『８番出口』『８番のりば』開発者、“満足した”として「８番シリーズ」の終了を宣言。次回作は巨大生物から逃げるホラーアドベンチャーゲームに - AUTOMATON
インディー開発者のコタケクリエイト氏は6月2日、『８番出口』『８番のりば』と手がけてきた「８番シリーズ」について、この2作にて終了する予定であることを明らかにした。 『８番出口』は2023年11月に、そして『８番のりば』は先日5月31日にPC（Steam）向けに発売。コタケクリエイト氏は、これらの作品の前にホラーアドベンチャーゲーム『STRANGE SHADOW』を発表しており、次は同作のリリースを目指すという。 『８番出口』は、無限にループする地下通路からの脱出を目指す短編ウォーキングシミュレーターだ。プレイヤーは、同じ光景が繰り返される通路を歩くなかで、異変を見つけたら引き返し、異変が見つからなかったらそのまま進む。そうすることでやがて8番出口にたどり着き脱出できるが、異変を見逃して進むと出口までの進捗がリセットされてしまう。 『８番のりば』は、『８番出口』の続編として開発された短編ウ
ReliefWeb (独立発行者) - Connectors
ReliefWebは、国連人道問題調整事務所 (OCHA) が提供する人道的情報サービスです。 私たちのの編集者は、世界の人道支援関係者や意思決定者に最も適したコンテンツを選択、分類、キュレーションして 24 時間 365 日配信し、情報に基づいた意思決定と効果的な対応策の立案を可能にしています。
PL/pgSQL - Wikipedia
PL/pgSQL (Procedural Language/PostgreSQL Structured Query Language) とはPostgreSQL ORDBMSでサポートされる手続き言語である。その文法はOracle DatabaseのPL/SQLと類似している。 PL/pgSQLはSQLに手続き的な制御構造を加えたプログラミング言語である。繰り返し処理 (FOR) や条件分岐 (IF, CASE) などの制御構文が利用できる。PL/pgSQLで記述された関数はSQLから呼び出すことができ、またトリガによって実行することもできる。 PL/pgSQLは以下の要求を満たすよう設計された[1] : SQLよりも複雑な処理や計算を記述できること。 扱いが容易なこと。 制限されたリソースにのみアクセス可能であること。 その他の手続き言語[編集] PL/pgSQLは PostgreSQL
OFFSETは前の行を読み飛ばすのにはよくない方法
最初のページを効率的に取り出すために、パイプライン化された最初のN件のみを選択するクエリを 実装できたら、次ページ以降を取りだすクエリも必要になるでしょう。それを実現するためのチャレンジは、前のページの行をどのようにスキップするかです。 これには2つの方法が考えられます。まず1つ目は、先頭から行に番号を付けて、必要なページよりも前の行番号のデータをフィルタする、 オフセット法です。2つ目は、私がシーク法と 呼んでいる、全ページの最後のエントリを検索し、それ以降の必要な行を読み出す方法です。 以下は、最も広く使われているオフセット法の例を表したものです。 この方法の利点は簡単に使える所にあるでしょう。専用のキーワード(offset)が用意されているデータベースでは特にそうです。このキーワードは、fetch first拡張の一部として SQL標準にも採用されています。 DB2DB2はSQL標準
GROUP BYに対するインデックス
SQLデータベースは、全く異なる2つのgroup byの アルゴリズムを使用します。1つ目はハッシュアルゴリズムで、入力されたレコードを一時的なハッシュテーブル上でまとめ上げます。 全てのレコードが処理されたら、ハッシュテーブルが結果として返されます。2つ目は、ソート・グループアルゴリズムで、入力されたデータをグループキーで ソートすることで、各グループを順番に処理できるようにします。その後、それらをデータベースがまとめます。一般的には、どちらのアルゴリズムも 中間結果をマテリアライズする必要があるので、パイプライン的に処理されることはありません。しかし、ソート・グループアルゴリズムでは、ソート処理を しないためにインデックスを使えるので、パイプライン化されたgroup by処理が可能になります。 次のような、PRODUCT_IDごとの昨日の利益を得るためのクエリを考えてみましょう。 SE
ASCやDESC修飾語はクエリのパフォーマンスに影響あり
データベースは、どちらの方向に向かってもインデックスを読むことができます。つまり、パイプライン化されたorder byは、スキャンされるインデックスの範囲がorder by句と全く反対の時にも可能になるということです。order by句の ASCやDESC修飾語がパイプライン化された処理の 邪魔をしそうに思うかもしれませんが、多くのデータベースではインデックスの順序を変える方法を用意しており、パイプライン化されたorder byにインデックスを使えるようにできます。 次の例では、インデックスを逆順で使用し、日付の逆順および PRODUCT_IDの逆順に並べて、昨日までの売上を取り出します。 SELECT sale_date, product_id, quantity FROM sales WHERE sale_date >= TRUNC(sysdate) - INTERVAL '1' DA
高速化のためにパイプライン化あるいはインデックスを使ったORDER BY
order by付きのSQLクエリでは、関連するインデックスが 行を既に必要な順番に並べ替えている時には、結果を明示的にソートする必要はありません。つまり、where句に使われるのと同じインデックスが、order by句もサポートしている必要があります。 例として、前日の売上を売上日と製品IDで並べ替える、以下のようなクエリを考えてみましょう。 SELECT sale_date, product_id, quantity FROM sales WHERE sale_date = TRUNC(sysdate) - INTERVAL '1' DAY ORDER BY sale_date, product_idwhere句で使えるインデックスは、 既にSALE_DATEに作られています。しかし、order by句を満たすように、データベースは明示的なソート処理を行う必要があります。 DB2Exp
