さわってみよう Netezza #1 〜NPSaaS v11.3.1.3 新機能編 Part#1〜

Last updated at 2026-08-26Posted at 2026-08-25

IBM Netezzaは、大量のデータを高速に分析するために設計された、高性能なエンタープライズ向けデータウェアハウス（DWH）です。

下記の特長を持っています。

超並列処理（MPP）: 多数のプロセッサで同時にデータを処理するため、複雑なクエリや大規模な分析を高速に行えます。

チューニング不要: データベースの複雑なパフォーマンス調整（チューニング）をあまり必要とせずに、高い処理速度を発揮します。

ハイブリッド柔軟性: 従来の専用ハードウェア（アプライアンス）だけでなく、ソフトウェア版だけのご提供も可能ですし、SaaSやクラウド環境（Bring Your Own Cloud / BYOC）など、さまざまな形態で利用できます。

AI・オープンデータ連携: Apache IcebergやParquetなどのオープンデータフォーマット、PythonやRなどの高度な分析言語をサポートしています。

2026年8月12日、SaaS版にバージョン11.3.1.3が登場し、次のような新機能、機能拡張が実装されました。
本記事は下記URLを抄訳したものに基づいています。
https://cloud.ibm.com/docs/netezza?topic=netezza-my-service-relnotes1123x&locale=en

組み込みベクターストアに対応

Netezzaは、生成AIやRAG（検索拡張生成）のワークフローにおける埋め込み（embedding）の保存・管理を可能にする、ネイティブなベクトルデータ型をサポートするようになりました。
埋め込みテーブルはNetezza内で直接作成され、AMPPアーキテクチャを活用することで、並列かつ高性能なベクトルデータの保存と検索を実現します。
これにより、別途ベクトルデータベースを用意する必要がなくなり、構造化データとベクトルデータの両方を単一のプラットフォームで管理できるようになりました。

サポートされている距離演算子
Netezzaは、ベクトルの類似度計算において広く利用されている4種類の距離演算子をサポートしています。
マンハッタン距離
ユークリッド距離
コサイン距離
内積
これらの演算子を使用することで、類似度検索を実行し、さまざまな距離指標に基づいて最も関連性の高いベクトルを特定することが可能です。

次元数のサポート
Netezzaは最大16,000次元までサポートしており、埋め込みモデルに対して高い柔軟性を提供します。
この十分な次元数制限により、幅広い埋め込みモデルやユースケースとの互換性が確保されています。

詳細については、こちらの「ベクトルデータ型のサポート」をご覧ください。
https://www.ibm.com/docs/en/netezza?topic=developers-vector-data-type-support

非構造化データに対応

Netezzaは現在、AWS SaaSおよびBYOCのデプロイメントにおいて、PDFファイル、画像、JSONファイルなどの非構造化データの処理をサポートしています。
利用可能な機能には、PDFや画像からのテキスト抽出（6言語）、JSONPATHクエリを使用した表形式データの抽出、メタデータの抽出、RAGワークフロー向けのベクトル埋め込み生成などが含まれます。

サポートされているファイル形式
以下のファイル形式を処理できます。
PDF: 標準的なPDFファイル
画像: JPEG (.jpg, .jpeg)、PNG (.png)、WebP (.webp) ファイル。
これらの形式のみがサポートされており、他の画像ファイル形式はサポートされていません。
JSON: JSONデータファイル

データストレージのオプション
生データは、以下の2つの場所に保存できます。
お客様のS3バケット
非構造化データを保存している独自のS3バケットを使用できます。
バケット内のファイルのサイズや保持期間に制限はありません。
バケットへのデータの読み込みはお客様の責任で行ってください。
コンソールには、バケットへファイルをアップロードする機能は用意されていません。
Netezza内部ストレージ
Netezzaは、ネイティブ管理される内部ストレージを使用する機能を提供しています。
コンソール経由で、最大1MBのファイルをアップロードできます。
アップロードされたファイルは、アップロード時刻から24時間利用可能です。

可能な操作
以下の組み込み操作が利用可能です。

PDF操作
PDFファイルからのテキスト抽出
PDFファイルからの表の抽出
PDFメタデータ（作成者、ページ数、その他の情報）の抽出

画像操作
画像からのテキスト抽出
EXIF情報（位置情報、解像度、絞り値、その他のメタデータ）の抽出

JSON操作
JSONPATHクエリを使用して、JSONデータを表形式に変換（転置）する。

ベクトル化
抽出されたテキストからベクトル埋め込みを生成し、将来的なRAG（検索拡張生成）ワークフローに備えます。
生成された埋め込みの利用には、独自のLLM（大規模言語モデル）やJupyter Notebookを使用できます。
現時点でベクトル化は英語のみをサポートしています。

