チューニング

データベースの処理性能を、測定結果に基づいて改善する作業。実行計画を確認してSQLを書き換える、索引を追加・削除する、表の分割や非正規化を行う、バッファの大きさなどDBMSのパラメータを調整する、データの配置を見直すといった手段がある。改善の前後で応答時間やスループットを測り、効果と副作用（更新性能の低下など）を確かめる。

データベースの性能を測定・分析し、応答時間や処理量が要求を満たすように改善すること。実行計画を確認してのSQL文の書換えや索引の追加・見直し、バッファなどのパラメータの調整、表の再編成、非正規化やパーティショニングといった設計の見直しを行う。

平衡木構造を用いたインデックス方式。ルートノードからリーフノードまでの深さが均一であり、検索・挿入・削除の計算量がO(log n)で安定している。関係データベースで最も一般的に使用されるインデックス構造。

重複した値の登録を許さないインデックス。検索を速くすると同時に一意性も保証する。主キーや一意性制約を定義すると、DBMSが自動的にこの索引を作ることが多い。

インデックスの並び順に合わせて、データそのものを物理的に並べて格納する方式。範囲検索でディスクアクセスがまとまるため高速だが、1つの表に1つしか作れない。

値の有無をビット列で表すインデックス。性別や区分のように取り得る値の種類が少ない列に有効で、複数条件の絞り込みを論理演算で高速に処理できる。更新の多い表には向かない。

キーをハッシュ関数で変換した値から格納位置を直接求めるインデックス。値が完全に一致する検索は非常に高速だが、大小比較や範囲検索、並べ替えには使えない。

単語ごとに、その単語が現れる文書の一覧を記録したインデックス。全文検索エンジンの基本的な仕組みで、大量の文書からキーワードを含むものを高速に絞り込める。