アシストの視点「アクセス・パスから見るRDBMSの違い」 | アシスト
商用RDBMSのデファクト・スタンダードである「Oracle Database」、オープンソースRDBMSの両雄である「PostgreSQL」、「MySQL」には、それぞれのRDBMSの個性を活かせる適用領域があります。本稿では、RDBMSの「性能要件」に深く関係する「アクセス・パス」を題材に、「Oracle Database」、「PostgreSQL」、「MySQL」の特長を整理し、適材適所で活用するヒントを探ります。 アシストでは1987年に取り扱いを開始した「Oracle Database」に加え、2009年10月より「PostgreSQL（ポストグレスキューエル）」、2011年10月にはPostgreSQLをベースとしOracle Databaseとの互換性機能を有する「Postgres Plus（ポストグレスプラス）」、Webサービスのシステムにて採用されているRDBMSとしては
RDB - 実例で学ぶ、JOIN (NLJ) が遅くなる理屈と対処法 - Qiita
"Nested Loop Joinしか取り上げて無いのにタイトルが大きすぎないか" と指摘を頂いたので、タイトルを修正しました。Merge JoinとHash Joinのことはまた今度書こうと思います。 「JOINは遅い」とよく言われます。特にRDBを使い始めて間がない内にそういう言説に触れた結果「JOIN=悪」という認識で固定化されてしまっている人も多いように感じています。 たしかに、JOINを含むようなSELECT文は、含まないものに比べて重たくなる傾向があることは事実です。また、本質的に問い合わせたい内容が複雑で、対処することが難しいものも存在します。しかし、RDBの中で一体どういうことが起きているのかを知り、それに基いて対処すれば高速化できることも少なくないと考えています。 本稿では、JOINの内部動作を解説した上で、Webサービスを作っているとよく出てくるJOIN SQLを例題に
知って得するInnoDBセカンダリインデックス活用術！
InnoDBはクラスタインデックスという構造になっている。今日はクラスタインデックスがどういうことかということを、皆さんに理解して頂きたい。もっとも理解して頂きたいポイントは「セカンダリインデックスのリーフノードには主キーの値が含まれている」ということだ。 主キーの構造InnoDBの主キーは次の図のように「データが主キーのリーフノードに含まれる」という構造になっている。このような構造をクラスタインデックスという。 このような構造になっていることには利点と欠点があるが、大きな利点は主キーの値で検索をすると非常に高速だということだ。主キーのリーフノードにたどり着いたときには、既にデータのフェッチも完了している。データとインデックスが別々に格納されているタイプのストレージエンジンでは、インデックスからデータの位置を読み取って、その後データファイルからデータをフェッチする。このように二段階の操作が
最短かつ最速にアクセスする「DB高速化技術」（後編）
＞＞前編 ハッシュ利用で比較を減らす 後編ではまず，オプティマイザが選択する最短経路を紹介する。 複数のテーブルを共通のキーを用いて結合する「ジョイン」はいくつかの方式がある。その一つであるハッシュ・ジョインは，ハッシュ関数を使って，一つのテーブルのキーからハッシュ値を計算する（図4）。さらに，ハッシュ値と該当するデータで構成する「ハッシュ・テーブル」を作成する。同様に二つ目のテーブルからハッシュ値を計算し，その値を基に検索するハッシュ・テーブルのレコードを特定する。ハッシュ値を計算するだけで比較対象のデータが絞り込めるので，ほかのジョイン方式よりも高速になる場合がある。ただし，「各テーブルを展開できるだけのメモリー容量が必要になる。メモリーが足りないと逆に遅くなる」（伊藤忠テクノソリューションズ プラットフォーム技術部 部長代行 宮田武氏）といった注意点がある。 図4●ハッシュ・ジョイン
オンラインマニュアル ページ移転のお知らせ：ミドルウェア：ソフトウェア：日立
日立オープンミドルウェアは、お客様の既存の財産を生かしながら、高い信頼性と柔軟性、自律性を備えたITシステムの実現を支えています。
The Baby Expert
Benefits of Using a Diaper Bag Backpack Every new parent needs the means to carry supplies wherever he or she goes with his/her new baby. It is the primary reason why so many expectant mothers register for a diaper bag of some sort. If you are at that point in your pregnancy with your first child and you are making a baby registry for gifts, consider registering for a diaper bag backpack. Here are
qpstudy 2013.07の懇親会でRDBMSのインデックスに関するクイズLTをしてきた - このブログはURLが変更になりました