テキスト抽出の言語サポート
テキスト抽出は、以下の言語をサポートしています。
英語
スペイン語
ポルトガル語
フランス語
ドイツ語
イタリア語

前提条件
非構造化データ機能を有効にする前に、以下の要件が満たされていることを確認してください。
INZAがインストールされていること。
Nexus(後述)が有効になっていること。

詳細については、こちらの「非構造化データ」を参照してください。
https://www.ibm.com/docs/en/netezza?topic=developers-unstructured-data-in-netezza

Iceberg RESTカタログ(Netezza Nexus)を搭載(プレビュー版)

IBM Netezza Nexusは、Netezzaエンジンにネイティブに統合されたオープンなレイクハウス・カタログです。
オープンなApache Iceberg RESTカタログ仕様に基づいて構築されたNexusは、データのコピーや移動を行うことなく、Apache Icebergテーブルへの安全かつガバナンスの効いたマルチエンジン・アクセスを実現します。
本リリースでは、Nexusはプライベート・テクニカル・プレビューとして提供されます。詳細については、こちらの「IBM Netezza Nexus」をご覧ください。
https://www.ibm.com/docs/en/netezza?topic=developers-netezza-nexus

nzcliの機能強化

今回のリリースには、以下のnzcliの追加および変更が含まれています。

nz manualvacuum: すべてのデータベースに対してvacuum（削除されたデータ行などが占有していたストレージ領域の開放）とreindex（インデックスの再構築）を実行し、ディスク領域の回収とパフォーマンスの最適化を行います。
このコマンドは、システムの停止、カタログのバックアップ作成、メンテナンスの実行、システムの再起動を行います。
詳細については、こちらの「nz manualvacuumコマンド」を参照してください。
https://cloud.ibm.com/docs/netezza?topic=netezza-nz-manualvacuum

nzsqa: システムの診断と監視機能を提供します（フロントチャネルおよびバックチャネルの統計、アクティブなジョブ、ディスクおよびメモリの使用状況、スケジューラーキュー、ロックテーブルなど）。
詳細については、こちらの「nzsqaコマンド」を参照してください。
https://cloud.ibm.com/docs/netezza?topic=netezza-nztool#supported-cmds

setup-lh-connectionコマンド（set-hmを置き換え）: NetezzaとIcebergカタログの統合の一環としてLakehouse接続を構成するという目的をより適切に反映するため、set-hmコマンドはsetup-lh-connectionに名称変更されました。
このリリースにアップグレードする前に、set-hmを使用しているスクリプトや自動化処理を、setup-lh-connectionを使用するように更新してください。

set-hmコマンドは使用できなくなりました。
アップグレード後にset-hmを呼び出すスクリプトを実行すると失敗します。

高度な監視（Advanced Monitoring)

「高度な監視（Advanced Monitoring）」機能は、監視ダッシュボード上の単一のインターフェースから、詳細なパフォーマンスメトリック、リソース使用状況の分析、およびシステム健全性に関する情報を提供します。
次のようなダッシュボードのコンポーネントが利用できます。

パフォーマンスとワークロードの分析
「パフォーマンスとワークロードの分析」セクションでは、以下のグラフを利用できます。
クエリの概要 (Query Summary)
合計、送信済み、完了済み、および失敗したクエリの数をプロットした折れ線グラフ。クエリのスループットを推測し、日々のクエリ量を追跡するために使用します。
パフォーマンス分析 (Performance Analysis)
日付ごとの平均キュー待機時間（秒）、および日付ごとの平均実行時間と最大実行時間をプロットした折れ線グラフ。キュー待機時間と実行レイテンシを集計し、クエリ処理の合計時間を評価します。
タイプ別分析 (Type Analysis)
特定のクエリタイプごとに分類されたクエリの総量をプロットした積み上げ棒グラフ。
INSERT操作の内訳 (Insert Operation Breakdown)
書き込み操作の量の内訳を示す積み上げ棒グラフ。INSERT、INSERT (LOAD)、およびINSERT (SINGLETON) の各操作に分類して表示します。
成功率と失敗率 (Success vs. Failure Rate)
時間の経過に伴うクエリの成功率と失敗率をプロットした面グラフ。
クエリタイプ別のワークロード分布 (Workload Distribution by Query Type)
システム全体におけるクエリタイプの平均的な分布を示す円グラフ。

