パーティショニングとデータ圧縮を併用するメリット
本連載では、大規模データベースでのパフォーマンス・チューニングの手法として、Oracleパーティショニングを解説する。単なる機能説明にとどまらず、実機による検証結果を加えて、より実践的な内容をお届けする。（編集部） 前回の「パラレル処理の有効性と落とし穴を検証する」では、パーティショニングとパラレル処理を併用することの有効性と注意点について紹介しました。今回は「データ圧縮」とパーティショニングとの関係について解説します。 Oracleの表圧縮機能とは何か 大規模データを分割することでアクセスするデータを絞り込むパーティショニングや、大規模データへのアクセスを並行処理させるパラレル処理などは、アクセスする対象や処理の効率化を実現する機能でした。 それに対してデータ圧縮とは、表に格納されるデータを小さく保持するという考え方です。データそのものを小さくできるため、同量の非圧縮データよりも小さなデ
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https://blogs.oracle.com/directjp/oracle_database/oracle_database_options/oracle_advanced_compression/
http://www.oracle.com/technology/global/jp/oramag/oracle/04-mar/o24tech_data.html
http://www.oracle.com/technology/global/jp/obe/11gr1_db/perform/compress/compress.htm