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Oracle の B*Tree インデックスの内部構造についてお勉強中（その１）
お仕事のデータベース一式のリース切れ間近ということで、リース延長で耐えることができるのか、それともシステム更改が必要なのかを見極めるため、最近はデータベース周りのチューニングばかりやってます。 当初設計時に、５年間持つ設計をしたのですが、流石に５年目にもなると予定とはそれなりに乖離が発生するものです。テーブル＆インデックス設計をユーザ向けの処理をとにかく高速に処理できるように設計したので、ユーザ向けの処理は速度的に全然大丈夫なのですが、データの肥大化によるバッチ処理のパフォーマンス劣化が顕著です。単純にストレージと CPU パワーが足りていないのでしょう。 しかしながらチューニングの余地はまだまだ十分にありそうです。バッチ向けの最適化を図ることにしました。うまくいけば来年度どころか、後数年はリース延長で延命できるかもしれません。 今回実施したチューニングの１つのポイントとして、バッチ処理向
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ヘッダーをスキップ Oracle Data Mining概要 11g リリース1（11.1） E05704-02 索引 次へ 目次 例一覧 図一覧 表一覧 タイトルおよび著作権の情報 はじめに 対象読者 ドキュメントのアクセシビリティについて 関連ドキュメント 表記規則 サポートおよびサービス Oracle Data Miningの新機能 Oracle Data Mining 11g リリース1（11.1）の新機能 Oracle Data Mining 10g リリース2（10.2）の新機能 第I部 概要 1 データ・マイニングとは データ・マイニングとは 自動検出 予測 グループ化 実用的な情報 データ・マイニングと統計 データ・マイニングとOLAP データ・マイニングとデータ・ウェアハウス データ・マイニングで可能なこと、不可能なこと 適切な問題の設定 データの理解 データ・マイニング
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