インフラストラクチャのパフォーマンス
リソースのボトルネックを特定するために、4つの独立したヒートマップが「時間 x 日付」のマトリックス上で最大使用率メトリックをプロットします。
CPU使用率 (CPU Utilization)
ホストCPUのパフォーマンスとSPU CPUのパフォーマンスをプロットします。
メモリ使用率 (Memory Utilization)
ホストのメモリ割り当てとSPUのメモリ割り当てをプロットします。
ストレージとデータベースのメトリック
サイズ別データベース上位5つ (Top 5 databases by size)
ストレージ容量の大きい上位5つのデータベースを特定し、その容量を追跡するデータテーブル。

データベースのメンテナンス統計
以下のメンテナンス統計を利用できます。
最新のバックアップ詳細 (Last Backup Details)
直近のバックアップ操作の概要。
最新のVacuum詳細 (Last Vacuum Details)
直近のデータベースVacuum（領域再利用）操作の概要。
バージョン管理されたテーブル (Versioned Tables)
テーブルのバージョン管理に伴うオーバーヘッドと履歴を追跡します。
偏りのあるテーブル (Skewed Tables)
クラスタノード間でのデータ分布の偏りを特定します。
Groom（整理）が必要なテーブル (Tables Needing Groom)
データの再編成、領域の解放、またはクリーンアップが必要なテーブルを特定します。
Genstat（統計更新）が必要なテーブル (Tables Needing Genstat)
クエリ最適化のために統計情報の更新が必要なテーブルを特定します。

オブジェクト使用統計
オブジェクト使用統計は、最も頻繁にアクセスされるデータベースオブジェクトを特定し、インデックス作成やスキーマ最適化に役立てます。
最も頻繁に射影（Project）されるテーブル (Most Projected Tables)
SELECT句や射影ブロックで頻繁に参照されるテーブル。
最も頻繁に条件指定（Predicate）されるテーブル (Most Predicated Tables)
条件フィルタやWHERE句で頻繁に使用されるテーブル。
最も頻繁に射影（Project）される列 (Most Projected Columns)
頻繁にスキャンまたは取得される特定の列。
最も頻繁に条件指定（Predicate）される列 (Most Predicated Columns)
クエリの条件式（述語）で頻繁に使用される特定の列。

詳細については、こちらの「高度な監視」を参照してください。
https://cloud.ibm.com/docs/netezza?topic=netezza-advanced-monitoring

Node.jsドライバーのサポート

JavaScriptアプリケーションからNetezzaデータベースに直接接続するためのネイティブNode.jsドライバーが利用可能になりました。
このドライバーは、DDL、DML、およびトランザクション管理操作をサポートしています。
VS Code拡張機能も利用可能です。
詳細については、こちらのnz-nodeドライバー
https://www.npmjs.com/package/ibm-netezza
および、Netezza SQL Tool VS Code拡張機能を参照してください。
https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=abhishek-jog.netezza-sqltools

JDBCコネクター – 接続再試行オプション

JDBCコネクターに2つの新しいオプションが追加されました。
ConnectionRetryは接続失敗時の自動再試行回数を設定し、ConnectionRetryDelayは再試行間の待機時間（ミリ秒単位）を設定します。
この待機時間は再試行の間のみ適用され、最初の接続試行には適用されません。

ODBCコネクター – 接続再試行の待機時間

ODBCコネクターの新しいConnectionRetryDelayオプションは、接続再試行間の待機時間（ミリ秒単位）を設定します。
WindowsおよびLinuxにおいて、DSNまたは接続文字列による設定が可能です。

AWSにおけるSOC 2 Type 2準拠

AWS上のIBM Netezza Performance Server as a Service (NPSaaS) が、IBMのSOC 2 Type 2認証の対象となりました。
詳細については、こちらの「セキュリティとコンプライアンスの概要」を参照してください。
https://cloud.ibm.com/docs/netezza?topic=netezza-security_compliance_overview

INZA 11.3.6 のサポート

INZA がバージョン 11.3.6 にアップグレードされました。詳細については、こちらの「Netezza Performance Server Analytics 11.3.6 リリース・ノート」を参照してください。
https://www.ibm.com/docs/en/netezza?topic=compatibility-netezza-performance-server-analytics-1136-release-notes