ファイルサイズが 1/10 になってアクセス速度も大幅改善か。実データでこれはすごいな *1。 I’ve tried to convert this table using COMPRESSED row format. This time conversion took 1,5 hours and results were really surprising: Only 5Gb data file (from 60Gb) ~5% I/O load according to iostat (from 99%) ~5% CPU load according to top (from 80-100% mostly waiting for I/O) 0.01 sec average lookup time by primary key (from 1-20 sec before the conve
パフォーマンス劣化はインデックスのせいなのか!? をみっちり検証:おら! オラ! Oracle再検証 @IT出張所(1)(1/4 ページ) 本連載は、インサイトテクノロジーが発行しているメールマガジン「おら!オラ! Oracle どっぷり検証生活」で過去に取り上げたテーマを、最新のバージョンや新しい切り口で再検証してみようという企画です。最初に取り上げるテーマは、メルマガの歴史の中でも最も古いテーマであるインデックス検証(B-Treeインデックスのパフォーマンス劣化に関する検証)についてです。 メルマガプレイバック:インデックス検証 メールマガジン「おら! オラ! Oracle どっぷり検証生活」のインデックス検証(vol.009からvol.016)は、インサイトテクノロジーの現TOPセールスマンであるつけまい氏が2000年6月から8回にわたってB-Treeインデックスのパフォーマンス劣化
ポイント ・高度なインデックスやジョインを利用し,最短経路でデータにアクセス ・メモリー不足を自律的に解消し,キャッシュのヒット率を高める ・インメモリーDBは全データをメモリーで処理し,高速化を図る 目的地に早く到着したいなら,最短の経路を最速で行けばよい。これはデータベース(DB)でも同様だ(図1)。インデックスなどを使ってデータへの最短経路を見つけ,メモリー・アクセスを増やして,最速でたどり着く。DBにはそんな技術が詰まっている。 図1●データベース高速化技術のポイント ビットマップ・インデックスなどを使い、データにたどり着く最短の道を選ぶ。また、できるだけメモリーにデータをキャッシュさせておくことで、アクセスのスピードを上げる、という二つのポイントがある [画像のクリックで拡大表示] 以下では,(1)データにたどり着く最短の道を選ぶ仕組みと,(2)アクセスのスピードを上げる仕組みの
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