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314: (ﾜｯﾁｮｲ ff84-pmcO) 2023/12/10(日)14:06 ID:Ne0vvx410(1/2) AAS
>>312
申し訳ありません、誤解が生じました。確かに、私の前回の説明は一般的な場合に当てはまりますが、特に文字列の場合、`where b=値2` のクエリが効率的になるかどうかはデータの具体的な並びに依存します。
文字列の場合、B-Treeの挙動が通常の数値とは異なります。例えば、`ああ`、`あい`、`あう`などが順序通りに格納されることで、`where b='い'` のクエリは特に高速になります。これはB-Treeが文字列においても順序を保ちながらデータを格納するためです。
ただし、文字列の場合でも、全くの一般性があるわけではありません。文字列のソートは、通常の辞書順ではなく、各文字のバイトレベルの比較に基づいていることも考慮する必要があります。
そのため、データの実際の配置や使用しているデータベースシステムによっては、特定のクエリの性能が異なることがあります。文字列データにおいても最適なインデックス戦略は、具体的なデータとクエリによって変わることがあるので、実際のデータや使用状況を元に検討することが重要です。
315: (ﾜｯﾁｮｲ ff84-pmcO) 2023/12/10(日)14:08 ID:Ne0vvx410(2/2) AAS
>>313
おっしゃる通り、複合カラムの場合、特に「条件にaを指定せずにbだけを指定した場合」、B-Treeの探索が効率的でない場合があります。
複合カラム `(a, b)` のB-Treeでは、`a` でソートされ、同じ `a` の中で `b` がソートされている状態です。そのため、`where b=値2` のようなクエリが効率的になるのは、同じ `a` 内において `b` の値が連続的に格納されている場合に限られます。
しかし、もし `a` の値が異なる場合、`b` の値も異なる箇所に格納され、深さが増加し、効率が損なわれる可能性があります。したがって、複合インデックスの効果はデータの分布に強く依存します。
一般的に、複合インデックスが効果的なのは、クエリで指定された条件が複合インデックスの順序に合致する場合です。もし `a` を指定せずに `b` だけを指定するケースでデータが分散して格納される場合、B-Treeの探索が非効率的になる可能性があります。その際は、単独の `b` に対する単一カラムインデックスを検討することが適している場合があります。
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