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![Javaヒープサイズのチューニングについて(世代別の場合) | いずれの道にも](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5ad0b72eae29ff57853b764a0169f4e28224051e/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fimg-cdn.jg.jugem.jp%2F3c6%2F177604%2F20170306_2269075.png)
ORACLEでの経験を元に書いていますがコストベースのリレーショナルデータべースなら全般的に共通の考え方で対応できると思います。 SQLのチューニングといえば比較的容易に済むインデックスをとりあえず作成する。といった対応を取られがちですが、数万レコード程度でのデータ量ではあまり効き目がなく、またインデックスを乱立すると複数の条件がある時などにオプティマイザが誤作動を起こす要因ともなります。よって本当にインデックスがないことが原因なのか?を熟考する必要があります。 基本的にルールベースと違いコストベースになるのでオプティマイザによって作成される実行計画が望み通りの計画になっているのかを見ながらチューニングしていく必要があります。 今まで見てきた遅いSQLはとんでもない結合順や使用されるインデックスがなんでここから?といった実行計画になっていた事が大半でした。 そういう時に正しい実行計画をオプ
正規表現を書く際、どのようなパターンにマッチさせるか、どこをキャプチャするかという視点で記述することはあっても、パフォーマンスを考えて記述するというのはある程度知っている人でなければ忘れがちな視点です。 このエントリでは、バックトラックをメインに正規表現がパフォーマンスに及ぼす挙動について見ていきます。 対象の正規表現エンジン ここでは、従来型 NFA を対象としています。具体的には、PHP の preg_ 関数で利用している PCRE や mb_ereg 関数が利用している鬼車です。Perl や Ruby、Python、Java、.NET でも従来型 NFA を採用しているので、似た挙動となるでしょう。 「従来型 NFA」や「バックトラック」などの用語については、「詳説 正規表現 第3版」のものを用いています。 バックトラックによるマッチ探査 正規表現エンジンでは、指定された文字列が、パ
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