Where狙いのキー、order by狙いのキー
11. I'm yoku0825 ● とある企業のDBA ● オラクれない ● ポスグれない ● マイエスキューエる ● 家に帰ると ● 嫁の夫 ● せがれの父 ● 馬鹿だからかわいいわけじゃなくて、かわいい イルカがたまたまバカだった 12. はじめに ● サンプルデータは MySQLのサンプルデータ ベース(worldデータベース)からインデック スを全て取っ払ったものです ● http://dev.mysql.com/doc/index-other.html ● コードはgithubに上げてあります ● https://github.com/yoku0825/yapc_2014 ● すごく…ウンコードです… 13. はじめに ● 原則、MySQLは1つのテーブルにつき同時に1 つのインデックスしか使いません ● Index mergeとかあるけどアレは例外だし狙って やっても速くなる
Hadoopのセカンダリソートを避け、より高速に値をソートする方法
HadoopのReduceに渡されるのはキーと値のリストだが、このとき値のリストに含まれる各アイテム（値そのもの）はソートされていない。ソートされていて欲しい場合にはセカンダリソートと呼ばれるテクニックを使うのが定石とされているが、これは実装の面でも概念的な面でもバッドノウハウ的な側面がある。Hadoopには「キーをソートする」機能は実装されている。そこで、値をキーに入れてしまい、このHadoopに備わっている「キーをソートする」機能によって、実質的に値をソートしようというわけだ。 Map/Reduceというのはキーごとにデータを分割して処理する方法なので、「キーに値が入ったら分割がおかしくなるんじゃ？」と思うのは当然である。キーに値が入っていても、分割に影響しないよう、Partitioningクラスを自分で拡張し、分割の基準となる値（本来のキー）には、値の影響が出ないようにするのだ。それ
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