ShikumiBunkakai_2011_10_29
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- ぎんと のじま
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1 Explaining Explain 第3回 第21回しくみ分科会+アプリケーション分科会勉強会 2011年10月29日 PostgreSQLのしくみ分科会 田中 健一朗 1
2 本日のメニュー ExplainingExplainの第3回目 味付け 9.1対応 項目ごとにTips 2
3 本日の勉強会の目的 Explain Analyzeを使った 問題箇所の見つけ方と 対処方法を理解してもらう
4 アジェンダ 1.第1回 第2回の復習など 2.実際のデバッグ例1) 3.実際のデバッグ例2) 4.実際のデバッグ例3) 5.実際のデバッグ例4) 6.気をつけておくこと 7.まとめ 4
5 本日の主役は プランナー です 5
6 第1回 第2回の復習 プランナ/オプティマイザの役割は最適な実行計画を作ることです マニュアルより抜粋 6
7 第1回 第2回の復習 (一般的に) RDBMSは正規化して使うもの 7
8 第1回 第2回の復習 ざっくり正規化しても表は7つ 顧客マスタ 在住区分 受注ヘッダ 支払い方法 受注明細 配送方法 商品マスタ 8
9 第1回 第2回の復習 顧客マスタ 受注ヘッダ 受注明細 商品マスタ 在住区分 支払い方法 配送方法 ①どのようなアクセス方法が適切か ②どのような結合方法が適切か ③統計情報を元に実行計画を作成する 事がプランナの役目 ④どのような選択が行なわれたかを EXPLAINコマンドで確認できる 9
10 第1回 第2回の復習 顧客マスタ 受注ヘッダ 受注明細 商品マスタ 在住区分 支払い方法 配送方法 ①どのようなアクセス方法が適切か ②どのような結合方法が適切か ③統計情報を元に実行計画を作成する 事がプランナの役目 ④どのような選択が行なわれたかを EXPLAINコマンドで確認できる 10
11 Explaining EXPLAIN 第2回 p4 p6 and p11 第1回 第2回の復習 代表的なアクセスの方法 seq scan index scan 11
12 第1回 第2回の復習 補足seq scan と index scan のコストの違い index scan 各スキャンの1ブロックのアクセスに かかるコストのデフォルト値 seq scan COST = 1.0 index scan COST =
13 第1回 第2回の復習 顧客マスタ 受注ヘッダ 受注明細 商品マスタ 在住区分 支払い方法 配送方法 ①どのようなアクセス方法が適切か ②どのような結合方法が適切か ③統計情報を元に実行計画を作成する 事がプランナの役目 ④どのような選択が行なわれたかを EXPLAINコマンドで確認できる 13
14 第1回 第2回の復習 Explaining EXPLAIN 第2回 p16 表の結合方法 Nested Loop Join 14
15 第1回 第2回の復習 Explaining EXPLAIN 第2回 p18 表の結合方法 Sort Merge Join 15
16 第1回 第2回の復習 Explaining EXPLAIN 第2回 p20 表の結合方法 Hash Join 16
17 第1回 第2回の復習 顧客マスタ 受注ヘッダ 受注明細 商品マスタ 在住区分 支払い方法 配送方法 ①どのようなアクセス方法が適切か ②どのような結合方法が適切か ③統計情報を元に実行計画を作成する 事がプランナの役目 ④どのような選択が行なわれたかを EXPLAINコマンドで確認できる 17
18 第1回 第2回の復習 表のサイズは どのくらいだろう 統計情報とは １つ１つの表の 行数 行サイズ平均 相関 ヒストグラム 顧客マスタ 在住区分 受注マスタ 支払い方法 受注明細 などを見積もったもの ANALYZE 表名; で取得 値の種類は 何種類 配送方法 行の平均長さは 商品明細 ヒストグラムを 見てみよう 18 頻出値は
19 第1回 第2回の復習 顧客マスタ 受注ヘッダ 受注明細 商品マスタ 在住区分 支払い方法 配送方法 ①どのようなアクセス方法が適切か ②どのような結合方法が適切か ③統計情報を元に実行計画を作成する 事がプランナの役目 ④どのような選択が行なわれたかを EXPLAINコマンドで確認できる 19
20 Explain Analyze見方 emp empno ename job : deptno [int] [CHAR(10)] [CHAR(9)] dept deptno dname loc [int] [int] [VARCHAR(10)] [VARCHAR(10)] SELECT d.dname,e.ename FROM emp e JOIN dept d USING (deptno); 20
21 Explain Analyze見方 EXPLAINコマンド Original Explain Plan の例 # EXPLAIN ANALYZE SELECT d.dname,e.ename FROM emp e JOIN dept d USING (deptno); QUERY PLAN Hash Join (cost= rows= width=66) (actual time= rows=90000 loops=1) Hash Cond: (e.deptno = d.deptno) -> Seq Scan on emp e (cost= rows= width=41) (actual time= rows= loops=1) -> Hash (cost= rows=10 width=37) ANALYZEオプションを付けることで (actual time= rows=10 loops=1) 実際にSQLが実行され actual timeの Buckets: 1024 Batches: 1 Memory Usage: 1kB -> Seq Scan on dept 情報が出力される d (cost= rows=10 width=37) (actual time= rows=10 loops=1) システムへの影響を考慮すること Total runtime: ms (7 rows) 21
22 Explain Analyze見方 アクセス方法 Original Explain Plan の例 ①どのようなアクセス方法が適切か ②どのような結合方法が適切か # EXPLAIN ANALYZE SELECT d.dname,e.ename FROM emp e ③統計情報を元に実行計画を作成する JOIN dept d USING (deptno); 事がプランナの役目 QUERY PLAN ④どのような選択が行なわれたかを EXPLAINコマンドで確認できる Hash Join (cost= rows= width=66) (actual time= rows=90000 loops=1) Hash Cond: (e.deptno = d.deptno) -> Seq Scan on emp e (cost= rows= width=41) (actual time= rows= loops=1) Index Scan using emp_pkey on emp e -> Hash (cost= rows=10 width=37) (actual time= rows=10 loops=1) Buckets: 1024 Batches: 1 Memory Usage: 1kB -> Seq Scan on dept d (cost= rows=10 width=37) (actual time= rows=10 loops=1) Total runtime: ms (7 rows) 22
23 Explain Analyze見方 結合方法 Original Explain Plan の例 ①どのようなアクセス方法が適切か ②どのような結合方法が適切か # EXPLAIN ANALYZE SELECT d.dname,e.ename FROM emp e ③統計情報を元に実行計画を作成する JOIN dept d USING (deptno); 事がプランナの役目 QUERY PLAN ④どのような選択が行なわれたかを EXPLAINコマンドで確認できる Hash Join (cost= rows= width=66) (actual time= rows=90000 loops=1) Hash Cond: (e.deptno = d.deptno) -> Seq Scan on emp e (cost= rows= width=41) (actual time= rows= loops=1) -> Hash (cost= rows=10 width=37) (actual time= rows=10 loops=1) Buckets: 1024 Batches: 1 Memory Usage: 1kB -> Seq Scan on dept d (cost= rows=10 width=37) (actual time= rows=10 loops=1) Total runtime: ms (7 rows) 23
24 Explain Analyze見方 (統計情報) Original Explain Plan の例 ①どのようなアクセス方法が適切か ②どのような結合方法が適切か # EXPLAIN ANALYZE SELECT d.dname,e.ename FROM emp e ③統計情報を元に実行計画を作成する JOIN dept d USING (deptno); 事がプランナの役目 QUERY PLAN プランナが推定したコストと行数 ④どのような選択が行なわれたかを EXPLAINコマンドで確認できる Hash Join (cost= rows= width=66) (actual time= rows=90000 loops=1) Hash Cond: (e.deptno = d.deptno) -> Seq Scan on emp e (cost= rows= width=41) (actual time= rows= loops=1) -> Hash (cost= rows=10 width=37) (actual time= rows=10 loops=1) 実際にSQLを実行した時間と行数 Buckets: 1024 Batches: 1 Memory Usage: 1kB -> Seq Scan on dept d (cost= rows=10 width=37) (actual time= rows=10 loops=1) Total runtime: ms (7 rows) 24
25 Explain Analyze見方 (統計情報) 見積もられた平均列長 (cost= rows= width=41) 取り出される行数の見積もり 表アクセスにかかるコストの見積もり ディスクからのデータ読み込み メモリ上のスキャン CPUを使用する処理 繰り返し実行された回数 (actual time= rows= loops=1) 実際に取り出された行数 実際に表アクセスにかかった時間(ミリ秒) 25
