第4回 RDBMSマジック、インデックス（2） | gihyo.jp
前回から間が空いてしまいましたが、ペースを上げての第4回です。前回からの続きでインデックスを扱います。その中でも特に、手品の種の部分にあたるインデックスのアルゴリズムに焦点を当てます。難しい話になるのではと心配されるかもしれませんが、大丈夫です。ここではアルゴリズムの特徴と特性を理解していただくのが目的で、その詳細についての難しい話はありません。ここで読んでいる皆さんはDBMSの開発者ではなく使用者でしょうから、特徴・特性をふまえてどのような使い方をするべきかを学んでください。 利用されるアルゴリズム まずは、実際にどのようなアルゴリズムがどのくらい使われているか、というのを以下に示します。 この図はあくまでもイメージです。しかし、B-Treeのみが圧倒的に使われているというのは本当に現実です。確かに、インデックス作成時に標準のままアルゴリズムをなにも指定しない場合、B-Treeで作られる
RDBMSに関する典型的な誤解が絶えないという現実
新入社員必読、データベースの基本を理解しよう - データベースはなぜ必要なの？：ITproという記事に対するブクマで次のようなIDコールが来た。（現在はコメント返しへのお礼が入っているので、文字数制限のためオリジナルのコメントは少し切り詰められている。） "リレーショナルデータベースはすべてのデータを2次元の表形式で表現"こういうのもリレーションが2次元構造という誤解の一種なんだろうか。id:nippondanjiさんが書いてたような。 さて、この疑問に対する正解は如何なるものだろうか？ つい先日「7つのデータベース 7つの世界」の書評で書いたばかりだが・・・ 言うまでもなくその通りである。 リレーションが2次元的な構造を持っているというのは典型的な誤解だ。（ちなみにリレーションの次元は属性の数に等しい。n個の属性があるリレーションはn次元。）リレーショナルモデルについてちゃんと学習してい
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