カラム数が増えるとDB性能が劣化する？ | dTblog
テーブルのカラム数が増えていくと、DB性能が悪くなる気がする。 そんなメンバーの声を聴いて、そういえば自分も実体験として、100カラムほどあるテーブルの性能問題にぶつかったことがあったことを思い出した。やたらとSELECTが重い。とは言え、その原因がカラム数にあるというのは眉唾。 実際に手元にあった PostgreSQL8.1 で試してみることにした。 10カラム、20カラム…と、100カラムのテーブルまで、カラムを10ずつ増やしながら10テーブルを用意。データは、主キーとなるIDにのみシリアル値を設定したレコードを、各テーブルに100万件だけ用意してみた。さっそく、それぞれにSELECT文を投げてみる。 この結果を見る限り、カラム数による影響はなし。 はて、では何が原因で劣化を感じたのだろうか。カラム数に比例して増えるのは、データである。そこで今度は、10カラムのテーブルで、1カラムずつ
データベース設計はいつ、何をポイントに行うか
データベース設計はいつ、何をポイントに行うか：ゼロからのデータモデリング入門（4）（1/3 ページ） 前回までは、データベース設計の歴史的背景からデータベース設計の有効性までを解説しました。今回は、システム開発ライフサイクルと照らし合わせ、それぞれのフェイズで必要となるデータベース設計について、お話をします。 どの段階でどう設計すればいいのか 前回、データベース設計は自社のビジネス活動を理解している自社内の人間がやるべきであり、情報システム部門の存在意義を高めるために必要な技法であるとお伝えしました。しかし、システムの外部委託が多いというのもまた事実です。 筆者の職場では、お客様からデータモデリングに関するご相談をいただく際、最初に「貴社のデータモデルを拝見させてください」というお願いをします。システム開発を外部委託しているケースでは多くの場合、形として残っているのは「物理データモデル」で
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