2013/07/28に開催されたqpstudy 2013.07の懇親会で、RDBMSのインデックスに関するクイズLTをしてきました。 発表資料はこちら。 インデックス使えてる？じぇじぇじぇ！ from Takuto Matsuu 補足事項 発表では3問出題しましたが、本家のThe 3-Minute Test: What do you know about SQL performance?は5問あります。インデックスに自信が有る方は是非チャレンジしてみてください。 資料にも書きましたが、Use The Index, Luke!はインデックスを学ぶなら必見のサイトです。是非どうぞ。 Use The Index, Luke!の内容をまとめた書籍SQL PERFORMANCE EXPLAINEDについては以前このブログで紹介したのでそちらをどうぞ。PDF版もあります。 Use The Index,
INDEX FULL SCANを狙う - MySQL Casual Advent Calendar 2011 - SH2の日記
2011年8月のkazeburoさんのエントリに対する解説記事です。結論から言うとkazeburoさんの案に賛成なのですが、本日はどうしてそうなったのかというところを確認していきたいと思います。本記事はMySQL Casual Advent Calendar 2011の17日目のエントリです。16日目はakira1908jpさんでした。 当時の内容を覚えていない方は、先にkazeburoさんのエントリをご一読ください。また、テストケースがGitHubに公開されていますのでカジュアルに再現試験をすることも可能です。 Covering Index と self-join と MySQL - blog.nomadscafe.jp kazeburo's gist: 1150842 - Gist 問題のSQLをチューニングするには、MySQLがインデックスに対してどのようにアクセスするかという点につ
DBパフォーマンスチューニングの基礎：インデックス入門
2. 自己紹介 下佐粉 昭 ( しもさこ あきら ) 和歌山県生まれ 2001年 IBMに中途入社 以来、DB2関連の仕事多し 現在はビジネスパートナー様向け技術支援 ■書籍 「即戦力のDB2管理術」 – http://db2.jugem.cc/?eid=2341 （書籍紹介） 「XML-DB開発 実技コース」（共著） 「DB2 逆引きリファレンス」（共著) ■オンライン Twitter - @simosako 全内容をWEBで公開しています – http://twitter.com/simosako http://db2watch.com/ Unofficial DB2 Blog – http://db2.jugem.cc/ 2 3. 今日のテーマ RDBのインデックスって？ –インデクスを作成すると、速度が上がる！ –インデックス作成はパフォーマンスチューニングのキモ！ ...でも、な
12. Indexing and Hashing in DBMS
1. Chapter 12: Indexing and Hashing Basic Concepts Ordered Indices B+-Tree Index Files B-Tree Index Files Static Hashing Dynamic Hashing Comparison of Ordered Indexing and Hashing Index Definition in SQL Multiple-Key Access 2. Basic Concepts Indexing mechanisms used to speed up access to desired data. E.g., author catalog in library Search Key - attribute to set of attributes used to look up recor
なぜBTreeがIndexに使われているのか - maru source
CREATE TABLE user ( id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(255) NOT NULL, PRIMARY KEY (id) )ENGINE=InnoDB; idカラムにIndex(PRIMARY KEY)を張っています。これはidでの検索を高速にするためです。ここでidカラムにIndexが貼っていない場合と比べると検索時間が大幅に変わってきてしまいます（特にレコードが多くなった時) ではなぜIndexを貼ると検索が早くなるんでしょう？？ Indexとはその名の通り索引を意味します。特定のカラムの索引を作成しておくことで検索を高速化します。 (本の最後によみがな順で単語が並べられたりしていますよね) で、その索引の実装としてRDBMSのIndexでよく使われるのがBTreeと呼ばれるアルゴリズムです。
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より深く知るオプティマイザとそのチューニング
http://blog.griddynamics.com/2011/04/indexes-rdbms-vs-coherence-vs-lucene.html
How TokuDB Fractal Tree Indexes Work