みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー たとえばTurboGearsのmodel.pyに以下のようなコードを書くとする。 from sqlobject import * from sqlobject.inheritance import InheritableSQLObject from turbogears.database import PackageHub hub = PackageHub("atomic") __connection__ = hub class Atom(InheritableSQLObject): title = UnicodeCol() class AtomSub(Atom): about = U
複雑な最適化問題としての問い合わせ応答処理全てのリレーショナル演算子の中で、処理や最適化が最も難しいものは join です。問い合わせ中の join の数が多くなるにしたがって、それに応答するために取り得る計画の数が指数的 に増えていきます。個々の join や、リレーションへのア クセス経路としての多種の インデックス（例えば、 Postgres における、r-tree、b-tree、ハッシュ） を処理するための多様な 結合方法 （例えば、 Postgres における、入れ子状ループ、インデック ススキャン、マージ結合）をサポートすることは、更なる最適化の改良を引き起 こします。 現在の Postgres オブティマイザの実装は、 代替ストラテジ空間に対する しらみつぶし検索 です。この程度の問い合わせ最適化技術では、人工知能のような大規模な 問い合わせを必要とするデータベースアプリケー
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