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sourceDocument: Xanadu プラットフォームアナリティクス
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    - Xanadu プラットフォームアナリティクス

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# データ収集の最適化

# データ収集の最適化 {#ariaid-title1}

* リリースバージョン: Xanadu
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* 更新日 2024年08月01日
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* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 所要時間：2分

最適化された パフォーマンスアナリティクス データコレクターは、大規模なデータセットを処理するための時間、メモリ、および CPU 使用率を削減します。

最適化されたデータコレクターは、Tokyo 以降すべてのインスタンスでデフォルトでアクティブになります。アップグレード時にアクティブ化されます。最適化されたコレクターを非アクティブ化するには、システムプロパティ com.snc.pa.dc.hsql を作成して <kbd class="ph userinput">false</kbd> に設定します。詳細については、「[システムプロパティを追加する](https://www.servicenow.com/docs/access?context=r_AvailableSystemProperties&version=xanadu&pubname=xanadu-platform-administration&section=t_AddAPropertyUsingSysPropsList&ft:locale=en-US)」を参照してください。  
重要:  
Oracle データベースはサポートされていません。パフォーマンスアナリティクススコア \[pa_scores\] テーブルを引き続き使用する他のインスタンスもサポートされません。最適化されたデータコレクターは、インジケータースコアがスコアレベル 1 \[pa_scores_l1\] とスコアレベル 2 \[pa_scores_l2\] の 2 つのテーブルにあるインスタンスのみをサポートします。詳細については、「[パフォーマンス分析スコアの移行](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/KIEJP40FUBfnJmBnZVcvqg#pa-scores-migration "パフォーマンスアナリティクス Scores [pa_scores] テーブルが 2 つのテーブルに分割されました。この構造は、多数のスコアを処理する場合に役立ちます。スコア移行ツールを使用して、古いテーブル構造から新しいテーブル構造にスコアを移行できます。")」を参照してください。

最適化されたデータコレクターは、次の機能をサポートしています。  
* パフォーマンスに悪影響を与えることなく 1,000 万件を超えるレコードを処理できます。
* ブレークダウンマトリクスが有効になっている少なくとも 10 のブレークダウンのサポート。ブレークダウンのサポートには次のものが含まれます。
  * ドット連結条件
  * 最大 100 万件のレコードを含む 2 つの大きなブレークダウン
  * ブレークダウンの関連付け
  {#optimized-data-collection__ul_e2s_npd_4qb}
* インジケーターとブレークダウンの追加条件のサポート。
* 個別のカウント集計の最適化。
{#optimized-data-collection__ul_dwm_bnd_4qb}  
注:  
データ収集を最適化するために、データ収集のためにインジケーターソースごとに許可されるデフォルトの最大レコード数が増加しました。詳細については、[パフォーマンスアナリティクス のプロパティ](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/c_efAm1VKt1GBlw8uCBwbA#pa-properties "これらのシステム プロパティがパフォーマンスアナリティクスの動作を制御します。") の com.snc.pa.dc.hsql.max_row_count_indicator_source プロパティを参照してください。

最適化は、組み込みデータベースの使用に由来します。標準データ収集ジョブは、ジョブ中にすべてのスコアをノードメモリに保存します。ただし、最適化されたデータ収集ジョブは、スコアのパケットをディスク上の一時ストレージに移動します。ジョブの最後に、スコアがスコアテーブルに書き込まれ、一時データベースがクリアされます。  
注:  
遅延読み込みを使用したメモリの最適化が実装され、メモリ不足エラーが排除されました。ただし、このメモリの最適化により、CPU 使用率が増加し、大規模なジョブの処理時間が長くなる可能性があります。詳細については、 カスタマーサービス \& サポートにお問い合わせください。