1テーブルにまとめる場合と、100テーブルに分散させる場合、高速化できるのはどちら？

2024年6月8日

1つのテーブルにまとめる場合と、100のテーブルに分散させる場合のどちらが高速化できるかは、プロジェクトの具体的な要件や使用されるデータベースの性能、アクセスパターンなどによって異なります。一般的なケースとしては以下のような特性があります。

1. 1つのテーブルにまとめる場合:

   • 利点:
     • シンプルなクエリ: データの統合が容易なため、クエリが単純化されます。
     • データの一貫性: 1つのテーブルにまとめることでデータの整合性を維持しやすくなります。
   • 欠点:
     • データ量の増加: テーブル内のデータが増加すると、パフォーマンスが低下する可能性があります。
     • 競合: 複数のクローラーやスクレイパーが同じテーブルにアクセスすると、競合が発生しやすくなります。

2. 100のテーブルに分散させる場合:

   • 利点:
     • データの分散: データが分散されるため、アクセスの競合が少なくなります。
     • インデックスの効率: 各テーブルのサイズが小さくなるため、インデックスの効率が向上します。
   • 欠点:
     • 複雑なクエリ: 複数のテーブルにまたがるクエリを実行する場合、コードが複雑になります。
     • データの整合性: データの一貫性を維持するための管理が複雑になります。

要するに、どちらのアプローチが高速化できるかは、プロジェクトの特定の要件やデータベースの性能に依存します。データの量やアクセスパターン、競合の頻度などを考慮して、最適な設計を行う必要があります。一般的には、十分なベンチマークやテストを行い、実際のデータと使用状況に基づいて判断することが重要です。