Qlik Cloudへの移行時におけるQVDアーキテクチャのベストプラクティス

最終更新日時: 2026/10/14

Qlik Cloud は大容量ファイルをサポートし、ネイティブのDataFilesストレージは、大容量のQVDファイルを処理できます。ただし、Qlik Cloud と Qlik Sense Enterprise on Windows で大きなファイルを使用する場合、アーキテクチャ上の考慮事項は異なります。

QVDロードのパフォーマンスは、Qlik Sense Enterprise on Windows と Qlik Cloud の間で異なります:

• Qlik Sense Enterprise on Windows では、Qlik Engine は QVD をローカルディスクストレージから直接読み取ります。ファイルがローカルサーバーに保存されている場合、データをロードする際のレイテンシーも最小限に抑えられます。

• Qlik Cloud では、Qlik Engine は Web ファイルストレージからファイルコンテンツを読み取るためにネットワーク呼び出しを行います。これにより、読み込み時間が2つの方法で増加します。まず、ネットワーク経由でWebファイルストレージから読み込むと、ローカルディスクからの読み込みでは発生しない転送遅延が追加されます。第二に、SOC 2/3やHIPAAなどのコンプライアンス認証に必要とされる暗号化は、処理オーバーヘッドを増加させます。

  情報メモセキュリティとコンプライアンスの詳細については、Qlik の信頼とセキュリティを参照してください。

QVDファイルをQlik Cloudに保存する際は、ファイル読み取りと書き込みの時間をリロード戦略に組み込んでください。QVDアーキテクチャをQlik Cloudで計画する際には、以下の方法を検討してください。

• 最適なQVDサイズを維持する

• QVDロード操作の最適化

QVDファイルの操作に関する詳細については、以下を参照してください。

• QVD ファイルでの作業

最適なQVDサイズを維持する

Qlik Cloud は大きなファイルを処理できますが、パフォーマンス要件を満たすのに十分なサイズに QVD ファイルを保ってください。固定されたターゲットサイズはないため、データ設計の一部としてパフォーマンスを検証し、ニーズを満たすためにさらに最適化してください。以下の方法により、QVDファイルを最適なサイズ範囲に保ち、タイムリーな読み込みを可能にすることができます。

大容量データでのアプリケーションパフォーマンスの最適化に関する詳細については、以下を参照してください。

• 大量のデータ

データをセグメント化する

個々のファイルサイズを抑えるには、データを次のような自然なディメンションでセグメント化します。

• 期間: 年や月などの期間でデータをセグメント化します。例えば、すべてのデータを含むQVDを2つのQVDに分割できます。

  • 直近2年間のデータを含むQVD。

  • 2年以上前の履歴データを含むQVD。

• カテゴリ: データを論理的なカテゴリでセグメント化します。例えば、

  • 国または地域

  • 製品グループ。

  • 部署。

  例えば、すべてのデータを含むQVDを、国別、または州や県などの第2レベルの行政区域（州や県など）別に分割できます。

• 集計レベル: より小さなデータセットを作成するために、データをより高いレベルに集計します。例:

  • 日次データを月次サマリーに集計します。

  • 個々の顧客データを地域ごとの概要に集約します。

データのカーディナリティを削減する

QVDファイル内のデータのカーディナリティを減らすことで、圧縮が改善され、QVDファイルサイズが削減されます。以下の手法を検討してください。

• 丸め: 分析的に意味がある場合に、カーディナリティの高い数値を丸めます。これにより、一意の値の数が減少し、データセットが小さくなり、シンボルテーブルの処理が高速化されます。

• タイムスタンプの分割: タイムスタンプフィールドを、個別の日付と時刻フィールドに分割します。これにより、カーディナリティを大幅に低下させ、圧縮を向上させます。

• テキストフィールドの最適化: テキストフィールドはカーディナリティが高くなる可能性があります。特に長い説明を含むフィールドでは顕著です。QVDファイルを最適化するには、これらのテキストフィールドを複数のQVDファイルに含めないでください。それらを専用のQVDファイルに移動して、プライマリデータQVDファイルをスリムに保ちます。単一のテキストQVDのパフォーマンスがまだ低い場合は、さらにセグメント化してください。

QVD レイヤー戦略のレビュー

QVDファイルは時間とともに肥大化する可能性があり、元のユースケースに最適化されなくなる可能性があります。レイヤー戦略を見直し、よりきめ細かい構造を採用できるかどうかを判断してください。より多くの、より小さいファイルを使用することで、ファイル読み込みの影響を抑えることができます。

例えば、年ごとに売上データをQVDに分割すると、リロード時間を短縮でき、最新の数年間のデータポイントのみが必要な場合にアプリケーションが読み込むデータ量を減らすことができます。

QVDレイヤーの構築と保存の詳細については、以下を参照してください。

• 増分ロードで新規および更新されたレコードをロード中

QVDロード操作の最適化

QVDファイルからデータをロードする際は、Qlik Cloudロード操作を最適化してください。QVDファイルを読み込む際のロード時間を短縮するために、以下の方法が役立ちます。

ストレージ読み込みを最小化する

単一のロード スクリプト内で、同じ QVD ファイルを複数回ロードすることは避けてください。オーバーヘッドを削減するために、データを一時テーブルに一度ロードし、RESIDENTロードを通じて再利用します。

データ読み込みと常駐テーブルの詳細については、以下を参照してください。

• Qlik Senseでのデータロード

最適化されたロードを活用する

最適化されていないシナリオ（複雑なWHERE句を持つロードやデータ変換など）の場合、まずQVDを最適化された形式で一時テーブルにロードすることを検討してください。その後、最終的なターゲットテーブルへのRESIDENTロードを介して、必要な操作とフィルタリングを実行し、QVDのロードからエンジンメモリへ処理負担を移行させることができます。

最適化されたQVDロードモードと標準QVDロードモードの詳細については、以下を参照してください。

• QVDファイル

代替ファイルストレージソリューション

QVDをQlik Cloudに保存することによるガバナンスのオーバーヘッドが読み取りおよび書き込みのパフォーマンスの問題を引き起こす場合、設定可能なセキュリティレベルオプションを備えた代替ファイルストレージソリューションのテストを検討してください。

Qlik Cloudでサポートされているファイルストレージソリューションについては、Qlik Web Storage Provider Connectors (英語のみ)を参照してください。レイテンシーの問題を最小限に抑えるには、代替ファイルストレージソリューションが、Qlik Cloud リージョンのテナントにできるだけ近くにデプロイされていることを確認してください。

データファイルの管理に関する詳細については、以下を参照してください。

• データ ファイルの管理

• テナントおよび分析管理者のデータ ファイルの管理