【データベース基礎】インデックスの仕組みを理解する（初学者向け）
本書では、データベースのインデックスについて基礎から応用まで体系的に学びます。 データベースの検索性能を最適化するための重要な知識を身につけることができます。 本書で学べる内容は以下の通りです。 🌲 B-Tree と B+Tree インデックスの仕組みと特性の違い 🔍 インデックスが検索効率を向上させるメカニズム 📊 複合インデックスの設計と効果的な活用方法 ⚡ カバリングインデックスやパーシャルインデックスなどの最適化テクニック 📈 クエリプランの読み方とパフォーマンスチューニング 本書の特徴はこちらです。 ・インデックスの内部構造を図解で分かりやすく解説 ・実際のユースケースに基づく設計手法の紹介 ・インデックスサイズと更新コストのトレードオフを考慮した実践的アプローチ ・クエリ最適化のためのパターンとアンチパターンの解説 データベース設計や SQL の基礎知識をお持ちの方なら
DynamoDB の選択テーブルクエリでグローバルセカンダリインデックス書き込みシャーディングを使用する - Amazon DynamoDB
特定の時間枠内で最近のデータをクエリする必要がある場合、ほとんどの読み取りオペレーションにパーティションキーを提供する DynamoDB の要件が課題となる可能性があります。このようなシナリオに対処するには、書き込みシャーディングとグローバルセカンダリインデックス (GSI) の組み合わせを使用して、効果的なクエリパターンを実装できます。 このようなアプローチを採用すると、リソースを大量に使用し、コスト高となる可能性がある、テーブル全体のスキャンを実行する必要なく、時間的制約のあるデータを効率的に取得して分析できます。テーブル構造とインデックスを戦略的に設計することで、最適なパフォーマンスを維持しながら、時間ベースのデータ取得をサポートする柔軟なソリューションを作成できます。 パターンの設計 DynamoDB を使用する場合、書き込みシャーディングとグローバルセカンダリインデックスを組み合
DynamoDB のマテリアライズされた集計クエリでグローバルセカンダリインデックスを使用する - Amazon DynamoDB
急速に変化するデータ上で、ほぼリアルタイムの集約や主要メトリクスを維持することは、企業が意思決定を迅速に行う上で、ますます価値が高まりつつあります。例えば、音楽ライブラリでは、最も多くダウンロードされた曲をほぼリアルタイムに紹介する場合があります。 次の音楽ライブラリのテーブルレイアウトを考えてみましょう。 このテーブルの例では、songID をパーティションキーとして使用して曲を保存しています。このテーブルで Amazon DynamoDB Streams を有効にして、Lambda 関数をこのストリームにアタッチすることで、各曲がダウンロードされたときに、Partition-Key=SongID と Sort-Key=DownloadID を含むテーブルにエントリが追加されます。これらの更新が行われると、DynamoDB Streams で Lambda 関数がトリガーされます。この
DynamoDB でセカンダリインデックスを使用するためのベストプラクティス。 - Amazon DynamoDB
多くの場合、セカンダリインデックスは、アプリケーションに必要なクエリパターンをサポートするために必要です。同時に、セカンダリインデックスを過度に使用するか、非効率的に使用すると、コストがかかり、不要にパフォーマンスが低下する可能性があります。
DynamoDB のグローバルセカンダリインデックスの管理 - Amazon DynamoDB
このセクションでは、Amazon DynamoDB でグローバルセカンダリインデックスを作成、変更、削除する方法について説明します。 グローバルセカンダリインデックスを持つテーブルの作成 1 つ以上のグローバルセカンダリインデックスを持つテーブルを作成するには、CreateTable オペレーションと GlobalSecondaryIndexes パラメータを使用します。最大限のクエリの柔軟性を得るために、テーブルごとに最大 20 個のグローバルセカンダリインデックス (デフォルトのクォータ) を作成できます。 インデックスパーティションキーとして機能する属性を 1 つ指定する必要があります。必要に応じて、インデックスソートキーに別の属性を指定できます。これらのキー属性のいずれも、テーブルのキー属性と同じである必要はありません。例えば、GameScores テーブル (「DynamoDB
DynamoDB でのセカンダリインデックスを使用したデータアクセス性の向上 - Amazon DynamoDB
また、テーブルを Scan するのと同じように、インデックスも Scan できます。 セカンダリインデックススキャンオペレーションのクロスアカウントアクセスは、現在、リソースベースのポリシーではサポートされていません。 すべてのセカンダリインデックスは 1 つのテーブルのみに関連付けられ、そこからデータを取得します。これはインデックスのベーステーブルと呼ばれます。インデックスを作成する場合は、インデックスの代替キー (パーティションキーおよびソートキー) を定義します。また、ベーステーブルからインデックスに射影 (コピー) したい属性を定義します。DynamoDB では、これらの属性とベーステーブルからのプライマリキー属性がインデックスにコピーされます。次に、テーブルに対してクエリまたはスキャンを実行する場合と同様に、インデックスに対してクエリまたはスキャンを実行します。 すべてのセカンダ
DynamoDB のローカルセカンダリインデックス - Amazon DynamoDB
シナリオ: ローカルセカンダリインデックスの使用 例として、Thread テーブルを検討します。このテーブルは、AWS ディスカッションフォーラムのようなアプリケーションで役立ちます。次の図は、テーブル内の項目の構成を示しています。一部表示されていない属性もあります。 DynamoDB には、同じパーティションキー値を持つすべての項目が継続的に保存されます。この例では、特定の ForumName を指定すると、Query オペレーションはそのフォーラムのすべてのスレッドをすばやく見つけることができます。同じパーティションキー値を持つ項目のグループでは、項目がソートキーの値によって並べ替えられます。ソートキー (Subject) がクエリでも提供される場合、DynamoDB は返される結果を絞り込むことができます。例えば、「S3」フォーラムで、文字「a」で始まる Subject を持つすべて
DynamoDB のグローバルセカンダリインデックスの使用 - Amazon DynamoDB
アプリケーションによっては、さまざまな属性をクエリ基準に使用して、いろいろな種類のクエリを実行する必要があります。このような要件に対応するために、1 つまたは複数のグローバルセカンダリインデックスを作成して、Amazon DynamoDB でこれらのインデックスに対して Query リクエストを発行できます。 シナリオ: グローバルセカンダリインデックスの使用 たとえば、GameScores という名前のテーブルがあり、モバイルゲームアプリケーションのユーザーとスコアを記録しているとします。GameScores の各項目は、パーティションキー (UserId) およびソートキー (GameTitle) で特定されます。次の図は、テーブル内の項目の構成を示しています。一部表示されていない属性もあります。 ここで、各ゲームの最高スコアを表示する順位表アプリケーションを作成すると仮定します。キー
