文字列型カラム（varchar型やchar型など）に対してインデックスを作成する場合に最大キー長があり、それはバイト数で管理されています。今回はいくつかのオプションやパラメータが、InnoDBのインデックスの最大キー長に対してどのように影響するかを紹介します。 InnoDBのファイルフォーマットによるインデックスの最大キー長の違い 基本的には単一カラムインデックスの最大キー長は767バイトまで作成できます。特定の条件ではインデックスの最大キー長を3072バイトまで拡張することができます。その条件は以下のとおりです。 テーブル作成時に行フォーマットをDYNAMICまたはCOMPRESSEDに指定する。 innodb_file_per_tableパラメータをONに設定して、テーブルデータを個別のibdファイルに格納するようにする。 innodb_large_prefixパラメータを有効にする。
インデックスを使うと何故早くなるのか 本ページではORACLEにおいてインデックスを使うと何故クエリが早くなるのか、またはなぜ速くならないのかを説明します。 なお、本ページでは索引構成表やビットマップインデックス等の特殊なデータ構造を持つオブジェクトは考慮しておらず一般的なテーブルとインデックスを想定しています。 前提知識 インデックスを使うとなぜ速くなるのかを理解するためには以下の前提を理解している必要があります。 ・ディスクアクセスはCPUアクセスと比較すると非常に遅い 一般的にはCPU処理時間がナノ秒単位であるのに対してディスクのアクセス時間はミリ秒単位であり、ディスクはCPUに比べて100万倍程度処理が遅いとされています。 したがって、クエリの処理時間はディスクアクセスが最も少ない実行計画が最も高速となる可能性が高いと考えられます。 ・I/Oの単位はブロックである ORACLEのI
この記事は、「BASE Advent Calendar 2018」の9日目の記事です。 devblog.thebase.in 前日は id:match_1 でした。こんにちは、10日ほど前にデータベース移行についての記事を書かせていただいた植木です。 今回はインデックスとBtreeのパフォーマンスチューニング系のお話をしたいと思います。 概要 Btreeの構造などを説明している資料は他にもあるし、SQLのアンチパターンもある程度あるけど、何故アンチパターンになるのかなど構造を理解しながらの説明が無いように思っていました。今回はBtreeの構造を説明しながら、どのように動いてパフォーマンスに影響しているのかを説明しようかと思います。SQLのパフォーマンスチューニングはBtreeの構造を理解しているかどうかで全く違うものになります。構造を意識しつつ、誤解しやすいところや何故この処理でインデック
去年ソートに関する記事を書いたが、今日はその続きである。 MySQLでEXPLAIN SELECT...を実行するとExtraフィールドでよく見かける「Using filesort」という文字列。Filesortって一体なんだろう？と思ったことはないだろうか。単刀直入に言ってFilesortの正体はクイックソートである。 クエリにORDER BYが含まれる場合、MySQLはある程度の大きさまでは全てメモリ内でクイックソートを処理する。ある程度の大きさとはsort_buffer_sizeであり、これはセッションごとに変更可能である。ソートに必要なメモリがsort_buffer_sizeより大きくなると、テンポラリファイル（テンポラリテーブルではない）が作成され、メモリとファイルを併用してクイックソートが実行される。 Filesortは全てのソート処理において実行されるわけではない。前回の記事
"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
※この内容は個人的な考察なので、間違っている箇所もあると思います。そういう部分を見つけた際はぜひ教えて下さい。 RDBMSの検索を早くするためにIndexって使いますよね。例えばこんなテーブル CREATE TABLE user ( id INT UNSIGNED NOT NULL, name VARCHAR(255) NOT NULL, UNIQUE INDEX (id) ); idカラムにIndexを張っています。これはidでの検索を高速にするためです。ここでidカラムにIndexが貼っていない場合と比べると検索時間が大幅に変わってきてしまいます（特にレコードが多くなった時) ではなぜIndexを貼ると検索が早くなるんでしょう？？ Indexとはその名の通り索引を意味します。特定のカラムの索引を作成しておくことで検索を高速化します。 (本の最後によみがな順で単語が並べられたりしています
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? B-treeがMySQLで使用されている背景から、B-treeインデックスの構造、そしてそれに基づいたインデックスの使用方法の入門編です。以下の流れに沿ってまとめていきます。 インデックスってなに？ B-treeってなんでインデックスに使われているの？ B-treeインデックスの構造 インデックスの使用方法 ※ 勉強をかねてまとめていることもあり、間違っている箇所がございましたら教えていただけると嬉しいです。 インデックスってなに？ 全体の内容の中から特定部分を探すために使用する、本の索引のような概念のことです。これを用いることで、検索
■ インデックスとは データベースの世界で、インデックス(索引)とはテーブルに格納されているデータを 高速に取り出す為の仕組みを意味します。 インデックスを適切に使用することによってSQL文の応答時間が劇的に改善 される可能性があります。 インデックスにはB-Treeインデックスをはじめ、ビットマップインデックス、 関数インデックスなどの種類がありますが、ここでは最も一般的に使われ、かつ ほとんどのDBMSでサポートされているB-Treeインデックスについて解説します。 ※ CREATE INDEX文でオプションを指定しない場合は通常B-Treeインデックスが 作成されます。 ■ B-Treeインデックスのしくみ B-Tree(Balanced Tree)インデックスは次のようなツリー状の構造になっています。 ツリーの先頭はヘッダブロックと呼ばれています。ヘッダブロックでは、キー値の 範囲
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