ついての挙動理解の整理をしたいとおもいます。オプティマイザが実行計画を立てるとき、基本的には列値は一様分布に従うという仮定を置きます。このため、このような仮定に沿わないデータ分布を持つテーブルがある場合、オプティマイザは時にとんでもない実行計画を作成する場合があります。認識していて、それを改善するために収集するのがヒストグラム統計です。内部の)統計情報更新ジョブによって収集されるもので、どのくらいの値がどの程度あるのかといった列値の分布情報を収集し、それを実行計画作成時に参照するような動作をします。取るような偏った列値を持つようなデータ分布があるとします。フルスキャンの方が圧倒的高速だろ常考」となり、悲劇的な状況が発現し得ます。このような「誤ったデータ分布の仮定」を修正するために、ヒストグラム統計が収集されるわけですね。種類があるわけですが、詳細はこのあたりでも読むといいとおもう。バインド変数を使用しない、みたいなアプリケーションというものが世の中には数多存在しており、ときにサービス提供に対して致命的な影響を与え得ます。バインド変数化せよ」という話になるのですが、大規模な改修が発生するため、なかなかこの実行に踏み切れないことが多いです。いう設定パラメータが存在しています。あり、この場合はバインド変数への置換は実施されない)。いう機能を理解しておくと分かりやすいです。(正確にはカーソル?)の共有です。しては負荷の高い処理です。パースから始まって、テーブルの存在チェックや権限の確認といったところで内部表への多数のアクセスが発生します。共有メモリにもデータを格納したりするので、並列性の敵であるロックも必要になります。このため、実行計画を共有できるのであれば共有した方が良い。それを実施できるようにするのがバインド変数化で、要するに、既存の実行計画を使うことを前提に、埋め込む値だけ変えてしまおうぜ、というものです。ここで問題になるのは、「既存の実行計画」とやらが、「今回埋め込む値」に対して最適な実行計画なのか、というものです。すれば、どんな値がバインドされるか分からないうちに作った実行計画となるので、自明ですがこの命題は否定されます。最適にできるわけがない。実行計画の最適さを求めるんだったら毎回実行計画を作成させろ。変数によって制御されます。場合、「バインドピーク」機能が有効になります。初回の実行計画生成時、バインド変数にバインドされる変数値を元に実行計画を生成し、その後は当該の実行計画を共有します。「初回にバインドされる値が、実行計画を決定する」ということです。削除(実際には、もうちょっと賢い設定値が追加)されています。違い、それを一言で表すと「実行計画に最適性を求めるか否か」です。構文さえ同じであれば実行計画を共有します。実行計画が、バインドされる値に対して最適であろうがなかろうが有無を言わさず共有です。(子カーソルを作成する)」という動作をします。この「最適な実行計画にならない可能性」をどう判断するかというと、例えば、冒頭に説明したヒストグラム統計の有無です。その情報を参照して「より良い実行計画を作成できる可能性」がありますから、既存の実行計画を共有しません。言い換えれば、実行計画を作成しようとします。バインド変数化のメリットを消す方向に働く、そんな理解をしています。シェルの変数共有exec-path-from-shell、思った以上に便利だった。共有プールの領域がある。ExtensionのユニットテストでCoverageを取得する「上流から下流まで生成AIが変革するシステム開発」を読んだ「その仕事、AIエージェントがやっておきました。(1)はてなブログをはじめよう!kiririmodeさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告する引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。