列指向データベース

データを行ではなく列ごとにまとめて格納するデータベース。特定の列だけを集計する処理で読み出す量が少なくて済み、圧縮も効きやすい。データウェアハウスの分析用途に向く。

表のデータを行単位ではなく列単位にまとめて格納するデータベース。集計に必要な列だけを読めばよく、同じ列には似た値が並ぶため圧縮率も高いので、大量の行を対象にした分析処理（OLAP）に向く。1行ずつの挿入や更新は行指向より不利で、データウェアハウス向けの製品やクラウドのDWHサービスに多く採用されている。

表のデータを行単位ではなく列単位にまとめて格納するデータベース。集計に必要な列だけを読み出せばよく、同じ種類の値が並ぶため圧縮の効率も高いので、大量データの分析処理（データウェアハウス）に向く。1行単位の追加や更新は行指向のデータベースより不得手である。

1行分のデータを物理的に連続して格納する方式のデータベース。特定の行全体を読み書きする処理が高速で、更新が頻繁なOLTP用途に向く。多数の行の特定列だけを集計する処理では不要な列まで読み込むため不利になる。

システムの性能を制限している箇所（ボトルネック）を特定する分析手法。CPU使用率、メモリ使用量、ディスクI/O、ネットワーク帯域などのリソース利用状況を監視し、性能チューニングの対象を絞り込む。

ネットワーク上のデータの流量、方向、種類等を計測・分析する活動。NetFlow、sFlow、SNMP等のツールを用いて、帯域使用率、上位アプリケーション、トラフィックパターンを可視化する。性能問題の特定やキャパシティプランニングの基礎データとなる。

性能向上を目的として、正規化されたテーブルにあえて冗長性を導入する手法。結合処理の削減のためにテーブルを統合したり、集計値を保持する導出列を追加したりする。更新異状のリスクとトレードオフになる。

大規模なテーブルやインデックスを物理的に複数の区画に分割して管理する手法。レンジ分割、ハッシュ分割、リスト分割、コンポジット分割などがある。検索性能の向上や運用管理の効率化に寄与する。

SQL文の実行性能を改善する活動。実行計画の分析、インデックスの追加・見直し、SQL文の書き換え、ヒント句の利用、統計情報の更新などの手法がある。ボトルネックとなるSQL文の特定が第一歩。