［Software Design連動企画］ 実践クエリチューニング | gihyo.jp
この記事は、『Software Design 2024年6月号』（2024年5月17日発売）の第1特集「SQLチューニングする前に知っておきたい 実行計画＆インデックスのしくみ」の連動企画です。ぜひ本誌特集1もお読みください。 適切なインデックスを設計する インデックスの調整によるクエリの高速化は、RDBMSを使用する際の数あるチューニングテクニックの中でも最もお手軽なものです。テーブルのカラムの定義を変えるわけではないので、クエリの結果に違いが生じず、アプリケーションを変更する必要性がないからです。適切なインデックスを付与するだけでチューニングが済むというのは極めて効率的です。それでは適切なインデックスとはどのようなものでしょうか。本記事では、まずインデックスを設計する際に重要なポイントを解説します。 インデックスとSQL構文 「どのカラムの組み合わせに対してインデックスを作成すべきか」
SQL Server ツールの使用状況と診断データの収集を構成する (CEIP) - SQL Server
適用対象: SQL Server Azure SQL Database Azure SQL Managed Instance Azure Synapse Analytics Analytics Platform System (PDW) Microsoft がカスタマー エクスペリエンス向上プログラム (CEIP) により、どのようにしてソフトウェアを改善する方法を特定しているかについて説明します。 有効または無効にするツールはいつでも構成することができます。 SQL Server Data Tools の CEIP を有効または無効にする カスタマー エクスペリエンス向上プログラムは、Microsoft が時間の経過と共に製品を向上させるために記述されたプログラムです。 このプログラムは、コンピューターで実行しているユーザーのタスクを中断することなく、コンピューターのハードウェアおよびユ
SQLトレースの取得方法まとめ（ケース別） | アシスト
「SQLの結果が返るのに時間がかかる」、「バッチ処理が遅くなった」など、弊社サポートセンターには処理パフォーマンスの低下に関するお問い合わせを年間で200件以上いただきます。しかし、その原因は実行計画の変化、I/O競合、ロック競合など様々考えられるため、特定は容易ではありません。 パフォーマンス低下の原因を調べるために、SQLトレースから調査をすることがあります。SQLトレースは実行したSQLの詳細な情報をトレースファイルに出力しますが、出力量が多いため、適切な方法で調査対象とするSQLの情報をピンポイントで取得する必要があります。 今回は複数あるSQLトレースの取得方法を、ケース別に紹介します。 SQLトレース はSQLのパフォーマンス情報を文単位で出力します。各フェーズ（Parse/Execute/Fetch）でかかった時間や、実行計画、待機イベントの情報などが確認できるためパフォーマ
「PostgreSQL」はエンタープライズでどこまで使える？ ”SIエンジニア連合”が技術検証
「PostgreSQL」はエンタープライズでどこまで使える？ ”SIエンジニア連合”が技術検証：Database Watch（2015年6月版）（1/2 ページ） 商用DBからPostgreSQLへの移行ノウハウを「普段は競合」に所属するITエンジニアらが合同で検証した成果は？ 9.4での性能評価資料の他、移行プロセス検証なども。 2015年5月14日、PostgreSQLエンタープライズコンソーシアム（以下、PGEC）は毎年恒例となる活動成果発表会を行いました。今年で3回目の開催となり、活動成果としてまとめたノウハウも充実してきました。過去の活動成果報告は「PostgreSQLは80コアまでリニアに性能アップする」などで紹介した通りです。 もともとPGECには業務で商用RDBMSを使っていた企業が多く参加しています。商用RDBMSの機能や性能には満足していても、ライセンス費用の高さやベン
長年の議論に終止符 -- MySQL、MariaDB、PostgreSQLのオプティマイザ/エクゼキュータ比較 - interdb’s blog
https://mariadb.com/kb/en/optimizer-switch/にあるように、MariaDBのオプティマイザはかなり改良されている。 では、MariaDBのオプティマイザ/エクゼキュータはどの程度優秀か、４つのSELECT文の実行を通してMySQLと(ついでにPostgreSQLと)比較してみる。 (2014.12.3追記：オプティマイザについては省略してますが、こんな本がでます。) 結論を先にいえば「MySQLは検索が速い」というのは都市伝説。MariaDBはがんばってるけどPostgreSQLにはまだまだ及ばず。 ＊念のため。これはベンチマークじゃないよ、オプティマイザ/エクゼキュータの機能比較です。 自分で再確認したい場合はこちらにスクリプト群と実験のやり方を簡単に書いたので参照のこと。 調査環境 同一マシンにMySQL5.6.14、MariaDB10.0.4、
NoSQLを上回る性能のVoltDB、そのアーキテクチャとは
データベース研究者の大御所、マイケル・ストーンブレイカー氏が開発し、NoSQLデータベースをも上回る性能を発揮するリレーショナルデータベース「VoltDB」。前回の記事では、その特徴と、NoSQLデータベースのCassandraとのベンチマーク比較を紹介しました。 今回はVoltDBのアーキテクチャについて調べたことをご紹介しようと思います。基本的にはVoltDBのWebサイトやリンク先の内容を基にしています。また、ブログ「独り言v6」のエントリ「VoltDB登場 – RDBMSのようでRDBMSではない新システム」も参考にさせていただきました。 シェアドナッシングな分散インメモリデータベース VoltDBのアーキテクチャは、FAQのページで以下のように説明されています（英語を訳したものを引用しています。以下同じです）。 VoltDBは、シェアドナッシングなサーバ群から構成されるスケーラブ
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PostgreSQL エンタープライズ・コンソーシアム
Amazon.co.jp: 実践ハイパフォーマンスMySQL 第3版: Baron Schwartz (著), Peter Zaitsev (著), Vadim Tkachenko (著), 菊池研自 (監修), 株式会社クイープ (翻訳): 本