18. アーキテクチャ ーーーーーーー データモデル マスタ型 P2P型 その他 リレーショナル RDB全般 pgpool2など キーバリュー Hibari Dynamo Riak Memcached Redis カラム指向 Bigtable HBase Cassandra ドキュメント指向 MongoDB CouchDB グラフ指向 Neo4J InfiniteGraph 19. アーキテクチャ ーーーーーーー データモデル マスタ型 P2P型 その他 リレーショナル RDB全般 pgpool2など キーバリュー Hibari Dynamo Riak Memcached Redis カラム指向 Bigtable HBase Cassandra ドキュメント指向 MongoDB CouchDB グラフ指向 Neo4J InfiniteGraph
本書の目的は，パフォーマンスの良いSQLの書き方，特に大量データを処理するSQLの性能向上の方法を理解することです。SQLの第一の目的は，ユーザが欲しいと思ったデータを選択すること，あるいは望んだ結果になるようデータを更新することです。通常のプログラミング言語と同様，一つの目的を実現するSQLの書き方は複数あり，それらの間には機能的には差異はなくても，パフォーマンスには大きな差が生じることが頻繁に起こります。したがって，SQLの組み立てを行うにあたっても，効率やパフォーマンスを重視した書き方が求められることが多くあります。 アプリケーション開発者の方の中には，普段あまりDBMSの内部アーキテクチャやストレージといった下位層を意識せず，データベースをブラックボックスとして扱っている人も多いでしょう。実際，データベースの扱うデータ量が少なければ，そのスタンスでも十分実用に堪えるシステムが作れる
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