26 Explain Analyze見方 (統計情報見方のコツ) Original Explain Plan の例 統計情報は 誤差 が最も少なくなるであろう # EXPLAIN ANALYZE 下(インデントが下のもの)から見ていくと良い SELECT d.dname,e.ename FROM emp e JOIN dept d USING (deptno); また より コストが大きいものから改善すると QUERY PLAN 効率が良い Hash Join (cost= rows= width=66) (actual time= rows=90000 loops=1) Hash Cond: (e.deptno = d.deptno) -> Seq Scan on emp e (cost= rows= width=41) (actual time= rows= loops=1) -> Hash (cost= rows=10 width=37) (actual time= rows=10 loops=1) Buckets: 1024 Batches: 1 Memory Usage: 1kB -> Seq Scan on dept d (cost= rows=10 width=37) (actual time= rows=10 loops=1) Total runtime: ms (7 rows) 26
27 Explain Analyze見方 EXPLAINコマンド EXPLAIN 9.0 で追加されたオプション EXPLAIN ANALYZE時に問い合わせバッファの活動を報告する 新しいBUFFERSオプションを追加しました (Itagaki Takahiro) Seq Scan on emp (cost= rows=510 width=128) (actual time= rows=14loops=1) Buffers: shared hit=1 EXPLAINの出力にハッシュ使用状況に関する情報を 追加しました (Robert Haas) -> Hash (cost= rows=510 width=52) (actual time= rows=14 loops=1) Buckets: 1024 Batches: 1 Memory Usage: 1kB 27
28 第1回 第2回の復習(7) まとめ ①どのようなアクセス方法が適切か ②どのような結合方法が適切か ③統計情報を元に計算を行なうのが プランナの役目 ④統計情報を元に実行計画を作成する 事がプランナの役目 28
29 第1回 第2回の復習(7) まとめ ①どのようなアクセス方法が適切か ②どのような結合方法が適切か ③統計情報を元に計算を行なうのが プランナの役目 ④統計情報を元に実行計画を作成する 事がプランナの役目 EXPLAINの出力のどこに着目すると良いか というのが今日のテーマです 29
30 実際のデバッグ 2.実際のデバッグ例1) 3.実際のデバッグ例2) 4.実際のデバッグ例3) 5.実際のデバッグ例4) 30
31 2.実際のデバッグ(例1) 表の構成 Analyzeをしよう プライマリキー exception_pkey exception_notice_map exception exception_id [int] complete [boolean] exception_notice_map_id exception_id notice_id [int] [int] [int] インデックス exception_id 部分インデックス complete=false 全体の0.25% active_exceptions SELECT exception_id FROM exception JOIN exception_notice_map USING (exception_id) WHERE complete IS FALSE AND notice_id = 3; 31
32 Tips１ 部分インデックスとは 名前のとおり 部分的に張られたインデックス CREATE INDEX時にWHERE句を指定します SQL実行例 create index active_exceptions on exception(complete) where complete is false; 赤いデータのみにインデックスを作る 部分インデックスが有効なシチュエーション 値に偏りが有る場合 -逐次インデックスの挿入/更新がされない -インデックスサイズを小さくできる データ分布のイメージ 32
33 2.実際のデバッグ(例1) 表の構成 Analyzeをしよう プライマリキー exception_pkey exception_notice_map exception exception_id [int] complete [boolean] exception_notice_map_id exception_id notice_id [int] [int] [int] インデックス exception_id 部分インデックス complete=false 全体の0.25% active_exceptions SELECT exception_id FROM exception JOIN exception_notice_map USING (exception_id) WHERE complete IS FALSE AND notice_id = 3; 33
34 2.実際のデバッグ(例1) Analyzeをしよう Original =# EXPLAIN ANALYZE SELECT exception_id FROM exception -# JOIN exception_notice_map USING (exception_id) -# WHERE complete IS FALSE AND notice_id = 3; QUERY PLAN Nested Loop (cost= rows=217 width=4) (actual time= rows=124 loops=1) -> Seq Scan on exception_notice_map (cost= rows=217 width=4) (actual time= rows=248 loops=1) Filter: (notice_id = 3) -> Index Scan using exception_pkey on exception (cost= rows=1 width=4) (actual time= rows=0 loops=248) Index Cond: (exception.exception_id = exception_notice_map.exception_id) Filter: (exception.complete IS FALSE) Total runtime: ms (7 rows) exception表に"where complete IS False"という 条件の部分インデックスがあり 条件を満たす行は 251行だけなのに使ってくれない 34
35 2.実際のデバッグ(例1) Analyzeをしよう Original =# ANALYZE exception; EXPLAIN ANALYZE SELECT exception_id FROM exception ANALYZE =# EXPLAIN ANALYZE SELECT exception_id FROM exception -# JOIN exception_notice_map USING (exception_id) -# WHERE complete IS FALSE AND notice_id = 3; QUERY PLAN Hash Join (cost= rows=263 width=4) (actual time= rows=124 loops=1) Hash Cond: (exception_notice_map.exception_id = exception.exception_id) -> Seq Scan on exception_notice_map (cost= rows=264 width=4) (actual time= rows=248 loops=1) Filter: (notice_id = 3) -> Hash (cost= rows=263 width=4) (actual time= rows=251 loops=1) Buckets: 1024 Batches: 1 Memory Usage: 6kB -> Index Scan using active_exceptions on exception (cost= rows=263 width=4) (actual time= rows=251 loops=1) 部分インデックスを使ってくれた Index Cond: (complete = false) Total runtime: ms (9 rows) 35
36 例1)のまとめ ANALYZEをしよう 36
37 3.実際のデバッグ(例2) とにかくAnalyzeをしよう プライマリキー exception_pkey exception_notice_map exception exception_id [int] complete [boolean] 部分インデックス complete=false active_exceptions exception_notice_map_id [int] exception_id [int] notice_id [int] インデックス exception_id 表の構成/SQLは同じデータの分布が違う SELECT exception_id FROM exception JOIN exception_notice_map USING (exception_id) WHERE complete IS FALSE AND notice_id = 3; 37
38 3.実際のデバッグ(例2) とにかくAnalyzeをしよう Explaining EXPLAIN p36 38
39 3.実際のデバッグ(例2) とにかくAnalyzeをしよう Explaining EXPLAIN p37 39
40 3.実際のデバッグ(例2) とにかくAnalyzeをしよう Explaining EXPLAIN p38 Analyze前は ms 40
41 3.実際のデバッグ(例2) とにかくAnalyzeをしよう 以前のバージョン( 7.4)ではキリがいい数字を疑う理由 統計情報が取得されていない場合は デフォルトで1000行のデータが入って いると仮定されている # create table a(); CREATE TABLE # explain analyze select * from a; QUERY PLAN Seq Scan on a (cost= rows=1000 width=0) (actual time= rows=0 loops=1) Total runtime: ms 41
