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"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
第一の大罪は''データベースの物理設計''に関するもので、たとえばスキーマ設計の問題、テーブルの列の順序、インデックス付け、データベースページサイズの選択など、パフォーマンスに悪影響を及ぼしかねない重要な要因はいくつも考えられます。今回の記事では、SQL Anywhereのデータベース設計にまつわる具体的な問題と、ドメイン（定義域）の概念に関する内容を取り上げていきます。 ドメイン（定義域）とは ドメインの概念は、E. F. Coddが発案した最初のリレーショナルデータモデルに含まれています。Chris Dateは、彼の重要な著書 [1, pp. 81] の中でドメインを次のように定義しています。 次に、ドメインという言葉を、すべて同じ型の、スカラー値の名前付きの集合と定めることにする。たとえば、サプライヤー番号のドメインは、サプライヤー番号として取り得るすべての番号の集合になり、出荷数量
I tweeted about ORM last week, and since then several people have asked me to clarify what I meant. I have actually previously written about ORM, but it was in the context of a larger discussion about SQL and I shouldn't have confused the two issues. So here I'm going to focus on ORM itself. I'm also going to try to be very brief, since it became very apparent from my SQL article that people tend
サンフランシスコのプログラマLaurie Voss氏が書いた見逃せない記事が賑わっています。近年のフレームワークやライブラリの定番中の定番ORマッパーが既にアンチパターンなのではというのが彼の主張です。この記事を書くきっかけになったのはこのツイートだそうです。 I cannot overstate the degree to which ORM is a dangerous antipattern. — Laurie Voss (@seldo) June 9, 2011 ORM が危険なアンチパターンだっていうのはどれだけ言っても言い過ぎることはない このツイートに対して各方面(ActiveRecord, Doctrine, Hibernate)から多くの（激しい）返信が寄せられて書かれたのが問題のエントリです。まずはアンチパターンとは何かの定義として下記の2つを挙げています。 当初は有益
データベースの世界でいま注目されているのがNoSQL。特にキーバリュー型データストアは、グーグルのBigTable、FacebookやTwitterが内部で利用しているCassandraやAmazonクラウドが提供しているSimpleDBなど、すでに実際に使われ始めています。 ではそのNoSQLをリレーショナルデータベースの代わりに使ってシステムを構築するとどうなるのか？ 身をもって体験したことを記したShinya Kawanaka氏によるプレゼンテーション「間違った方向にCassandraを使ってみた」が公開されています。 NoSQLを用いたシステム構築は、リレーショナルデータベースによる構築どう違うのか？ とても分かりやすくまとめられています。ご本人の承諾もいただいたので、その内容を紹介しましょう。 NoSQLを使ったときに起こる恐ろしい事例 プレゼンテーションのテーマは「NoSQLを
ユーザー同士のつながりを元に時系列に140文字のメッセージを20個ほど表示する――。Twitterのサービスは、文字にしてしまうと実にシンプルだが、背後には非常に大きな技術的チャレンジが横たわっている。つぶやき数は月間10億件を突破、Twitterを流れるメッセージ数は秒間120万にも達し、ユーザー同士のつながりを表すソーシャル・グラフですらメモリに載る量を超えている。途方もないスケールのデータをつないでいるにも関わらず、0.1秒以下でWebページの表示を完了させなければならない。そのために各データストレージは1～5ms程度で応答しなければならない。 Twitterのリスト機能の実装でプロジェクトリーダーを務めたこともあるNick Kallen氏が来日し、2010年4月19日から2日間の予定で開催中の「QCon Tokyo 2010」で基調講演を行った。「Data Architecture
非リレーショナルモデルのデータベース全般を指す「NoSQL」という用語について議論が巻き起こっています。 グーグルのBigTableやアマゾンのSimpleDBなど、クラウドへの注目が高まると同時にキーバリュー型データストアにも関心が集まり、さらにHadoopなどの新しいソフトウェアも登場してきました。このPublickeyでも、一昨日、昨日と記事で紹介してきました。 データベースは目的別に使い分けるべし NoSQLデータベースを40種類以上リストアップ、キーバリュー型にもいろいろある こうした非リレーショナルなデータベースを指す一般的な名称が求められてきたときに登場したのが「NoSQL」という名前です。 なんとなく考案された「NoSQL」 「NoSQL」という用語を考案したとされるEric Evans氏は、この名称は特に何も考えずに適当に思いついた言葉だとブログに書いています。ブログ「E
Recent entries Apache2.4のリリース予定は来年(2011年)初め(あくまで予定) inoue 2010-12-23 Herokuの発音 inoue 2010-12-20 雑誌記事「ソフトウェア・テストPRESS Vol.9」の原稿公開 inoue 2010-12-18 IPA未踏のニュース inoue 2010-12-15 労基法とチキンゲーム inoue 2010-12-06 フロントエンドエンジニア inoue 2010-12-03 ASCII.technologies誌にMapReduceの記事を書きました inoue 2010-11-25 技術評論社パーフェクトシリーズ絶賛発売中 inoue 2010-11-24 雑誌連載「Emacsのトラノマキ」の原稿(part8)公開 inoue 2010-11-22 RESTの当惑 inoue 2010-11-22 「プ
