表1で、パラメータの欄はパラメータの数と各パラメータが含む値の数を表します。たとえば34というパラメータの欄は、3つの値を含むパラメータが4つあることを意味します。表中のAETGとTestCoverは有償のツールです。 この表の結果によると、PICTはほぼ平均的な数の組み合わせを生成することがわかります。ここで注意してもらいたいことがあります。この表で示されているPICTの組み合わせ数は、最適な初期条件を指定した場合であるということです。 PICTはデフォルトで固有の初期条件を使用して生成を行います。この初期条件の違いにより、生成される組み合わせ数が若干違ってきます。たとえばパラメータが34の場合、デフォルトで生成される組み合わせは13です。またパラメータが313の場合、デフォルトで生成される組み合わせは20です。 初期条件の変更は、/rまたは/r:オプションで行うことができます。筆者が確

前回のおさらい＆今回の概要 前回では、ユーザから受け取ったSQLに対して、DBMSがどのような手順を踏んでデータを取り出す（または更新する）か、という一連の流れを解説しました。今回は、そこから一歩進んで、実際にシステムに性能問題が発生したとき、どのように対処するか、という実践的なところに踏み込んで解説したいと思います。 前回の内容を前提とするものではありませんが、オプティマイザを中心とするクエリ評価エンジンの機能については、知っていたほうが理解しやすいでしょう。忘れてしまったという方は、第4回（1）で簡単におさらいしてください。 パフォーマンスチューニングは医療に近い 筆者は、仕事でパフォーマンスチューニングを引き受けることがよくあります。性能試験の一環として遅延が発生した処理のチューニングを行うこともあれば、すでにカットオーバーされて運用に入っているシステムが遅延を起こして、お祭りの会場