2009年10月28日09:33 MySQL MySQLでインデックスを使って高速化するならCovering Indexが使えそう Linux-DB システム構築/運用入門 (DB Magazine SELECTION) 著者：松信 嘉範 販売元：翔泳社 発売日：2009-09-17 おすすめ度： クチコミを見る 最近、この本を読んでいます。非常に面白いし、参考になります〜。中でもインデックスについての記事が特に興味深かったので簡単にまとめてみます。 前提 ・インデックスは検索性能には効果があるが、更新性能は落ちてしまう ・MyISAM と InnoDB ではインデックスの構造が違う ・インデックスは B+Tree インデックスと呼ばれ、ルート、ブランチ、リーフの階層構造になっている ・インデックスはソートされた状態で作成されている まずは MyISAM と InnoDB でのインデックス
■ 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
B-Tree インデックス (B-Tree Index) オラクルのインデックス、すなわち、デフォルト時のインデックスは B-Tree インデックス(※1) になる。 B-Tree インデックスとはバランスド・ツリーインデックスの略である(1969 年頃に既に考案されている)。プログラミングを始めたときにソートアルゴリズムやデータ構造で勉強したであろうと思う二分木 (Binary-Tree) の進化版みたいなものである。 一部のブランチが異常に成長しないように平衡を保つように再編成(バランス)する仕組みによって、常にインデックスによる検索性能を高い状態に保つことができる(※2)。 RDBMS によっては色々な種類のインデックスが存在しているが、現在においても B-Tree インデックスが多くのケースで優れたパフォーマンスを出していることには変わりないようである。 (※1) B-Tree に
Hadoop + Luceneで分散インデクシング 2008-08-27 (Wed) 1:07 Hadoop Hadoop (0.17系) + Lucene (2.3系) で検索用インデックスを分散インデクシングするコードを公開してみます。HDDに眠らせてるのはちょっともったいない。 いきなりソースコード。 package net.kzk9; import java.io.*; import java.util.*; import org.apache.hadoop.conf.*; import org.apache.hadoop.fs.*; import org.apache.hadoop.io.*; import org.apache.hadoop.mapred.*; import org.apache.hadoop.util.*; import org.apache.lucene.i
Linux-DB システム構築/運用入門の8章「インデックスのチューニング(前編)」を読んだので、インデックスの基本について実際に手を動かしながら勉強してみようと思います。 内容としては、クエリを実行する際に、「インデックスだけにアクセスした場合」と、「データにもアクセスする場合」のI/O 回数の違いが、パフォーマンスにどれだけ影響を与えるか調べてみるというものです。 環境 MySQL Ver 14.7 Distrib 4.1.22, for pc-linux-gnu (i686) using readline 4.3 ストレージエンジン MyISAM 今回は、インデックスだけにアクセスした場合と、データにもアクセスする場合のパフォーマンスの違いについて調べたいので、インデックスの構造が「キーの値, データの位置」となっているMyISAM の方が調査環境に向いていると判断しました。 テスト
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