ポイント ・高度なインデックスやジョインを利用し，最短経路でデータにアクセス ・メモリー不足を自律的に解消し，キャッシュのヒット率を高める ・インメモリーDBは全データをメモリーで処理し，高速化を図る 目的地に早く到着したいなら，最短の経路を最速で行けばよい。これはデータベース（DB）でも同様だ（図1）。インデックスなどを使ってデータへの最短経路を見つけ，メモリー・アクセスを増やして，最速でたどり着く。DBにはそんな技術が詰まっている。 図1●データベース高速化技術のポイント ビットマップ・インデックスなどを使い、データにたどり着く最短の道を選ぶ。また、できるだけメモリーにデータをキャッシュさせておくことで、アクセスのスピードを上げる、という二つのポイントがある [画像のクリックで拡大表示] 以下では，（1）データにたどり着く最短の道を選ぶ仕組みと，（2）アクセスのスピードを上げる仕組みの
はじめに 「分析関数の衝撃（中編）」に引き続き、CodeZineのミック氏の記事で記載されたSQLを、分析関数を使って記述していきます。また、分析関数のorder by句でのrangeの使用例も解説します。対象読者SQLの可読性を向上させたい方SQLのパフォーマンスを向上させたい方 この記事では、「SQLで数列を扱う」と「相関サブクエリで行と行を比較する」に記載されているSQLを、分析関数を使って記述していきますので、先に読んでおくと理解しやすいと思います。必要な環境 本稿で扱うSQLは、Oracle 10.2.0.1.0で動作確認しました。ソースコードはDB2 V9.1でも動作確認しました。その他、Oracle9i以降DB2SQL Server 2005 でも応用できます。3人なんですけど座れますか？ - その1：行の折り返しを考慮しない まずは人数分の空席を探すSQL（行の折り返し
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