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徹底比較!! Oracle & PostgreSQL
徹底比較!! Oracle & PostgreSQL

第5回:PostgreSQLの適用範囲を考える
〜 データ登録のパフォーマンス

著者:ミラクル・リナックス  高橋 強   2005/5/23
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ベンチマークで基本能力を比較してみる

   さて、これまでアーキテクチャや機能などについてOracleとPostgreSQLを比較してきました。今回からは、実環境でベンチマークを行い性能面での違いを検証してみます。

   まず先に注意していただきたいのですが、ベンチマークというとすぐに結果の数値のみを見て優劣を判断してしまいがちですが、ある限られた環境下でのテスト結果のひとつに過ぎない事を忘れないで下さい。

   特にデータベースを用いたアプリケーションの場合、性能差はデータやアプリケーションに依存する割合が高く、サーバ側の性能のみで論じられるほど簡単に評価はできません。実際のところは、現実に即した環境下でアプリケーション、データを揃えた上でテストしなければ、そのシステムに対する比較データを得る事はできません。

   システムやアプリケーションによる総合的なテストは本来の環境で自ら確認していただくとして、ここではもっと単純な部分でOracleとPostgreSQLを比較してみたいと思います。


テスト環境

   小規模サーバ向けのPCにMiracle Linux V3.0(IA32版)をインストールし、OracleとPostgreSQLをインストールします。スペックはPentium 4 3.2GHzの1CPU、2GB Memory、SATAハードディスク2つという環境です。OSがインストールされているディスクに実行モジュールを置いたまま、データベースを構成するファイルのみを別ディスクに配置しました。

   メモリ上のバッファサイズなどはPostgreSQL、Oracleで共通になるよう調整しました(表1)。

Oracle PostgreSQL 設定サイズ
db_cache_size shared_buffers 200MByte
sort_area_size sort_mem 64K

表1:OracleとPostgreSQLの設定



   他は基本的にデフォルト設定のまま使用しています。また、使用した表(テーブル)の定義は、下記を基本としています。

create table 社員表 (
社員番号number(12) not null, (主キーとする場合もあり)
補足情報number(12) not null,
氏名varchar2(16),
役職varchar2(20),
給与number(8),
部門番号number(3),
その他varchar(80));
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ミラクル・リナックス
著者プロフィール
ミラクル・リナックス株式会社  高橋 強
1993年某SIベンダへ入社後、Oracle、DB関連のコンサルティング、チューニング、社内案件の技術支援などを10年ほど担当。2004年ミラクル・リナックス株式会社へ入社。


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INDEX
第5回:PostgreSQLの適用範囲を考える 〜 データ登録のパフォーマンス
ベンチマークで基本能力を比較してみる
  テスト其の壱 〜 データの登録
  copyコマンドによるデータ登録
徹底比較!! Oracle & PostgreSQL
第1回 データベースソフトウェアの選択基準とは
第2回 アーキテクチャ比較  プロセス構造の違い
第3回 アーキテクチャ比較  ファイル構造の違い PostgreSQLの特徴
第4回 PostgreSQLの適用範囲を考える 〜 機能比較
第5回 PostgreSQLの適用範囲を考える 〜 データ登録のパフォーマンス
第6回 PostgreSQLの適用範囲を考える 〜 データ検索のパフォーマンス
第7回 PostgreSQLの適用範囲を考える 〜 更新・削除のパフォーマンス
第8回 PostgreSQLの適用範囲を考える 〜 ベンチマークテスト
第9回 PostgreSQLの適用範囲を考える 〜 管理・運用編
商用&OSSデータベースの現状と今後
第1回 シェアの差はそのままデータベースの実力の差か?〜RDBMS各々のメリットとデメリット比較〜
第2回 止まらない安心&止まっても安心?〜有名ブランドだけが可用性を保証できるのか?
第3回 1台なら大丈夫。つないでいっても大丈夫?〜OSSのスケーラビリティの実際
第4回 商用 vs. OSSの単純な機能比較では話にならない 〜 データベースのセキュリティを考える
第5回 ホントにつながる?商用とOSSの異種データベース接続を見てみよう
第6回 「バックアップとは何か」から見た、商用 vs OSSデータベースの違いとは?
第7回 ラクする?こだわる?データベースのパフォーマンスチューニング