約区分	a	b	c
PI	分	1,440	1+(g-1)/60※2	保存期間(単位：日)
	時	24	1+(g-1)/3,600※2	保存期間(単位：日)
	日	7	1+(g-1)/86,400※2	保存期間(単位：週)
	週	1	1+(g-1)/604,800※2	保存期間(単位：週)
	月	1	1+(g-1)/2,592,000※2	保存期間(単位：月)
	年	1	1+(g-1)/31,622,400※2	10(固定値)
PD	－	1,440	g/60	保存期間(単位：日)

（凡例）

g：履歴データの収集インターバル設定値（単位：秒）

－：該当しない

注※1

{((e+2)＊f)/(65,250-d)+1}の計算結果は，小数点以下を切り捨ててください。

注※2

PIレコードタイプのbの計算結果は，小数点以下を切り捨ててください。

注※3

Storeバージョン2.0の場合のデフォルトの保存期間と保存レコード数を次の表に示します。

表A-7　デフォルトの保存期間と保存レコード数（Storeバージョン2.0の場合）

レコードタイプ	データの種類	保存期間	保存レコード数 （収集間隔が1分の場合）
PI	分単位	1日	1,440
	時単位	7日	168
	日単位	54週	378
	週単位	54週	54
	月単位	12か月	12
	年単位	10年	（収集年数）＊1
PD	－	7日	10,080

（凡例）

－：該当しない

注※4

各レコードの固定部・可変部のサイズについては，「5.　レコード」のレコードサイズを参照してください。

注※5

レコードごとのインスタンス数については，「(2)　Storeデータベース（Storeバージョン1.0）のディスク占有量」を参照してください。

●ファイル数

Storeデータベースで作成されるファイル数Nの見積もり式を次に示します。

N=20+2＊(
(A11+A12+...+A1l+l)+
(A21+A22+...+A2l+l)+
(A31+A32+...+A3l+l)+
(A41+A42+...+A4l+l)+
(A51+A52+...+A5l+l)+
(11＊l)+
(B1+B2+...+Bm+m)
)

l：PIレコードで収集しているレコードの数

m：PDレコードで収集しているレコードの数

A11～A1l：PIレコードタイプのレコードごとの分レコードの保存期間設定値（単位：日）

A21～A2l：PIレコードタイプのレコードごとの時レコードの保存期間設定値（単位：日）

A31～A3l：PIレコードタイプのレコードごとの日レコードの保存期間設定値（単位：週）

A41～A4l：PIレコードタイプのレコードごとの週レコードの保存期間設定値（単位：週）

A51～A5l：PIレコードタイプのレコードごとの月レコードの保存期間設定値（単位：月）

B1～Bm：PDレコードタイプのレコードごとの保存期間設定値（単位：日）

●ディレクトリ数

Storeデータベースで作成されるディレクトリ数Nの見積もり式を次に示します。

N=25+2＊((A1max)+(A2max)+(A3max)+(A4max)+(A5max)+11+(Bmax))

l：PIレコードで収集しているレコードの数

m：PDレコードで収集しているレコードの数

A1max：PIレコードタイプで収集しているレコードの集約区分が「分」のデータの保存期間設定値の最大値（単位：日）

A2max：PIレコードタイプで収集しているレコードの集約区分が「時」のデータの保存期間設定値の最大値（単位：日）

A3max：PIレコードタイプで収集しているレコードの集約区分が「日」のデータの保存期間設定値の最大値（単位：週）

A4max：PIレコードタイプで収集しているレコードの集約区分が「週」のデータの保存期間設定値の最大値（単位：週）

A5max：PIレコードタイプで収集しているレコードの集約区分が「月」のデータの保存期間設定値の最大値（単位：月）

Bmax：PDレコードタイプのレコードごとの保存期間設定値の最大値（単位：日）

●Storeサービスがオープンするファイル数

Storeサービスがオープンするディレクトリ数Nの見積もり式を次に示します。

N=20+2＊(6＊l+m)

