インデックス

データベースのテーブルに対する検索を高速化するための索引。本の索引のように、目的のデータの位置を素早く特定できるようにする仕組み。

データベースの検索性能を向上させるために、テーブルのデータとは別に作成されるデータ構造。B-treeインデックスやハッシュインデックスなどの種類があり、特定の列に対する検索を高速化する。更新時はインデックスのメンテナンスコストが発生する。

テーブルの特定の列に対する検索を高速化するためのデータ構造。キー値とデータの物理位置の対応関係を保持する。検索性能は向上するが、更新時にインデックスの維持コストが発生する。

表の行を、特定の列の値をもとに速く探し出すために作る補助的なデータ構造。インデックスとも呼び、B木、ハッシュ、ビットマップなどの方式がある。検索や結合は速くなるが、行の追加・更新・削除のたびに索引も更新するので更新処理が遅くなり、記憶領域も要るため、検索条件や結合条件によく使われ絞込みの効く列に絞って設定し、索引の数を増やしすぎないようにする。

データベースの検索性能を向上させるために、テーブルの列にインデックス（索引）を設定する設計。B-tree、ハッシュ、ビットマップなどの種類がある。検索は高速化するが更新時のオーバーヘッドが増えるため、適切な列選択が重要。

データベースやネットワーク接続をあらかじめ一定数確保してプールし、要求に応じて再利用する技術。接続の確立・切断のオーバーヘッドを削減し、応答時間の改善とリソースの効率的利用を実現する。

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。

Oracle Databaseが提供する性能統計の自動収集・保管機能。一定間隔でスナップショットを取得し、CPU使用率、待機イベント、SQLの実行統計などを蓄積する。性能問題の分析とチューニングに活用する。