1. Introduction This document provides an overview of how the query planner and optimizer for SQLite works. Given a single SQL statement, there might be dozens, hundreds, or even thousands of ways to implement that statement, depending on the complexity of the statement itself and of the underlying database schema. The task of the query planner is to select the algorithm that minimizes disk I/O an
2007-01-25 Rails + SQLite3 を使って、 DB のレコードを検索する場合の速度を測った。 調べたのは、インデックスを張る前後でどれくらい速度が変わるかということ。 インデックスを張らない場合 まず、普通にモデルを作り、インデックスを張らない状態で検索する。 データは10万件程度。 検索回数は100回。 検索は完全一致と前方一致 (LIKE 演算) の2種類。 実行環境は VMware 上の Debian sarge 。 SQLite は 3.2.1 。 前方一致検索のために、 search_by_name メソッドを作成している。 class Item def self.search_by_name(name) if name.blank? [] else find(:all, :conditions => ["name like ?", name + '%'])
by 柴田 淳 — posted at 2006-02-22 08:03 last modified 2006-12-04 12:41 「アレどうなったんですか？」といろんな人にツッコミを受け続けて早2ヶ月（くらい？）。帰ってきた「水曜日シリーズ」です。 記念すべき復帰第一弾は「VACUUMとREINDEX」です（第一弾だけで終わりませんように・・・）。 ファイルサイズは、データベースのパフォーマンスに大きな影響を与えます。ファイルのサイズを可能な限り抑えることが、パフォーマンスの向上に役立ちます。そこで今回は、VACUUMとファイルサイズ、そしてREINDEXとの関係を見ていきたいと思います。 まず、pgbenchで最初にデータを作成してみます（いきなりですが）。 % pgbench -i pgbench creating tables... 10000 tuples don
by 柴田 淳 — posted at 2005-11-17 00:00 last modified 2006-12-04 12:41 ちょっとテンパってしまっていて、ご無沙汰になってしまいました。一応ネタが続く限り続ける予定ですので、今後ともよろしくお願いします。 さて、EXPLAINの見方は前回軽く解説しましたが、今回は実際にEXPLAINの結果からチューニングをしてみます。 例えば、DBT1のテーブルやデータを使うとして、例えば SELECT c_fname, c_lname, c_phone, c_email, o_id, o_date, o_sub_total, o_tax, o_total, o_ship_type, o_ship_date, o_status, o_bill_addr_id, o_ship_addr_id, cx_type, cx_auth_id FR
ダンプ & リストアには様々な利点がある。万が一のサーバクラッシュへの備えや、マシン間でのデータベース移植にはもちろん。しかしそれだけでない。ファイルというポータブルな形にしてしまえばバックアップは簡単。さらに、PostgreSQL のバージョンアップの際には、リストア時に新しいサーバプログラムが構造を適宜変換して取り込むので、バージョンによるデータ互換性問題も、たいてい解決してくれる。日常的には当然だが、 PostgreSQL をバージョンアップする前には必ずダンプを取っておこう。 データベースのダンプ データそのものやテーブル構造をまるごとファイルに書き出すことができる。ファイルに書き出されるのは、リストアに必要なSQLコマンド。一切合切をいっぺんにダンプできる pg_dumpall を使う方法もある。 コマンド書式： pg_dump options database > ダンプ先fi
by 柴田 淳 — posted at 2005-10-26 23:48 last modified 2006-12-04 12:41 アプリケーションも何も無いのに、単に「デキの悪いSQLを作って、それをチューニングする」というのは非常に難しい。。 というわけで、とりあえず適当なサンプルデータを取ってくることにしました。ちょうど、IPAのOSS推進フォーラムでOSDLのDBT-1というベンチマークを浸かってPostgreSQLの評価をするとかの資料があったので、これをちょいと利用させてもらって、DBT-1のデータを作成することにしました。 がさごそ。がさごそ。 というわけで、ちょっと手間がかかったのですが、テーブル10コから構成されるサンプルデータベースが作成されました。もちろんサンプルデータもあります。 testdb=# \d List of relations Schema |
前回は開発中のPostgreSQL 8.1で，バッファ・マネージャに改良が加えられて，大幅な性能向上があったことを述べた。今回は同じく性能面で大きな前進となるビットマップ・ベースの実行プラン・タイプが追加されたことを報告する。なお，本稿で検証に使用したのは5月3日時点のバージョンである。 オプティマイザと実行プラン その前に，PostgreSQLにおけるオプティマイザと実行プランについて復習しておこう。 テーブルにはアクセスを高速化するためにインデックスを追加することができる。インデックスとは日本語で「索引」のことである。例えば書籍を例にとって考えてみよう。ある書籍の中から，「神奈川県」について書かれたページを探したいとする。もし索引がなければ書籍の1ページ目から丹念に読んでいくしかない。しかし索引があれば，「神奈川県」について書かれたページがすぐに分かるので，素早く目的のページにたどり着
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