l：PIレコードで収集しているレコードの数

m：PDレコードで収集しているレコードの数

(b)　見積もり例

PFM - Agent for DB2のStoreデータベース（Storeバージョン2.0）の見積もりについて，具体例を用いて説明します。

●ディスク占有量

PI_ DBPIとPD_DBIAを収集する設定にした場合を例に挙げて説明します。

PI_ DBPIレコードの見積もりについて説明します。「(a)　見積もり式」のディスク占有量の見積もり式の，a～gの値を調べます。

d=969

e=0

f=今回は1とする

g=今回は60秒とする

次に，分レコード，時レコードなどそれぞれの計算を行います。

分レコード

a=1,440

b=1+(60-1)/60 = 1.98・・・ =1（小数点以下切り捨て）

c=今回は3日とする

見積もり式を次に示します。

X（分）={(0+2)＊1+(969+60)＊{((0+2)＊1)/(65,250-969)+1}}＊1,440/1＊(3+1)＊1.1
       ={2+1,029＊1}＊6,336
       =1,031＊6,336
       =6,532,416（バイト）=約6(メガバイト)

時レコード

a=24

b=1＋(60-1)/3,600 = 1.01・・・ =1（小数点以下切り捨て）

c=今回は3日とする

見積もり式を次に示します。

X（分）={(0+2)＊1+(969+60)＊{((0+2)＊1)/(65,250-969)+1}}＊24/1＊(3+1)＊1.1
       ={2+1,029＊1}＊105.6
       =1,031＊105.6
       =108,873.6（バイト）=約0.1(メガバイト)

日レコード

a=7

b=1＋(60-1)/86,400 = 1.00・・・ =1（小数点以下切り捨て）

c=今回は1週とする

見積もり式を次に示します。

X（分）={(0+2)＊1+(969+60)＊{((0+2)＊1)/(65,250-969)+1}}＊7/1＊(1+1)＊1.1
       ={2+1,029＊1}＊15.4
       =1,031＊15.4
       =15,877.4（バイト）=約0.01(メガバイト)

週レコード

a=1

b=1＋(60-1)/604,800 = 1.00・・・ =1（小数点以下切り捨て）

c=今回は1週とする

見積もり式を次に示します。

X（分）={(0+2)＊1+(969+60)＊{((0+2)＊1)/(65,250-969)+1}}＊1/1＊(1+1)＊1.1
       ={2+1,029＊1}＊2.2
       =1,031＊2.2
       =2,268.2（バイト）=約0.002(メガバイト)

月レコード

a=1

b=1＋(60-1)/2,592,000 = 1.00・・・ =1（小数点以下切り捨て）

c=今回は1月とする

見積もり式を次に示します。

X（分）={(0+2)＊1+(969+60)＊{((0+2)＊1)/(65,250-969)+1}}＊1/1＊(1+1)＊1.1
       ={2+1,029＊1}＊2.2
       =1,031＊2.2
       =2,268.2（バイト）=約0.002(メガバイト)

年レコード

a= 1

b=1＋(60-1)/31,622,400 = 1.00・・・ =1（小数点以下切り捨て）

c=10（固定）

見積もり式を次に示します。

X（分）={(0+2)＊1+(969+60)＊{((0+2)＊1)/(65,250-969)+1}}＊1/1＊(10+1)＊1.1
       ={2+1,029＊1}＊12.1
       =1,031＊12.1
       =12,475.1（バイト）=約0.01(メガバイト)

以上から，PI_ DBPIの見積もりは次のようになります。

X（合計）=X（分）+X（時）+X（日）+X（週）+X（月）+X（年）
=6.124(メガバイト)
=約6(メガバイト)

次にPD_DBIAレコードの見積もりについて説明します。

a=1,440

b=60/60 =1

c=7日とする

d=681

e=629

f=今回は12とする

g=今回は60秒とする

見積もり式を次に示します。

X={(629+2)＊12+(681+60)＊{((629+2)＊12)/(65,250-681)+1}}＊1,440/1＊(7+1)＊1.1
={7,572+741＊1}＊12,672
=8,313＊12,672
=105,342,336（バイト）=約100(メガバイト)

