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Salesforceでの大規模データの
取り扱い

Force.com アーキテクチャベストプラクティス
Safe harbor
    Safe harbor statement under the Private Securities Litigation Reform Act of 1995:

    This presentation may contain forward-looking statements that involve risks, uncertainties, and assumptions. If any such uncertainties
    materialize or if any of the assumptions proves incorrect, the results of salesforce.com, inc. could differ materially from the results
    expressed or implied by the forward-looking statements we make. All statements other than statements of historical fact could be
    deemed forward-looking, including any projections of product or service availability, subscriber growth, earnings, revenues, or other
    financial items and any statements regarding strategies or plans of management for future operations, statements of belief, any
    statements concerning new, planned, or upgraded services or technology developments and customer contracts or use of our services.

    The risks and uncertainties referred to above include – but are not limited to – risks associated with developing and delivering new
    functionality for our service, new products and services, our new business model, our past operating losses, possible fluctuations in our
    operating results and rate of growth, interruptions or delays in our Web hosting, breach of our security measures, the outcome of
    intellectual property and other litigation, risks associated with possible mergers and acquisitions, the immature market in which we
    operate, our relatively limited operating history, our ability to expand, retain, and motivate our employees and manage our growth, new
    releases of our service and successful customer deployment, our limited history reselling non-salesforce.com products, and utilization
    and selling to larger enterprise customers. Further information on potential factors that could affect the financial results of salesforce.com,
    inc. is included in our annual report on Form 10-Q for the most recent fiscal quarter ended July 31, 2012. This documents and others
    containing important disclosures are available on the SEC Filings section of the Investor Information section of our Web site.

    Any unreleased services or features referenced in this or other presentations, press releases or public statements are not currently
    available and may not be delivered on time or at all. Customers who purchase our services should make the purchase decisions based
    upon features that are currently available. Salesforce.com, inc. assumes no obligation and does not intend to update these forward-
    looking statements.




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スピーカー

                          Daisuke Kawamoto           Mitsuhiro Okamoto
                         Customer Centric Engineer   Developer Programs Manager
                              @DaisukeSfdc                   @mitsuhiro




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Developer Force Japanをフォロー下さい!!

               @developerforcej / #forcewebinarjp

               Developer Force Japan


               Developer Force Japan


               Developer Force Japan

               Developer Force group
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アーキテクトコアリソースページ
    •  アーキテクト向け注目記事
    •  Twitterをフォロー
                   週ごとにUpdate
     http://developer.force.com/architect


                       日本語の場合
              DeveloperForce Japan
                    Blogをチェック!!
             http://jp.force.com/blogs
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質問がある場合には?

      §  質問がある場合にはGoToMeetingのチャットを経由して(Organizer
          宛 or 全体に)質問して下さい。
      §  後ほどスピーカーが要望のおおい質問から順番にWebinarの最後に
          回答していきます。
      §  あとでチャットのログを遡りますので、質問は一度すれば大丈夫です。




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本日のゴール

                                理解・認識



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どれぐらいの規模のデータがSalesforce Platform
  で扱えますか?


                             どれぐらいだと
                              思います?




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ベストプラクティス
       デザイン                    ロード     コンフィグ   メンテナンス




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デザインベストプラクティス




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デザインベストプラクティス


                                    データ量と
                         ビジネス要件       増加




                           クエリ      テキスト
                           デザイン      サーチ




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ビジネス要件



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アプリケーション及びユーザの要件を理解する


                  どれぐらいの                       どれぐらいの業務
                  レコード数が、                      データが本当に必
                 リストビューや                         要なのか?
                 レポートにおいて
                    適切か?




                                     データを履歴
                                    としてアーカイブ
                                    したり、ビューや
                                    レポートで使用し
                                    ないようにできな
                                       いか?



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例: 意味のあるリストビューのデザイン




           人間はどれぐらいのデータレコードを扱う事ができますか?