42 3.実際のデバッグ(例2) とにかくAnalyzeをしよう キリがいい数字に関しては改善が進んでいます PostgreSQL8.0より 列の長さを元に計算され 固定値の1000ではなくなりました backend/optimizer/util/plancat.c" /* * HACK: if the relation has never yet been vacuumed, use a * minimum estimate of 10 pages. This emulates a desirable * aspect of pre-8.0 behavior, which is that we wouldn't assume * a newly created relation is really small, which saves us from * making really bad plans during initial data loading. /* note: integer division is intentional here */ density = (BLCKSZ - sizeof(pageheaderdata)) / tuple_width; *tuples = rint(density * (double) curpages); 42
43 例2)のまとめ とにかく ANALYZEしよう 新しいバージョンを使おう 43
44 4.実際のデバッグ(例3) Seq Scanが遅い images host host_id host_name [int] [char(50)] images_id site_id host_id image_name [INT] [INT] [int] [text] site site_id name [int] [char(50)] SELECT s.site_id,s.name,i.image_name FROM images i JOIN host h USING (host_id) JOIN site s USING (site_id) WHERE images_id > 2212; 44
45 Tips２ 追記型(MVCC)について SELECT * FROM foo; foo DEL id=1 v='aaa' update foo set v='aaa' where id=1; id=2 v='bbb' id=3 v='ccc' id=1 v='aaa' DEL id=1 v='aaa' 追記型のアーキテクチャ 45 update foo set v='aaa' where id=1;
46 Tips２ 追記型(MVCC)について SELECT * FROM foo; VACUUM foo empty DEL id=1 v='aaa' update foo set v='aaa' where id=1; id=2 v='bbb' id=3 v='ccc' id=1 v='aaa' id=1 v='aaa' empty DEL update foo set v='aaa' where id=1; フルスキャンを行なう場合は削除(書き込み可能)フラグが 付いたデータも検索しなければならない 46
47 4.実際のデバッグ(例3) Seq Scanが遅い Original =#explain analyze SELECT s.site_id,s.name,i.image_name FROM images i -# JOIN host h USING (host_id) JOIN site s USING (site_id) -# WHERE images_id > 2212; Hash Join (cost= rows=788 width=70) (actual time= rows=788 loops=1) host表のseq Scan時間が Hash Cond: (h.host_id = i.host_id) 他の表と比べて長すぎる(20倍) -> Seq Scan on host h (cost= rows= width=4) (actual time= rows= loops=1) -> Hash (cost= rows=788 width=74) (actual time= rows=788 loops=1) Buckets: 1024 Batches: 1 Memory Usage: 75kB -> Hash Join (cost= rows=788 width=74) (actual time= rows=788 loops=1) Hash Cond: (s.site_id = i.site_id) -> Seq Scan on site s (cost= rows=3000 width=37) (actual time= rows=3000 loops=1) -> Hash (cost= rows=788 width=41) (actual time= rows=788 loops=1) Buckets: 1024 Batches: 1 Memory Usage: 50kB -> Index Scan using images_pkey on images i (cost= rows=788 width=41) (actual time= rows=788 loops=1) Index Cond: (images_id > 2212) Total runtime: ms host host_id host_name [int] [char(20)] site site_id name 47 [int] [char(20)]
48 4.実際のデバッグ(例3) Seq Scanが遅い Original =#explain analyze SELECT s.site_id,s.name,i.image_name FROM images i -# JOIN host h USING (host_id) JOIN site s USING (site_id) -# WHERE images_id > 2212; host host_id host_name [int] [char(20)] Hash Join (cost= rows=788 width=70) (actual time= rows=788 loops=1) Hash Cond: (h.host_id = i.host_id) -> Seq Scan on host h (cost= rows= width=4) (actual time= rows= loops=1) -> Hash (cost= rows=788 width=74) (actual time= rows=788 loops=1) デフォルトでは1ブロック８K Buckets: 1024 Batches: 1 Memory Usage: 75kB -> Hash Join (cost= rows=788 width=74) 10万行に対し1万ブロックは (actual time= rows=788 loops=1) 格納効率が悪すぎないか Hash Cond: (s.site_id = i.site_id) -> Seq Scan on site s (cost= rows=3000 width=37) (actual time= rows=3000 loops=1) -> Hash (cost= rows=788 width=41) (actual time= rows=788 loops=1) Buckets: 1024 Batches: 1 Memory Usage: 50kB -> Index Scan using images_pkey on images i (cost= rows=788 width=41) (actual time= rows=788 loops=1) Index Cond: (images_id > 2212) Total runtime: ms 不要ブロックが多数あるのではないか 48
49 4.実際のデバッグ(例3) Seq Scanが遅い Original =#vacuum full host; =#explain analyze SELECT s.site_id,s.name,i.image_name FROM images i -# JOIN host h USING (host_id) JOIN site s USING (site_id) -# WHERE images_id > 2212; Hash Join (cost= rows=788 width=70) (actual time= rows=788 loops=1) Hash Cond: (h.host_id = i.host_id) -> Seq Scan on host h (cost= rows= width=4) (actual time= rows= loops=1) -> Hash (cost= rows=788 width=74) (actual time= rows=788 loops=1) 1行あたりにかかる時間が Buckets: 1024 Batches: 1 Memory Usage: 75kB -> Hash Join (cost= rows=788 width=74) 大幅に改善 (actual time= rows=788 loops=1) Hash Cond: (s.site_id = i.site_id) -> Seq Scan on site s (cost= rows=3000 width=37) (actual time= rows=3000 loops=1) -> Hash (cost= rows=788 width=41) (actual time= rows=788 loops=1) Buckets: 1024 Batches: 1 Memory Usage: 50kB -> Index Scan using images_pkey on images i (cost= rows=788 width=41) (actual time= rows=788 loops=1) Index Cond: (images_id > 2212) Total runtime: ms 対処前 (actual time= rows= loops=1) 対処後 (actual time= rows= loops=1) VACUUM前 VACUUM後
50 例3)のまとめ VACUUM FULLがいらない設計 運用を EXPLAINを見れば メンテナンスの必要性も分かる 50
51 Tips３ 9.0よりVACUUM FULLの挙動が変わった Foo これまでのVACUUM FULLは空きを 見つけて 見つけた空きに入るタプルを 入れる作業 空 id=2 v='bbb' id=3 v='ccc' ① ①末尾にある行を空いて空きに移動する ②ファイルを縮小する ② 空 id=1 v='aaa' 51
