下記のようなデータがあった場合、それぞれの区分毎に よろしくお願い致します。, [環境] どなたかお分かりになる方いらっしゃいましたら、 =以下詳細= where句を使ってレコードを検索する場合，and，or，inなどを利用すれば複雑な条件の検索が可能です。ただし，テーブルの結合時にテーブル名付きの列名にしなかったり，インデックスを利用できないようなsqlの書き方だと，sqlの検索パフォーマンスが低下する場合があります。 いまORACLE9iを使用している者です。 結果を表示しているプログラムがあります。 なので、postgres側に何か重大な欠陥でもあるのかなと思って皆様のお知恵をお借りしようと思った次第です。 A 200503 560 ------------------+-----------------------------+----------- 私は、 主に時間系の更新です。 SQLのチューニング方法については↓で詳しく解説していますので参考にしてください。＞＞【SQL】SELECT文のチューニング方法まとめ, とりあえず統計情報を取得してみるだけでも解決することがあります。＞＞【ORACLE】表の統計情報を取得するSQL＞＞【ORACLE】表の統計情報取得日を確認するSQL, システムを開発するときは、統計情報の取得のタイミングも設計することをおすすめします。, 統計情報が最新でない場合、ORACLEオプティマイザは最適な実行計画を立てることが出来ません。そのため、非効率なアクセスパスで、データを取得することにより、レスポンスが悪化することがあります。＞＞【ORACLE】オプティマイザと実行計画について, SQLが最適でないことがあります。SQLのコーディングは自由度が高く、結果は同じでも書き方や呼び出す関数など多岐に渡ります。, また、SQLはデータを取得するアルゴリズムを意識せずに書くことが出来る一方で、アルゴリズムを意識しなければ性能が十分に発揮できないことがあります。, 自由度の高さ、アルゴリズムを意識したコーディングが出来ていないために、SQLが遅くなっていることがあります。, SQLでパフォーマンスを向上させるには、SQLの設計、コーディングでORACLEアーキテクチャやアルゴリズムを意識したコーディングが必要になります。, 既に遅くなっているSQLについてはチューニングする方法があります。チューニングの方法については↓で詳しく解説していますので参考にしてください。＞＞【SQL】SELECT文のチューニング方法まとめ, 検証フェーズでは、検証機と呼ばれる本番機に劣るスペックのマシンで、本番よりも少ないデータ量や偏りのあるデータを使って検証することが多いです。, 特にデータ量が少ない場合は、本番で大量のデータを処理するとパフォーマンスが落ちてしまうということがよくあります。, これは大量のデータを処理すると単純に時間がかかってしまったり、実行計画が変わってしまうことが一因です。, 十分なデータ量を準備できない場合でも、SQLに事前にヒントを書き、本番データを想定した実行計画にすることも効果的です。, SQLのチューニング方法は↓で紹介していますので参考にしてください。＞＞SELECT文のSQLチューニング方法まとめ. 双方とも検索結果は0件です。 を実行する。 distは、Vine2.5, DBは、PostgreSQL 7.2.3です。 稚拙な質問文にもかかわらず、適切なご意見を頂きまして恐縮です。 「スロークエリ」と呼ばれるログ機能が搭載されています。, 秒単位で基準値を設定でき、基準値より処理が長いクエリを記録してくれます。 SQLServer2005 03-6427-7380 NOLOCKをつけたらタイムアウトしなくなるか試してみるのがいいと思います。 初めて投稿させて頂きます。 結果、半分以下の2秒程度になりました！ ⇒CPU：2コア(種類はわかりませんでした) 改善方法としてはＶｉｅｗを作成しないで従来のＳＱＬにインデックスを張って取得する方法にしようかなと考えています。 SQL : EXISTS演算子利用 select * from (大きなテーブル) as T where not exists (select id from (パターンのテーブル) where T.(フィールド名) = (パターン列名) ) ... 今回の例ではパターンのテーブルのサイズが小さかったためか、INよりEXISTSのほうが若干遅い結果となりました。 snmp_w | integer | order by test.d desc INDEXは指定されてないものとして FSMのページ数ですか、、、初めて聞きました。 仮に前から条件が評価されるとしたら、前2つの条件式は同じなので（"A.ID=B.ID" "A.DAT1=1"） test.dとtest.aの仕様がわからないので適当ですが、, select top(30) * C 200508 400 --上記インデックスを作成することで、ここのサブクエリは爆速になるはずです ,test.a 現在入力されているデータ数は51ラインです。 40万件と30万件レコードが存在する2つのテーブルを結合し、 こちらは皆さんも一度は耳にしたことがあるかもしれません。 索引の数が多ければ多いほどインサートが遅くなるといったものです。 こちらについて解説する前に先ず、そもそものインサートの動作に触れていきます。 インサートの動作としてテーブルに対してレコードを追加すると同時に、 索引の更新も行っています。また、索引の更新は表に紐づくすべての索引に対して行われます。 順を追って見てみると、 1.インサートを発行する。 2.テーブルにレコードが追加される。 3.テーブルに紐づく索引すべて … ※急にデータ量が増えたのではありません。 SELECT * from A,B where ((A.ID=B.ID) and (A.DAT1=1)) and (A.Kind=0) and (A.Open=0) order by A.hoge; select 実際に実行しているクエリをフルでもらえればもっとちゃんとチューニングできると思います。, ページングするなら自己流ではなく ObjectDataSource に備わっている機能を利用できる形でクエリを書いてはいかがですか？, ObjectDataSource でページング というデータがある場合、 filemakelasttime | timestamp without time zone | 原因が何なのか分からず質問させていただきました。
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