こんにちは、サービス開発部の荒引 (@a_bicky) です。 突然ですが、RDBMS の既存のテーブルを見てみたら「何でこんなにインデックスだらけなの？」みたいな経験はありませんか？不要なインデックスは容量を圧迫したり、挿入が遅くなったりと良いことがありません。 そんなわけで、今回はレコードを検索するために必要なインデックスの基礎知識と、よく見かける不適切なインデックスについて解説します。クックパッドでは Rails のデータベースとして主に MySQL 5.6、MySQL のストレージエンジンとして主に InnoDB を使っているので、MySQL 5.6 の InnoDB について解説します。 InnoDB のインデックスに関する基礎知識 インデックスの構造 (B+ 木) InnoDB では B+ 木が使われています。B+ 木は次のような特徴を持った木構造です。 次数を b とすると、
2021/05/24 サイボウズ開運研修 動画が以下のサイトからリンクされています - https://blog.cybozu.io/entry/2021/07/20/100000 - これに矢印を書きながらぐりぐりやっていたわけなので、資料単体だとわかりづらいと思います…
オトコのソートテクニック2008
今日は仕事納めだったので、一年の締めくくりとしてMySQLにおけるソートの話でもしようと思う。 インデックスを利用しないクエリで最もよく見かけるもののひとつは、ORDER BYを用いたソート処理だろう。もし、ソート処理においてインデックスを用いることが出来れば、MySQLは結果を抽出してから結果行をソートするのではなく、インデックス順に行を取り出せば良いので高速にソート処理することが可能になる。特に、LIMIT句やWHERE句を用いて行の絞り込みを行う場合は効果が絶大である。しかし、ひとたびインデックスを利用できない状況に直面すると、たちまちテーブルスキャンが発生して性能が劣化してしまう。 例えば、100万行のレコードを格納したt1というテーブルがあるとする。そのテーブルに対して以下のようなクエリを実行した場合を考えよう。 mysql> SELECT col1, col2 ... colx
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
