今回は複数のテーブルを結合するSQLのチューニングを行います。前回と同様にTPC-Hの環境を使います。今回の対象のSQLは以下の通りです。 select l_orderkey, sum(l_extendedprice * (1 - l_discount)) as revenue, o_orderdate, o_shippriority from customer, orders, lineitem ...
以上、 B-treeとハッシュという代表的なパフォーマンスチューニングのアルゴリズムについて見てきました。どちらの技術を採用するかは、 業務要件に依存するところが大きいのですが、 ここで目安として一般的な結論も述べておきましょう。 結論1 ...
今回も以下のように、前回と同じSQLのチューニングを行います。 select l_orderkey, sum(l_extendedprice * (1 - l_discount)) as revenue, o_orderdate, o_shippriority from customer, orders, lineitem where c_mktsegment = 'BUILDING' and c ...
=木構造を使うDBのIndex。 大量のデータに対しても迅速な検索が可能となる。 RDBMS(リレーショナル データベース管理システム)でよく使われる。 ハッシュインデックス = ハッシュ関数を使用しキー値とレコードの格納位置を直接関連付ける。 キー値をもとに ...
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