大きいESAモデルのスコアリング

大きいESAモデルに対応するようにシステム・グローバル領域(SGA)を調整することでパフォーマンスを最適化して、効率的なモデル・スコアリングを実現します。

テキスト・ドキュメントの大きな集合に明示的セマンティック分析アルゴリズム(ESA)モデルを作成すると、多くの機能またはタイトルを持つモデルになる場合があります。スコアリングのモデル情報は、共有(共有プール・サイズ)ライブラリ・キャッシュ・オブジェクトとして、SGAにロードされます。別のSQL予測問合せがこのオブジェクトを参照できます。モデル・サイズが大きい場合、データベースのSGAパラメータを大きなオブジェクトに対応する十分なサイズに設定する必要があります。SGAが小さすぎると、モデルが参照されるたびに再ロードする必要があり、パフォーマンスが低下する可能性があります。