Filter
Top Products
第 3 章 クエリと削除の最適化
パフォーマンス＆チューニング・ガイド 41
削除コスト
12.6 より前の HG 削除コスト・モデルでは、最悪の場合の I/O パフォーマンス
だけが考慮されていたため、たいていラージ・デリートが優先的に使用されて
いました。現在のコスト・モデルでは、I/O コスト、CPU コスト、使用可能な
リソース、インデックス・メタデータ、並列度、クエリから使用できる述部な
ど、多数の要素が考慮されます。
HG インデックスを持つカラムの述部を指定すると、コストが大幅に改善され
ます。HG コスト計算でラージ・デリート以外のアルゴリズムを選択するため
には、削除によって影響を受ける重複しない個別の値の数を判定できる必要が
あります。個別カウント数は、初めはインデックス・グループの数および削除
されるローの数より少ないものと見なされます。述部は個別カウント数の改善
された見積もりや、正確な見積もりでさえも提供できます。
現在のコスト計算では、ラージ・デリートにおける範囲述部の効果を考慮して
いません。そのため、ラージ・デリートのほうが速いケースでミッド・デリー
トが選択されることもあります。そうしたケースでは、必要に応じて強制的に
ラージ・デリート・アルゴリズムを適用できます。これについては、次の項で
説明します。
削除パフォーマンス・オプションの使用
HG_DELETE_METHOD オプションを使用すると、HG 削除パフォーマンスを
制御できます。
HG_DELETE_METHOD オプションでは、指定した削除アルゴリズムを強制的
に適用できます。
•1 = スモール・デリート
•2 = ラージ・デリート
•3 = ミッド・デリート