したがって，必要なディスク占有量はPI_DBPI+PD_DBIA=106(メガバイト)となります。

●ファイル数

PI_DBPI，PI_ DCAI，PD_DBIA，およびPD_DCAAを収集する場合を例に挙げて説明します。「(a)　見積もり式」のファイル数の見積もり式の，可変値を調べます。

l：PIレコードで収集しているレコードの数=2

m：PDレコードで収集しているレコードの数=2

A11～A1l：PIレコードタイプのレコードごとの分レコードの保存期間設定値（単位：日）=今回は3日とする

A21～A2l：PIレコードタイプのレコードごとの時レコードの保存期間設定値（単位：日）=今回は3日とする

A31～A3l：PIレコードタイプのレコードごとの日レコードの保存期間設定値（単位：週）=今回は1週とする

A41～A4l：PIレコードタイプのレコードごとの週レコードの保存期間設定値（単位：週）=今回は1週とする

A51～A5l：PIレコードタイプのレコードごとの月レコードの保存期間設定値（単位：月）=今回は1月とする

B1～Bm：PDレコードタイプのレコードごとの保存期間設定値（単位：日）=今回は10日とする

Storeデータベースで作成されるファイル数Nの見積もり式を次に示します。

N=20+2＊(
(A11+A12+...+A1l+l)+
(A21+A22+...+A2l+l)+
(A31+A32+...+A3l+l)+
(A41+A42+...+A4l+l)+
(A51+A52+...+A5l+l)+
(11*l)+
(B1+B2+...+Bm+m)
)
=20+2＊｛
[3(PI_DBPI分)+3(PI_DCAI分)+2]+
[3(PI_DBPI分)+3(PI_DCAI分)+2]+
[1(PI_DBPI分)+1(PI_DCAI分)+2]+
[1(PI_DBPI分)+1(PI_DCAI分)+2]+
[1(PI_DBPI分)+1(PI_DCAI分)+2]+
[11＊2]+
[10(PD_DBIA分)+10(PD_DCAA分)+2]
}
=20+2＊{8+8+4+4+4+22+22}=164

●ディレクトリ数

PI_DBPI，PI_ DCAI，PD_DBIA，およびPD_DCAAを収集する場合を例に挙げて説明します。

l：PIレコードで収集しているレコードの数=2

m：PDレコードで収集しているレコードの数=2

A1max：PIレコードタイプで収集しているレコードの集約区分が"分"のデータの保存期間設定値の最大値（単位：日）=今回は3日とする（考え方：PI_DBPIが2日，PI_DCAIが3日の場合は3日となります）

A2max：PIレコードタイプで収集しているレコードの集約区分が「時」のデータの保存期間設定値の最大値（単位：日）=今回は3日とする

A3max：PIレコードタイプで収集しているレコードの集約区分が「日」のデータの保存期間設定値の最大値（単位：週）=今回は1週とする

A4max：PIレコードタイプで収集しているレコードの集約区分が"週"のデータの保存期間設定値の最大値（単位：週）=今回は1週とする

A5max：PIレコードタイプで収集しているレコードの集約区分が「月」のデータの保存期間設定値の最大値（単位：月）=今回は1月とする

Bmax：PDレコードタイプのレコードごとの保存期間設定値の最大値（単位：日）=今回は10日とする（考え方：PD_DBIAが8日，PD_DCAAが10日の場合は10日となります）

Storeデータベースで作成されるディレクトリ数Nの見積もり式を次に示します。

N=25+2＊((A1max)+(A2max)+(A3max)+(A4max)+(A5max)+11+(Bmax))
=25+2＊(3+3+1+1+1+11+10)=85

●Storeサービスがオープンするファイル数

PI_DBPI，PI_ DCAI，PD_DBIA，およびPD_DCAAを収集する場合を例に挙げて説明します。

l：PIレコードで収集しているレコードの数=2

m：PDレコードで収集しているレコードの数=2

Storeサービスがオープンするディレクトリ数Nの見積もり式を次に示します。

N=20+2＊(6＊l+m)
=20+2＊(6＊2+2)=48

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