52 Tips３ 9.0よりVACUUM FULLの挙動が変わった VACUUM FULLが CLUSTER コマンドの ような再作成に近い挙動に仕様変更された ② 空 Foo id=2 v='bbb' Foo ① id=2 v='bbb' id=3 v='ccc' id=3 v='ccc' id=1 v='aaa' 空 id=1 v='aaa' ①削除されていないデータだけで 表を再構成 ②元の表を削除する 52
53 Tips３ 9.0よりVACUUM FULLの挙動が変わった 使えなくなったテクニック VACUUM FULLを途中でキャンセルすると１からやり直し ディスクの管理にも注意が必要 一時的に2倍のディスクが必要 53
54 5.実際のデバッグ(例4) 結合 advertiser_contact advertiser_contact_id advertiser_id notice_id data1 [int] [int] [int] [text] advertiser advertiser_id [int] type [int] data1 [text] typeが1のadvertiserがcontactした数を知りたい SELECT count(*) FROM advertiser_contact JOIN advertiser USING (advertiser_id) WHERE type=1; 54
55 5.実際のデバッグ(例4) 結合 Explaining EXPLAIN p41 55
56 5.実際のデバッグ(例4) 結合 Explaining EXPLAIN p42 56
57 6.実際のデバッグ(例4) 結合 57 Explaining EXPLAIN p43 一部修正
58 6.実際のデバッグ(例4) 結合 EXPLAINING EXPLAINが作られたのは2005年 以降 プランナの改善 も進んでいます PostgreSQL8.4のリリースノート より リリース日: 半結合および反結合に関して明確な概念を作成しました (Tom) この作業により IN (SELECT...)句に関するこれまでのとってつけたような 扱いを形式化しました さらにこれをEXISTSおよびNOT EXISTS句にも 拡張しました これによりEXISTSおよびNOT EXISTS問い合わせの 計画作成が非常に改善されるはずです 一般的には 論理的には 同一であるINとEXISTS句が 同程度の性能を持つようになりました これまではよくINの方が勝っていました 今回紹介したIN EXISTSの書き換えによる差は減っている 58
59 5.実際のデバッグ(例4) 結合 通常の結合(JOINを使った結合) advatizer_contact advatizer advertiser_contact_id=1 data=piyo type=0 data=hoge advertiser_contact_id=2 data=hoge type=1 data=piyo advertiser_contact_id=3 data=huga type=0 data=huga advertiser_contact_id=4 data=piyo type=1 data=hoge advertiser_contact_id=5 data=hoge type=1 data=piyo 該当行を全てスキャンする必要がある 59
60 5.実際のデバッグ(例4) 結合 半結合(IN,EXISTSを使った場合) advatizer_contact advatizer advertiser_contact_id=1 data=piyo type=0 data=hoge advertiser_contact_id=2 data=hoge type=1 data=piyo advertiser_contact_id=3 data=huga type=0 data=huga advertiser_contact_id=4 data=piyo type=1 data=hoge advertiser_contact_id=5 data=hoge type=1 data=piyo データが見つかった時点で走査を中止 =走査範囲が狭まる可能性あり 60
61 6.実際のデバッグ(例4) 結合 Original 通常のJOINで結合した場合 =# SELECT count(*) FROM advertiser_contact -# JOIN advertiser USING (advertiser_id) WHERE type=1; Time: ms INを使った半結合 =# SELECT count(*) FROM advertiser_contact WHERE advertiser_id -# IN (SELECT advertiser_id FROM advertiser WHERE type = 1); Time: ms EXISTSを使った半結合 =# SELECT count(*) FROM advertiser_contact WHERE -# EXISTS (SELECT 1 FROM advertiser (# WHERE advertiser_id=advertiser_contact.advertiser_id AND type = 1); Time: ms 61
62 6.実際のデバッグ(例4) 結合 Original =# EXPLAIN ANALYZE SELECT count(*) FROM advertiser_contact WHERE -# EXISTS (SELECT 1 FROM advertiser (# WHERE advertiser_id=advertiser_contact.advertiser_id AND type = 1); QUERY PLAN 常のJOINで結合した場合以下の1行のみ違う結果に > Nested Loop (cost= rows= width=0) Aggregate (cost= rows=1 width=0) (actual time= rows=50000 loops=1) (actual time= rows=1 loops=1) -> Nested Loop Semi Join (cost= rows= width=0) (actual time= rows=50000 loops=1) Join Filter: (advertiser_contact.advertiser_id = advertiser.advertiser_id) -> Seq Scan on advertiser_contact (cost= rows= width=4) (actual time= rows= loops=1) -> Materialize (cost= rows=500 width=4) (actual time= rows=263 loops=100000) -> Seq Scan on advertiser (cost= rows=500 width=4) (actual time= rows=500 loops=1) Filter: (type = 1) Total runtime: ms (8 rows) 62
63 例4)のまとめ より速いSQLが無いか考えよう 新しいバージョンを使おう 63
64 7.まとめ Explaining EXPLAIN p44 等 64
65 7.まとめ Explaining EXPLAIN p45 65
66 ご静聴ありがとうございました 参考資料 Explaining Explain PostgreSQLの実行計画を読む 内部を知って業務に活かす PostgreSQL研究所第4回 Robert Haas blog 問合せ最適化インサイド スライドの画像 Special Thanks(random order) 板垣 貴裕さん 高塚 遙さん 笠原 辰仁さん 66
PostgreSQL SQL チューニング入門 ~ Explaining Explain より ~ 2012 年 11 月 30 日 株式会社アシスト 田中健一朗
PostgreSQL SQL チューニング入門 ~ Explaining Explain より ~ 2012 年 11 月 30 日 株式会社アシスト 田中健一朗 アジェンダ 1.EXPLAIN とは 2. 表アクセスの基本 3. 結合の基本 4. 統計情報とは 5.EXPLAIN コマンド 6. 問題解決例 7. まとめ 2 1.EXPLAIN とは 実行計画とは - 目的地は 1 つでもアクセス方法は複数
第 5 章 結合 結合のパフォーマンスに影響を与える結合の種類と 表の結合順序について内部動作を交えて 説明します 1. 結合処理のチューニング概要 2. 結合の種類 3. 結合順序 4. 結合処理のチューニングポイント 5. 結合関連のヒント
はじめに コース概要と目的 Oracle をより効率的に使用するための SQL チューニング方法を説明します また 索引の有無 SQL の記述方 法がパフォーマンスにどのように影響するのかを実習を通して習得します 受講対象者 アプリケーション開発者 / データベース管理者の方 前提条件 SQL トレーニング データベース アーキテクチャ コースを受講された方 もしくは同等の知識をお持 ちの方 テキスト内の記述について
はじめに コースの概要と目的 Oracle をより効率的に使用するための SQL のチューニング方法について説明します また 索引の有無 SQL の 記述方法がパフォーマンスにどのように影響するのかを実習を通して理解します 受講対象者 アプリケーション開発者 / データベース管理者の方 前提条件 S
はじめに コースの概要と目的 Oracle をより効率的に使用するための SQL のチューニング方法について説明します また 索引の有無 SQL の 記述方法がパフォーマンスにどのように影響するのかを実習を通して理解します 受講対象者 アプリケーション開発者 / データベース管理者の方 前提条件 SQL トレーニング データベース アーキテクチャ コースを受講された方 もしくは同等の知識をお持ちの
プレポスト【問題】
1/5 ページ プレポスト データベース基礎 受講日程受講番号氏名 1 データベースの特徴で間違っているものを選びなさい 1. データの一元管理が可能 2. データの重複が少ない 3. プログラムとの関係が1 対 1 4. データの整合性の確保 2 ANSI/SPARC による 3 層スキーマについて正しいものを選びなさい 1. 外部スキーマ : プログラムに必要な部分のデータ構造を定義概念スキーマ
Oracle9i
Oracle9i 2002 2 Oracle9i... 4... 4... 4 Oracle... 4 SQL... 6... 6... 6... 7... 7... 9... 9... 9 CUBE... 10... 11... 11... 11 OR... 12... 12... 14... 14... 15... 15... 16... 16... 18... 18... 18... 19...
