複合索引（コンポジット索引）が有効なケース
複合索引（コンポジット索引）をさらに有効利用する 前ページの図4で示された複合索引を使用した実行計画から、すべての索引ブロックに1つずつアクセスする全索引スキャン（INDEX FULL SCAN）が実行されていることが確認できました。表データへのアクセスを排除することで大きくパフォーマンスを改善できましたが、このようにすべての索引ブロックを読み込む必要がある場合には、さらに高速全索引スキャン（INDEX FAST FULL SCAN）を使用することで、複数の索引ブロックをパラレル処理にて読み込むことにより、よりパフォーマンスを向上できる可能性があります。 ただし、複数の索引ブロックをまとめて読み込むため、取り出されたデータの順番が保証されません。高速全索引スキャンでアクセスした場合、その後にソート処理が必要となる点に注意が必要です。 それぞれの特徴をまとめると表1になります。 全索引スキャ
いまさら聞けないHadoopとテキストマイニング入門
ビッグデータ時代の救世主「Hadoop」とは 「Apache Hadoop」は今、最も注目を集めている技術の1つです。Hadoopとは、大量のデータを手軽に複数のマシンに分散して処理できるオープンソースのプラットフォームです。 Hadoopを活用している企業は年々増え続けていて、不可欠な技術になりつつあるといえるでしょう。 本連載では、Hadoopとは何か、Hadoopがどう活用できるのかということを、「テキストマイニング」に焦点を当てて解説していきたいと思います。 重い処理を複数のマシンに分散させる 複数のマシンに処理を分散させるには、プロセス同士の通信、監視、障害時の対応などを考えなければならず、プログラマにとってハードルが高いものです。しかし、Hadoopはそういった面倒くさい処理を一手に引き受けてくれ、プログラマは、やりたい処理だけに集中できます。 例えば、Hadoopを使うと、1
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OracleとDB2、ロッキング・メカニズムはこれだけ違う