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品目インポート・パフォーマンスのベスト・プラクティス

一連のベスト・プラクティスを守れば、品目インポートから最良の結果を得ることができます。

品目インポート・パフォーマンスの次のベスト・プラクティスを守ることをお薦めします。

  1. インポートするデータの範囲を決定する。

  2. データ・モデル設計をレビューする。

  3. 品目バッチを作成してデータをロードする。

  4. プロファイル・オプションを設定する。

  5. パフォーマンス分析を要求する。

  6. データ移行の戦略を計画する。

インポートするデータ範囲の決定

インポートするデータ範囲の決定には、2つの側面があります。 最初の側面は品目の数(マスター組織と子組織の両方)で、2番目の側面はレコードの合計数です。

各品目(マスター組織または子組織)は複数の子オブジェクトで構成されているため、1つの品目に対して複数のレコードがインポートされる可能性があります。

レコードの合計数は、適切なプロファイル・オプション設定を決定する上で重要です。

レコードの合計数は、各品目(マスター組織と子組織)を次のように数えればわかります。

  • 各マスター品目のマスター管理単一行属性グループごとに1つの追加レコード(翻訳可能な属性グループに対しては追加レコードが作成されます)

  • 各組織品目の組合せの組織管理単一行属性グループごとに1つの追加レコード(翻訳可能な属性グループに対しては追加レコードが作成されます)

  • 品目カテゴリ関連ごとに1つの追加レコード

  • 品目添付関連ごとに1つの追加レコード

  • 品目関係性ごとに1つの追加レコード

  • 各マスター品目のマスター管理複数行属性グループの行ごとに1つの追加レコード(翻訳可能な属性グループに対しては追加レコードが作成されます)

  • 各マスター品目の組織管理複数行属性グループの行ごとに1つの追加レコード(翻訳可能な属性グループに対しては追加レコードが作成されます)

データ・モデル設計のレビュー

多くの場合、データ・モデル設計をレビューすると、レコードの合計数を減らす機会があります。 次の点を考慮してください。

次のことを行う機会があるかどうかを検討します。

  • 品目組織関連の数の削減

  • 参照組織の使用

  • 属性グループの数の削減

  • 複数行属性グループの行数の削減

  • 組織管理属性グループからマスター管理属性グループへの変換

品目バッチの作成およびデータのロード

品目バッチの1回の実行でロードする最適なレコード数は、100,000品目(マスター組織または子組織)およびそれに関連する子エンティティ・レコードです。 ただし、レコードの合計数がバッチ当たり400万レコードを超えないようにする必要があります。

多数の品目をインポートする場合は、子組織品目とそれに関連する子オブジェクトをインポートする前に、まずマスター品目とそれに関連する子オブジェクトをインポートします。 可能な場合は、異なる子組織に割り当てられた品目を同じバッチでインポートしないでください。

属性データを持つ品目は、1つのバッチでまとめてインポートできます。

他のすべての子オブジェクトがインポートされたら、添付を別のバッチでインポートしてください。

一般に、インポート・マップを含むCSVファイルを使用して、品目バッチにデータをロードすることをお薦めします。 FBDIを使用して品目をロードする方が効率的な場合もあります。 これは、品目レコードに対する属性グループ・レコードの比率が高い場合に当てはまります。

ノート:
  • 取引先品目を個別にインポートしてから、取引先品目関係性をインポートすることをお薦めします。
  • FBDIを使用してデータをインポートする場合は、FBDI品目インポート・テンプレートのシートまたはタブを削除しないでください。 いずれかのシートがインポートに使用されていない場合は、そのシート・バンクのままにします。 品目インポートの新規またはインタフェース表に存在しないバッチIDを使用します。バッチIDは繰り返さないでください。

インタフェース表を頻繁にパージすると、パフォーマンスが向上します。 (すべてのバッチ全体の)インタフェース表のレコード数が400万件以下になるように、確実に表をパージする必要があります。

結果的に(100万件を超える)多数のレコードがパージされる場合は、最初に5から10個の品目の小さなバッチを実行してから、多数の品目のバッチをインポートします。

重要: 複数の品目バッチを並列で実行しないでください。 これは、「順次処理」スポーク・システム・オプションを「はい」に設定すれば実現できます。 品目インポート・プロセスには、ワークロードを並列処理するロジックがすでに含まれています。 並列バッチを発行しても利点はなく、レコード・ロックの問題が発生する可能性があります。 ただし、「順次処理」は、バッチ内のレコード数が少ない(数百単位)場合と、同じ期間に大量のバッチがインポートされない場合にのみNoに設定する必要があります。