第 2 章 問合せの基本操作 この章では データベースから情報を検索する際に使用する SELECT コマンド および SELECT コマンドと 同時に使用する句について説明します 1. 問合せとは 2. 基本的な問合せ 3. 列の別名 4. 重複行を一意にする 5. 検索行の絞込み 6. 文字パター
はじめに コース概要と目的 データベース処理に使用する SQL の基本構文と使用方法について説明します 受講対象者 SQL を使用してアプリケーション開発される方 管理者となられる方 前提条件 Oracle 概要 コースを受講された方 もしくは同等の知識をお持ちの方 テキスト内の記述について 構文 [ ] 省略可能 { A B } A または B のどちらかを選択 n _ 数値の指定 デフォルト値
PostgreSQL 9.3パーティションの効果検証
PostgreSQL 9.3 パーティションの効果検証テクノロジーコンサルティング事業統括オープンソース部高橋智雄 2014 年 7 月 変更履歴 版 日付 作成 修正者 説明 1.0 2013/12/16 日本 HP 高橋智雄 初版作成 1.1 2014/7/8 日本 HP 高橋智雄 テンプレート等を修正 2 はじめに 本書は PostgreSQL9.3 のパーティション表の検索に関する性能を評価したレポートです
第 2 章 PL/SQL の基本記述 この章では PL/SQL プログラムの基本的な記述方法について説明します 1. 宣言部 2. 実行部 3. 例外処理部
はじめに コース概要と目的 Oracle 独自の手続き型言語である PL/SQL について説明します PL/SQL の基本構文 ストアド サブプログラム トリガーの作成方法 またストアド サブプログラムの管理について習得することを目的としています 受講対象者 これから PL/SQL を使用してアプリケーション開発をされる方 前提条件 SQL トレーニング コースを受講された方 もしくは 同等の知識をお持ちの方
PostgreSQL 10 技術解説 SRA OSS, Inc. 日本支社 マーケティング部 PostgreSQL 技術グループ 高塚遙 PostgreSQL 最新動向紹介セミナー
PostgreSQL 10 技術解説 SRA OSS, Inc. 日本支社 マーケティング部 PostgreSQL 技術グループ 高塚遙 2017-09-14 PostgreSQL 最新動向紹介セミナー 自己紹介 高塚遙 ( たかつかはるか ) 所属 SRA OSS, Inc. 日本支社マーケティング部 PostgreSQL 技術グループ 業務 PostgreSQL の技術サポート 技術支援コンサルタント
PostgreSQL10 を導入! 大規模データ分析事例からみる DWH としての PostgreSQL 活用のポイント 2017/12/5 株式会社 NTT データ 2017 NTT DATA
PostgreSQL10 を導入! 大規模データ分析事例からみる DWH としての PostgreSQL 活用のポイント 2017/12/5 株式会社 NTT データ 2017 NTT DATA はじめに 近年の PostgreSQL は パラレルクエリをはじめとして 大量データに対して分析クエリを流すような DWH としての用途で活用できる機能が強化されています 本講演では DWH として PostgreSQL
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SQL チューニングによる 性能改善の効果とポイント 株式会社アクアシステムズ PPA4003J-00-00 株式会社アクアシステムズ Oracle データベースを専門とする技術者集団 Oracle チューニング & 監視ツール Performance Analyzer の開発 / 販売 Oracle 診断及びパフォーマンスチューニング Oracle データベースに関するコンサルティング Oracle
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66 SQL 最も標準的なリレーショナルデータベースの言語 ISO による国際標準規格であり特定の企業に依存しない SQL の規格 :SQL89(SQL1), SQL92(SQL2), SQL:1999(SQL3), SQL:2003, SQL:2006, SQL:2008, SQL:2011 標準規格としての SQL は 何かの略語ではない と規定されている ( 参考 : IBM 社の製品で使われている
このドキュメントに記載されている情報 (URL 等のインターネット Web サイトに関する情報を含む ) は 将来予告なしに変更することがあります このドキュメントに記載された内容は情報提供のみを目的としており 明示または黙示に関わらず これらの情報についてマイクロソフトはいかなる責任も負わないもの
2 - SQL の最適化 このドキュメントに記載されている情報 (URL 等のインターネット Web サイトに関する情報を含む ) は 将来予告なしに変更することがあります このドキュメントに記載された内容は情報提供のみを目的としており 明示または黙示に関わらず これらの情報についてマイクロソフトはいかなる責任も負わないものとします お客様が本製品を運用した結果の影響については お客様が負うものとします
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データベース 第 11 回 (2009 年 11 月 27 日 ) テーブル結合と集計 ( 演習 ) 第 11 回のテーマ 前回より シラバスから離れ 進捗状況に合わせて全体構成を変更しています テーマ1: テーブルの結合 テーマ 2: 結合した結果からの様々な検索 テーマ3: 集計の方法 今日学ぶべきことがら Select 文のさまざまな表現 Natural join sum(*) orrder
タイトルを１～２行で入力 （長文の場合はフォントサイズを縮小）
電力自由化を陰で支える PostgreSQL 2016 年 12 月 2 日株式会社 NTT データシステム技術本部 PGCONF.ASIA 発表資料 Copyright 2016 NTT DATA Corporation 社会インフラへ PostgreSQL を適用する道のり Copyright 2016 NTT DATA Corporation 2 3 スマートメーター運用管理システムの位置づけ
第 1 章 条件分岐 この章では 条件に応じて処理を分岐する方法について説明します 1. CASE 式で複雑な条件分岐を実現 2. 関数を使用した条件分岐 3. MERGE 文による条件に応じた DML の実行
はじめに コース概要と目的 SQL での作業の幅を広げるための応用的なテクニックをご説明します また 効率性の向上や正しい結果を得 るための記述方法など 実践的な記述方法についても併せてご説明します 本コースは SQL の応用的な記述テクニックとしてどのようなものがあるかを 1 日で広く浅くご理解いた だくことを目的としたコースです 細かな構文やオプションの習得は目的としておりませんことをご了承 ください
~~~~~~~~~~~~~~~~~~ wait Call CPU time 1, latch: library cache 7, latch: library cache lock 4, job scheduler co
072 DB Magazine 2007 September ~~~~~~~~~~~~~~~~~~ wait Call CPU time 1,055 34.7 latch: library cache 7,278 750 103 24.7 latch: library cache lock 4,194 465 111 15.3 job scheduler coordinator slave wait
Oracle9i Reportsのチューニング
Oracle9i Reports 2002 5 Oracle9i Reports...3...4...4...9...14...18 Oracle9i Forms...19...19...20 A...22 B...24 Oracle9i Reports 2 Oracle9i Reports Oracle9i Reports Oracle9i Oracle9i Reports 3 Oracle9i
今さら聞けない!? Oracle入門 ～後編～
Oracle Direct Seminar 今さら聞けない!? Oracle 入門 ~ 後編 ~ 日本オラクル株式会社 Agenda 1. Oracle の基本動作 2. Oracle のファイル群 3. Oracle のプロセス群と専用メモリ領域. データベース内部動作 今さら聞けない!? オラクル入門 ~ 後編 ~. データベース内部動作 検索時の動作更新時の動作バックアップについて
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データベースシステム入門 7. 集計, 集約 1 リレーショナルデータベースシステム コンピュータ リレーショナルデータベース管理システム 記憶装置 リレーショナルデータベース あわせてリレーショナルデータベースシステム データの種類ごとに分かれた たくさんのテーブルが格納される 2 SQL をマスターするには SQL のキーワード create table テーブル定義 select 射影など from
領域サイズの見積方法
White Paper 1998 3 1998 7 NULL 1998 9 2 8.03 Design & Migration Services Oracle Corporation Japan 1998 Printed in Japan Oracle and SQL*Loader are registered trademarks. Oracle7 Oracle Corporation Oracle
untitled
Oracle Direct Seminar SQL Agenda SQL SQL SQL SQL 11g SQL FAQ Oracle Direct SQL Server MySQL PostgreSQL Access Application Server Oracle Database Oracle Developer/2000 Web Oracle Database
データセンターの効率的な資源活用のためのデータ収集・照会システムの設計
データセンターの効率的な 資源活用のためのデータ収集 照会システムの設計 株式会社ネットワーク応用通信研究所前田修吾 2014 年 11 月 20 日 本日のテーマ データセンターの効率的な資源活用のためのデータ収集 照会システムの設計 時系列データを効率的に扱うための設計 1 システムの目的 データセンター内の機器のセンサーなどからデータを取集し その情報を元に機器の制御を行うことで 電力消費量を抑制する
pg_monz 監視アイテム一覧 :Template App PostgreSQL Template App PostgreSQL アプリケーション LLD アイテムトリガー監視タイプ更新間隔ヒストリトレンドデフォルト説明ステータス pg.get pgsql.get.pg.bgwriter Zabb
pg_monz 監視アイテム一覧 :Template App PostgreSQL Template App PostgreSQL アプリケーション LLD アイテムトリガー監視タイプ更新間隔ヒストリトレンドデフォルト説明 pg.get pgsql.get.pg.bgwriter 60 90 365 無効 pg.bgwriterアプリケーションの監視アイテムの取得を行う pg.get pgsql.get.pg.transactions
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PostgreSQL 最新動向と バージョン 9.2 の展望 これからの OSS 活用と技術トレンド最前線 セミナー (6) 2012-03-26 16:15~17:00 SRA OSS, Inc. 日本支社 高塚遥 harukat@sraoss.co.jp Copyright 2012 SRA OSS, Inc. Japan All rights reserved. 1 PostgreSQL のこれまでと現在
intra-mart Accel Platform — TableMaintenance ユーザ操作ガイド 第7版 None
クイック検索検索 目次 Copyright 2012 NTT DATA INTRAMART CORPORATION 1 Top 目次 改訂情報概要レコードの追加 / 更新 / 削除レコードの編集レコードを削除するレコードの一括インポートとエクスポート日本語のキャプション表示 2 改訂情報 変更年月日 変更内容 2012-10-01 初版 2013-10-01 第 2 版下記が追加 変更されました 対応するフィールドの型
次期バージョン PostgreSQL 10 の 新機能とその後の方向性 SRA OSS, Inc. 日本支社 マーケティング部 PostgreSQL 技術グループ 長田 悠吾 db tech showcase OSS
次期バージョン PostgreSQL 10 の 新機能とその後の方向性 SRA OSS, Inc. 日本支社 マーケティング部 PostgreSQL 技術グループ 長田 悠吾 db tech showcase OSS 2017 2017-06-16 自己紹介 長田 悠吾 ながた ゆうご 所属 SRA OSS, Inc. 日本支社 マーケティング部 PostgreSQL 技術グループ 業務 PostgreSQL
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Oracle Direct Seminar 実践パフォーマンスチューニングオプティマイザ活用編 日本オラクル株式会社 Agenda オプティマイザとは コストベース オプティマイザでの運用管理 無償技術サービス Oracle Direct Concierge SQL Server からの移行アセスメント MySQL からの移行相談 PostgreSQL からの移行相談 Access からの移行アセスメント
ICDE’15 勉強会 R24-4: R27-3 (R24:Query Processing 3, R27 Indexing)
R24-4: The DBMS - your Big Data Sommelier (R24: Query Processing 3) R27-3: A Comparison of Adaptive Radix Trees and Hash Tables (R27: Indexing) 小山田 (NEC) ICDE 15 勉強会 R24-4: The DBMS - your Big Data Sommelier
自己紹介 長田悠吾 (Yugo Nagata) SRA OSS, Inc. 日本支社 PostgreSQL 技術支援 コンサルティング PostgreSQL インターナル講座講師 研究開発 Copyright 2018 SRA OSS, Inc. Japan All right
PostgreSQL 11 で登場した JIT コンパイルって 結局何者? (What is JIT Compilation Introduced in PostgreSQL 11? ) 長田悠吾 (Yugo Nagata)/ SRA OSS, Inc. 日本支社 PGConf.ASIA 2018 2018.12.12 自己紹介 長田悠吾 (Yugo Nagata) チーフエンジニア @ SRA OSS,
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データベース言語 SQL リレーショナルデータモデルにおけるデータ操作言語 : リレーショナル代数 少なくともリレーショナル代数と同等のデータ検索能力をもつときリレーショナル完備という. リレーショナル代数はユーザフレンドリではない. 自然な英文による質問の表現が必要になる. リレーショナルデータベース言語 SQL 英文による簡単な構文 リレーショナル代数でできない, 合計, 平均, 最大などの計算機能の組み込み.