データベースにindexを張る方法 - Qiita
データの読み込み速度を改善する上で、indexを張ることは非常に大切です。 ただし、張り方や張る箇所によっては、目に見えた改善が見られなかったり、むしろ速度が遅くなってしまうケースもあります。 そこで、indexへの理解を深めるべくindexの基礎的な内容を記します。 1.indexってなんぞや 特定のカラムからデータを取得する際に、テーブルの中の特定のカラムのデータを複製し検索が行いやすいようにしたものです。 例えば、あるユーザーをバイネームで検索したい！となった際に、Usersテーブルのnameカラムにインデックスを張ってないと、プログラムは、Userテーブルのnameカラムを上から順にみて、そのユーザーのデータを取得します。もし、これが1万人もしくはそれ以上の大量のデータを含むカラムだったらどうでしょう。すごく時間がかかりますね。 Usersテーブルのnameカラムにindexを張る
[Rails Tutorial for Phoenix]Modeling users
Modeling users |> Preparation |> User data model |> User |> Verify |> Add password colum |> Encrypted password |> Additional verification |> Before the end
Efficient Use of PostgreSQL Indexes | Heroku Dev Center
Additional Resources Home Elements Products Pricing Careers Help Status Events Podcasts Compliance Center Heroku Blog Heroku Blog Find out what's new with Heroku on our blog. Visit Blog There are many types of indexes in Postgres, as well as different ways to use them. In this article, we give an overview of the types of indexes available, and explain different ways of using and maintaining the mo
CREATE INDEX CONCURRENTLY を読み解く - Qiita
Explaining CREATE INDEX CONCURRENTLY というブログ記事がなかなかおもしろかったので、自分なりにまとめなおしてみます。PostgreSQLのソースコードでもコメントで説明されているので、それを読むのもおすすめです。それ読みながら書きました。 通常インデックスの作成時には、その最中にインデックスに影響する変更が行われるのを防ぐため、テーブルレベルのロックが行われます。CREATE INDEX CONCURRENTLY はこのようなロックを行わずにインデックスを作成する機能です。 （ソースコードやネット上の記事を参考に書いているので、勘違い等あればご指摘ください） どうしたら実現できるか 基本的な考え方は、ある時点のスナップショットを元にインデックスを作成し、インデックスへの挿入を有効化してから、改めて取ったスナップショットとの差分をインデックスに反映するとい
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索引 (データベース) - Wikipedia
データベースの分野において、索引（さくいん）またはインデックス (英: index) 、データベースインデックス (英: database index) は、テーブルへの処理を高速化するためのデータ構造である。インデックスの作成には追加の書き込み操作とストレージ容量を必要とする。 インデックスは、データベーステーブルにアクセスするたびにデータベーステーブルのすべての行を検索しなくても、データをすばやく見つけるために使用される。インデックスは、データベーステーブルの1つ以上の列を使用して作成し、高速なランダムルックアップと順序付けられたレコードへの効率的なアクセスの両方の基礎を提供する。 インデックスはテーブルの中の1個以上の列を対象に作成され、ランダムな参照処理や一定の順序でのレコードへのアクセスの効率を高めることができる。インデックスには通常、行全体を効率的に取得できるように、コピー元の
Database index - Wikipedia
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11.7. Indexes on Expressions
An index column need not be just a column of the underlying table, but can be a function or scalar expression computed from one or more columns of the table. This feature is useful to obtain fast access to tables based on the results of computations. For example, a common way to do case-insensitive comparisons is to use the lower function: SELECT * FROM test1 WHERE lower(col1) = 'value'; This quer
Postgres Indexes – Expression/Functional Indexing - Craig Kerstiens
Postgres is rich with options for indexing. First you’ve got a variety of types, and beyond that you can do a variety of things with each of these such as create unique indexes, use conditions to index only a portion of your data, or create indexes based on complex expressions or functions. In cases where you commonly use various PostgreSQL functions in your application or reporting you can get so
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事例から見るNoSQLの使い方 - db tech showcase Tokyo 2015 2015/06/11
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Category:Database index techniques - Wikipedia
【MySQL5.6以上】Webエンジニア向け！メンテなしで500万件レコード入りのテーブルにINDEXを張る実行時間の目安 - Qiita
