Git 2.38がリリースされました。 このバージョンから大規模Gitリポジトリの操作を高速化するscalarが同梱されるようになりました。 今回はこのscalarによって、どれぐらいGitの操作が高速化されるのかを簡単に検証します。 結論から言うとgit statusが約43秒かかっていたのが約1秒で操作できるようになります。 Install Git 2.38Git 2.38からscalarが同梱されましたので、各自の環境にあわせてInstallなりVersionUpなりをしてください。 $ git --version git version 2.38.0 Before大規模Gitリポジトリとしてchromiumを利用しました。 普通にgit cloneしてきて、git statusを実施すると約37秒かかります。 ❯ time git status On branch main You
過去のISUCONで出題された問題をシンプルに環境構築できるページなどを紹介します。 初めてISUCONにチャレンジするという方は、事前講習のスライドや動画でISUCONの競技の流れをまとめています。2021年と2022年とそれぞれありますので参考にしてみてください。 AWS環境で構築するConoHaのVPSで構築するさくらのクラウドで構築するDocker環境があればすぐに構築できるVagrantとVirtualBoxがあれば構築できるWSL2があれば構築できるVirtualBoxがあればすぐに構築できるAppleシリコン搭載のMac上で構築する AWS環境で構築するmatsuu/aws-isucon: ISUCON過去問をAWS環境で構築するための一式ISUCON5 予選ISUCON6 予選ISUCON7 予選ISUCON8 予選ISUCON9 予選ISUCON9 本選ISUCON10
SELECT table_a.id, table_a.name FROM table_a INNER JOIN table_b ON table_a.id = table_b.id; メリットとしては、 どちらかのテーブルのid列のインデックスを使用可能 サブクエリがないことで中間テーブルが作成されない しかし、インデックスがない場合はEXISTSの方が良い場合があります ソートの回避 SQLでは暗黙的にソートが発生する演算が存在するので、 パフォーマンスにも影響するため、ソートが必要ない場合は考慮する必要があります ソートが発生する演算 GROUP BY句 ORDER BY 句 集約関数（SUM, COUNT, AVG） DISTINCT 集合演算子（UNION, INTERSECT, EXCEPT） ウィンドウ関数（RANK, ROW_NUMBER 等） メモリ上でのソートだけではなく
RDS Auroraを使っているところで、OSの空きメモリが少なくなったアラートが出たので、それについて細かく考察したら、それなりの量になったのでまとめた感じです。 別にAuroraじゃなくRDS MySQLでも、MySQL Serverでも同じ話なのですが、クラウドならではの側面もあるなということでタイトルはRDSにしております。 RDSのメトリクス監視 RDSはブラックボックスとはいえ、必要なメトリクスはだいたい揃っているので、CloudWatch を見たり……APIで取得してどっかに送りつけたりして利用します。 なので、まずは接続数とメモリについて復習です。 SHOW STATUS 的には Threads_connected です。 CloudWatch Metrics 的には、DBInstanceIdentifier → DatabaseConnections です。 見た感じ、ど
Laravelへの異常な愛情 または私は如何にして心配するのを止めてEloquentを愛するようになったか
動画: https://youtu.be/QHjRGPw34EI?si=MWb-1v1i1S5MG0eE プロポーザル: https://fortee.jp/phperkaigi-2023/proposal/6211083d-fc51-49a3-8b27-485d8e231b1f
https://phperkaigi.jp/2021
はじめに 最近、プロジェクトで運用回りの設計を行う機会があったので、その際に学習したことをまとめました。AWSのLambdaなどを使っている方でロギングに興味があるけど、まだ良く理解できていないという方のためになれば幸いです。ここではサーバレス環境でのロギングの基本について解説しています。 また、監視に関した記事も投稿していますので、そちらも興味がございましたら一読下さい。 ログ戦略 マイクロサービスの場合、ログ戦略がとても重要になってきます。 マイクロサービスは複数のサービスから構成されているため、ログ戦略を間違えると調査が困難になり得るからです。ただし、AWSの場合は何でもかんでもログを出力するのは間違いです。標準的なログ出力機能を備えているサービスも多いため、重複が多くなりコスト増につながります。つまり、適切なログのみを出力する必要があります。 Lambdaのログ戦略 開発環境と本番
Railsパフォーマンス・チューニング入門
黒曜 @kokuyouwind Misoca → 弥生株式会社 (We're Hiring!) 一応Railsエンジニア 最近はAWSとかDocker周りを 弄っていることが多い
こんにちは、@igsr5 です。普段はある高専の情報科に通いながら、Wantedly, Inc. で長期インターンをしています。興味領域はフロント・バックエンド、インフラで、最近は業務でもっぱらGoを書いています。今回はGoのパフォーマンスチューニングの話です。 対象読者 aws-sdk-go(aws-sdk-go-v2)[1] で s3 ダウンロード処理のパフォーマンス改善を行いたい人 Go[2] の io パッケージの話に興味がある人 バックエンドのパフォーマンス改善に興味がある人 TL;DR 内部で s3 ダウンロードが行われるバックエンドAPI などを考えたとき、 // 1. Downloader の作成 downloader := s3manager.NewDownloader(sess, func(d *s3manager.Downloader) { // + ここを追加 d.