eラーニング資料 e ラーニングの制作目標 データベース編 41 ページデータベースの基本となる概要を以下に示す この内容のコースで eラーニングコンテンツを作成予定 データベース管理 コンピュータで行われる基本的なデータに対する処理は 次の 4 種類です 新しいデータを追加する 既存のデータを探索
eラーニング資料 e ラーニングの制作目標 データベース編 41 ページデータベースの基本となる概要を以下に示す この内容のコースで eラーニングコンテンツを作成予定 データベース管理 コンピュータで行われる基本的なデータに対する処理は 次の 4 種類です 新しいデータを追加する 既存のデータを探索する 違うデータに変更する 要らなくなったデータを削除する 各システムごとに障害対策も含めて 正確にこのようなデータ処理のプログラムを作ることは大変なことです
intra-mart Accel Platform — TableMaintenance ユーザ操作ガイド 第8版
Copyright 2012 NTT DATA INTRAMART CORPORATION 1 Top 目次 改訂情報概要レコードの追加 / 更新 / 削除レコードの編集レコードを削除するレコードの一括インポートとエクスポート日本語のキャプション表示 2 改訂情報 変更年月日 変更内容 2012-10-01 初版 2013-10-01 第 2 版下記が追加 変更されました 対応するフィールドの型 が追加されました
TALON Tips < カレンダー ( 月別 ) の画面を表示する > 株式会社 HOIPOI 第 1.1 版 p. 1
TALON Tips < カレンダー ( 月別 ) の画面を表示する > 株式会社 HOIPOI 第 1.1 版 p. 1 1 目次 1 目次... 2 2 はじめに... 3 3 Tips セットアップ... 4 3.1 事前準備... 4 3.2 事前準備 2... 4 3.3 セットアップ... 4 3.4 セットアップ ( その他 )... 5 4 Tips 概要... 6 4.1 概要...
Microsoft PowerPoint - KeySQL50_10g_vlo2.ppt
Oracle データベースと Microsoft Excel の連携ツール KeySQL 5.0 操作概要 Vol. 2 検索編 2004 年 7 月 テニック株式会社 はじめに > 本資料の目的 本講習会では KeySQLをはじめてお使いになる方を対象として Oracleクライアントのインストールから KeySQL の基本的な使用方法までをご説明いたします 実際にアプリケーションを操作しながら実習を進めてまいりますので
復習 (SQL 文 ) 3/6 復習 (SQL 文 ) 4/6 表の作成 CREATE TABLE...; 表の削除 DROP TABLE テーブル名 ; 表内のデータが全て消えてしまう. 表内のデータを得る SELECT 列名 FROM 表名...; 表にデータを挿入する. INSERT INTO
SQLite SQLite3 http://www.ns.kogakuin.ac.jp/~ct13140/prog/ オープンソース ( フリー )RDBMS 実装の 1 個 http://www.sqlite.org/ 現在,3.6 が最新版. SQLite 2.x と SQLite 3.x が有名. 特徴 RDBMS サーバプロセスの起動が不要. 1 データベース,1 ファイル で格納.. つまり
リレーショナルデータベース入門 SRA OSS, Inc. 日本支社 Copyright 2008 SRA OSS, Inc. Japan All rights reserved. 1
リレーショナルデータベース入門 SRA OSS, Inc. 日本支社 Copyright 2008 SRA OSS, Inc. Japan All rights reserved. 1 データベース とは? データ (Data) の基地 (Base) 実世界のデータを管理するいれもの 例えば 電話帳辞書メーラー検索エンジン もデータベースである Copyright 2008 SRA OSS, Inc.
目次 1 集計関数 / 分析関数とは 2 集計関数 / 分析関数のパフォーマンス効果 3 ケーススタディグループ小計やクロス集計を計算するランキングを表示する前月比較を表示する累計を計算する移動平均を計算する構成比を計算する Oracle8i SQL Oracle8i Oracle Oracle C
Oracle8i データウェアハウス機能活用法 ~ レポーティングに有効な集計関数 分析関数 ~ Creation Date: Oct. 11, 2000 Last Update: Oct. 11, 2000 Version: 1.0!! DWH etc Business Intelligence Oracle8i RDBMS DWH Oracle8i Oracle Corporation Japan
メール全文検索アプリケーション Sylph-Searcher のご紹介 SRA OSS, Inc. 日本支社技術部チーフエンジニア Sylpheed 開発者 山本博之 Copyright 2007 SRA OSS, Inc. Japan All right
メール全文検索アプリケーション Sylph-Searcher のご紹介 SRA OSS, Inc. 日本支社技術部チーフエンジニア Sylpheed 開発者 山本博之 yamamoto@sraoss.co.jp Sylph-Searcher とは Sylpheed 向け電子メール全文検索アプリケーション PostgreSQL 8.2の全文検索機能を利用 Linux/Unix Windows 2000
結合演算 ( 復習 ) データベース論 (9) R 社員番号 氏名麻生太郎安部晋三与謝野馨森喜朗 部門経理課営業課総務課営業課 S 部門経理課営業課総務課 電話 問合せ言語と SQL(2) R S 社員番号
結合演算 ( 復習 ) データベース論 (9) R 社員番号 046 064 011 011 氏名麻生太郎安部晋三与謝野馨森喜朗 部門総務課 S 部門総務課 電話 45 4567 問合せ言語と SQL(2) R S 社員番号 046 064 011 011 氏名麻生太郎安部晋三与謝野馨森喜朗 部門総務課 電話 45 4567 DB-9 4 結合演算 結合演算 ( 例題演習 ) R 社員番号 046
Oracle活用実践演習コース
Oracle9i Oracle 実践研修 2 INDEX 活用 2007.10.18 1 カリキュラムの確認 インデックス使用の目的 0.5 時間 種類と特徴 1 時間 インデックスの使用状況とチューニングの基礎 2 時間 インデックスが使用される条件 0.5 時間 断片化と再作成 1 時間 チューニング ( 基本 ) 実習 1 時間 2 インデックス使用の目的 インデックス使用の目的 表の行に高速アクセスするため
Dolteng Scaffoldに対する機能追加とマスタ-ディテールScaffoldの紹介
Dolteng Scaffold に対する機能追加 とマスタ - ディテール Scaffold の紹介 せいいち (takao) 2009/03/07 目次 Dolteng Scaffold に対する機能追加 Scaffold に関して Ruby on Rails の Scaffold RoR Scaffold と Dolteng Scaffold の比較 Scaffold のデモ Scaffold
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Webデザイン特別プログラムデータベース実習編 3 MySQL 演習, phpmyadmin 静岡理工科大学総合情報学部幸谷智紀 http://na-inet.jp/ RDB の基礎の基礎 RDB(Relational DataBase) はデータを集合として扱う データの取り扱いはテーブル (= 集合 ) の演算 ( 和集合, 積集合 ) と同じ データベースには複数のテーブルを作ることができる
,, create table drop table alter table
PostgreSQL 1 1 2 1 3,, 2 3.1 - create table........................... 2 3.2 - drop table............................ 3 3.3 - alter table............................ 4 4 - copy 5 4.1..................................
