第7回 性能改善の鍵、インデックスの特性を知る～B-treeとハッシュ （1）B-tree | gihyo.jp
SQLアタマアカデミー 第7回性能改善の鍵、インデックスの特性を知る～B-treeとハッシュ （1）B-tree はじめに データベースを扱う仕事をしていると、パフォーマンスの問題に悩まされることは日常茶飯事です。とくに最近は、データベースに格納されるデータ量が飛躍的に増え、サーバのCPUやメモリといったハード面の増強だけでは追いつかないことも多くあります。 そのようなケースに対応するため、DBMSは性能改善のための手段を多く用意しています。その中で最もコストパフォーマンスの良い方法が、インデックス（索引）です。アプリケーションにもハード構成にも影響を与えずに実行でき、うまくいかなければすぐに削除できるという手軽さが大きな魅力で、効果はしばしば絶大です。 インデックスにはいろいろな種類があり、またDBMSによってもサポートする種類に差がありますが、本稿では最も重要な2つを取り上げます。それ
第5回 SQLで木構造を扱う～入れ子集合モデル （1）入れ子集合モデルとは何か | gihyo.jp
はじめに 木構造と呼ばれるデータ構造の一種があります。1つのルート（根）と呼ばれるノードを始点として、（通常）複数のリーフ（葉）と呼ばれるノードまでを経路で結んでできるデータ構造です。その名のとおり自然界にある「木」の構造ですし、学校時代、確率の授業で樹状図を書いた経験のある人もいるでしょう。 この構造は、私たちの周囲にとてもたくさん存在します。家系図や組織図も木ですし、IT関連の例では、ヒープやRDBのインデックス、ディレクトリ（フォルダ）によるファイルシステムやXMLも木構造です。Webの掲示板でも、最初の書き込みをルートとしてそれに対してコメントがつけられ、そのコメントにまたコメントがつけられるというプロセスで木構造を形成します。ここでは1つの書き込みがノードになります。 このように、IT技術と木構造は切っても切れない関係にありますし、多くの分野で応用されてもいるのですが、実は長い
なぜBTreeがIndexに使われているのか - maru source
※この内容は個人的な考察なので、間違っている箇所もあると思います。そういう部分を見つけた際はぜひ教えて下さい。 RDBMSの検索を早くするためにIndexって使いますよね。例えばこんなテーブル CREATE TABLE user ( id INT UNSIGNED NOT NULL, name VARCHAR(255) NOT NULL, UNIQUE INDEX (id) ); idカラムにIndexを張っています。これはidでの検索を高速にするためです。ここでidカラムにIndexが貼っていない場合と比べると検索時間が大幅に変わってきてしまいます（特にレコードが多くなった時) ではなぜIndexを貼ると検索が早くなるんでしょう？？ Indexとはその名の通り索引を意味します。特定のカラムの索引を作成しておくことで検索を高速化します。 (本の最後によみがな順で単語が並べられたりしています
MySQL SQLオプティマイザのコスト計算アルゴリズム - SH2の日記
いちいさんにお誘いいただいて、勉強会で発表をすることになりました。 InnoDB Deep Talk #1 : ATND おそらく初見では内容が難しいと思いますので、先に資料を公開しておきます。 プレゼンテーション資料 (PDF) テストデータ生成スクリプト (JdbcRunnerで利用します。) プレゼンテーション資料からリンクしているウェブサイトの一覧です。 MySQL Bugs: #64567: Last_query_cost is not updated when executing an unique key lookup Understanding and Control of MySQL Query Optimizer: Traditional and Novel Tools and Techniques: MySQL Conference & Expo 2009 - O'R
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