今回の記事は、パフォーマンスチューニングの観点と仕組みを理解することに主眼を置いています。具体的な対処方法についてはシステムによって異なるため、マニュアルの確認や、各種チューニングサービスのご利用をご検討ください。なお、この記事で対象にしているPostgreSQLのバージョンは9.5以降です。 本記事の構成 本記事「パフォーマンスチューニング9つの技」は以下4つの記事から構成されています。他の記事も併せてご覧ください。 パフォーマンスチューニング9つの技 ～はじめに～ パフォーマンスチューニング9つの技 ～「書き」について～（本記事） パフォーマンスチューニング9つの技 ～「探し」について～ パフォーマンスチューニング9つの技 ～「基盤」について～ 1. パフォーマンスチューニングの「書き」とは 一般的にデータベースは、大量データを扱い、大量の問い合わせや更新を高速に処理し、さらに障害発生
最適化はCDNがやればいい
題名に「CDN」と書きましたが、いわゆる「エッジ」のことです。オリジンありきなのであえてCDNと呼びました。とはいえ、オリジン自身がエッジにある可能性もあります。 メタフレームワークを作る Sonikというメタフレームワークを作っています。まだDevステージなんでどんなことができるか可能性を探っている最中です。 このフレームワークの特徴はとにかくエッジファーストです。 SSRしたバンドルの大きさを極力小さくする。 Islandsアーキテクチャを採用する。 DenoのFreshを参考にする。 CloudflareのBindingsを扱いやすくする。 Honoの上に乗せる。 とりあえずStreamingはサポートしない。 で、こういうのを作っていると、フレームワークは最小限にして、Core Web Vitalsのスコアを上げるために身を削る最後の部分はCDNに任せてしまった方がいいってことです
ベイジでエンジニアをやっている酒井です。 ベイジには2017年に、新卒で入社しました。いつもはJavaScriptの開発からWordPressのカスタマイズなど、フロントエンドを中心としながら、一部バックエンドも含めて仕事をしています。『knowledge / baigie』でも、フロントエンド寄りの情報を発信していきたいと思います。 私の今日のテーマは、表示の高速化についてです。 webサイトの表示スピードは、webサイトのユーザー体験に直結すると私は考えています。表層的なUIデザインの改善以上に重要かつ効果的であることも多いため、webのデザイナーやエンジニアは、0.1秒でも速くなることにこだわるべきでしょう。 表示高速化の手法というと、サーバ側の話になることも多いですが、実はフロントエンド側でできることもたくさんあります。それは大きく3つに分けられます。 ブラウザ処理の高速化通信の高
この記事は2023年7月19日時点の Chrome の最新版 115.0.5790.98 を使って検証しました。今後 Chrome の実装によって挙動が変わる可能性はございます。 はじめに 画像表示のパフォーマンス改善において、「decoding="async" をつけましょう」というのをよく見かけますが、おそらくほとんどの人がその実際の挙動を理解していない、あるいは誤った認識をしていると思います。今回詳しく調べる前の僕も含めて。 loading と decoding の違い 画像のパフォーマンス改善で decoding="async" のほかに、もう一つよく言及されるのが loading="lazy" です。decoding 属性について詳しく見る前に、まずは loading 属性との違いについて理解したほうがいいと思います。 loading とは、ブラウザがどのように画像を読み込むかを
gzip圧縮だとあまり圧縮できていなく、スライディングウィンドウが小さいせいかなと思ったのですが、実際に大きさがかなり違うみたいなので、それが原因としてありえそうです。 Gzip uses a fixed size, 32KB window, and Brotli can use any window size from 1KB to 16MB, in powers of 2 (minus 16 bytes). This means that the Brotli window can be up to 512 times larger window than the deflate window. Results of experimenting with Brotli for dynamic web content - The Cloudflare Blog AudioContextの
