DBは習うより慣れよ！
試してわかる並列処理 巨大なデータベースを検索する場合や、アカデミックで複雑な検索を行う場合に、1つのクエリがとてつもなく重たくなった経験はありませんか。もちろん、SQL文の効率が悪い、あるいはインデックスの張り方が悪いなど、パフォーマンスチューニングの基本動作ができていない場合もありますが、そもそも「そんな巨大なクエリを1台のマシンでやらせることに無理がある」場合もあります。これに対する強力な処方せんの1つが並列処理（パラレルクエリ）です。 最近は、データウェアハウスやメールの解析といった情報系のシステムが増えており、データベースのクエリに求める利用者の要望は複雑化しています。しかも、Googleのような検索エンジンがサクサクと動いているので、データベースの検索なんて早くて当たり前と考える利用者が増え、期待値は高まる一方です。 ただ、業務に必要不可欠な基幹系のシステムとは違い、情報系のシ
アムダールの法則 - Wikipedia
複数のプロセッサを使って並列計算してプログラムの高速化を図る場合、そのプログラムの逐次的部分は、制限を受ける。例えば、仮にプログラムの95%を並列化できたとしても、残りの部分である5%は並列処理ができないため、どれだけプロセッサ数を増やしたとしても、図で示したように20倍以上には高速化しない。 アムダールの法則（アムダールのほうそく、英語: Amdahl's law）は、ある計算機システムとその対象とする計算についてのモデルにおいて、その計算機の並列度を上げた場合に、並列化できない部分の存在、特にその割合が「ボトルネック」となることを示した法則である。コンピュータ・アーキテクトのジーン・アムダールが主張したものであり、アムダールの主張（アムダールのしゅちょう、英語: Amdahl's argument）という呼称もある[1]。 複数のプロセッサを使い並列計算によってプログラムの高速化を図る
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