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データボリュームと
                        データ増加



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データのボリューム及び増加量を予測する

                                               データのロード時
               どのような                           に不要なタイプの
               タイミングで、                         データをスキーマ
              どれぐらいデータ                         から取り除く事は
              の量は増加します                           できますか?
                 か?




                                    アーカイブでデー
                                    タの増加を相殺で
                                      きますか?
                                    ハードデリート?
                                     ゴミ箱を空にす
                                        る?




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例: プロジェクトの月毎及び年毎の成長
                                                  !
         250"
                       大容量オブジェクト X (月毎)
         200"
                       トランザクション増加率
                       •  レコード数
                       •  GB
         150"
                       データ増加率
                       •  レコード数
         100"          •  GB

                       アーカイブによる相殺
          50"          •  レコード数
                       •  GB

           0"
            3"


                    "

                              3"

                               3"

                              3"


                                "

                                             3"




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                                                         "

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                                                        3"


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                                                    t)1
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                  b)




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                                                   p)




                                                    v)

                                                    c)
                          ar




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                                          Ju




                                                 Oc
                        Ap




                                                 De
                                                 No
                                                 Au
        Ja

                Fe




                                                 Se
                        Ju
                       M




                        M




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キーとなる成功要因 : データ量を最小化する



         過度ではない、                                アーカイブ不要な
         要件にあった                                   データは
        データロードの                                 破棄をする計画を
                                                   立てる
        プランを作成する




                                     アーカイブ後、
                                    ハードデリートか、
                                    ゴミ箱を空にする




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クエリのデザイン




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効果的なクエリのデザインを学ぶ


                インデックスを                         SOQLの最適化を
                 有効活用する                            理解する




                                    選択リストビュー、
                                    レポート、SOQL
                                      クエリを
                                     デザインする




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インデックスを有効活用する




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Cheat Sheet(早見表):
インデックス済みフィールド

 ※英語
 http://developer.force.com/architect




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例: 特定のSOQLをモニタリングして改善する




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テキストサーチ




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効果的なサーチのデザインを学ぶ

               インデックスを                          SOSLの最適化を
                有効活用する                             理解する




                                    選択リストビュー、
                                    レポート、SOSL
                                     をデザインする




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"テキスト"系の項目は検索インデックス化される




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Cheat Sheet(早見表):
  サーチフィールド

 ※英語
 http://developer.force.com/architect




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どのようにサーチは行を見つけるか?
                                    インデックス




                           数百万
                            の
                                             DB
                          レコード



               サーチ文字
               に合致する
               データを全
               インデック                   サーチに合致     DBが共有ルール
               スから探す                   したデータの     のチェックなど
                                       レコードIDを    を行う
                                       処理するため
                                       にDBへ送る




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おさらい: デザイン時のベストプラクティス

  ü  要件を認識する
  ü  データの増加量を想定する
  ü  データのボリュームを最小化する
  ü  効率的なオペレーションをデザインする
  ü  効率的な共有モデルを適用する




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データロードのベストプラクティス




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データロードのベストプラクティス


                 ロードの前にデー               AppExchangeの
                 タをきれいにして                 ツール利用を
                    おく                     検討する




                         よりよりスルー
                                     無効化や遅延処理
                        プットの為にBulk
                                     できるものを知る
                         APIを利用する




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オーバーヘッドを避けるようにデータを準備する
            1                    2              3                4              5

         標準化                   浄化           補強(オプション)       重複除去             確認
          名称                検索 & 置換         会社名 & 住所       アイデンティティ        Sandboxへ
     アクメ株式会社 -> アクメ(株   )    Hot -> Hight
                                                           &スコアマッチ         ロード
                             Cold -> Low                    渡邉 渡邊 -> 80%


          住所                 命名規約            階層構造            マージ           編集       検証
                                                            渡邉部長 , 渡邊 聡
                            アクメ-会議資料-453    アクメ株式会社 - 本社
       JP,Japan -> 日本                                       -> 渡邉 聡
                                            アクメ - イギリス