先日、革新的な画像の異常検知（SAA）が出てきました。 何やら革命的な臭いがする... SAMを使った異常検知手法https://t.co/wmwFcbULdq コードはこちらhttps://t.co/3npK3FhnEz pic.twitter.com/JDs30bEJyQ — shinmura0 (@shinmura0) May 22, 2023 本稿では、操作手順 & 触ってみた感想をご報告します。 特長 本題に入る前に、どこら辺が革新的なのかざっくり説明します。 ※ SAAの詳細は論文をご参照ください。 学習データは不要 通常、学習（正常）データを数百枚用意しますが、この手法では正常データを必要としません。 ドメイン知識を導入できる 予め、異常の傾向をプロンプトに入れることにより、異常の特徴をモデルに教えることができます。 二点目が特に大きく、今までの異常検知では、積極的に異常の傾
はじめに XTechグループ Advent Calendar 2021の16日目は、iXIT株式会社 エンジニアの蝦名がお送りします。 最近ハマっているものは音楽系Vtuberです。VIRTUAFREAK良かった…。 qiita.com 本題 ツールなどを導入しなくてもSlowQueryを解析できる機能がMySQLには存在するので、今回はその一部を紹介します。 ちなみに私が開発しているサービスのMySQLバージョンは5.6です。 1. mysqldumpslow 一言で言うとスロークエリーログファイルを解析して内容のサマリーを出力してくれる機能です。 前提としてスロークエリーログを出力している必要があります。 使い方 コマンド ※合計実行時間が長い順に10件のSQLを出力する mysqldumpslow -s at -t 10 /opt/fio1/slog/sp-prd-db1-slow.
パフォーマンス改善のいろは
こんにちは、@kaa_a_zu です。私は、今までいくつかの組織でフロントエンドのパフォーマンス改善に取り組んできました。パフォーマンスが劇的に改善したこともあれば、改善点の洗い出しで終わったこともありました。この記事では、それらの経験に基づいて、どのようにしたらチームがパフォーマンスに意識を向けることができるのか、改善を習慣化できるのかについて基本的なことを紹介させていただきます。少しでも参考になったらありがたいです。また、ご指摘や感想も随時お待ちしております。 ※この記事はWebフロントエンド領域を対象にしています。 なぜパフォーマンス改善をするのか パフォーマンスを改善する目的には、大きく３つあると考えています。 ユーザー体験の質を向上させるため(追記: この動画はパフォーマンスの重要性を説いています) SEO対策のため 将来的にリッチな機能を導入するため(既にTWA化の基準にはパフ
C5が一歩抜けた強さの割に全部 ECU=10 な時点でアレですが、さらに6g系は該当なしです。で、費用的には c5/m5 の比率と c6g/m6g の比率は同じ 86% です。 第５世代では、C5 はメモリが少ない分、安くCPUが高速だったので強い選択肢でしたが、第６世代ではメモリが少ない分、安い。だけになるので、C系を選ぶメリットがだいぶ弱くなりそうです。 単純に、14％安くしてc6gにするって考えよりも、14％高くしてメモリ倍の方がよくねっていう。そういうパターンのほうが多いんじゃないかと、いうだけで全然絶対じゃないですけど。 考えようによっては、AutoscalingGroupに複数のインスタンスタイプを指定するとき、c6g, m6g, r6g と混ぜてもCPU使用率の格差がAZ以外で起きづらくなるだろうから、扱いやすくなると言えなくもない。 vs C5 あまりに差が付きすぎて、自分
PHPer が知るべき MySQL クエリチューニング/What PHPers Need to Know about MySQL Query Tuning
PHP カンファレンス 2021 10月2日(土) 15:40〜 Track2 でお話ししたスライドです https://fortee.jp/phpcon-2021/proposal/a795874d-9f0d-48a7-924f-a386bd1cea02 少しずつ加筆修正するかもしれません ご質問、ご指摘事項は Twitter (https://twitter.com/mamy1326) までいただけたら最高のご褒美です m(__)m
まいえすきゅーえりたい ぽすぐれない おらくるってる（狂ってる）tomoです。 今日はいつものMySQLリファレンスを読むではなく、夏休みの宿題にしていたこれをやってみます。 MySQLとOracleDBの実行計画を比較してみた さて同じようなテーブルで同じデータを載せて。 実行計画を取ってみた時、どのくらい情報量が違うのか簡単に違いを見てみましょう。 前提として、以下をご認識ください。 一方はOSSのDBエンジン、もう一方はガチガチ商用DBエンジンです。情報量が違うのは当たり前であって、良し悪しを比較したいのではありません。そして製品比較をしたいのではありません。いつも商用DBメインで使っているエンジニアが、OSSのDBにこうゆう情報も出してほしいな！というのをお願いしたいと思っていて、それを考える元ネタメモだと思ってください。 OSSでこれだけの情報出せるMySQLや、今回紹介しません