Microsoft Word - Android_SQLite講座_画面800×1280
Page 24 11 SQLite の概要 Android にはリレーショナルデータベースである SQLite が標準で掲載されています リレーショナルデータベースは データを表の形で扱うことができるデータベースです リレーショナルデータベースには SQL と呼ばれる言語によって簡単にデータの操作や問い合わせができようになっています SQLite は クライアントサーバ形式ではなく端末の中で処理が完結します
Chapter Two
Database 第 8 回 :SQL 言語 ( データベース操作 ) 上智大学理工学部情報理工学科 高岡詠子 No reproduction or republication without written permission. 許可のない転載 再発行を禁止します 1 Schedule 日程 内容 第 1 回 10 月 6 日 ガイダンス, データベースとは? 第 2 回 10 月 13 日 三層スキーマ,
tkk0408nari
SQLStatement Class Sql Database SQL Structured Query Language( ) ISO JIS http://www.techscore.com/tech/sql/02_02.html Database sql Perl Java SQL ( ) create table tu_data ( id integer not null, -- id aid
_02_3.ppt
XML DB Oracle Corporation Agenda RDB XML SQL/XML XML DB XML Oracle Corporation 2 Agenda RDB XML SQL/XML XML DB XML Oracle Corporation 3 RDB-XML RDB XML Oracle Corporation 4 XML RDB [Oracle] Extract ExtractValue
この時お使いの端末の.ssh ディレクトリ配下にある known_hosts ファイルから fx.cc.nagoya-u.ac.jp に関する行を削除して再度ログインを行って下さい
20150901 FX10 システムから FX100 システムへの変更点について 共通... 1 Fortran の変更点... 2 C/C++ の変更点... 4 C の変更点... 5 C++ の変更点... 7 共通 1. プログラミング支援ツールの更新 -FX システムについて旧バージョンのプログラミング支援ツールは利用できません 下記からダウンロードの上新規インストールが必要です https://fx.cc.nagoya-u.ac.jp/fsdtfx100/install/index.html
: ORDER BY
11 7 8 1 : ORDER BY 1 1.1......................................... 1 1.2......................................... 1 1.3................................ 1 1.4 WHERE SELECT ORDER BY.................. 2 2
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Oracle Direct Seminar 実践!! パフォーマンス チューニング 索引チューニング編 後編 日本オラクル株式会社 Agenda 前編 索引構造の理解 索引を使用した検索 オプティマイザによる索引走査 / 全表走査の判断 ヒストグラムによる索引利用の効率化 後編 索引チューニングのポイント索引がうまく使われない 4 つのパターン 様々なタイプの索引
早分かりS2Dao
2008 Spring 早分かり S2Dao Seasar プロジェクトコミッタ ( 株 ) エルテックス 大中浩行 2008 Spring Copyright 2004-2008 The Seasar Foundation and the others. All rights reserved. 1 アジェンダ はじめに S2Dao とは? S2Dao に必要なもの S2Dao を動かしてみる 挿入
スライド 1
知識情報演習 Ⅲ( 後半第 3 回 ) 辻慶太 http://slis.sakura.ne.jp/cje3 1 索引付けの手順概要 ( 復習 ) (1) 索引語の候補の抽出 文字バイグラム, 単語, フレーズなど (2) 不要語の削除 (3) 接辞処理 (4) 索引語の重み付け 検索手法 ( 検索モデル ) によっては不要例えば, 論理式によるブーリアンモデルでは不要 (5) 索引ファイルの編成 stopword.prl
PowerPoint -O80_REP.PDF
Oracle8 Core Technology Seminar 1997109,31 Oracle8 OS: UNIX Oracle8 : Release8.0.3 Oracle8 Quick Start Package Lesson 5 -- Enhancements to Distributed Facilities Oracle8 -- - Oracle8 LOB Oracle8 -- - Updates
1,.,,,., RDBM, SQL. OSS,, SQL,,.
1,.,,,., RDBM, SQL. OSS,, SQL,,. 3 10 10 OSS RDBMS SQL 11 10.1 OSS RDBMS............................ 11 10.1.1 PostgreSQL................................. 11 10.1.2 MySQL...................................
CodeGear Developer Camp
B4 InterBase テクニカルセッション InterBase セキュリティパワーアップ セキュリティ改善のコツとツール キムラデービー代表木村明治 ( きむらめいじ ) http://kimuradb.com 1 アジェンダ DBセキュリティとは? InterBase 本体が持つセキュリティ機能 通信経路の暗号化 格納データの暗号化 2 DB セキュリティとは? 3 概略全体図 InterBase
PowerPoint プレゼンテーション
受注状況の確認 Update 2018-07 1 受注状況の確認 こちらのメニューでは受注状況の確認やダウンロードが可能です どこからできますか J QSMにログイン https://qsm.qoo10.jp/gmkt.inc.gsm.web/login.aspx 配送/キャンセル/未受取 配送管理 J QSM左側のメニュー一覧より 配送/キャンセル/未受取 をクリック プルダウンリストより表示された
Microsoft Word - nvsi_050110jp_netvault_vtl_on_dothill_sannetII.doc
Article ID: NVSI-050110JP Created: 2005/10/19 Revised: - NetVault 仮想テープ ライブラリのパフォーマンス検証 : dothill SANnetⅡSATA 編 1. 検証の目的 ドットヒルシステムズ株式会社の SANnetll SATA は 安価な SATA ドライブを使用した大容量ストレージで ディスクへのバックアップを行う際の対象デバイスとして最適と言えます
マニュアル訂正連絡票
< マニュアル訂正連絡票 > ASP PC ファイルサーバ説明書 V28 [J2K0-5740-01C2] 2017 年 12 月 26 日発行 修正箇所 ( 章節項 )5.3.2.3 サーバ環境の設定 作成時のアクセス権 PC ファイルサーバ上に,Windows がファイルまたはディレクトリを作成する際のアクセス権を設定する. 所有者, グループ, その他に対してそれぞれ, 読み込み, 書き込み,
Exam : J Title : Querying Microsoft SQL Server 2012 Version : DEMO 1 / 10
PASSEXAM http://www.passexam.jp Exam : 70-461J Title : Querying Microsoft SQL Server 2012 Version : DEMO 1 / 10 1. あなたが ContosoDb 付きの Microsoft SQL Server 2012 のデータベースを管理します 展示に示すように テーブルが定義されています ( 図表ボタンをクリックします
BC4J...4 BC4J Association JSP BC4J JSP OC4J
lê~åäévá=gaéîéäçééê= 9.0.3/9.0.4 BC4J Creation Date: Oct 08, 2003 Last Update: Feb 27, 2004 Version 1.0 ...3... 3 BC4J...4 BC4J...4... 4... 5... 6...7... 8... 9 Association... 13... 15... 20... 22... 25
第 7 章 ユーザー データ用表領域の管理 この章では 表や索引を格納するユーザー データ用表領域の作成や 作成後のメンテナンスに ついて解説します 1. ユーザー データ用表領域の管理概要 2. ユーザー データ用表領域作成時の考慮事項 3. ユーザー データ用表領域の作成 4. ユーザー データ
はじめに コース概要と目的 効率良く Oracle データベースを使用するための運用管理について 管理タスクを行う上での考慮事項や注意 点を実習を通して習得します 受講対象者 データベース管理者 前提条件 データベース アーキテクチャ コースを受講された方 もしくは Oracle システム構成とデータベース構 造に関する知識をお持ちの方 テキスト内の記述について 構文 [ ] 省略可能 { A B
Oracleの領域管理～トラブル防止のテクニック～
THE Database FOR Internet Computing Oracle ... 3... 4... 4... 5... 5... 7... 8... 9... 12... 13... 13... 16... 17... 18... 20... 22... 23... 23... 24... 25... 25... 26... 28... 31... 31... 31... 33...