プロファイル・オプションの設定

インポートに影響するプロファイル・オプションの値を調べ、状況に応じて設定します。

プロファイル・オプションのコードおよび名前

使用方法

EGP_CONVERSION_MODE

品目データ変換モード使用可能

データ変換および初期ロードをサポートするには、このプロファイル・オプションを「はい」に設定する必要があります。

デフォルトのプロファイル・オプション値は「いいえ」です。 次の効果があります。

  • 「スケジュール済」または「完了」ステータスの既存の変更オーダーに品目が割り当てられている場合、過去の日付の品目改訂はインポートできません。

  • 「オープン」ステータスの既存の変更オーダーに品目が割り当てられている場合、過去の日付の品目改訂をインポートできます。

このプロファイル・オプションの値を「はい」に設定すると、次の効果があります。

  • インポート・プロセスで、すべてのセキュリティ・チェックが無視されます。 データ権限および機能権限が考慮されません。

  • 品目区分が新規品目要求に対して使用可能かどうか、またはバッチ内の新規品目要求に対して「すべての品目を追加」オプションが選択されているかどうかに関係なく、すべての品目が承認済品目として作成されます。

  • バッチ内の変更オーダーに対して「すべての品目を追加」オプションを選択した場合、変更オーダーの作成を無視して、すべての更新が生産に直接転記されます。

  • タイプが「承認要」のすべての検証ルールが無視されます。

  • 品目に対する作成または更新は監査されません。

  • 「スケジュール済」または「完了」ステータスの既存の変更オーダーに品目が割り当てられていて、過去の日付の品目改訂をインポートすると、スタックを変更できます。

EGP_ITEM_IMPORT_NUMBER_OF_THREADS

品目をインポートするスレッド数

デフォルト値は12です。 100を超える値は設定できません。 環境のサイズが変更されたら、サービス要求を提出して、設定値に関するガイダンスをOracle Supportから受けます。

EGP_ITEM_IMPORT_ITEMS_PER_THREAD

インポート・プログラムのスレッド当たりの品目数。

デフォルト値は20です。 このオプションに最適な値を設定するには、まず、(ステップ1の情報に基づいて)インポートされるバッチの品目行(マスターおよび子組織)に対する子オブジェクト行の平均比率を計算します。

  • 比率が0から20の間の場合は、デフォルト値の20のままにします。

  • 比率が20から500の間の場合は、値を10に変更します。

  • 比率が500以上の場合は、値を5に変更します。

たとえば、マスター/子品目ごとに100行の子オブジェクト行(拡張可能フレックスフィールド、カテゴリ割当など)がある場合、比率は1:100になります。

これらの値はガイドラインです。 これらのガイドラインを念頭に置いて値を調整できます。

パフォーマンス分析の要求

インポートする予定のレコード数が100万を超える場合、またはこの推奨事項に従った後にスループットが低いと判断した場合は、パフォーマンス分析のためのサービス要求を提出します。

ここにリストされているカテゴリ別に分類された、品目(マスター組織および子組織)の合計数およびレコードの合計数を正確にお知らせください。 また、データ移行を完了する日数も指定します。 これは、適切なサイズを決めるために非常に重要です。

データ移行戦略の計画

データ移行の一般的な戦略では、ステージまたはフェーズで移行を実行します。 これにより、データを移行してエラーを解決する時間を長くできます。

最初のステージで、稼働開始期限よりもかなり前に品目をインポートできます。 稼働日に近づくにつれて、最初のデータ・セットの移行後に追加または編集されたレガシー品目のリストを取得し、それらの変更を稼働直前にロードします。

初期ロードまたは大規模なバッチの場合は、次のことをお薦めします。
  • インポートにマスター組織行と子組織行を明示的に挿入します。
  • 初期データ・ロードの場合、および多数の行があるバッチの場合に、品目を子組織に割り当てるためのルールを使用しません。 これは、インポートによってデータがパラレル・スレッドに自動的に処理されるため、パフォーマンスの問題を回避するのに役立ちます。