2021/10/03 PHP Conference Japan 2021 https://fortee.jp/phpcon-2021/proposal/85631599-8ed0-4b20-a46c-9ef5319c7aba
「設定」変更ですぐできる！ 古いパソコンでもWindows 10が高速・軽快に動く“6つのウラ技”とは | 文春オンライン
非力なPCでWindowsをなるべく軽快に動かすためのTipsは、新しいバージョンのWindowsが登場するたびに注目される定番の話題ですが、ここ最近はテレワークの普及によってPCを使う機会が増えたためか、あらためて注目を集めているようです。 というのも、テレワークでは、すでにホコリをかぶりつつあった古いPCや、大量導入を前提としたロースペックPCが用いられているケースも多いからです。ハードウェアはそのままに、Windowsを高速化・快適化できるTipsが求められるのは、いわば必然と言えます。
Ruby 開発チームに4週間インターン生として参加いたしました、永山 (GitHub: NagayamaRyoga) です。 私は「Ruby中間表現のバイナリ出力の改善」という課題に取り組み、Railsアプリケーションのコンパイルキャッシュのサイズを70%以上削減することに成功しました。以下ではこの課題の概要とその成果について述べたいと思います。 InstructionSequenceの概要 まず、RubyVM 内で実行される命令の中間表現、InstructionSequence (以下 ISeq と省略) について簡単に説明します。 通常の Ruby プログラムは、以下のような手順で実行されます。 ソースコードを構文解析し、抽象構文木を作る。 抽象構文木をコンパイルして、ISeq を作る。 RubyVM (YARV) で ISeq を解釈し、実行する。 ISeq は、このように Ruby
データサイエンティストの皆さん、次のような性能問題にであったことないでしょうか。「データの加工処理が遅いからインスタンスタイプを上げたが速くならなかった」「機械学習の学習が遅いから、GPUを増やしたが、速くならなかった」こういったときにどうすればよいか説明します。
zenn.dev を読んでの感想です。「シーケンスナンバーをPKにする」以外の項目については言及しませんが、言及しないことは正当性や妥当性を保証していることにはならないです。 InnoDB(MySQL)を想定してます。が、原理は割と一般的なので他のDBでも適用できることが多いと思います。 追記:一般的とは分散でないような"普通の"RDBMSを想定してましたが、分散システム(distributed systemないしreplicated system)のような場合では話が違います。 なぜシーケンシャルな値がよいか 端的にいうと書き込み操作時にバッファープール(baffuer pool)に読み混む必要のあるページが少なくて済むからです。その結果書き込み操作時にバッファープールにページが存在する可能性が高くレイテンシー的に有利になる可能性が高いです。 バッファープール、ページ、btreeなど具体
【Unit4 ブログリレー3日目】 こんにちは，エムスリーエンジニアリンググループの榎田です．数学とテレビゲームが好きです． 今回は，Unit4 で運用している "Docpedia" というサービスで実施した SQL チューニングの実例を2つご紹介します．普段の私が意識していなかった， RDBMS の内部機構に関する話が登場して面白かったので，今回の記事を書きました． なお，本稿で扱う議論はすべて PostgreSQL 11.x 以上を対象としており，特にその他の RDBMS で同様の動作をするかは確認していません．定性的な挙動に共通するものはあるかもしれませんが，ここで述べた話はそのままは通らないであろうことをお断りさせてください*1． プロダクトについて index なしで意外と耐えたが，耐えきれなかった話 実際の SQL とテーブル定義 原因の分析 対応策 SELECT DISTIN
はじめのご挨拶 はじめまして。BEENOSの鈴木です。 普段はBEENOSグループのtenso株式会社でヘルプデスク業務に従事しておりますが、たまにサービス関連のデータベース、MySQLのチューニングや調査などもしております。 今回、普段から触っているMySQLのチューニング勉強会を実施しましたので、その内容を少し公開したいと思います。 勉強会を開催しようとしたきっかけ tenso株式会社の開発チームには、SREチーム（運用チーム）があり、元々は私も所属しておりました。 SREチームに新規メンバーが参入してきたこともあり、改めてデータベースと向き合う人のために、まずはSQLのチューニングを覚えてもらいたいとの要望があり、開催することにしました。 また、BEENOS全体としても開発エンジニアがコードを書くだけでなく、コードに含まれているSQLがどのように動くかを把握しパフォーマンスの良いSQ