はじめに コースの概要と目的条件分岐の方法や複雑な集計の手法など SQL のコーディングの幅を広げるためのテクニックについて説明します また パフォーマンスを考慮した記述方法や正しい結果を取得するための記述方法などについても あわせて説明します 本コースでは 実践的な SQL の記述手法を広く浅く紹
はじめに コースの概要と目的条件分岐の方法や複雑な集計の手法など SQL のコーディングの幅を広げるためのテクニックについて説明します また パフォーマンスを考慮した記述方法や正しい結果を取得するための記述方法などについても あわせて説明します 本コースでは 実践的な SQL の記述手法を広く浅く紹介することを目的としているため 細かな構文やオプションの習得を目的とはしていないことを 予めご了承ください
Chapter Two
Database 第 9 回 :SQL 言語 ( データベース操作 : 集合関数 抽出条件 副問い合わせ ) 上智大学理工学部情報理工学科 高岡詠子 No reproduction or republication without written permission. 許可のない転載 再発行を禁止します 2011/12/8 2011 Eiko Takaoka All Rights Reserved.
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知識情報演習 Ⅲ( 後半第 3 回 ) 辻慶太 http://slis.sakura.ne.jp/cje3 1 索引付けの手順概要 ( 復習 ) (1) 索引語の抽出 文字バイグラム, 単語, フレーズなど (2) 不要語の削除 (3) 接辞処理 (4) 索引語の重み付け 検索手法 ( 検索モデル ) によっては不要例えば, 論理式によるブーリアンモデルでは不要 (5) 索引ファイルの編成 extract.prl
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MySQL Workbench を使ったデータベース開発 日本オラクル株式会社山崎由章 / MySQL Senior Sales Consultant, Asia Pacific and Japan 1 Copyright 2013, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 以下の事項は 弊社の一般的な製品の方向性に関する概要を説明するものです
改訂履歴 日付バージョン記載ページ改訂内容 V2.1 - 初版を発行しました V3.1 P5 ドキュメントラベルが新規追加された事を追記 P7 P8 新しくなったラベルのツリー表示説明を追記 新しくなったラベルの作成 削除操作を追記 P9 ラベルのグループ
改訂履歴 日付バージョン記載ページ改訂内容 2012-10-23 V2.1 - 初版を発行しました 2013-08-30 V3.1 P5 ドキュメントラベルが新規追加された事を追記 P7 P8 新しくなったラベルのツリー表示説明を追記 新しくなったラベルの作成 削除操作を追記 P9 ラベルのグループ別参照権限設定操作を追記 2015-06-16 V5.0 P27 クラスター入力値を帳票備考にコピーする説明を追記
アジェンダ ORACLE MASTER Oracle Database 11g 概要 11g SQL 基礎 Ⅰ 試験紹介 ポイント解説 Copyright 2011 Oracle. All rights reserved. 2
Oracle Direct Seminar 試験対策ポイント解説 11g SQL 基礎 Ⅰ 日本オラクル株式会社 アジェンダ ORACLE MASTER Oracle Database 11g 概要 11g SQL 基礎 Ⅰ 試験紹介 ポイント解説 Copyright 2011 Oracle. All rights reserved. 2 資格体系 実務エキスパートの認定
10th Developer Camp - B5
B5 PHP テクニカルセッション Delphi for PHP で作るリッチコンテンツブログ エンバカデロ テクノロジーズエヴァンジェリスト高橋智宏 アジェンダ コンポーネントをフル活用しよう お馴染み データモジュール Blog データの表示用ページ Blog データの登録用ページ 2 コンポーネントをフル活用しよう 開発環境の進歩と退化 80 年代の IDE が登場エディタ + コマンドライン型の開発から脱却
橡実践Oracle Objects for OLE
THE Database FOR Network Computing 2 1. 2 1-1. PL/SQL 2 1-2. 9 1-3. PL/SQL 11 2. 14 3. 16 3-1. NUMBER 16 3-2. CHAR/VARCHAR2 18 3-3. DATE 18 4. 23 4-1. 23 4-2. / 24 26 1. COPYTOCLIPBOARD 26 III. 28 1.
PowerPoint プレゼンテーション
MySQL のロックについて JPOUG> SET EVENTS 20140907 2014/09/07 平塚貞夫 Revision 2 1 自己紹介 DB エンジニアをやっています 専門は Oracle Database と MySQL オープンソースソフトウェアの導入支援をしています 仕事の割合は Oracle:MySQL:PostgreSQL=1:2:7 くらいです Twitter:@sh2nd
今さら聞けない!? Oracle入門 ～前編～
Oracle Direct Seminar 今さら聞けない!? Oracle 入門 ~ 前編 ~ 日本オラクル株式会社 Agenda 1. Oracle の基本動作 2. Oracle のファイル群 3. Oracle のプロセス群と専用メモリ領域 4. データベース内部動作 今さら聞けない!? オラクル入門 ~ 後編 ~ 4. データベース内部動作
内容 Visual Studio サーバーエクスプローラで学ぶ SQL とデータベース操作... 1 サーバーエクスプローラ... 4 データ接続... 4 データベース操作のサブメニューコンテキスト... 5 データベースのプロパティ... 6 SQL Server... 6 Microsoft
Visual Studio サーバーエクスプローラで学ぶ SQL とデータベース操作 Access 2007 と SQL Server Express を使用 SQL 文は SQL Server 主体で解説 Access 版ノースウィンドウデータベースを使用 DBMS プログラム サーバーエクスプローラ SQL 文 実行結果 データベース エンジン データベース SQL 文とは 1 度のコマンドで必要なデータを効率よく取得するための技術といえます
スライド 1
PostgreSQL V9.2 新機能のご紹介 PostgreSQL 9.2 最新動向セミナー (2) 講演後公開版 2012-06-26 14:40~15:30 SRA OSS, Inc. 日本支社 高塚遥 harukat@sraoss.co.jp Copyright 2012 SRA OSS, Inc. Japan All rights reserved. 1 PostgreSQL のこれまでと現在
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オラクル コンサルが語る! SQL 実行性能の安定化方式 日本オラクル株式会社テクノロジーコンサルティング統括本部テクニカルアーキテクト本部 DB コアテクノロジー部プリンシパルコンサルタント鈴木健吾 以下の事項は 弊社の一般的な製品の方向性に関する概要を説明するものです また 情報提供を唯一の目的とするものであり いかなる契約にも組み込むことはできません 以下の事項は マテリアルやコード 機能を提供することをコミットメント
…l…b…g…‘†[…N…v…“…O…›…~…fi…OfiÁŸ_
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サンプル問題 以下のサンプル問題は包括的ではなく 必ずしも試験を構成するすべての種類の問題を表すとは限りません 問題は 個人が認定試験を受ける準備ができているかどうかを評価するためのものではありません SAS Advanced Programming for SAS 9 問題 1 次の SAS データセット ONE と TWO があります proc sql; select one.*, sales
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