        郵便番号                データ変換             統計            主従関係           本番環境へ
                            統合、買収、独立                        の見直し           ロード
                                                            取引先、部門、商談
                                                            取引先責任者
                            アーカイブ
                            &フィルタ


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データロード処理前に無効化しておく

      検証ルール

                                    ワークフロールール




                トリガ




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Force.com Bulk APIを理解する




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Bulk APIのリミットについて留意する




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ユーティリティを使えばもっと簡単に処理ができる




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共有ルールの計算を遅延させる




                  もしくは、デフォルトの公開状態でロードする



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おさらい: データロード時のベストプラクティス

  ü  整形済みのデータをロードする
  ü  Bulk APIを利用する
  ü  APIを使ったロードユーティリティを検討する
  ü  トリガ、検証ルール、ワークフローを無効化する
  ü  共有ルールの適用を延期する




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コンフィグのベストプラクティス




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効率的な共有モデル作成方法を学ぶ

                                       ロール階層やグ
                                       ループの入れ子を
                      データを過度に            最適化する
                      保護しすぎない




                           レコードオーナー   更新時のロックに
                           及び親レコードは     留意する
                            適切に分配する




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必要以上にデータを保護しすぎない




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ロール階層を最適化する



                                    複雑な階層構造 = より多くの時間が共有
                                    の計算にかかる

                                    階層は10以下にする

                                    テリトリー管理を使っているならば、
                                    シンプルなブランチにする




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歪なデータ構造を避ける

                 オーナー               主従関係




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更新時のロックに留意する

              組織ロック                     レコードロック




                                               X


                          X




             単一スレットグループ             歪な主従関係をさける
             小規模のロックを心がける           シーケンスがParentIDを更新します




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おさらい: 設定時のベストプラクティス

  ü  可能であればデータは公開で利用する
  ü  ロール階層を最適化して利用する
  ü  歪なデータ構造を避ける
  ü  レコードロックの罠を最小限にする




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メンテナンス
                     ベストプラクティス




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メンテナンス時のベストプラクティス


                          カスタム        データ
                         インデックス     パーティショニ
                                       ング




                                      マッシュアップ
                                       や外部データ
                        データの          ウェアハウスの
                        非正規化             利用




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                                    を依頼できる




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                                                  Force.com Canvasを利用すれば、
                                                 オペレーションデータと履歴データを
                                                  シームレスに統合を可能にします。




                                     ETLプロセス

                                     100010010




Salesforce組織はオペレーションデータ(現業務で利用しているデータ)           Herokuアプリ & データベースは履歴データ
                  を管理する                                     を管理する


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Demo

                     インテグレーション
                     ベストプラクティス



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インテグレーションのベストプラクティス

  ü  Salesforceのデータベースについて特性を知る
  ü  履歴データをアーカイブする
  ü  アーカイブしたレコードはハードデリートする
  ü  外部アプリケーション (Heroku等) を分析に利用する
  ü  Force.com Canvas等を利用してUIでインテグレーションをする




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追加リソース




              Architect Core Resources(英語)
              http://developer.force.com/architect



              日本語ページにも翻訳次第順次追加予定
              http://jp.force.com/


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直近のイベント
                                 Customer Campany Tour
                           各都市ごとに開発者向けセッションもあります

                           4/15     ‒   福岡 (グランドハイアット福岡)
                           4/17     ‒   大阪 (ヒルトン大阪)
                           4/24     ‒   名古屋 (ヒルトン名古屋)
                           5/21     ‒   東京 (東京ミッドタウン)

                           参加無料 : http://eventjp.salesforce.com/

                                             Webinar

                            2013年 - 4月28日(予定)
                            Visualforce & Force.com Canvas:
                            Salesforce.com上であなたのWebサービスを

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Survey
       Your feedback is crucial to the success of our webinar programs.
                                       Thank you!


             http://bit.ly/datavolumessurvey
   *Look in the GoToWebinar chat
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                         Customer Centric Engineer   Developer Programs Manager
                              @DaisukeSfdc                   @mitsuhiro




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