ISUCON 10 予選問題作問担当の @yosuke_furukawa です。ISUCON 10 の予選お疲れさまでした。このブログでは、 ISUCON 10 の予選問題の解説と講評を行います。 問題については下記のURLにて公開されています。 http://github.com/isucon/isucon10-qualify 動作確認をしたい場合は README.md を確認の上、検証してみてください。 課題アプリケーション ISUUMO について ISUCON10 の予選の問題は、 ISUUMO と呼ばれるイスに合う物件を検索するサイトでした。せっかくリクルートが作問担当になったので、リクルートならではのものにしたいのと、ずっと社内ISUCONでポリシーとして持っていた「実際に起きているパフォーマンス問題に近い課題を設定したい」という思いから作りました。 今回の問題は位置情報を使った
`COPY --chmod` reduced the size of my container image by 35%
$ podman history vamc19/nomad:latest ID CREATED CREATED BY SIZE COMMENT ... <missing> 36 minutes ago /bin/sh -c apt-get update && apt-get insta... 94.4 MB 374515aec770 36 minutes ago /bin/sh -c # (nop) COPY file:6dbfa42743cc65... 87.7 MB 22cd380ad224 36 minutes ago /bin/sh -c # (nop) LABEL maintainer="Vamsi"... 0 B FROM docker.io/library/ubuntu:21.10 ... The layer created by COPY is 87.7MB, which
この記事について Zenn では長らく通信処理に Axios を使っていました。 しかし、Fetch API が多くのモダンブラウザなどで普通に使えるようになった今、使う必要性があまり無くなったため、Axios を使っている処理を全て Fetch API に置き換えることになりました。 この記事では、その置き換え作業をどう進めていったのか、その結果どう良くなったのかを解説していこうと思います 🗽 解説より置き換えた結果を知りたいのよ私は！！！ って方が居るかと思いますので、最初に置き換えたことで良くなった部分を紹介しようと思います。 まず一番良くなったところといえば、ずばりサイト全体のビルドサイズが 10 KB も減りました。( ちなみに、10 KB は圧縮時のサイズで、圧縮しない場合 100 KB になります 😇 ﾜｰｵ ) グローバルのビルドサイズが 103.35KB gzip 時
DBやめてみた / DNS water torture attack and countermeasures
2023/06/21 TechFeed Experts Night#21 〜 Webパフォーマンス・チューニング最前線 : 後編（DB、CDN、キャッシュ、OS編）
[輪講資料] LoRA: Low-Rank Adaptation of
Large Language Models
パラメータを固定した事前学習済みモデルに対して、ごく少数のパラメータからなる低ランク行列を導入・学習することで、モデル全体のfine-tuningと同等の性能を発揮できる手法であるLoRAと、その論文について解説した資料です。 深層学習を用いた自然言語処理の歴史的な変遷と周辺技術から、LoRAが必要とされるに至った背景まで丁寧に解説します。
![[輪講資料] LoRA: Low-Rank Adaptation of
Large Language Models](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/65cb19b58389a8172f4ae0e0bffde9aca1b0c31e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F1a79cc87bdcc460ab0db72d0d9f2f902%2Fslide_0.jpg%3F25289431)