ORDER BYとGROUP BYがSQLのパフォーマンスに与える影響
ソートは、非常にリソースを消費する処理です。かなりのCPU時間を必要としますが、問題の核心は、データベースが結果を 一次的にバッファしておかなくてはならないことです。ソート処理では、全ての入力を終えなければ、結果を出力することができません。ソート処理は、 パイプラインのようには実行できないのです。これは、データセットが大きい時に、問題になります。 インデックスされたデータはインデックスの順番に並んでいるという原則は、第1章1で既に説明しました。 そこから、インデックスはデータを既に並べ替えられた形で保存するためのものであるとも言えます。実際にインデックスは、order by句にインデックスの定義があるかのように並べ替えられます。 そのため、order by句を満たしつつソート処理を避けるために インデックスが使えるというのは、自然な考え方と言えるでしょう。 皮肉な事に、INDEX RANG
パイプライン処理 - Wikipedia
この記事には複数の問題があります。改善やノートページでの議論にご協力ください。 出典がまったく示されていないか不十分です。内容に関する文献や情報源が必要です。（2024年2月） 脚注による出典や参考文献の参照が不十分です。脚注を追加してください。（2024年2月） 出典検索?: "パイプライン処理" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL パイプライン処理（パイプラインしょり、英: pipeline processing）とは、コンピュータ等において、処理要素を直列に連結し、ある要素の出力が次の要素の入力となるようにして、並行（必ずしも並列とは限らない）に処理させるという利用技術である。要素間になんらかのバッファを置くことが多い。レイテンシの向上よりも、単位時間あたりの処理量（スループット）の
PostgreSQLフィルタ述語はパフォーマンスに対する大きなリスク
PostgreSQLは、where句(述語)を適用するのに、3つの方法を使い分けます。 アクセス述語 (「Index Cond」)アクセス述語は、リーフノードの走査の開始と終了の条件を表しています。 インデックスフィルタ述語 (「Index Cond」)インデックスフィルタ述語は、リーフノード走査の時にのみ適用されます。スキャンされる範囲の開始と終了の条件を表したり、 範囲を狭めるものとしては使われません。 テーブルレベルのフィルタ述語 (「Filter」)インデックスの一部でない列に対する述語は、テーブルのレベルで評価されます。その場合データベースは、 まずヒープテーブルから行をロードしなければなりません。 注記インデックスフィルタ述語は、間違った安心感を持ってしまう原因になりかねません。 インデックスは確かに使われますが、データ量やシステムの負荷が増大すると、 急激にパフォーマンス劣化
PostgreSQLの実行計画の処理
インデックスとテーブルへのアクセスSeq ScanSeq Scanは、ディスクに保存されている通り(TABLE ACCESS FULLのように)に関係(テーブル)をスキャンします。 Index ScanIndex ScanはBツリー走査を行い、 一致する全ての値を検索するのにリーフノードをたどり、対応するテーブル上のデータを取り出します。INDEX RANGE SCANに続いてTABLE ACCESS BY INDEX ROWIDを行うのに似ています。第1章1, 「 SQLインデックスの内部構造」も参照して下さい。 いわゆるインデックスフィルタ述語は、Index Scanの パフォーマンス問題を引き起こします。次の節でその問題の 識別方法を説明しています。 Index Only Scan (PostgreSQL 9.2以降)Index Only ScanはBツリー走査を行い、一致する全ての
PostgreSQLのEXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)
PostgreSQLの実行計画は、SQL文の前にexplainを置く事によって取得できます。しかし、1つ重要な制限事項があります。 バインドパラメータを使ったSQL文 ($1や$2など)においては、この方法では実行計画を取得できません。まず最初にプリペアド ステートメントとして宣言する必要があるのです。 PREPARE stmt(int) AS SELECT $1PostgreSQLでは、バインドパラメータに「$n」を使用する事に 注意しましょう。使用しているデータベース抽象化層によってはこれを隠してしまう事があるので、SQL標準で定義されているように、 クエスチョンマークを使いましょう。 プリペアドステートメントは以下のように実行します。 EXPLAIN EXECUTE stmt(1)PostgreSQL 9.1までは、prepareの呼び出しと同時に作成され、executeで与えられる
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Ukraine Data Explorer
Myanmar Emergency Overview Map: Number of people displaced since Feb 2021 and remain displaced (As of 27 May 2024) - Myanmar
Chapter 43. PL/pgSQL — SQL Procedural Language
pgvector v0.5.0: Faster semantic search with HNSW indexes
GitHub - ankane/neighbor: Nearest neighbor search for Rails and Postgres
GitHub - joshuasundance-swca/postgis_pgvector: docker image for postgresql w/ postgis & pgvector
$lookup (aggregation) - MongoDB Manual v7.0