単一SQLクエリでハノイの塔を解いてみよう - Qiita
はじめに 再帰演習の定番である「ハノイの塔」をSQLで解きます。基本OracleのSQLで記述していますが、特別なことをしているわけではないので、再帰が使えるSQLであればすこしの手直しで簡単に書き換えらます。ということで最後にPostgreSQL版とMySQL版も載せています。 ハノイの塔の再帰アルゴリズム ハノイの塔には非常に有名な再帰記述アルゴリズムがあります。「複雑そうな動きも再帰で記述するとこんなに簡単になるんだよ」と言える代表格みたいなやつですね。 アルゴリズム等の詳しい解説に関しては下記のサイト等を参考にしてください。他にも「ハノイの塔」で検索すればたくさん出てくると思いますのでここでは簡潔に説明します。 ハノイの塔を攻略せよ まず上記のHANOI関数ですが、『第一引数(N)個のタイルの山を第二引数(ORIG)から第四引数(DEST)にまとめて移動する』ものであると考えてくだ
RDB - 実例で学ぶ、JOIN (NLJ) が遅くなる理屈と対処法 - Qiita
"Nested Loop Joinしか取り上げて無いのにタイトルが大きすぎないか" と指摘を頂いたので、タイトルを修正しました。Merge JoinとHash Joinのことはまた今度書こうと思います。 「JOINは遅い」とよく言われます。特にRDBを使い始めて間がない内にそういう言説に触れた結果「JOIN=悪」という認識で固定化されてしまっている人も多いように感じています。 たしかに、JOINを含むようなSELECT文は、含まないものに比べて重たくなる傾向があることは事実です。また、本質的に問い合わせたい内容が複雑で、対処することが難しいものも存在します。しかし、RDBの中で一体どういうことが起きているのかを知り、それに基いて対処すれば高速化できることも少なくないと考えています。 本稿では、JOINの内部動作を解説した上で、Webサービスを作っているとよく出てくるJOIN SQLを例題に
インデックスの基礎知識
■ インデックスとは データベースの世界で、インデックス(索引)とはテーブルに格納されているデータを 高速に取り出す為の仕組みを意味します。 インデックスを適切に使用することによってSQL文の応答時間が劇的に改善 される可能性があります。 インデックスにはB-Treeインデックスをはじめ、ビットマップインデックス、 関数インデックスなどの種類がありますが、ここでは最も一般的に使われ、かつ ほとんどのDBMSでサポートされているB-Treeインデックスについて解説します。 ※ CREATE INDEX文でオプションを指定しない場合は通常B-Treeインデックスが 作成されます。 ■ B-Treeインデックスのしくみ B-Tree(Balanced Tree)インデックスは次のようなツリー状の構造になっています。 ツリーの先頭はヘッダブロックと呼ばれています。ヘッダブロックでは、キー値の 範囲
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SQLで木と階層構造のデータを扱う――入れ子集合モデル