ISUCONとはLINEヤフー株式会社が運営窓口となって開催している、お題となるWebサービスを決められたレギュレーションの中で限界まで高速化を図るチューニングバトルです ISUCON12 予選の解説 (Node.jsでSQLiteのまま10万点行く方法) こんにちは、面白法人カヤックのacidlemonです。例年ISUCONに参加するたびにとても長い「やったこと」ブログを書いているので、もしかしたらそちらを読んだことがある人もいるかもしれません。 ISUCONの公式サイトに記事を書くのは ISUCON3の予選の解説 以来でしょうか。今回もacidlemonが解説、fujiwaraが講評を書く予定ですので、お楽しみに。あ、そういえば先日掲載していただいた 面白法人カヤックからの応援メッセージ の脳内インタビューも私が書いていますのでよく考えたらそれ以来ということになるのかもしれません。予選
フロントエンドエキスパートチームが選ぶ web.dev Live2020 オススメセッション - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
こんにちは、フロントエンドエキスパートチームです。 フロントエンドエキスパートチームでは、フロントエンドに関する情報共有会を社内向けに行っています。 2017年から2020年までに10回開催しており、「Web ページのパフォーマンス」、「React の今とこれから」、「Google I/O セッションまとめ」などフロントエンドに関する情報を社内に共有してきました。 今回行ったのは、2020年6月30日から7月2日にかけて3日間オンラインで開催された web.dev Live2020 のセッションについての情報共有です。各セッションはYouTubeにて視聴できます。 今回は各チームメンバーが視聴したセッションの中から、それぞれ2つのセッションを選んで内容と感想を紹介します。 まだ web.dev Live2020 を見ていない方が興味を持つきっかけになれば幸いです。 BaHoのオススメ Ba
ニコニコ漫画をRuby3.2.0に更新してYJIT有効化するとパフォーマンス改善された話 - BOOK☆WALKER inside
はじめに こんにちは。ニコニコ漫画の開発をしているyotaとtukiyoです。 この記事はペアブロギングによって執筆しています。 本記事ではニコニコ漫画で利用しているRubyのバージョンを3.2.0へ更新したこととYJITの有効化によるパフォーマンスの変化について紹介します。 ニコニコ漫画のインフラ構成についてにある通り、ニコニコ漫画は4つのプロダクトによって運用されています。 このうち本記事の対象となるのは、Rubyを利用している「新バックエンド」と「課金サブシステム」になります。 今回、Rubyのバージョンが3.2.0になったことでYJITが実験段階ではなくなりました。*1 ニコニコ漫画のバックエンドシステム内では複雑な処理も多く、恩恵に与ることを期待して更新を行いました。 結果として大きなパフォーマンスの向上が見られました。 はじめに 更新に関する作業 更新前後のパフォーマンス比較
Python 3.11では、パフォーマンスチューニングの一環として、Python関数呼び出しのインライン化 が行われました。既存のPythonインタープリタのしくみを大きく変更する変更ですので、簡単に解説しておきます。 先に書いておきますが、今回行われた「関数呼び出しのインライン化」は、C/C++などの inline のように、ユーザ定義関数を呼び出し元で展開してオーバヘッドを削減するものではありません。また、Schemeなどにある末尾再帰の最適化でもありません。 cevalループ¶Pythonインタープリタは、Python 3.11の新機能(その2） 特殊化適応的インタープリタ で解説したように、Pythonのソースコードをバイトコードへ変換し、順次実行します。このバイトコードを実行する関数はPythonインタープリタの心臓部であり、CPythonソースツリーのファイル Python/c
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SQL実行の流れ まずはSQLがどのような流れで実行されるのかを見ていきます。 SQL実行の流れは大まかに捉えると以下のようになります。 パーサ パーサでは、ユーザーから送信されたクエリを受け取り、その文法的な正確さを検証します。SQLクエリが正しくフォーマットされているか、必要な構文要素が全て含まれているかをチェックし、例えばFROM句で指定されたテーブルが存在するかどうかも確認します。 文法的なエラーがある場合、例えばカンマの欠落や存在しないテーブルの参照など、クエリはエラーとして返されます。 エラーがない場合は、クエリは「抽象構文木」というデータ構造に変換されます。これにより、データベースはクエリをより効率的に解析し、次の処理ステップに進めることができます。 オプティマイザ SQLクエリがパーサを通過した後、次にクエリの最適化を行うのが「オプティマイザ」です。オプティマイザの主な役割
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